Blog of SH

পরিচয় বা ইন্ট্রোডাকশন: এই ভিডিওটি মূলত জাপানি প্রফেসর ডক্টর নাওকি ইয়ামামতো-র জীবনের এক অসাধারণ যাত্রার গল্প। তিনি কীভাবে একজন জাপানি খ্রিস্টান পরিবারে বড় হয়েও ইসলামের প্রতি আকৃষ্ট হলেন এবং শেষ পর্যন্ত মুসলিম হলেন, সেই পুরো প্রক্রিয়াটি এখানে খুব সহজভাবে তুলে ধরা হয়েছে। মজার বিষয় হলো, তার এই বিশাল পরিবর্তনের পেছনে বড় কোনো অলৌকিক ঘটনা নয়, বরং একটি সাধারণ "শসা" এবং মানুষের সাধারণ আচরণের এক গভীর প্রভাব কাজ করেছে। জীবনের শুরু এবং ধর্মের প্রতি অনুসন্ধান রেফারেন্স: [ 01:17 ], [ 02:01 ] ডক্টর নাওকি জাপানের এক খ্রিস্টান পরিবারে জন্মগ্রহণ করেন। তবে তাদের পরিবারে ধর্মের খুব একটা কঠোর চর্চা ছিল না। তার বয়স যখন ১৯ বছর, তখন থেকেই তিনি জীবন এবং সৃষ্টিকর্তা সম্পর্কে ভাবতে শুরু করেন। জাপানি সমাজে ধর্ম নিয়ে খোলামেলা আলোচনা খুব একটা হয় না, তাই তিনি বৌদ্ধ ধর্ম, শিন্তো ধর্ম (জাপানের আদি ধর্ম) এবং খ্রিস্টান ধর্মতত্ত্ব নিয়ে পড়াশোনা শুরু করেন। সহজ ব্যাখ্যা: জাপানিরা সাধারণত খুব বাস্তববাদী হয়। ডক্টর নাওকি বুঝতে চেয়েছিলেন এই মহাবিশ্বের কোনো মালিক আছে কি না। তিনি বিভিন্ন ধর্মগ্রন্থ পড়ে দেখছিলেন ক...

২০২৫ সালটি জাভা (Java) প্রোগ্রামিং ল্যাঙ্গুয়েজের জন্য বেশ বড় একটি বছর ছিল। এই ভিডিওতে মূলত ওপেন জেডিকে (OpenJDK)-এর ছয়টি বড় প্রজেক্টের অর্জন এবং জাভা ডেভেলপারদের জন্য নতুন কী কী সুবিধা এসেছে, তা নিয়ে আলোচনা করা হয়েছে। ভিডিওর বক্তা নিকোলা পালো (Nicolai Parlog) জাভার সাম্প্রতিক পরিবর্তনগুলো খুব সুন্দরভাবে তুলে ধরেছেন। ১. প্রজেক্ট পানামা (Project Panama) এবং লুম (Project Loom) এই দুটি প্রজেক্ট তাদের লক্ষ্য অর্জনের একদম শেষ পর্যায়ে আছে। রেফারেন্স: [ 00:43 ] বিস্তারিত: Project Panama: এর মূল লক্ষ্য ছিল জাভা ভার্চুয়াল মেশিন (JVM) এবং নেটিভ কোডের (যেমন C/C++) মধ্যে সংযোগ স্থাপন করা। গত বছরই এর প্রধান কাজগুলো শেষ হয়েছে। এখন শুধু 'Vector API' নিয়ে কাজ চলছে। Project Loom: এটি জাভায় কনকারেন্সি (একসাথে অনেক কাজ করা) সহজ করার জন্য কাজ করে। JDK 25-এ এটি 'Scope Values' ফিচারটি চূড়ান্ত করেছে। সহজ ব্যাখ্যা: * Native Code: এটি এমন এক ধরণের কম্পিউটার কোড যা সরাসরি প্রসেসর বুঝতে পারে। Concurrency: সহজ কথায়, কম্পিউটারে একই সময়ে অনেকগুলো কাজ করার ক্ষমতা। ২. প্...

