ML-For-Beginners/translations/bn

🌐 বহু-ভাষা সমর্থন

GitHub Action এর মাধ্যমে সমর্থিত (স্বয়ংক্রিয় এবং সর্বদা আপ-টু-ডেট)

Arabic | Bengali | Bulgarian | Burmese (Myanmar) | Chinese (Simplified) | Chinese (Traditional, Hong Kong) | Chinese (Traditional, Macau) | Chinese (Traditional, Taiwan) | Croatian | Czech | Danish | Dutch | Estonian | Finnish | French | German | Greek | Hebrew | Hindi | Hungarian | Indonesian | Italian | Japanese | Kannada | Khmer | Korean | Lithuanian | Malay | Malayalam | Marathi | Nepali | Nigerian Pidgin | Norwegian | Persian (Farsi) | Polish | Portuguese (Brazil) | Portuguese (Portugal) | Punjabi (Gurmukhi) | Romanian | Russian | Serbian (Cyrillic) | Slovak | Slovenian | Spanish | Swahili | Swedish | Tagalog (Filipino) | Tamil | Telugu | Thai | Turkish | Ukrainian | Urdu | Vietnamese

স্থানীয়ভাবে ক্লোন করতে পছন্দ করেন?

এই রেপোজিটরিতে ৫০+ ভাষার অনুবাদ রয়েছে যা ডাউনলোড সাইজ উল্লেখযোগ্যভাবে বৃদ্ধি করে। অনুবাদ ছাড়া ক্লোন করতে, স্পার্স চেকআউট ব্যবহার করুন:

Bash / macOS / Linux:

git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git
cd ML-For-Beginners
git sparse-checkout set --no-cone '/*' '!translations' '!translated_images'

CMD (Windows):

git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git
cd ML-For-Beginners
git sparse-checkout set --no-cone "/*" "!translations" "!translated_images"

এটি আপনাকে একটি অনেক দ্রুত ডাউনলোড সহ পুরো কোর্স সম্পন্ন করার জন্য প্রয়োজনীয় সমস্ত কিছু দেয়।

আমাদের কমিউনিটিতে যোগদান করুন

আমাদের একটি Discord এ আই-এর সঙ্গে শেখার সিরিজ চলছে, আরও জানুন এবং আমাদের সাথে যোগ দিন Learn with AI Series ১৮ থেকে ৩০ সেপ্টেম্বর, ২০২৫। এখানে আপনি GitHub Copilot ডেটা সায়েন্সে ব্যবহারের টিপস ও ট্রিক্স পাবেন।

শুরু করার জন্য মেশিন লার্নিং - একটি পাঠ্যক্রম

🌍 বিশ্ব সংস্কৃতির মাধ্যমে মেশিন লার্নিং অন্বেষণ করার সময় পৃথিবী ভ্রমণ করুন 🌍

Microsoft এর ক্লাউড অ্যাডভোকেটরা একটি ১২-সপ্তাহ, ২৬-লেসনের সম্পূর্ণ মেশিন লার্নিং বিষয়ক পাঠ্যক্রম প্রদান করতে পেরে আনন্দিত। এই পাঠ্যক্রমে আপনি যা কখনো কখনো ক্লাসিক মেশিন লার্নিং নামে অভিহিত হয় তা শেখাবেন, যেখানে প্রধানত Scikit-learn লাইব্রেরি ব্যবহৃত হবে এবং ডিপ লার্নিং এড়ানো হবে, যা আমাদের AI for Beginners' curriculum এ আচ্ছাদিত। এই পাঠ্যক্রমকে আমাদের 'Data Science for Beginners' curriculum এর সঙ্গে মিলিয়ে নিতে পারেন।

