আমি এখন অনেক বছর ধরে সফ্টওয়্যার / হার্ডওয়্যার ইঞ্জিনিয়ার। তবে আমি এআই এবং মেশিন লার্নিং সম্পর্কে কিছুই জানি না। আমার ডিজিটাল সিগন্যাল প্রসেসিং এবং বিভিন্ন প্রোগ্রামিং ভাষার (যেমন সি, সি ++ বা সুইফ্ট) শক্তিশালী পটভূমি রয়েছে
এমন কোনও উত্স (যেমন বই বা গাইড) রয়েছে যা আপনাকে এআই তত্ত্ব এবং দর্শনকে স্ক্র্যাচ থেকেই শেখায় এবং তারপরে বাস্তব জীবনের অ্যাপ্লিকেশন, বর্তমান সরঞ্জাম, আপনি চালাতে পারেন এমন উদাহরণ ইত্যাদির উদাহরণ দিয়ে যান?
সুতরাং, আমি খুব বেশি একাডেমিক বা পরিসংখ্যান উত্স খুঁজছি না।
উত্তর:
আপনি যদি নিউরাল নেটওয়ার্কগুলিতে খুব সাধারণ একটি মৌলিক বই চান এবং ঠিক মেশিন লার্নিং না চান তবে আপনি চেষ্টা করতে পারেন:
এই 2 টি প্রাথমিক এবং খুব সাধারণ বই যা স্ক্র্যাচ থেকে শুরু হয় এবং সাধারণ উদাহরণগুলিতে হাতে গণনা প্রদর্শন করে। এছাড়াও এগুলি বাস্তব জীবনের প্রয়োগ ভিত্তিক বই।
আপনি যদি নিজের তত্ত্বটি শক্তিশালী করতে চান এবং বিশেষত প্যাটার্ন স্বীকৃতির জন্য মেশিন লার্নিং সম্পর্কে বিস্তৃত শিখতে পারেন তবে সেরা বইটি হ'ল:
এই বইটির বিশেষত সম্ভাব্য তত্ত্ব, লিনিয়ার বীজগণিত এবং ক্যালকুলাসের ক্ষেত্রে গাণিতিক জ্ঞান প্রয়োজন।
নিউরাল নেট সম্পর্কিত আরও দুটি তাত্ত্বিক বই হ'ল:
আমার অভিজ্ঞতা থেকে এগুলি সেরা পরিচয়মূলক বই। এছাড়াও আপনি দ্বারা বিভিন্ন OCW রান চেক আউট করতে পারেন edx.org মত ডেটা বিজ্ঞান জন্য মেশিন লার্নিং এবং একটি অত্যন্ত উপর কোর্স সুপারিশ coursera.org অধ্যাপক অ্যান্ড্রু এনজি দ্বারা চালানো স্ট্যানফোর্ড বিশ্ববিদ্যালয় দ্বারা মেশিন লার্নিং
আমি আপনাকে পাইথন বা আর শিখার পরামর্শ দিচ্ছি কারণ এটি বেশিরভাগ শক্তিশালী বৈজ্ঞানিক প্যাকেজগুলির কারণে মেশিন লার্নিংয়ের জন্য ব্যবহৃত হয়। সি / সি ++ এর তুলনায় পাইথন প্রোগ্রামগুলি শিখতে এবং প্রয়োগ করা খুব সহজ।
সম্পাদনা: এই বইটি ভুলে গেছেন। যদিও, কিছুটা উন্নত কিছু ব্যবহারকারীর পক্ষে এটি সহজ হতে পারে:
গুগলের তৈরি মেশিন লার্নিং টিউটোরিয়ালটি দেখতে পারেন। এর সহজ এবং যোগাযোগ খুব স্পষ্ট। 6 টি ভিডিওতে আপনি মেশিন লার্নিংয়ে একটি ভাল অভিজ্ঞতা পেতে পারেন।
কেবলমাত্র কোরেসেরায় অ্যান্ড্রু এনগের (পুরানো) মেশিন লার্নিং ক্লাস, বা সেবাস্তিয়ান থ্রুন এবং কেটি ম্যালোনকে উদাসীনতার সাথে মেশিন লার্নিং ক্লাস নিন। অথবা উভয়. এটি মেশিন লার্নিংয়ের প্রাথমিক বিষয়গুলির একটি ভাল, দৃ introduction় পরিচয় পাওয়ার খুব দ্রুত উপায়। তারপরে http://ai.berkeley.edu সাইটে ক্লাস থেকে উপাদানটি দেখুন এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা পড়ুন - একটি আধুনিক পদ্ধতির । যদি আপনি এটির মাধ্যমে পৌঁছে যান তবে আপনার যা আগ্রহ তা নিয়ে যাওয়ার জন্য আপনি ভাল অবস্থানে থাকবেন।
আপনি সম্পূর্ণরূপে করতে পারবেন না তাও মনে রাখবেন এই ক্ষেত্রে জড়িত গণিত থেকে নিজেকে তালাক । আপনার যদি ইতিমধ্যে মাল্টি-ভেরিয়েবল ক্যালকুলাস, সম্ভাব্যতা এবং লিনিয়ার বীজগণিত (বেশিরভাগ ম্যাট্রিক্স অপারেশন) এর কিছু পটভূমি না থাকে, তবে আপনাকে সেই স্টাফটি হাড়িয়ে যেতে হবে।
গুগলের তৈরি মেশিন লার্নিং টিউটোরিয়াল আপনি এখানে দেখতে পারেন: হ্যালো ওয়ার্ল্ড - মেশিন লার্নিং রেসিপি # 1 । এর সহজ এবং যোগাযোগ খুব স্পষ্ট।
পাইথনের ছয়টি লাইন আপনার প্রথম মেশিন লার্নিং প্রোগ্রামটি লিখতে লাগে! এই পর্বে আমরা মেশিন লার্নিং কী এবং এটি কেন গুরুত্বপূর্ণ তা সংক্ষেপে পরিচয় করিয়ে দেব। তারপরে, আমরা তত্ত্বাবধানে শেখার জন্য একটি রেসিপি অনুসরণ করব (উদাহরণগুলি থেকে শ্রেণিবদ্ধকারী তৈরি করার কৌশল) এবং এটি কোড করব।
এখানে একটি দুর্দান্ত অনলাইন বই রয়েছে যা নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি কীভাবে তৈরি করা যায় তার নিখুঁত পরিচয় এবং প্রশিক্ষণ দেয় হ'ল নিউরাল নেটওয়ার্কস এবং ডিপ লার্নিংমায়াল নিলসনের । প্রথম অধ্যায়ে তিনি হস্তাক্ষর অঙ্কগুলি স্বীকৃতি দেওয়ার উদাহরণ ব্যবহার করেছেন এবং পার্সেপট্রন, সিগময়েড নিউরন, বেসিক নিউরাল নেট, পাইথনগুলিতে কীভাবে কোডিং করবেন ইত্যাদি Later
আমি যারা এই জাতীয় বইয়ের ইতিমধ্যে অভিজ্ঞতা আছে তাদের জন্যও এই বইয়ের সুপারিশ করব recommend এটি একটি দুর্দান্ত সংস্থান।