ইন্টারনেটে যখন আমরা কোনো ওয়েবসাইট বা অ্যাপ ব্যবহার করি, তখন আমাদের নিরাপত্তার জন্য 'লগইন' করতে হয়। কিন্তু একবার লগইন করার পর সার্ভার কীভাবে মনে রাখে যে আপনিই সেই ব্যক্তি? এই কাজটি করার জন্য আধুনিক সময়ে JWT (JSON Web Token) খুবই জনপ্রিয়। সহজ কথায়, এটি একটি ডিজিটাল পরিচয়পত্র যা আপনার হয়ে সার্ভারের কাছে প্রমাণ দেয় যে আপনি একজন বৈধ ব্যবহারকারী। ১. সেশন (Session) বনাম JWT এর প্রয়োজনীয়তা রেফারেন্স: [ 01:32 ] আগেকার দিনে যখন আমরা লগইন করতাম, সার্ভার একটি Session ID তৈরি করত। এটা অনেকটা একটা খাতার মতো, যেখানে লেখা থাকত যে "১ নম্বর ইউজার লগইন করেছে"। সমস্যা: ধরুন, একটি বড় কোম্পানির অনেকগুলো শাখা বা সার্ভার আছে (যেমন- ঢাকা, চট্টগ্রাম, সিলেট)। আপনি ঢাকা থেকে লগইন করলেন, কিন্তু চট্টগ্রাম সার্ভার আপনাকে চিনতে পারবে না কারণ ওই খাতাটা তো শুধু ঢাকাতেই আছে! সব সার্ভারের জন্য একটা কমন খাতা (Database) রাখা যায়, কিন্তু সেটা সিস্টেমকে ধীরগতি করে দেয়। সমাধান (JWT): এই সমস্যা মেটাতেই JWT-এর জন্ম। এটি কোনো খাতার ওপর নির্ভর করে না, বরং ইউজারকে একটি ডিজিটাল কার্ড দিয়ে দেয় যা যেকোনো ...

Introduction আজকের ডিজিটাল যুগে আমরা যখনই কোনো ওয়েবসাইট বা অ্যাপে লগইন করি, ব্যাকগ্রাউন্ডে সিকিউরিটির অনেক কাজ চলে। আগেকার দিনে সার্ভার মনে রাখত কে লগইন করেছে, কিন্তু এখনকার মডার্ন অ্যাপ্লিকেশনে JWT (JSON Web Token) বা সহজ কথায় "Jot" অনেক বেশি জনপ্রিয়। এই ভিডিওতে সহজ কিছু উদাহরণের মাধ্যমে বোঝানো হয়েছে কেন আমাদের সেশন আইডি (Session ID) বাদ দিয়ে JWT-র দিকে যাওয়া উচিত এবং এটি আসলে কীভাবে কাজ করে। ১. সেশন (Session) ভিত্তিক অথেন্টিকেশন এবং এর সমস্যা রেফারেন্স: [ 01:32 ] আগে যখন আপনি কোনো ওয়েবসাইটে ইউজারনেম ও পাসওয়ার্ড দিয়ে লগইন করতেন, সার্ভার আপনার জন্য একটি Session ID তৈরি করত। এই আইডিটি সার্ভারের মেমোরিতে জমা থাকত। আপনি যখনই নতুন কোনো রিকোয়েস্ট পাঠাতেন, সার্ভার সেই আইডি দেখে বুঝত যে আপনিই সেই ব্যক্তি। সহজ উদাহরণ (Coffee Shop Scenario): ভিডিওতে একটি দারুণ উদাহরণ দেওয়া হয়েছে। ধরুন আপনি একটি কফি শপে প্রতিদিন কফি খান। আপনি ৫০ ডলার অগ্রিম দিয়ে দিলেন এবং দোকানদার (Bob) আপনার চেহারা দেখে বা খাতায় লিখে রাখল যে আপনি টাকা দিয়েছেন। কিন্তু যদি দোকানদার বদলে যায় বা আপনি অন্য কোনো ...

ইন্টারনেট দুনিয়ায় যখন আমরা কোনো ওয়েবসাইটে লগইন করি, তখন সার্ভার কীভাবে বোঝে যে আমিই সেই ব্যক্তি? এই কাজটা সহজ আর নিরাপদ করার জন্য JWT বা JSON Web Token ব্যবহার করা হয়। সহজ কথায়, এটি একটি ডিজিটাল পরিচয়পত্রের মতো যা আপনার হয়ে সার্ভারের কাছে প্রমাণ দেয়। ভূমিকা (Introduction) আগেকার দিনে যখন আমরা কোনো ওয়েবসাইটে লগইন করতাম, তখন সার্ভার আমাদের জন্য একটি Session তৈরি করত। কিন্তু বর্তমানের বড় বড় অ্যাপ্লিকেশনে এই পদ্ধতিতে কিছু সমস্যা দেখা দেয়। এই সমস্যা সমাধানের জন্যই JWT-এর জন্ম। এটি একটি ছোট, হালকা এবং নিরাপদ মাধ্যম যার মাধ্যমে এক পক্ষ থেকে অন্য পক্ষে (যেমন: আপনার ব্রাউজার থেকে সার্ভারে) তথ্য পাঠানো যায়। একে ভালোবেসে অনেকে "Jot" (জট) বলেও ডাকে। ১. সেশন (Session) বনাম JWT: কেন এটি দরকার? ভিডিও রেফারেন্স: [ 01:37 ] আগে যখন আপনি লগইন করতেন, সার্ভার তার মেমোরিতে একটা লিস্ট রাখত যেখানে লেখা থাকত আপনি লগইন করেছেন। এটাকে বলে Session-based Authentication । সমস্যাটা কোথায়? ধরুন, একটি কফি শপের (ভিডিওর উদাহরণ অনুযায়ী) মালিক 'বব' আপনাকে চেনে। কিন্তু ববের বদলে যদি '...

