ML-For-Beginners/translations/bn

🌐 বহু ভাষার সমর্থন

GitHub Action এর মাধ্যমে সমর্থিত (স্বয়ংক্রিয় এবং সর্বদা আপডেটেড)

আরবি | বাংলা | বুলগেরিয়ান | বর্মী (মায়ানমার) | চীনা (সরলীকৃত) | চীনা (প্রথাগত, হংকং) | চীনা (প্রথাগত, ম্যাকাও) | চীনা (প্রথাগত, তাইওয়ান) | ক্রোয়েশিয়ান | চেক | ড্যানিশ | ডাচ | এস্তোনিয়ান | ফিনিশ | ফরাসি | জার্মান | গ্রিক | হিব্রু | হিন্দি | হাঙ্গেরিয়ান | ইন্দোনেশিয়ান | ইতালিয়ান | জাপানি | কোরিয়ান | লিথুয়ানিয়ান | মালয় | মারাঠি | নেপালি | নরওয়েজিয়ান | ফার্সি (পার্সিয়ান) | পোলিশ | পর্তুগিজ (ব্রাজিল) | পর্তুগিজ (পর্তুগাল) | পাঞ্জাবি (গুরমুখী) | রোমানিয়ান | রাশিয়ান | সার্বিয়ান (সিরিলিক) | স্লোভাক | স্লোভেনিয়ান | স্প্যানিশ | সোয়াহিলি | সুইডিশ | টাগালগ (ফিলিপিনো) | তামিল | থাই | তুর্কি | ইউক্রেনিয়ান | উর্দু | ভিয়েতনামিজ

আমাদের কমিউনিটিতে যোগ দিন

আমাদের Discord-এ AI শিখুন সিরিজ চলছে, আরও জানুন এবং আমাদের সাথে যোগ দিন AI শিখুন সিরিজ ১৮ - ৩০ সেপ্টেম্বর, ২০২৫। আপনি GitHub Copilot ব্যবহার করে ডেটা সায়েন্সের টিপস এবং কৌশল শিখতে পারবেন।

শিক্ষার্থীদের জন্য মেশিন লার্নিং - একটি পাঠ্যক্রম

🌍 বিশ্ব সংস্কৃতির মাধ্যমে মেশিন লার্নিং অন্বেষণ করতে আমাদের সাথে বিশ্ব ভ্রমণ করুন 🌍

Microsoft-এর Cloud Advocates আপনাদের জন্য ১২ সপ্তাহের, ২৬টি পাঠের একটি পাঠ্যক্রম নিয়ে এসেছে যা সম্পূর্ণ মেশিন লার্নিং নিয়ে। এই পাঠ্যক্রমে, আপনি যা কখনও কখনও ক্লাসিক মেশিন লার্নিং নামে পরিচিত তা শিখবেন, প্রধানত Scikit-learn লাইব্রেরি ব্যবহার করে এবং ডিপ লার্নিং এড়িয়ে যাবেন, যা আমাদের AI for Beginners' পাঠ্যক্রমে অন্তর্ভুক্ত। এই পাঠ্যক্রমটি আমাদের 'Data Science for Beginners' পাঠ্যক্রমের সাথে জোড়া লাগান।

আমাদের সাথে বিশ্ব ভ্রমণ করুন এবং এই ক্লাসিক কৌশলগুলি বিশ্বের বিভিন্ন অঞ্চলের ডেটাতে প্রয়োগ করুন। প্রতিটি পাঠে রয়েছে পাঠের আগে এবং পরে কুইজ, লিখিত নির্দেশনা, সমাধান, অ্যাসাইনমেন্ট এবং আরও অনেক কিছু। আমাদের প্রকল্প-ভিত্তিক শিক্ষাদান পদ্ধতি আপনাকে শেখার সময় তৈরি করতে দেয়, যা নতুন দক্ষতা অর্জনের 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

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

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

শুরু করা

এই ধাপগুলি অনুসরণ করুন:

1. রিপোজিটরি ফর্ক করুন: এই পৃষ্ঠার উপরের ডান কোণে "Fork" বোতামে ক্লিক করুন।
2. রিপোজিটরি ক্লোন করুন: git clone https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git

