এই মডিউলটি তদন্ত করে যে কীভাবে একটি টাস্ককে একটি মেশিন লার্নিং সমস্যা হিসাবে ফ্রেম করা যায়, এবং মেশিন লার্নিং (ML) পদ্ধতির বিস্তৃত পরিসরে ভাগ করা অনেক মৌলিক শব্দভান্ডার কভার করে।
ফ্রেমিং
(তত্ত্বাবধানে) মেশিন লার্নিং কি?
এমএল সিস্টেম শিখে
কিভাবে ইনপুট একত্রিত করতে হয়
দরকারী ভবিষ্যদ্বাণী তৈরি করতে
পূর্বে কখনো দেখা তথ্য
পরিভাষা: লেবেল এবং বৈশিষ্ট্য
লেবেল আমরা ভবিষ্যদ্বাণী করছি পরিবর্তনশীল
সাধারণত পরিবর্তনশীল y দ্বারা উপস্থাপিত হয়
পরিভাষা: লেবেল এবং বৈশিষ্ট্য
লেবেল আমরা ভবিষ্যদ্বাণী করছি পরিবর্তনশীল
সাধারণত পরিবর্তনশীল y দ্বারা উপস্থাপিত হয়
বৈশিষ্ট্যগুলি হল ইনপুট ভেরিয়েবল যা আমাদের ডেটা বর্ণনা করে
সাধারণত ভেরিয়েবল দ্বারা উপস্থাপিত হয় {x 1 , x 2 , ..., x n }
পরিভাষা: উদাহরণ এবং মডেল
উদাহরণ হল ডেটার একটি বিশেষ উদাহরণ, x
লেবেলযুক্ত উদাহরণে {বৈশিষ্ট্য, লেবেল} আছে: ( x , y )
মডেল প্রশিক্ষণের জন্য ব্যবহৃত
লেবেলবিহীন উদাহরণে {বৈশিষ্ট্য, ?} আছে: ( x , ? )
নতুন ডেটাতে ভবিষ্যদ্বাণী করার জন্য ব্যবহৃত হয়
পরিভাষা: উদাহরণ এবং মডেল
উদাহরণ হল ডেটার একটি বিশেষ উদাহরণ, x
লেবেলযুক্ত উদাহরণে {বৈশিষ্ট্য, লেবেল} আছে: ( x , y )