Introduction আজকের আলোচনা হচ্ছে JSON Web Token বা সংক্ষেপে JWT নিয়ে। সহজ কথায় বলতে গেলে, যখন আমরা কোনো ওয়েবসাইটে লগইন করি, তখন সার্ভার কীভাবে বোঝে যে আমি সেই সঠিক ইউজার? এই কাজটি করার একটি আধুনিক এবং জনপ্রিয় উপায় হলো JWT। এটি মূলত একটি নিরাপদ মাধ্যম যার মাধ্যমে এক পক্ষ থেকে অন্য পক্ষে তথ্য পাঠানো হয়। বিশেষ করে মাইক্রোসার্ভিস (Microservices) আর্কিটেকচারে এটি ব্যাপক ব্যবহৃত হয় [ 00:00 ]। ১. জেন্ডার বা স্ট্যাটলেস প্রোটোকল কী? রেফারেন্স: https://www.youtube.com/watch?v=MB9SgSYw0Gw&t=96s আমাদের ইন্টারনেট চলে HTTP প্রোটোকলের ওপর ভিত্তি করে। এই HTTP হলো "Stateless", মানে এটি আগের কোনো কথা মনে রাখতে পারে না। ধরুন, আপনি ফেসবুকে একবার লগইন করলেন। এখন আপনি যদি আপনার প্রোফাইল পেজে যান, সার্ভার কিন্তু ভুলে গেছে যে আপনি একটু আগেই লগইন করেছিলেন। তাই প্রতিবার আপনাকে চেনানোর জন্য কোনো একটা মেকানিজম দরকার। আগে এই কাজটা Session ID দিয়ে করা হতো, কিন্তু বর্তমানে বড় বড় অ্যাপ্লিকেশনে JWT বেশি সুবিধাজনক [ 02:02 ]। ২. সেশন আইডি বনাম জেডব্লিউটি (JWT) রেফারেন্স: https://www.youtube.co...

Introduction এই ভিডিওতে বর্তমান সময়ের সফটওয়্যার ইন্ডাস্ট্রির সবচেয়ে চাহিদাসম্পন্ন প্রযুক্তিগুলো নিয়ে একটি লাইভ কোর্সের ঘোষণা দেওয়া হয়েছে। আমরা জানি এখনকার সময়ে এন্টারপ্রাইজ সফটওয়্যার (বড় বড় কোম্পানির ব্যবহার করা সফটওয়্যার) তৈরিতে Java Spring Boot এবং ফ্রন্ট-এন্ডে React এর ব্যাপক ব্যবহার রয়েছে। এর সাথে এখন যুক্ত হয়েছে Generative AI । এই কোর্সে একদম শুরু থেকে কীভাবে এই সব প্রযুক্তি ব্যবহার করে একটি পূর্ণাঙ্গ প্রজেক্ট তৈরি করা যায়, তা শেখানো হবে। ১৫ই জানুয়ারি থেকে এই লাইভ ক্লাসগুলো শুরু হতে যাচ্ছে। ১. কোর্সের মূল বিষয় এবং সময়সূচী এই পার্টে কোর্সের প্রাথমিক তথ্য যেমন—কবে শুরু হবে, কারা শিখতে পারবে এবং ক্লাসের সময় নিয়ে আলোচনা করা হয়েছে। Reference: [ 00:28 ] বিস্তারিত: কোর্সটি মূলত যারা ইন্ডাস্ট্রিতে কাজ করতে চান তাদের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। এটি একটি ৪ মাসের কোর্স যা ১৫ই জানুয়ারি থেকে শুরু হবে। ক্লাসগুলো হবে সপ্তাহে ৪ দিন (সোমবার থেকে বৃহস্পতিবার) রাত ৯টা থেকে ১০:৩০টা পর্যন্ত। এর ফলে যারা চাকরি করছেন বা কলেজে পড়ছেন, তাদের জন্য সময় মেলাতে সুবিধা হবে। সবচেয়ে বড় সুবিধা হলো, এখানে কো...

URL: https://youtu.be/i_LwzRVP7bg?t=0 Title: Machine Learning for Everybody – Full Course Topics:- মেশিন লার্নিংয়ের হাতেখড়ি এবং গুগল কোল্যাব সেটআপ মেশিন লার্নিংয়ের খুঁটিনাটি ও ফিচারের সহজ পাঠ Classification বনাম Regression এবং মডেল ট্রেনিংয়ের সহজ পাঠ মেশিন লার্নিংয়ের জন্য ডেটা তৈরি এবং প্রসেসিং করার সহজ গাইড K-Nearest Neighbors (KNN) থিওরির সহজ পাঠ কে-নিয়ারেস্ট নেইবারস (KNN) ইমপ্লিমেন্টেশন সহজ বাংলায় নেইভ বেইজ থিওরি এবং এর প্রয়োগ: সহজ পাঠ লজিস্টিক রিগ্রেশন: থিওরি ও ইমপ্লিমেন্টেশন SVM থিওরি এবং ইমপ্লিমেন্টেশন সহজ পাঠ নিউরাল নেটওয়ার্ক এবং টেনসরফ্লোর সহজ পাঠ টেনসরফ্লো দিয়ে নিউরাল নেটওয়ার্ক ক্লাসিফিকেশন শেখার সহজ গাইড লিনিয়ার রিগ্রেশন: সহজ কথায় মূল ধারণা ও গণিত লিনিয়ার রিগ্রেশন: সহজ ভাষায় খুঁটিনাটি ও হাতে-কলমে শেখা লিনিয়ার রিগ্রেশন এবং নিউরন মডেলের সহজ পাঠ TensorFlow দিয়ে রিগ্রেশন নিউরাল নেটওয়ার্ক তৈরি - পার্ট ১ টেনসরফ্লো দিয়ে রিগ্রেশন নিউরাল নেটওয়ার্ক তৈরি - পার্ট ২ আনসুপারভাইজড লার্নিং: কে-মিনস ক্লাস্টারিংয়ের সহজ পাঠ Principal C...

