এই রিপোজিটোরি টা এখনো অসম্পুর্ণ। পোস্ট গুলোকে ঠিক ভাবে সর্টিং দেওয়া বাকি। আবার কিছু সংযোজন বিয়োজনো বাকি আছে।
পরিসংখ্যান সফটওয়ার পরিচিতি – SAS
ডাটা ক্লিনিং অ্যান্ড প্রিপ্রসেসিং
- ডাটা সাইন্সের কর্মপ্রবাহ
- ডেটা সায়েন্টিস্ট হওয়ার প্রস্ততি
- ডাটা সায়েন্স এর জারিজুরি ।আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স
- ডেটা সাইন্স
- এক্সপ্লোরেটোরী ডাটা এনালাইসিস নিয়ে সংক্ষিপ্ত বিবরণ
- Power of Statistics (Regression Analysis)
- পরিসংখ্যান পরিচিতি - Normal Distribution
- R-squared এবং Adjusted R-squared কি ? এবং এদের পার্থক্য কি?
- Degrees of Freedom এর সহজ পাঠ
- ডাটা এনালাইসিসের হলো শুরু - ১, ২
- ডাটা সাইন্স vs বিগ ডেটা vs ডাটা এনালাইটিক্স
- ডাটা সায়েন্সের ক্ষেত্রে কি দিয়ে শুরু করবো? R নাকি Python?
- ডাটা সায়েন্স নিয়ে নতুনদের কিছু কমন প্রশ্ন ও উত্তর
- বিগ ডাটা' - নুতন সম্ভাবনার দুয়ার - ১, ২, ৩
- পরিসংখ্যান ও সম্ভাব্যতা - ১, ২, ৩, ৪
- জাম্প (পরিসংখ্যানের সফটওয়্যার)
- সহজ ভাষায় Naive Bayes এলগরিদম
- আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স এর আদ্যপান্ত — কি , কেন, কিভাবে, কোথায়?!!
- ‘আ’ তে আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স!
- বিজ্ঞানের ছাত্র-ছাত্রী না হয়েও কিভাবে আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স শিখবো?
- মেশিন লারনিং নিয়ে কিছু কথা
- আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স নিয়ে কথপোকথন
- সম্ভাবনাময় মেশিন লার্নিং শুরুর কিছু পথ-নির্দেশিকা
- আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স নিয়ে কথপোকথন
- ডিসিশন ট্রি [DECISION TREE, MACHINE LEARNING ALGORITHM]
- সখী Confusion Matrix কারে কয়, সে কি কেবলই যাতনাময় !!!!
- মেশিন-লার্নিং কী, আর কেন এটা গুরুত্ত্বপূর্ণ?
- আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স vs মেশিন লার্নিং vs ডিপ লার্নিং
- নিউরাল নেটওয়ার্ক ( প্রথম পর্ব )
- নিউরনে নিউরনে নিউরাল নেটওয়ার্ক !
- নিউরাল নেটওয়ার্ক ম্যাথ : লিনিয়ার আলজেব্রা — পার্ট ০১
- ডিপ লার্নিং কি ?
- ডিপ লার্নিংঃ কিভাবে কি করবেন ?
- নিউরনের গল্প
- কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার জগত পাল্টে দিচ্ছে গুগল : এবার এলো নিউরাল নেটওয়ার্কের বিকল্প ক্যাপসুল নেটওয়ার্ক
- আর্টিফিশিয়াল নিউরাল নেটওয়ার্ক (ANN) এর সহজ পরিচিতি ও এর ক্লাসিক এক্সাম্পল ইমপ্লিমেন্টেশন ।
- Keras ডিপ লার্নিং লাইব্রেরী …
- TensorFlow এর পরিচিতি
- Multi Layer Perceptron And Back Propagation Step By Step in Bangla
- নিউরাল নেটওয়ার্কে ব্যাক প্রপাগেসন যেভাবে কাজ করে
- ডিফারেন্সিয়েবল নিউরাল কম্পিউটার নেটওয়ার্ক
- টেনসরফ্লো/TensorFlow এর বেসিক কিছু ধারণা
- নিউরাল নেটওয়ার্ক
- NLP: Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space
- NLP: Generative Feature Language Models for Mining Implicit Features from Customer Reviews- S5
- Fully Convolutional Networks for Semantic- S6
- TweeTime: A Minimally Supervised Method for Recognizing and Normalizing Time Expressions in Twitter- S7
- You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection- S8
- Recurrent Neural Networks for Multivariate Time Series- S9
- Folksonomication: Predicting Tags for Movies from Plot Synopses Using Emotion Flow Encoded Neural Network- S10
- Kate: K-Competitive Autoencoder for Text- S11
- আর প্রোগ্রামিং ল্যাঙ্গুয়েজ এবং আর স্টুডিও
- আর প্রোগ্রামিং ল্যাঙ্গুয়েজের ব্যাসিক কনসেফট গুলো
- R প্রোগ্রামিং ল্যাঙ্গুয়েজ
- গ্রেডিয়েন্ট ডিসেন্ট নিয়ে বোঝাপরা
- গ্রেডিয়েন্ট ডিসেন্ট — প্রথম ও দ্বিতীয় পর্ব
- মাল্টিনমিয়াল লজিস্টিক রিগ্রেশন এর সহজ ইমপ্লিমেন্টেশন
- রিগ্রেশন নিয়ে আলোচনা
- মেশিন লার্নিং, আর্টিফিশিয়াল ইন্টিলিজেন্স, ডীপ লার্নিং, টেনসরফ্লো ইত্যাদির একটার সাথে আরেকটার সম্পর্ক
- মেশিন লার্নিং সম্পর্কে ধারণা
- লিনিয়ার এবং লজিস্টিক রিগ্রেশন মধ্যে পার্থক্য
- বিগ ডাটা - ১, ২, ৩, ৪, ৫, ৬, ৭, ৮, ৯, ১০, ১১, ১২, ১৩, ১৪
- তৈরি তো? আর্টিফিসিয়াল ইন্টেলিজেন্স - ১, ২, ৩, ৪, ৫
- কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার পাঠ্যক্রম
- Fast Fourier Transform