বিশ্বের বিভিন্ন স্থান থেকে সংগৃহীত ডেটার উপর এই ক্লাসিক পদ্ধতিগুলো প্রয়োগ করার জন্য আমাদের সাথে বিশ্ব ভ্রমণ করুন। প্রতিটি পাঠে থাকবে পূর্ব এবং পরবর্তী কুইজ, পাঠ সম্পাদনের জন্য লিখিত নির্দেশনা, সমাধান, অ্যাসাইনমেন্ট এবং আরও অনেক কিছু। আমাদের প্রকল্প-ভিত্তিক পাঠদান পদ্ধতি আপনাকে শেখার সময় তৈরি করার মাধ্যমে শেখায়, যা নতুন দক্ষতা ধারণ করার একটি প্রমাণিত উপায়।

✍️ আমাদের লেখকদের প্রতি আন্তরিক ধন্যবাদ Jen Looper, Stephen Howell, Francesca Lazzeri, Tomomi Imura, Cassie Breviu, Dmitry Soshnikov, Chris Noring, Anirban Mukherjee, Ornella Altunyan, Ruth Yakubu এবং Amy Boyd

🎨 আমাদের চিত্রশিল্পীদের প্রতি ধন্যবাদ Tomomi Imura, Dasani Madipalli, এবং Jen Looper

🙏 বিশেষ ধন্যবাদ 🙏 Microsoft Student Ambassador লেখক, পর্যালোচক, এবং বিষয়বস্তু প্রদানকারীদের, বিশেষত Rishit Dagli, Muhammad Sakib Khan Inan, Rohan Raj, Alexandru Petrescu, Abhishek Jaiswal, Nawrin Tabassum, Ioan Samuila, এবং Snigdha Agarwal

🤩 অতিরিক্ত কৃতজ্ঞতা Microsoft Student Ambassadors Eric Wanjau, Jasleen Sondhi, এবং Vidushi Gupta কে আমাদের R পাঠের জন্য!

শুরু করা

এই ধাপগুলো অনুসরণ করুন:

1. রেপোজিটরি ফর্ক করুন: এই পাতার উপরের-ডানদিকে "Fork" বোতামে ক্লিক করুন।
2. রেপোজিটরি ক্লোন করুন: git clone https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git

এই কোর্সের জন্য সমস্ত অতিরিক্ত সম্পদ আমাদের Microsoft Learn সংগ্রহে পাওয়া যাবে

🔧 সাহায্য দরকার? আমাদের Troubleshooting Guide দেখুন ইনস্টলেশন, সেটআপ এবং লেসন চালানোর সাধারণ সমস্যা সমাধানের জন্য।

শিক্ষার্থীরা, এই পাঠ্যক্রম ব্যবহারের জন্য, সম্পূর্ণ রেপো আপনার নিজের GitHub একাউন্টে ফর্ক করুন এবং ব্যক্তিগতভাবে বা গ্রুপের সাথে অনুশীলন সম্পন্ন করুন:

• একটি পূর্ব লেকচার কুইজ দিয়ে শুরু করুন।
• লেকচার পড়ুন এবং কার্যক্রম সম্পন্ন করুন, প্রতিটি জ্ঞানের পরীক্ষা থামুন এবং মাফ বুঝুন।
• প্রকল্প তৈরি করার চেষ্টা করুন পাঠ্যগুলি বুঝে, সমাধান কোড রান না করেও; তবে সেই কোড প্রতিটি প্রকল্প ভিত্তিক লেসনের /solution ফোল্ডারে উপলব্ধ।
• পরবর্তীতে লেকচার কুইজ দিন।
• চ্যালেঞ্জ সম্পন্ন করুন।
• অ্যাসাইনমেন্ট সম্পন্ন করুন।
• একটি লেকশন গ্রুপ শেষ করার পর, Discussion Board এ যান এবং প্রাসঙ্গিক PAT রুব্রিক পূরণ করে "জোরে শেখা" করুন। 'PAT' মানে হলো প্রগ্রেস অ্যাসেসমেন্ট টুল যা আপনি পূরণ করবেন যাতে আপনার শেখা আরও বৃদ্ধি পায়। আপনি অন্য PAT গুলোকেও প্রতিক্রিয়া জানাতে পারেন যাতে আমরা একসাথে শিখতে পারি।

আরও পড়াশোনার জন্য, আমরা এই Microsoft Learn মডিউল এবং শেখার পথ অনুসরণ করার পরামর্শ দিই।