Introduction এই ভিডিওটিতে মূলত মেশিন লার্নিংয়ের একটি গুরুত্বপূর্ণ শাখা 'আনসুপারভাইজড লার্নিং' (Unsupervised Learning) নিয়ে আলোচনা করা হয়েছে। এখানে দেখানো হয়েছে কীভাবে অনেকগুলো বৈশিষ্ট্য বা ফিচার সমৃদ্ধ ডেটা থেকে প্রয়োজনীয় তথ্য বের করে আনা যায় এবং সেগুলোকে গ্রুপ বা ক্লাস্টারে ভাগ করা যায়। বিশেষ করে K-Means অ্যালগরিদম ব্যবহার করে ডেটা গ্রুপিং এবং PCA (Principal Component Analysis) ব্যবহার করে জটিল ডেটাকে সহজ বা কম ডাইমেনশনে নিয়ে আসার বাস্তব উদাহরণ কোডিংয়ের মাধ্যমে বোঝানো হয়েছে। ১. PCA এর মাধ্যমে ডেটার ডাইমেনশন কমানো ভিডিওর এই অংশে দেখানো হয়েছে কীভাবে অনেকগুলো কলাম বা ফিচার বিশিষ্ট ডেটাকে মাত্র দুটি ডাইমেনশনে নামিয়ে আনা যায়। ভিডিও রেফারেন্স: [ 03:48:44 ] বিস্তারিত: সাধারণত আমাদের ডেটাসেটে অনেকগুলো বৈশিষ্ট্য থাকে (যেমন: দৈর্ঘ্য, প্রস্থ, ক্ষেত্রফল ইত্যাদি)। আমাদের উদাহরণে ৭টি আলাদা ফিচার ছিল। এতগুলো ফিচার একসাথে গ্রাফে প্লট করা বা বোঝা মানুষের জন্য কঠিন। PCA (Principal Component Analysis) হলো এমন একটি টেকনিক যা এই ৭টি ফিচারের সারসংক্ষেপ তৈরি করে মাত্র ২টিতে নামিয়ে আনে। এতে ...

Introduction সবাইকে স্বাগতম! আজকের এই আলোচনায় আমরা মেশিন লার্নিংয়ের খুব গুরুত্বপূর্ণ একটি টপিক Principal Component Analysis বা সংক্ষেপে PCA নিয়ে কথা বলব। সহজ ভাষায় বলতে গেলে, আমাদের কাছে যখন অনেক বেশি তথ্য বা 'ফিচার' (যেমন- দৈর্ঘ্য, প্রস্থ, ওজন, বয়স ইত্যাদি) থাকে, তখন সবগুলোকে একসাথে সামলানো কঠিন হয়ে পড়ে। PCA আমাদের সাহায্য করে এই অনেকগুলো তথ্য থেকে সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ অংশগুলো ছেঁকে বের করতে, যাতে ডাটা ছোট হয়ে যায় কিন্তু এর ভেতরের আসল অর্থ বা 'ইনফরমেশন' হারিয়ে না যায়। এটি একটি Unsupervised Learning পদ্ধতি, যার মানে হলো এটি ডাটার লেবেল ছাড়াই কাজ করতে পারে। ১. PCA আসলে কী এবং কেন প্রয়োজন? ভিডিও রেফারেন্স: ০৩:৩১:০৭ সহজ ব্যাখ্যা: কল্পনা করুন আপনার কাছে একটি টেবিল আছে যেখানে কোনো জিনিসের ১০টি আলাদা বৈশিষ্ট্য দেওয়া আছে। এখন ১০টি মাত্রা বা 'Dimension' নিয়ে কাজ করা এবং সেগুলো গ্রাফে দেখানো অসম্ভব। PCA যা করে তা হলো, এই ১০টি বৈশিষ্ট্যকে মিলিয়ে মাত্র ২-৩টি নতুন বৈশিষ্ট্য তৈরি করে। এই নতুন বৈশিষ্ট্যগুলোকে বলা হয় Principal Components । এতে করে আমরা সহজেই ডাটা ভিজ্য...

