অনুশীলন

এই পৃষ্ঠায় মেশিন লার্নিং ক্র্যাশ কোর্সের অনুশীলনের তালিকা রয়েছে।

বেশিরভাগ প্রোগ্রামিং ব্যায়াম ক্যালিফোর্নিয়ার হাউজিং ডেটা সেট ব্যবহার করে।

সব

মার্চ, 2020 এ, এই কোর্সটি tf.keras-এর সাথে কোড করা প্রোগ্রামিং ব্যায়াম ব্যবহার করা শুরু করেছে। আপনি যদি লিগ্যাসি এস্টিমেটর প্রোগ্রামিং অনুশীলনগুলি ব্যবহার করতে পছন্দ করেন তবে আপনি সেগুলি GitHub- এ খুঁজে পেতে পারেন।

ফ্রেমিং

ML-এ অবতরণ

ক্ষতি কমানো

TensorFlow এর সাথে প্রথম ধাপ

প্রশিক্ষণ এবং পরীক্ষার সেট

বৈধতা

বৈশিষ্ট্য ক্রস

সরলতার জন্য নিয়মিতকরণ

শ্রেণীবিভাগ

স্পারসিটির জন্য নিয়মিতকরণ

নিউরাল নেটের ভূমিকা

নিউরাল নেট প্রশিক্ষণ

মাল্টি-ক্লাস নিউরাল নেট

ন্যায্যতা

স্ট্যাটিক বনাম গতিশীল প্রশিক্ষণ

স্ট্যাটিক বনাম ডাইনামিক ইনফারেন্স

ডেটা নির্ভরতা

প্রোগ্রামিং

মার্চ, 2020 এ, এই কোর্সটি tf.keras-এর সাথে কোড করা প্রোগ্রামিং ব্যায়াম ব্যবহার করা শুরু করেছে। আপনি যদি লিগ্যাসি এস্টিমেটর প্রোগ্রামিং অনুশীলনগুলি ব্যবহার করতে পছন্দ করেন তবে আপনি সেগুলি GitHub- এ খুঁজে পেতে পারেন।

ফ্রেমিং

ML-এ অবতরণ

ক্ষতি কমানো

TensorFlow এর সাথে প্রথম ধাপ

প্রশিক্ষণ এবং পরীক্ষার সেট

বৈধতা

বৈশিষ্ট্য ক্রস

সরলতার জন্য নিয়মিতকরণ

শ্রেণীবিভাগ

স্পারসিটির জন্য নিয়মিতকরণ

নিউরাল নেটের ভূমিকা

নিউরাল নেট প্রশিক্ষণ

মাল্টি-ক্লাস নিউরাল নেট

ন্যায্যতা

স্ট্যাটিক বনাম গতিশীল প্রশিক্ষণ

স্ট্যাটিক বনাম ডাইনামিক ইনফারেন্স

ডেটা নির্ভরতা

আপনার বোঝার চেক করুন

মার্চ, 2020 এ, এই কোর্সটি tf.keras-এর সাথে কোড করা প্রোগ্রামিং ব্যায়াম ব্যবহার করা শুরু করেছে। আপনি যদি লিগ্যাসি এস্টিমেটর প্রোগ্রামিং অনুশীলনগুলি ব্যবহার করতে পছন্দ করেন তবে আপনি সেগুলি GitHub- এ খুঁজে পেতে পারেন।

ফ্রেমিং

ML-এ অবতরণ

ক্ষতি কমানো

TensorFlow এর সাথে প্রথম ধাপ

প্রশিক্ষণ এবং পরীক্ষার সেট

বৈধতা

বৈশিষ্ট্য ক্রস

সরলতার জন্য নিয়মিতকরণ

শ্রেণীবিভাগ

স্পারসিটির জন্য নিয়মিতকরণ

নিউরাল নেটের ভূমিকা

নিউরাল নেট প্রশিক্ষণ

মাল্টি-ক্লাস নিউরাল নেট

ন্যায্যতা

স্ট্যাটিক বনাম গতিশীল প্রশিক্ষণ

স্ট্যাটিক বনাম ডাইনামিক ইনফারেন্স

ডেটা নির্ভরতা

খেলার মাঠ

মার্চ, 2020 এ, এই কোর্সটি tf.keras-এর সাথে কোড করা প্রোগ্রামিং ব্যায়াম ব্যবহার করা শুরু করেছে। আপনি যদি লিগ্যাসি এস্টিমেটর প্রোগ্রামিং অনুশীলনগুলি ব্যবহার করতে পছন্দ করেন তবে আপনি সেগুলি GitHub- এ খুঁজে পেতে পারেন।

ফ্রেমিং

ML-এ অবতরণ

ক্ষতি কমানো

TensorFlow এর সাথে প্রথম ধাপ

প্রশিক্ষণ এবং পরীক্ষার সেট

বৈধতা

বৈশিষ্ট্য ক্রস

সরলতার জন্য নিয়মিতকরণ

শ্রেণীবিভাগ

স্পারসিটির জন্য নিয়মিতকরণ

নিউরাল নেটের ভূমিকা

নিউরাল নেট প্রশিক্ষণ

মাল্টি-ক্লাস নিউরাল নেট

ন্যায্যতা

স্ট্যাটিক বনাম গতিশীল প্রশিক্ষণ

স্ট্যাটিক বনাম ডাইনামিক ইনফারেন্স

ডেটা নির্ভরতা