শিক্ষকগণ, এই পাঠ্যক্রম ব্যবহারের জন্য আমরা কিছু সুজোগ দিয়েছি।

---

ভিডিও ওয়াকথ্রুগুলো

কিছু পাঠ সংক্ষিপ্ত ভিডিও আকারে উপলব্ধ। আপনি এগুলো সব লেসনে ইন-লাইন দেখতে পারবেন, অথবা Microsoft Developer YouTube চ্যানেলের ML for Beginners প্লেলিস্ট থেকে নিচের ছবিতে ক্লিক করে দেখতে পারেন।

---

দলের সদস্যদের সাথে পরিচিত হন

গিফ করেছেন Mohit Jaisal

🎥 প্রকল্প এবং এটি তৈরি করা ব্যক্তিদের সম্পর্কে একটি ভিডিও দেখার জন্য উপরের ছবিতে ক্লিক করুন!

---

শিক্ষাদান পদ্ধতি

আমরা এই পাঠ্যক্রম তৈরির সময় দুটো শিক্ষামূলক নীতিমালা বেছে নিয়েছি: এটি একদিকে প্রকল্প-ভিত্তিক হওয়া এবং অন্যদিকে ঘন ঘন কুইজ অন্তর্ভুক্ত করা। এছাড়া এই পাঠ্যক্রমে একটি সাধারণ বিষয়বস্তু রয়েছে যা এটি সমন্বিত করে ধরে রাখে।

কনটেন্ট প্রকল্পের সাথে মিল রেখে শিক্ষার্থীদের জন্য মাধ্যমটি আরও আকর্ষণীয় হয় এবং ধারণাগুলোর ধারণ ক্ষমতা বৃদ্ধি পায়। এছাড়া ক্লাস শুরু করার আগে একটি কম ঝুঁকিপূর্ণ কুইজ শিক্ষার্থীর মনোযোগ শেখার দিকে সামঞ্জস্য করে এবং ক্লাস শেষে আরেকটি কুইজ ধরে রাখাকে নিশ্চিত করে। এই পাঠ্যক্রমটি নমনীয় এবং মজার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে এবং সম্পূর্ণ বা আংশিকভাবে নেওয়া যেতে পারে। প্রকল্পগুলো ছোট থেকে শুরু করে ১২-সপ্তাহের শেষে ক্রমান্বয়ে জটিল হয়ে যায়। এই পাঠ্যক্রমে মেশিন লার্নিং এর বাস্তব জীবনের অ্যাপ্লিকেশনগুলি সম্পর্কে একটি পরিশিষ্টও রয়েছে, যা অতিরিক্ত ক্রেডিট হিসেবে বা আলোচনা ভিত্তি হিসেবে ব্যবহার করা যেতে পারে।

আমাদের Code of Conduct, Contributing, Translations, এবং Troubleshooting নির্দেশিকা অনুসন্ধান করুন। আমরা আপনার গঠনমূলক মতামতকে স্বাগত জানাই!

প্রতিটি পাঠে অন্তর্ভুক্ত

• ঐচ্ছিক স্কেচনোট
• ঐচ্ছিক অতিরিক্ত ভিডিও
• ভিডিও ওয়াকথ্রু (কিছু পাঠেই)
• পূর্ব-লেকচার ওয়ার্মআপ কুইজ
• লিখিত পাঠ
• প্রকল্প-ভিত্তিক পাঠের জন্য, প্রকল্প তৈরির ধাপে ধাপে গাইড
• জ্ঞান যাচাই
• একটি চ্যালেঞ্জ
• অতিরিক্ত পঠন
• অ্যাসাইনমেন্ট
• পরবর্তী লেকচার কুইজ