Introduction পুরো ভিডিওর এই অংশটি মূলত Unsupervised Learning এর একটি জনপ্রিয় পদ্ধতি K-Means Clustering নিয়ে। এখানে দেখানো হয়েছে কীভাবে আমাদের কাছে কোনো লেবেল বা উত্তর না থাকলেও কম্পিউটার নিজে থেকে ডেটার ভেতরকার মিল খুঁজে বের করে সেগুলোকে আলাদা আলাদা দলে বা গ্রুপে ভাগ করতে পারে। এটি মেশিন লার্নিংয়ের এমন এক জাদুকরী পদ্ধতি যেখানে কম্পিউটারকে বলে দিতে হয় না যে "এটি বিড়াল" বা "এটি কুকুর", সে নিজেই তাদের বৈশিষ্ট্য দেখে আলাদা করে ফেলে। ১. আনসুপারভাইজড লার্নিং কী? (What is Unsupervised Learning?) রেফারেন্স: [ 03:15:38 ] আনসুপারভাইজড লার্নিং হলো মেশিন লার্নিংয়ের এমন একটা শাখা যেখানে আপনার কাছে শুধু ইনপুট ডেটা থাকে, কিন্তু কোনো 'লেবেল' বা সঠিক উত্তর থাকে না। সহজ কথায়, আপনার কাছে এক ব্যাগ ফল আছে কিন্তু আপনি জানেন না কোনটার নাম কী। কম্পিউটার তখন ফলের আকার, রং বা ওজন দেখে নিজে থেকেই আপেলগুলোকে একদিকে আর কমলাগুলোকে অন্যদিকে সরিয়ে রাখবে। এখানে কম্পিউটার নিজেই ডেটার ভেতরকার প্যাটার্ন খুঁজে বের করে। ২. কে-মিনস ক্লাস্টারিংয়ের ধারণা (Concept of K-Means Clustering) রে...

এই ভিডিওর ৩:০২:৩০ থেকে ৩:১৫:৩৮ পর্যন্ত অংশে মূলত Neural Networks ব্যবহার করে কীভাবে Regression সমস্যার সমাধান করা যায়, তা নিয়ে আলোচনা করা হয়েছে। নিচে এর সহজ সারসংক্ষেপ দেওয়া হলো: Introduction (ভূমিকা) এই ভিডিওর এই নির্দিষ্ট অংশে শেখানো হয়েছে কীভাবে একটি বাস্তব ডেটাসেট (যেমন: সাইকেল ভাড়ার ডেটা) ব্যবহার করে একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক মডেল তৈরি করা যায়। রিগ্রেশন মানে হলো কোনো নির্দিষ্ট সংখ্যা বা ভ্যালু প্রেডিক্ট করা (যেমন: আগামীকাল কয়টি সাইকেল ভাড়া হতে পারে)। এখানে মডেল তৈরি করা থেকে শুরু করে ডেটাকে কীভাবে মেশিনের বোঝার উপযোগী করা যায়, তা হাতেকলমে দেখানো হয়েছে। Topic 1: ডেটা নরমালাইজেশন (Data Normalization) রেফারেন্স: [০৩:০২:৩০] মডেল তৈরির আগে ডেটাকে একটি নির্দিষ্ট সীমার মধ্যে নিয়ে আসা খুব জরুরি। একে বলা হয় নরমালাইজেশন । কেন এটা দরকার? কারণ ডেটাসেটে কোনো সংখ্যা খুব বড় (যেমন ১০০০) আবার কোনো সংখ্যা খুব ছোট (যেমন ০.১) থাকতে পারে। নিউরাল নেটওয়ার্ক বড় সংখ্যা দেখলে ঘাবড়ে যেতে পারে, তাই সব সংখ্যাকে ০ থেকে ১ এর মধ্যে নিয়ে আসা হয়। সহজ ব্যাখ্যা: ধরুন আপনার কাছে অনেকগুলো লাঠি আছে, কোনোটা ১০ ফ...