এই কোর্সের জন্য সমস্ত অতিরিক্ত সম্পদ আমাদের Microsoft Learn সংগ্রহে খুঁজুন

🔧 সাহায্য দরকার? আমাদের সমস্যা সমাধানের গাইড দেখুন ইনস্টলেশন, সেটআপ এবং পাঠ চালানোর সাধারণ সমস্যার সমাধানের জন্য।

শিক্ষার্থীরা, এই পাঠ্যক্রমটি ব্যবহার করতে, সম্পূর্ণ রিপোজিটরি আপনার নিজস্ব GitHub অ্যাকাউন্টে ফর্ক করুন এবং নিজে বা একটি গ্রুপের সাথে অনুশীলন সম্পন্ন করুন:

• একটি প্রাক-পাঠ কুইজ দিয়ে শুরু করুন।
• পাঠটি পড়ুন এবং কার্যক্রম সম্পন্ন করুন, প্রতিটি জ্ঞান যাচাইয়ে থামুন এবং চিন্তা করুন।
• পাঠগুলি বুঝে প্রকল্পগুলি তৈরি করার চেষ্টা করুন, সমাধান কোড চালানোর পরিবর্তে; তবে সেই কোডটি প্রতিটি প্রকল্প-ভিত্তিক পাঠের /solution ফোল্ডারে উপলব্ধ।
• পাঠের পরে কুইজ নিন।
• চ্যালেঞ্জ সম্পন্ন করুন।
• অ্যাসাইনমেন্ট সম্পন্ন করুন।
• একটি পাঠ গোষ্ঠী সম্পন্ন করার পরে, আলোচনা বোর্ডে যান এবং "শিখুন উচ্চস্বরে" উপযুক্ত PAT রুব্রিক পূরণ করে। একটি 'PAT' হল একটি Progress Assessment Tool যা একটি রুব্রিক যা আপনি আপনার শেখার আরও উন্নত করতে পূরণ করেন। আমরা একসাথে শিখতে পারি যাতে আপনি অন্যান্য PAT-এ প্রতিক্রিয়া জানাতে পারেন।

আরও অধ্যয়নের জন্য, আমরা এই Microsoft Learn মডিউল এবং শেখার পথগুলি অনুসরণ করার পরামর্শ দিই।

শিক্ষকগণ, আমরা এই পাঠ্যক্রমটি কীভাবে ব্যবহার করবেন তার উপর কিছু পরামর্শ অন্তর্ভুক্ত করেছি।

---

ভিডিও ওয়াকথ্রু

কিছু পাঠ সংক্ষিপ্ত ভিডিও আকারে উপলব্ধ। আপনি এই সমস্ত পাঠের মধ্যে বা Microsoft Developer YouTube চ্যানেলে ML for Beginners প্লেলিস্টে খুঁজে পেতে পারেন, নিচের ছবিতে ক্লিক করুন।

---

টিমের সাথে পরিচিত হন

Gif তৈরি করেছেন Mohit Jaisal

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

---

শিক্ষাদান পদ্ধতি

আমরা এই পাঠ্যক্রমটি তৈরি করার সময় দুটি শিক্ষাদান নীতি বেছে নিয়েছি: নিশ্চিত করা যে এটি হাতে-কলমে প্রকল্প-ভিত্তিক এবং এটি প্রায়ই কুইজ অন্তর্ভুক্ত করে। এছাড়াও, এই পাঠ্যক্রমটির একটি সাধারণ থিম রয়েছে যা এটিকে সংহতি দেয়।