ভাষা সম্পর্কিত একটি নোট: এই পাঠগুলি মূলত পাইথনে লেখা হয়েছে, তবে অনেকগুলি R-এও উপলব্ধ। একটি R পাঠ সম্পন্ন করতে, /solution ফোল্ডারে যান এবং R পাঠগুলি খুঁজুন। তাতে একটি .rmd এক্সটেনশন রয়েছে যা একটি R Markdown ফাইলকে উপস্থাপন করে, যা সহজে সংজ্ঞায়িত করা যায় কোড চাঙ্ক (R বা অন্যান্য ভাষার) এবং একটি YAML হেডার (যা আউটপুট যেমন PDF কিভাবে ফরম্যাট করতে হয় তা নির্দেশ করে) সহ একটি Markdown ডকুমেন্ট হিসেবে। এভাবে, এটি ডেটা সায়েন্সের জন্য একটি আদর্শ লেখন কাঠামো হিসেবে কাজ করে, কারণ এটি আপনাকে আপনার কোড, এর আউটপুট, এবং আপনার চিন্তাধারাকে একসঙ্গে মিলিত করার সুযোগ দেয়, এবং সেগুলো Markdown-এ লেখার অনুমতি দেয়। আরও, R Markdown ডকুমেন্টগুলি PDF, HTML, অথবা Word এর মত আউটপুট ফরম্যাটে রেন্ডার করা যায়।

কুইজ সম্পর্কে একটি নোট: সব কুইজ Quiz App folder এ রয়েছে, মোট ৫২টি কুইজ যার প্রত্যেকটিতে তিনটি প্রশ্ন রয়েছে। এগুলো পাঠগুলির মধ্যে লিঙ্ক করা হয়েছে, কিন্তু কুইজ অ্যাপটি লোকালি চালানো যেতে পারে; লোকালি হোস্ট বা Azure তে ডেপ্লয় করার জন্য quiz-app ফোল্ডারে নির্দেশনা অনুসরণ করুন।