ইন্ট্রোডাকশন: এই ভিডিওর নির্দিষ্ট অংশে TensorFlow ব্যবহার করে কীভাবে একটি রিগ্রেশন নিউরাল নেটওয়ার্ক (Regression Neural Network) মডেল তৈরি করতে হয়, তার হাতেকলমে ধারণা দেওয়া হয়েছে। আমরা সাধারণত যখন কোনো নির্দিষ্ট সংখ্যা বা ভ্যালু (যেমন- কোনো জিনিসের দাম বা তাপমাত্রা) প্রেডিক্ট করতে চাই, তখন রিগ্রেশন ব্যবহার করি। এখানে একটি রিয়েল-ওয়ার্ল্ড ডেটাসেট ব্যবহার করে মডেলটিকে ট্রেইন করার প্রাথমিক ধাপগুলো দেখানো হয়েছে। [ 02:49:33 ] - [ 03:02:30 ] (ভিডিও রেফারেন্স: https://youtu.be/i_LwzRVP7bg?t=10173 ) টপিক ১: ডেটাসেট পরিচিতি ও ইনপুট ফিচার ভিডিওর এই অংশে একটি নির্দিষ্ট ডেটাসেট (সম্ভবত সাইকেল ভাড়ার ডেটা বা অনুরুপ কোনো রিগ্রেশন ডেটা) নিয়ে কাজ শুরু করা হয়েছে। এখানে 'Features' এবং 'Target' এর পার্থক্য বোঝানো হয়েছে। সহজ ভাষায় ব্যাখ্যা: মেশিন লার্নিংয়ের ভাষায় 'Feature' হলো সেইসব তথ্য যেগুলো দেখে কম্পিউটার শিখবে। আর 'Target' হলো সেই জিনিস যা কম্পিউটারকে খুঁজে বের করতে হবে। ধরুন, আপনি তাপমাত্রা দেখে বলবেন কয়টা আইসক্রিম বিক্রি হবে। এখানে তাপমাত্রা হলো 'Feature' ...

নিচে আপনার অনুরোধ অনুযায়ী ভিডিওটির নির্দিষ্ট অংশের সারসংক্ষেপ সহজ বাংলায় দেওয়া হলো: Introduction এই ভিডিওর এই অংশটুকুতে আমরা শিখব কীভাবে মেশিন লার্নিংয়ের অন্যতম সহজ এবং শক্তিশালী মডেল 'লিনিয়ার রিগ্রেশন' কাজ করে। মূলত ডাটা থেকে কীভাবে একটি সম্পর্ক বা সূত্র বের করা যায় এবং সেটা ব্যবহার করে ভবিষ্যৎবাণী (Prediction) করা যায়, সেটাই এখানে দেখানো হয়েছে। এছাড়া মানুষের মস্তিষ্কের নিউরন কীভাবে কাজ করে এবং কম্পিউটারে সেই নিউরনকে কীভাবে গাণিতিক মডেল হিসেবে সাজানো হয় (Neuron Models), তার একটি প্রাথমিক ধারণা দেওয়া হয়েছে। ১. লিনিয়ার রিগ্রেশন (Linear Regression) এই অংশে মূলত একটি গাণিতিক লাইনের মাধ্যমে ডাটা পয়েন্টগুলোর মধ্যে সম্পর্ক খোঁজার চেষ্টা করা হয়। ভিডিও রেফারেন্স: [ 02:34:54 ] বিস্তারিত: লিনিয়ার রিগ্রেশন হলো এমন একটি পদ্ধতি যেখানে আমরা ইনপুট (যেমন: পড়াশোনার সময়) এবং আউটপুট (যেমন: পরীক্ষার নম্বর) এর মধ্যে একটি সোজা লাইনের সম্পর্ক খুঁজি। ধরুন, আপনার কাছে কিছু ডাটা আছে। লিনিয়ার রিগ্রেশন এমন একটা লাইন আঁকবে যেটা ওই ডাটাগুলোর একদম মাঝখান দিয়ে যায়, যাতে লাইনের সাথে ডাটাগুলোর দূরত্ব সব...

Introduction এই সেকশনে আমরা মেশিন লার্নিংয়ের একদম বেসিক কিন্তু শক্তিশালী একটি অ্যালগরিদম Linear Regression (লিনিয়ার রিগ্রেশন) নিয়ে আলোচনা করব। সহজ কথায় বলতে গেলে, আগের কিছু ডেটা বা তথ্য দেখে ভবিষ্যতের কোনো সংখ্যামূলক মান (যেমন- দাম, তাপমাত্রা বা উচ্চতা) অনুমান করাই হলো এর কাজ। ভিডিওর এই অংশে লিনিয়ার রিগ্রেশন কীভাবে কাজ করে, এর গাণিতিক ভিত্তি এবং কোডের মাধ্যমে কীভাবে এটি ইমপ্লিমেন্ট করতে হয় তা বিস্তারিত দেখানো হয়েছে। Linear Regression কী এবং কেন? লিনিয়ার রিগ্রেশন হলো সুপারভাইজড লার্নিংয়ের একটি অংশ। যখন আমাদের কাছে কিছু ইনপুট থাকে এবং আমরা আউটপুট হিসেবে কোনো নির্দিষ্ট সংখ্যা (Continuous Value) পেতে চাই, তখন আমরা এটি ব্যবহার করি। রেফারেন্স: [ 02:22:30 ] বিস্তারিত: ধরুন, আপনার কাছে অনেকগুলো বাড়ির আয়তন এবং সেগুলোর দামের ডেটা আছে। লিনিয়ার রিগ্রেশন এই ডেটাগুলো বিশ্লেষণ করে একটি সরলরেখা (Straight Line) তৈরি করার চেষ্টা করে। এই রেখাটি এমনভাবে আঁকা হয় যেন এটি সব ডেটা পয়েন্টের খুব কাছ দিয়ে যায়। পরবর্তীতে আপনি যদি নতুন কোনো বাড়ির আয়তন ইনপুট দেন, তবে ওই রেখাটি আপনাকে বলে দেবে বাড়িটির সম্ভা...