যেহেতু বিষয়বস্তু প্রকল্পগুলির সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ, প্রক্রিয়াটি শিক্ষার্থীদের জন্য আরও আকর্ষণীয় হয়ে ওঠে এবং ধারণাগুলির ধারণা আরও বাড়ানো হয়। এছাড়াও, একটি ক্লাসের আগে একটি কম ঝুঁকির কুইজ শিক্ষার্থীর একটি বিষয় শেখার উদ্দেশ্য সেট করে, যখন ক্লাসের পরে একটি দ্বিতীয় কুইজ আরও ধারণা নিশ্চিত করে। এই পাঠ্যক্রমটি নমনীয় এবং মজাদার হতে ডিজাইন করা হয়েছে এবং এটি সম্পূর্ণ বা আংশিকভাবে নেওয়া যেতে পারে। প্রকল্পগুলি ছোট থেকে শুরু হয় এবং ১২ সপ্তাহের চক্রের শেষে ক্রমশ জটিল হয়ে ওঠে। এই পাঠ্যক্রমটিতে ML-এর বাস্তব-বিশ্বের প্রয়োগের উপর একটি পোস্টস্ক্রিপ্টও অন্তর্ভুক্ত রয়েছে, যা অতিরিক্ত ক্রেডিট হিসাবে বা আলোচনার ভিত্তি হিসাবে ব্যবহার করা যেতে পারে।

আমাদের আচরণবিধি, অবদান, অনুবাদ, এবং সমস্যা সমাধান নির্দেশিকা খুঁজুন। আমরা আপনার গঠনমূলক প্রতিক্রিয়া স্বাগত জানাই!

প্রতিটি পাঠ অন্তর্ভুক্ত করে

• ঐচ্ছিক স্কেচনোট
• ঐচ্ছিক সম্পূরক ভিডিও
• ভিডিও ওয়াকথ্রু (কিছু পাঠের জন্য)
• পাঠের আগে উষ্ণ আপ কুইজ
• লিখিত পাঠ
• প্রকল্প-ভিত্তিক পাঠের জন্য, প্রকল্পটি কীভাবে তৈরি করবেন তার ধাপে ধাপে নির্দেশিকা
• জ্ঞান যাচাই
• একটি চ্যালেঞ্জ
• সম্পূরক পাঠ্য
• অ্যাসাইনমেন্ট
• পাঠের পরে কুইজ

ভাষা সম্পর্কে একটি নোট: এই পাঠগুলি প্রধানত Python-এ লেখা হয়েছে, তবে অনেকগুলি R-এও উপলব্ধ। একটি R পাঠ সম্পন্ন করতে, /solution ফোল্ডারে যান এবং R পাঠগুলি সন্ধান করুন। এগুলিতে একটি .rmd এক্সটেনশন রয়েছে যা একটি R Markdown ফাইলকে উপস্থাপন করে যা সহজভাবে সংজ্ঞায়িত করা যেতে পারে code chunks (R বা অন্যান্য ভাষার) এবং একটি YAML header (যা আউটপুটগুলি যেমন PDF ফরম্যাট করার নির্দেশ দেয়) একটি Markdown document-এ। সুতরাং, এটি ডেটা সায়েন্সের জন্য একটি উদাহরণমূলক লেখার কাঠামো হিসাবে কাজ করে কারণ এটি আপনাকে আপনার কোড, এর আউটপুট এবং আপনার চিন্তাভাবনাগুলি একত্রিত করার অনুমতি দেয়। তদ্ব্যতীত, R Markdown ডকুমেন্টগুলি PDF, HTML, বা Word-এর মতো আউটপুট ফরম্যাটে রেন্ডার করা যেতে পারে।

কুইজ সম্পর্কে একটি নোট: সমস্ত কুইজ Quiz App ফোল্ডারে অন্তর্ভুক্ত রয়েছে, মোট ৫২টি কুইজ রয়েছে যার প্রতিটিতে তিনটি প্রশ্ন। এগুলি পাঠের মধ্যে থেকে লিঙ্ক করা হয়েছে তবে কুইজ অ্যাপটি স্থানীয়ভাবে চালানো যেতে পারে; স্থানীয়ভাবে হোস্ট বা Azure-এ ডিপ্লয় করতে quiz-app ফোল্ডারে নির্দেশনা অনুসরণ করুন।

