python দিয়ে মেশিন লার্নিং এর কাজ করতে যেসব লাইব্রেরীগুলির ব্যবহার করার প্রয়োজনীয়তা অনেক

পাইথনে মেশিন লার্নিং বা স্বয়ংশিক্ষা প্রযুক্তির প্রবল বিকাশের সাথে মিলিয়ে আছে অনেকগুলি প্রয়োজনীয় লাইব্রেরী। এই লাইব্রেরীগুলি মেশিন লার্নিং প্রক্রিয়ায় অবদান রাখে এবং পাইথনে মেশিন লার্নিং প্রজেক্ট উন্নতি করার জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ।
আপনি যদি python দিয়ে মেশিন লার্নিং এর কাজ করতে চান তাহলে নিম্নলিখিত লাইব্রেরীগুলির ব্যবহার করার প্রয়োজনীয়তা অনেক! সময় থাকলে পড়ুন। শেয়ার করুন।

1. Numpy: এটি পাইথনে সাইন্টিফিক কম্পিউটিং এবং ডেটা অ্যারে হ্যান্ডলিং জন্য ব্যবহৃত হয়। এর মাধ্যমে সাধারণ অ্যারে অপারেশন, লিনিয়ার অ্যালজেব্রা, random নম্বর তৈরি এবং অনেক কিছু করা যায়।

2. Pandas: এটি ডেটা এনালাইসিস এবং ডেটা ম্যানিপুলেশন জন্য ব্যবহৃত হয়। এর মাধ্যমে ডেটা লোড, প্রোসেসিং, মিসিং ডেটা ব্যবস্থাপনা, এক্সপ্লোরেটরি ডেটা এনালাইসিস এবং ডেটা ভিজুয়ালাইজেশন সম্পর্কে কাজ করা যায়।

3. Matplotlib: এটি পাইথনে ডেটা ভিজুয়ালাইজেশনের জন্য প্রধান লাইব্রেরি। এর মাধ্যমে লাইন চার্ট, বার চার্ট, হিস্টোগ্রাম, স্ক্যাটার প্লট, পাই চার্ট, বক্সপ্লট ইত্যাদি তৈরি করা যায়।

4. Seaborn: এটি Matplotlib এর উপর নির্ভর করে এবং সহজেই এলাইন চার্ট, বার চার্ট, হিস্টোগ্রাম, স্ক্যাটার প্লট, বক্সপ্লট ইত্যাদি তৈরি করার সুবিধা প্রদান করে।

5. Scipy: এটি পাইথনের সাইন্টিফিক কম্পিউটিং এবং ডেটা এনালাইসিসের জন্য ব্যবহৃত হয়। এর মাধ্যমে বিভিন্ন পরিসংখ্যানিক অপারেশন, স্পেশাল ফাংশন, ইন্টিগ্রেশন, ডিফারেন্সিয়েল ইকোয়েশন সমাধান ইত্যাদি করা যায়।

এবার সরাসরি কিছু মেশিন লার্নিং লাইব্রেরি ও ফ্রেমওয়ার্ক নিয়ে আলোচনা করা যাক। কিছু প্রধান পাইথন মেশিন লার্নিং লাইব্রেরি ও ফ্রেমওয়ার্ক যা আপনার জানা উচিৎ:

1. Scikit-learn: এটি পাইথনের একটি পপুলার মেশিন লার্নিং লাইব্রেরি। এর মাধ্যমে প্রায় সকল ধরণের সাধারণ মেশিন লার্নিং মডেল তৈরি, ডাটা ক্লিন করা, এবং মডেল ট্রেনিং এর সুবিধা পাওয়া যায়।

2. TensorFlow: এটি ২০১৬ সালে Google দ্বারা তৈরি হয়েছে এবং প্রধানত ডিপ লার্নিং মডেল তৈরির জন্য ব্যবহৃত হয়। এটি অনেকটা প্রোডাকশন স্কেলে মডেল পরিচালনার জন্য প্রয়োজনীয় একটি ফ্রেমওয়ার্ক।

3. PyTorch: এটি Facebook দ্বারা তৈরি, এটিও প্রধানত ডিপ লার্নিং মডেল তৈরির জন্য ব্যবহৃত হয়। এটিও অনেকটা প্রোডাকশন স্কেলে মডেল পরিচালনার জন্য প্রয়োজনীয় একটি ফ্রেমওয়ার্ক।

4. Keras: এটি সহজে ব্যবহার করা যায়। এটি TensorFlow ব্যবহার করে তৈরি হয়েছে, কিন্তু এখন প্রধানত PyTorch এও চলছে।

এই লাইব্রেরীগুলি ব্যবহার করে ডেটা প্রস্তুতি, ডেটা ভিজুয়ালাইজেশন, মডেল তৈরি এবং এভ্যালুয়েশনে করার জন্য ভালো। ধন্যবাদ।