ভিডিওটির নির্দিষ্ট অংশ (০২:১০:১২ থেকে ০২:২২:৩০) অনুযায়ী 'Linear Regression' এর মূল বিষয়গুলো সহজ বাংলায় নিচে তুলে ধরা হলো। Introduction লিনিয়ার রিগ্রেশন (Linear Regression) হলো মেশিন লার্নিংয়ের একদম প্রাথমিক এবং শক্তিশালী একটি অ্যালগরিদম। যখন আমরা এক বা একাধিক তথ্যের (Features) ওপর ভিত্তি করে কোনো একটি সংখ্যা বা মান প্রেডিক্ট (ভবিষ্যদ্বাণী) করতে চাই, তখন এটি ব্যবহার করা হয়। যেমন: কারো উচ্চতা দেখে তার ওজন কত হতে পারে তা ধারণা করা। এই ভিডিওতে লিনিয়ার রিগ্রেশনের পেছনের গণিত এবং এটি কীভাবে কাজ করে তা খুব সহজভাবে বোঝানো হয়েছে। ১. লিনিয়ার রিগ্রেশন কী? সহজ কথায় বলতে গেলে, লিনিয়ার রিগ্রেশন হলো কতগুলো ডেটা পয়েন্টের মাঝখান দিয়ে এমন একটি সরলরেখা (Straight line) টানা, যা ডেটাগুলোর সাধারণ প্রবণতা বা ট্রেন্ড বোঝাতে পারে। ভিডিও রেফারেন্স: [ 02:10:15 ] বিস্তারিত: মনে করো তোমার কাছে কিছু ডেটা আছে—একদিকে মানুষের উচ্চতা আর অন্যদিকে তাদের ওজন। তুমি যদি এগুলো গ্রাফে বসাও, দেখবে উচ্চতা বাড়লে সাধারণত ওজনও বাড়ছে। লিনিয়ার রিগ্রেশন এই পয়েন্টগুলোর ভেতর দিয়ে একটা 'বেস্ট ফিট' লাইন টানে। এই ...

নিচে আপনার অনুরোধ অনুযায়ী 'TensorFlow ব্যবহার করে Neural Networks-এর মাধ্যমে Classification' টপিকটির একটি সহজ এবং সাবলীল সারসংক্ষেপ দেওয়া হলো: Introduction এই ভিডিওর নির্দিষ্ট অংশে আলোচনা করা হয়েছে কীভাবে TensorFlow (একটি জনপ্রিয় লাইব্রেরি) ব্যবহার করে একটি Neural Network তৈরি করা যায় যা ডেটা থেকে কোনো কিছু শনাক্ত বা ক্লাসিফাই (Classification) করতে পারে। বিশেষ করে, এটি 'Magic Gamma Telescope' ডেটাসেট ব্যবহার করে দেখিয়েছে কীভাবে বিভিন্ন উচ্চ-শক্তির কণা (Gamma ray বা Hadron) শনাক্ত করা যায়। সহজ কথায়, আমরা মেশিনকে শেখাব কীভাবে ডেটার ধরন দেখে নিজেই সিদ্ধান্ত নিতে হয়। Topic 1: নিউরাল নেটওয়ার্কের আর্কিটেকচার তৈরি (Building the Model) একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক তৈরি করতে হলে প্রথমে তার গঠন ঠিক করতে হয়। টেনসরফ্লোতে এটি সাধারণত ধাপে ধাপে করা হয়। রেফারেন্স: [ 01:49:50 ] - [ 01:55:00 ] এখানে মূলত ৩টি স্তরে মডেলটি সাজানো হয়: Input Layer: যেখানে ডেটা প্রবেশ করে। Hidden Layers: যেখানে আসল হিসাব-নিকাশ হয়। ভিডিওতে ঘন (Dense) লেয়ার ব্যবহার করা হয়েছে এবং সেখানে 'ReLU...