পাঠ সংখ্যা	বিষয়	পাঠের গোষ্ঠী	শেখার উদ্দেশ্য	লিঙ্ক করা পাঠ	লেখক
01	মেশিন লার্নিং এর পরিচিতি	Introduction	মেশিন লার্নিং এর মৌলিক ধারণাগুলি শিখুন	Lesson	মুহাম্মদ
02	মেশিন লার্নিং এর ইতিহাস	Introduction	এই ক্ষেত্রের পেছনের ইতিহাস শিখুন	Lesson	জেন এবং অ্যামি
03	ন্যায্যতা এবং মেশিন লার্নিং	Introduction	ন্যায্যতার গুরুত্বপূর্ণ দার্শনিক বিষয়গুলি কী যা শিক্ষার্থীদের মডেল তৈরি এবং প্রয়োগ করার সময় বিবেচনা করা উচিত?	Lesson	টোমোমি
04	মেশিন লার্নিং এর কৌশল	Introduction	মেশিন লার্নিং গবেষকরা মডেল তৈরি করতে কী কৌশল ব্যবহার করেন?	Lesson	ক্রিস এবং জেন
05	রিগ্রেশন এর পরিচিতি	Regression	রিগ্রেশন মডেলের জন্য পাইথন এবং সাইকিট-লার্ন দিয়ে শুরু করুন	Python • R	জেন • এরিক ওয়ানজাউ
06	উত্তর আমেরিকার কুমড়ার দাম 🎃	Regression	মেশিন লার্নিং এর প্রস্তুতির জন্য ডেটা ভিজুয়ালাইজ এবং পরিষ্কার করুন	Python • R	জেন • এরিক ওয়ানজাউ
07	উত্তর আমেরিকার কুমড়ার দাম 🎃	Regression	লিনিয়ার এবং পলিনোমিয়াল রিগ্রেশন মডেল তৈরি করুন	Python • R	জেন এবং দিমিত্রি • এরিক ওয়ানজাউ
08	উত্তর আমেরিকার কুমড়ার দাম 🎃	Regression	একটি লজিস্টিক রিগ্রেশন মডেল তৈরি করুন	Python • R	জেন • এরিক ওয়ানজাউ
09	একটি ওয়েব অ্যাপ 🔌	Web App	আপনার প্রশিক্ষিত মডেল ব্যবহার করার জন্য একটি ওয়েব অ্যাপ তৈরি করুন	Python	জেন
10	শ্রেণীবিন্যাসের পরিচিতি	Classification	আপনার ডেটা পরিষ্কার, প্রস্তুত এবং ভিজুয়ালাইজ করুন; শ্রেণীবিন্যাসের পরিচিতি	Python • R	জেন এবং ক্যাসি • এরিক ওয়ানজাউ
11	সুস্বাদু এশিয়ান এবং ভারতীয় খাবার 🍜	Classification	শ্রেণীবিন্যাসকারীদের পরিচিতি	Python • R	জেন এবং ক্যাসি • এরিক ওয়ানজাউ
12	সুস্বাদু এশিয়ান এবং ভারতীয় খাবার 🍜	Classification	আরও শ্রেণীবিন্যাসকারী	Python • R	জেন এবং ক্যাসি • এরিক ওয়ানজাউ
13	সুস্বাদু এশিয়ান এবং ভারতীয় খাবার 🍜	Classification	আপনার মডেল ব্যবহার করে একটি সুপারিশকারী ওয়েব অ্যাপ তৈরি করুন	Python	জেন
14	ক্লাস্টারিং এর পরিচিতি	Clustering	আপনার ডেটা পরিষ্কার, প্রস্তুত এবং ভিজুয়ালাইজ করুন; ক্লাস্টারিং এর পরিচিতি	Python • R	জেন • এরিক ওয়ানজাউ
15	নাইজেরিয়ান সঙ্গীতের রুচি 🎧	Clustering	কে-মিন্স ক্লাস্টারিং পদ্ধতি অন্বেষণ করুন	Python • R	জেন • এরিক ওয়ানজাউ
16	প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণের পরিচিতি ☕️	Natural language processing	একটি সাধারণ বট তৈরি করে এনএলপি সম্পর্কে মৌলিক ধারণা শিখুন	Python	স্টিফেন
17	সাধারণ এনএলপি কাজ ☕️	Natural language processing	ভাষার গঠন নিয়ে কাজ করার সময় প্রয়োজনীয় সাধারণ কাজগুলি বুঝে আপনার এনএলপি জ্ঞান আরও গভীর করুন	Python	স্টিফেন
18	অনুবাদ এবং অনুভূতি বিশ্লেষণ ♥️	Natural language processing	জেন অস্টেনের সাথে অনুবাদ এবং অনুভূতি বিশ্লেষণ	Python	স্টিফেন
19	ইউরোপের রোমান্টিক হোটেল ♥️	Natural language processing	হোটেল রিভিউ ১ এর সাথে অনুভূতি বিশ্লেষণ	Python	স্টিফেন
20	ইউরোপের রোমান্টিক হোটেল ♥️	Natural language processing	হোটেল রিভিউ ২ এর সাথে অনুভূতি বিশ্লেষণ	Python	স্টিফেন
21	টাইম সিরিজ পূর্বাভাসের পরিচিতি	Time series	টাইম সিরিজ পূর্বাভাসের পরিচিতি	Python	ফ্রান্সেসকা
22	⚡️ বিশ্ব বিদ্যুৎ ব্যবহার ⚡️ - এআরআইএমএ সহ টাইম সিরিজ পূর্বাভাস	Time series	এআরআইএমএ সহ টাইম সিরিজ পূর্বাভাস	Python	ফ্রান্সেসকা
23	⚡️ বিশ্ব বিদ্যুৎ ব্যবহার ⚡️ - এসভিআর সহ টাইম সিরিজ পূর্বাভাস	Time series	সাপোর্ট ভেক্টর রিগ্রেসর সহ টাইম সিরিজ পূর্বাভাস	Python	অনির্বাণ
24	রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং এর পরিচিতি	Reinforcement learning	কিউ-লার্নিং সহ রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং এর পরিচিতি	Python	দিমিত্রি
25	পিটারকে নেকড়ের হাত থেকে বাঁচাতে সাহায্য করুন! 🐺	Reinforcement learning	রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং জিম	Python	দিমিত্রি
Postscript	বাস্তব জীবনের মেশিন লার্নিং এর পরিস্থিতি এবং প্রয়োগ	ML in the Wild	ক্লাসিকাল মেশিন লার্নিং এর আকর্ষণীয় এবং প্রকাশক বাস্তব জীবনের প্রয়োগ	Lesson	টিম
Postscript	আরএআই ড্যাশবোর্ড ব্যবহার করে মডেল ডিবাগিং	ML in the Wild	রেসপন্সিবল এআই ড্যাশবোর্ড কম্পোনেন্ট ব্যবহার করে মেশিন লার্নিং মডেল ডিবাগিং	Lesson	রুথ ইয়াকুব