পাঠের সংখ্যা	বিষয়	পাঠ গুছানো	শেখার উদ্দেশ্য	লিঙ্ককৃত পাঠ	লেখক
০১	মেশিন লার্নিং এর পরিচয়	পরিচয়	মেশিন লার্নিং এর মৌলিক ধারণাগুলো শিখুন	পাঠ	মুহাম্মদ
০২	মেশিন লার্নিং এর ইতিহাস	পরিচয়	এই ক্ষেত্রে প্রাচীন ইতিহাস জানুন	পাঠ	জেন এবং অ্যামি
০৩	ন্যায্যতা এবং মেশিন লার্নিং	পরিচয়	মেশিন লার্নিং মডেল তৈরি ও প্রয়োগের সময় ন্যায্যতা সম্পর্কিত গুরুত্বপূর্ণ দার্শনিক বিষয়গুলি শিক্ষার্থীদের বিবেচনা করা উচিত কিভাবে?	পাঠ	তোমোমি
০৪	মেশিন লার্নিং এর কৌশল	পরিচয়	মেশিন লার্নিং গবেষকরা কী কৌশল ব্যবহার করে মডেল গঠন করেন?	পাঠ	ক্রিস এবং জেন
০৫	রিগ্রেশন এর পরিচিতি	রিগ্রেশন	রিগ্রেশন মডেলের জন্য পাইথন এবং স্কিকিট-লার্ন শুরু করুন	পাইথন • R	জেন • এরিক ওয়ানজাউ
০৬	উত্তর আমেরিকার কুমড়ো মূল্য 🎃	রিগ্রেশন	মেশিন লার্নিং জন্য ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজ এবং পরিষ্কার করুন	পাইথন • R	জেন • এরিক ওয়ানজাউ
০৭	উত্তর আমেরিকার কুমড়ো মূল্য 🎃	রিগ্রেশন	লিনিয়ার এবং পলিনোমিয়াল রিগ্রেশন মডেল তৈরি করুন	পাইথন • R	জেন এবং দিমিত্রি • এরিক ওয়ানজাউ
০৮	উত্তর আমেরিকার কুমড়ো মূল্য 🎃	রিগ্রেশন	একটি লজিস্টিক রিগ্রেশন মডেল তৈরি করুন	পাইথন • R	জেন • এরিক ওয়ানজাউ
০৯	একটি ওয়েব অ্যাপ 🔌	ওয়েব অ্যাপ	আপনার প্রশিক্ষিত মডেল ব্যবহার করার জন্য একটি ওয়েব অ্যাপ তৈরি করুন	পাইথন	জেন
১০	শ্রেণীবিন্যাস এর পরিচিতি	শ্রেণীবিন্যাস	ডেটা পরিষ্কার, প্রস্তুত করুন এবং ভিজুয়ালাইজ করুন; শ্রেণীবিন্যাস এর পরিচিতি	পাইথন • R	জেন এবং ক্যাসি • এরিক ওয়ানজাউ
১১	সুস্বাদু এশিয়ান এবং ভারতীয় রন্ধনপ্রণালী 🍜	শ্রেণীবিন্যাস	শ্রেণীবিন্যাসকারীদের পরিচিতি	পাইথন • R	জেন এবং ক্যাসি • এরিক ওয়ানজাউ
১২	সুস্বাদু এশিয়ান এবং ভারতীয় রন্ধনপ্রণালী 🍜	শ্রেণীবিন্যাস	আরও শ্রেণীবিন্যাসকারী	পাইথন • R	জেন এবং ক্যাসি • এরিক ওয়ানজাউ
১৩	সুস্বাদু এশিয়ান এবং ভারতীয় রন্ধনপ্রণালী 🍜	শ্রেণীবিন্যাস	আপনার মডেল ব্যবহার করে একটি রিকমেন্ডার ওয়েব অ্যাপ তৈরি করুন	পাইথন	জেন
১৪	ক্লাস্টারিং এর পরিচিতি	ক্লাস্টারিং	ডেটা পরিষ্কার, প্রস্তুত করুন এবং ভিজুয়ালাইজ করুন; ক্লাস্টারিং এর পরিচিতি	পাইথন • R	জেন • এরিক ওয়ানজাউ
১৫	নাইজেরিয়ান সঙ্গীত স্বাদ অন্বেষণ 🎧	ক্লাস্টারিং	কে-মিনস ক্লাস্টারিং পদ্ধতি অন্বেষণ করুন	পাইথন • R	জেন • এরিক ওয়ানজাউ
১৬	প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ এর পরিচিতি ☕️	প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ	একটি সহজ বট তৈরি করে NLP-এর ভিত্তি শিখুন	পাইথন	স্টিফেন
১৭	সাধারণ NLP কাজগুলি ☕️	প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ	ভাষা কাঠামোগুলোর সঙ্গে কাজ করার সময় প্রয়োজনীয় সাধারণ কাজগুলি বুঝে NLP জ্ঞান উন্নত করুন	পাইথন	স্টিফেন
১৮	অনুবাদ এবং অনুভূতি বিশ্লেষণ ♥️	প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ	জেন অস্টেনের সাথে অনুবাদ এবং অনুভূতি বিশ্লেষণ	পাইথন	স্টিফেন
১৯	ইউরোপের রোমান্টিক হোটেল ♥️	প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ	হোটেল পর্যালোচনার সাথে অনুভূতি বিশ্লেষণ ১	পাইথন	স্টিফেন
২০	ইউরোপের রোমান্টিক হোটেল ♥️	প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ	হোটেল পর্যালোচনার সাথে অনুভূতি বিশ্লেষণ ২	পাইথন	স্টিফেন
২১	টাইম সিরিজ পূর্বাভাসে পরিচিতি	টাইম সিরিজ	টাইম সিরিজ পূর্বাভাসে পরিচিতি	পাইথন	ফ্রান্সেস্কা
২২	⚡️ বিশ্ব শক্তি ব্যবহার ⚡️ - ARIMA দিয়ে টাইম সিরিজ পূর্বাভাস	টাইম সিরিজ	ARIMA দিয়ে টাইম সিরিজ পূর্বাভাস	পাইথন	ফ্রান্সেস্কা
২৩	⚡️ বিশ্ব শক্তি ব্যবহার ⚡️ - SVR দিয়ে টাইম সিরিজ পূর্বাভাস	টাইম সিরিজ	সাপোর্ট ভেক্টর রিগ্রেসর দিয়ে টাইম সিরিজ পূর্বাভাস	পাইথন	অনির্বাণ
২৪	রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং এর পরিচিতি	রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং	Q-লার্নিং দিয়ে রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং এর পরিচিতি	পাইথন	দিমিত্রি
২৫	পিটার কে বাঘ থেকে রক্ষা করো! 🐺	রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং	রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং জিম	পাইথন	দিমিত্রি
পোস্টস্ক্রিপ্ট	বাস্তব বিশ্ব ML পরিস্থিতি ও প্রয়োগ	ML in the Wild	ক্লাসিক্যাল ML এর মজার এবং প্রকাশক বাস্তব বিশ্ব প্রয়োগগুলি	পাঠ	টিম
পোস্টস্ক্রিপ্ট	ML তে মডেল ডিবাগিং RAI ড্যাশবোর্ড ব্যবহার করে	ML in the Wild	রেসপন্সিবল AI ড্যাশবোর্ড উপাদানগুলি ব্যবহার করে মেশিন লার্নিংয়ে মডেল ডিবাগিং	পাঠ	রুথ ইয়াকুবু