Introduction পুরো ভিডিওটি মেশিন লার্নিংয়ের একটি পূর্ণাঙ্গ গাইডলাইন। তবে আমরা এখানে বিশেষভাবে কথা বলব নিউরাল নেটওয়ার্ক (Neural Networks) এবং টেনসরফ্লো (TensorFlow) নিয়ে। সহজ ভাষায় বলতে গেলে, নিউরাল নেটওয়ার্ক হলো এমন একটি প্রযুক্তি যা আমাদের মস্তিষ্কের কাজ করার ধরনকে নকল করার চেষ্টা করে, যাতে কম্পিউটার নিজে থেকে কোনো সিদ্ধান্ত নিতে পারে বা কোনো ছবি/তথ্য চিনতে পারে। আর টেনসরফ্লো হলো গুগল দ্বারা তৈরি একটি শক্তিশালী টুল বা লাইব্রেরি, যা ব্যবহার করে আমরা এই জটিল নিউরাল নেটওয়ার্কগুলো খুব সহজে কোড করে তৈরি করতে পারি। Topic: নিউরাল নেটওয়ার্ক এবং টেনসরফ্লো এর পরিচিতি রেফারেন্স ভিডিও লিঙ্ক: https://youtu.be/i_LwzRVP7bg?t=5984 (ভিডিওর ০১:৩৯:৪৪ সময় থেকে শুরু) বিস্তারিত আলোচনা: নিউরাল নেটওয়ার্ক হলো কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার (AI) একটি অংশ। এটি মূলত অনেকগুলো স্তরে বা লেয়ারে (Layers) কাজ করে। আপনি যখন কোনো ইনপুট (যেমন একটি ছবি) দেন, তখন এটি বিভিন্ন স্তরের মধ্য দিয়ে গিয়ে শেষ পর্যন্ত একটি আউটপুট দেয় (যেমন- এটি একটি বিড়াল)। TensorFlow আমাদের এই কাজটি করতে সাহায্য করে। এটি এমন সব ফাংশন এবং টুল প্র...

এই ভিডিওটি মূলত মেশিন লার্নিংয়ের একটি শক্তিশালী টুল Support Vector Machines (SVM) নিয়ে আলোচনা করে। সহজ কথায়, SVM হলো এমন একটি পদ্ধতি যা ডেটাকে বিভিন্ন ভাগে ভাগ করতে সাহায্য করে, যাতে আমরা পরবর্তীতে নতুন কোনো ডেটা আসলে সহজেই বুঝতে পারি সেটি কোন গ্রুপের। Introduction পুরো ভিডিওটি জুড়ে আলোচনা করা হয়েছে কীভাবে মেশিন লার্নিং মডেল ব্যবহার করে বিভিন্ন ধরনের ডেটাকে আলাদা করা যায়। বিশেষ করে SVM (সাপোর্ট ভেক্টর মেশিন) কীভাবে কাজ করে, এর গাণিতিক ভিত্তি কী এবং কোডের মাধ্যমে কীভাবে এটি বাস্তবায়ন করা যায়, তা খুব সহজভাবে তুলে ধরা হয়েছে। এটি মূলত একটি 'সুপারভাইজড লার্নিং' পদ্ধতি, যেখানে আমরা কম্পিউটারকে আগে থেকেই শিখিয়ে দিই কোন ডেটা কোন ক্যাটাগরির। পার্ট ১: SVM-এর মূল ধারণা (The Logic Behind SVM) রেফারেন্স: [ 01:29:13 ] SVM মূলত ডেটাসেটের মধ্যে একটি সীমানা বা 'বর্ডার' তৈরি করার চেষ্টা করে। ধরুন, আপনার কাছে কিছু গোল এবং কিছু চারকোনা পাথর আছে। SVM এমন একটি লাইন টানবে যা এই দুই ধরনের পাথরকে সবচেয়ে সুন্দরভাবে আলাদা করে। সহজ ব্যাখ্যা: এই লাইনটিকে বলা হয় Hyperplane (হাইপারপ্লেন...

ভিডিওর নির্দিষ্ট অংশটি (০১:১৯:২২ থেকে ০১:২৯:১৩) লজিস্টিক রিগ্রেশনের থিওরি এবং এটি কীভাবে কোডের মাধ্যমে কাজ করে তা নিয়ে বিস্তারিত আলোচনা করা হয়েছে। নিচে সহজ বাংলায় এর সারসংক্ষেপ দেওয়া হলো: Introduction লজিস্টিক রিগ্রেশন (Logistic Regression) হলো মেশিন লার্নিংয়ের একটি জনপ্রিয় পদ্ধতি যা মূলত 'ক্লাসিফিকেশন' বা শ্রেণিবিভাগের কাজে ব্যবহৃত হয়। যেমন: কোনো ইমেইল স্প্যাম কি না, অথবা কোনো টিউমার ম্যালিগন্যান্ট নাকি বিনাইন—এই ধরণের "হ্যাঁ/না" টাইপ প্রশ্নের উত্তর পেতে এটি দারুণ কার্যকর। সাধারণ লিনিয়ার রিগ্রেশন যেখানে সরাসরি সংখ্যা প্রেডিক্ট করে, লজিস্টিক রিগ্রেশন সেখানে সম্ভাবনা (Probability) বের করে। লজিস্টিক রিগ্রেশনের থিওরি (Theory of Logistic Regression) লজিস্টিক রিগ্রেশন বুঝতে হলে আমাদের প্রথমে সিগময়েড ফাংশন (Sigmoid Function) সম্পর্কে জানতে হবে। [০১:১৯:২২] reference: https://youtu.be/i_LwzRVP7bg?t=4762 সহজ ব্যাখ্যা: লিনিয়ার রিগ্রেশনে আমরা একটি সরল রেখা (Straight line) পাই যা যেকোনো মান (যেমন -∞ থেকে +∞) হতে পারে। কিন্তু ক্লাসিফিকেশনের ক্ষেত্রে আমাদের মান দরকার ০ থে...