উত্তর আমেরিকায়, হ্যালোউইনের জন্য কুমড়া প্রায়ই ভয়ঙ্কর মুখে খোদাই করা হয়। চলুন এই চমৎকার সবজিগুলো সম্পর্কে আরও জানি!
ছবি: Beth Teutschmann এর তোলা Unsplash এ
🎥 উপরের ছবিতে ক্লিক করে এই পাঠের একটি সংক্ষিপ্ত পরিচিতি ভিডিও দেখুন
এই অংশের পাঠগুলো মেশিন লার্নিংয়ের প্রেক্ষাপটে রিগ্রেশনের বিভিন্ন প্রকার নিয়ে আলোচনা করে। রিগ্রেশন মডেল ভেরিয়েবলগুলোর মধ্যে সম্পর্ক নির্ধারণ করতে সাহায্য করে। এই ধরনের মডেল দৈর্ঘ্য, তাপমাত্রা বা বয়সের মতো মান পূর্বাভাস দিতে পারে, ফলে এটি ডেটা পয়েন্ট বিশ্লেষণ করে ভেরিয়েবলগুলোর মধ্যে সম্পর্ক উন্মোচন করে।
এই পাঠমালায়, আপনি লিনিয়ার এবং লজিস্টিক রিগ্রেশনের পার্থক্য এবং কোন পরিস্থিতিতে কোনটি ব্যবহার করা উচিত তা জানতে পারবেন।
🎥 উপরের ছবিতে ক্লিক করে রিগ্রেশন মডেলের একটি সংক্ষিপ্ত পরিচিতি ভিডিও দেখুন।
এই পাঠমালায়, আপনি মেশিন লার্নিংয়ের কাজ শুরু করার জন্য প্রস্তুতি নেবেন, যার মধ্যে রয়েছে নোটবুক ব্যবস্থাপনার জন্য Visual Studio Code কনফিগার করা, যা ডেটা বিজ্ঞানীদের সাধারণ পরিবেশ। আপনি Scikit-learn, একটি মেশিন লার্নিং লাইব্রেরি, সম্পর্কে জানবেন এবং আপনার প্রথম মডেল তৈরি করবেন, এই অধ্যায়ে রিগ্রেশন মডেলের উপর ফোকাস করে।
রিগ্রেশন মডেল নিয়ে কাজ শেখার জন্য কিছু কার্যকর লো-কোড টুল রয়েছে। এই কাজে Azure ML ব্যবহার করে দেখুন।
"রিগ্রেশনের মাধ্যমে মেশিন লার্নিং"
কুমড়ার ডেটাসেটটি Kaggle এর এই প্রকল্প দ্বারা প্রস্তাবিত এবং এর ডেটা Specialty Crops Terminal Markets Standard Reports থেকে সংগৃহীত, যা মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রের কৃষি বিভাগের দ্বারা বিতরণ করা হয়। আমরা বৈচিত্র্যের উপর ভিত্তি করে রঙের কিছু পয়েন্ট যোগ করেছি যাতে ডিস্ট্রিবিউশন স্বাভাবিক করা যায়। এই ডেটা পাবলিক ডোমেইনে রয়েছে।
অস্বীকৃতি:
এই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা Co-op Translator ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসম্ভব সঠিক অনুবাদের চেষ্টা করি, তবে অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। নথিটির মূল ভাষায় লেখা সংস্করণটিকেই প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ ব্যবহার করার পরামর্শ দেওয়া হচ্ছে। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে সৃষ্ট কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যার জন্য আমরা দায়ী নই।