এই কোর্সের সমস্ত অতিরিক্ত রিসোর্স আমাদের Microsoft Learn সংগ্রহে খুঁজুন

অফলাইন এক্সেস

আপনি Docsify ব্যবহার করে এই ডকুমেন্টেশন অফলাইনে চালাতে পারেন। এই রিপোটি ফর্ক করুন, Docsify ইনস্টল করুন আপনার স্থানীয় মেশিনে, এবং তারপর এই রিপোর মূল ফোল্ডারে docsify serve টাইপ করুন। ওয়েবসাইটটি আপনার লোকালহোস্টে পোর্ট 3000-এ সার্ভ হবে: localhost:3000।

PDF

পাঠ্যক্রমের একটি পিডিএফ লিঙ্ক সহ খুঁজুন এখানে।

🎒 অন্যান্য কোর্স

আমাদের দল আরো কোর্স তৈরি করে! দেখুন:

LangChain

Azure / Edge / MCP / Agents

---

জেনারেটিভ AI সিরিজ

---

মূর্ত শিক্ষা

---

কপাইলট সিরিজ

সাহায্য নেওয়া

আপনি যদি আটকে যান অথবা AI অ্যাপ তৈরি সম্পর্কে কোনো প্রশ্ন থাকে, তাহলে MCP নিয়ে আলোচনা করতে সহপাঠী এবং অভিজ্ঞ ডেভেলপারদের সাথে যোগ দিন। এটি একটি সহায়ক সম্প্রদায় যেখানে প্রশ্নগুলি স্বাগত এবং জ্ঞান মুক্তভাবে ভাগ করা হয়।

আপনার যদি পণ্য প্রতিক্রিয়া বা ত্রুটি থাকে, তাহলে এখানে যান:

অতিরিক্ত শেখার পরামর্শ

• প্রতিটি পাঠের পরে নোটবুকগুলি পর্যালোচনা করুন ভাল বোঝার জন্য।
• নিজেরাই আলগোরিদম বাস্তবায়ন অনুশীলন করুন।
• শেখা ধারণাগুলো ব্যবহার করে বাস্তব বিশ্বের ডেটাসেট এক্সপ্লোর করুন।

---

বহির্গমন:
এই ডকুমেন্টটি AI অনুশীলন সেবা Co-op Translator ব্যবহার করে অনূদিত হয়েছে। আমরা যথাসাধ্য সঠিকতার প্রচেষ্টা করি, তবে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ভুল বা ত্রুটি থাকতে পারে। মূল ডকুমেন্টটি তার স্বাভাবিক ভাষায় সংশ্লিষ্ট সূত্র হিসেবে বিবেচিত হওয়া উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য পেশাদার মানব অনুবাদ সুপারিশ করা হয়। এই অনুবাদের ব্যবহার থেকে সৃষ্ট কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যার জন্য আমরা দায়ী নই।