এই কোর্সের জন্য সমস্ত অতিরিক্ত রিসোর্স Microsoft Learn সংগ্রহে খুঁজুন

অফলাইন অ্যাক্সেস

আপনি Docsify ব্যবহার করে এই ডকুমেন্টেশন অফলাইনে চালাতে পারেন। এই রিপোজিটরি ফর্ক করুন, আপনার লোকাল মেশিনে Docsify ইনস্টল করুন, এবং তারপর এই রিপোজিটরির রুট ফোল্ডারে docsify serve টাইপ করুন। ওয়েবসাইটটি আপনার লোকালহোস্টে পোর্ট ৩০০০-এ পরিবেশন করা হবে: localhost:3000।

পিডিএফ

লিঙ্ক সহ কারিকুলামের একটি পিডিএফ এখানে খুঁজুন।

🎒 অন্যান্য কোর্স

আমাদের টিম অন্যান্য কোর্স তৈরি করে! দেখুন:

Azure / Edge / MCP / Agents

---

জেনারেটিভ এআই সিরিজ

---

মূল শিক্ষা

---

কোপাইলট সিরিজ

সাহায্য পাওয়া

যদি আপনি আটকে যান বা AI অ্যাপ তৈরি করার বিষয়ে কোনো প্রশ্ন থাকে, যোগ দিন:

যদি আপনার পণ্য সম্পর্কিত মতামত থাকে বা কোনো ত্রুটি পান, ভিজিট করুন:

---

অস্বীকৃতি:
এই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা Co-op Translator ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসাধ্য সঠিকতা নিশ্চিত করার চেষ্টা করি, তবে অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। নথিটির মূল ভাষায় থাকা আসল সংস্করণকে প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ সুপারিশ করা হয়। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যার জন্য আমরা দায়বদ্ধ নই।