Python ব্যবহার করে স্ক্র্যাচ থেকে k-Nearest Neighbors কোডিং

আপনি কি কখনও সত্যিই বুঝতে চেয়েছেন যে মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমগুলি কীভাবে সিদ্ধান্ত নেয়? যদিও আধুনিক লাইব্রেরিগুলি মডেল আমদানি করা সহজ করে তোলে, তবে স্ক্র্যাচ থেকে সেগুলি তৈরি করা ডেটা সায়েন্সের মূল গাণিতিক এবং যৌক্তিক ধারণাগুলি আয়ত্ত করার একটি ব্যতিক্রমী কার্যকর উপায়। এই টেক্সট-ভিত্তিক কোর্সে, আপনি একজন মৌলিক Python প্রোগ্রামার থেকে এমন একজন হয়ে উঠবেন যিনি প্রথম নীতিগুলি থেকে একটি সুপারভাইজড মেশিন লার্নিং ক্লাসিফায়ার ধারণা করতে, লিখতে এবং পরীক্ষা করতে পারেন। আপনি শিখবেন কীভাবে আধুনিক Python কনভেনশন ব্যবহার করে আপনার অ্যালগরিদমকে কাঠামোবদ্ধ করতে হয়, ডেটা অ্যারে পরিচালনা করতে হয় এবং ম্যানুয়ালি দূরত্বের মেট্রিক গণনা করতে হয়। আপনি যা শিখবেন: k-Nearest Neighbors (kNN) অ্যালগরিদমের পিছনের মূল গাণিতিক ধারণাগুলি শিখুন; পরিষ্কার, আধুনিক Python ব্যবহার করে ইউক্লিডিয়ান দূরত্বের মতো দূরত্বের সূত্রগুলি প্রয়োগ করুন; টাইপ ইঙ্গিত এবং শক্তিশালী অবজেক্ট-ওরিয়েন্টেড প্যাটার্ন সহ আপনার মেশিন লার্নিং কোডকে কাঠামোবদ্ধ করুন; ম্যানুয়ালি ফিচার ম্যাট্রিক্স এবং টার্গেট ভেক্টরগুলি পরিচালনা এবং বিভক্ত করুন; আপনার অ্যালগরিদমের ভবিষ্যদ্বাণী যাচাই করতে pytest ব্যবহার করে মৌলিক ইউনিট পরীক্ষা লিখুন; শিল্প-মান বাস্তবায়নের বিরুদ্ধে আপনার কাস্টম-নির্মিত মডেলের তুলনা করুন। এই কোর্সটি সুপারভাইজড লার্নিং, ফিচার এবং টার্গেটের মৌলিক সংজ্ঞা দিয়ে শুরু হয়, তারপর আপনাকে ধাপে ধাপে হেল্পার ফাংশন লেখা, মূল ভবিষ্যদ্বাণী লুপ তৈরি করা এবং চূড়ান্ত মডেল মূল্যায়ন করার মাধ্যমে গাইড করে। এটি এমন নতুনদের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে যাদের Python সম্পর্কে প্রাথমিক ধারণা আছে এবং যারা ব্ল্যাক-বক্স লাইব্রেরির উপর নির্ভর না করে মেশিন লার্নিং মেকানিক্স সম্পর্কে তাদের ধারণা গভীর করতে চান। আপনার মেশিন লার্নিংয়ের ভিত্তি তৈরি করতে আজই পড়া শুরু করুন।