Machine Learning পরিচিতি Machine Learning কী? Machine Learning এর ইতিহাস এবং বিকাশ Machine Learning এর প্রকারভেদ (Supervised, Unsupervised, Reinforcement) Machine Learning এর ব্যবহার ক্ষেত্র Machine Learning এর মৌলিক ধারণা Features এবং Labels এর ধারণা Training, Testing, এবং Validation Data এর ভূমিকা Model, Algorithm, এবং Hypothesis এর ধারণা Overfitting এবং Underfitting এর সমস্যা Data Preprocessing এবং Feature Engineering Data Collection এবং Cleaning Techniques Missing Data Handle করা (Mean, Median, Mode Imputation) Feature Scaling (Normalization, Standardization) Feature Encoding (One-Hot Encoding, Label Encoding) Supervised Learning এর বেসিক ধারণা Supervised Learning কী এবং কিভাবে কাজ করে? Classification এবং Regression এর মধ্যে পার্থক্য Training এবং Testing Process Model Evaluation Metrics (Accuracy, Precision, Recall, F1 Score) Linear Regression Linear Regression কী? Simple এবং Multiple Linear Regression Cost Function এবং Gradient Descent Model Evaluation এবং R-squared Value Logistic Regression Logistic Regression এর ভূমিকা Binary Classification এবং Sigmoid Function Decision Boundary এবং Probabilistic Prediction Confusion Matrix এবং ROC-AUC Curve Decision Trees Decision Tree কী এবং কিভাবে কাজ করে? Gini Index এবং Information Gain এর ধারণা Pruning Techniques এবং Overfitting সমস্যা সমাধান Decision Tree এর Strength এবং Limitations K-Nearest Neighbors (KNN) KNN এর বেসিক ধারণা Distance Metrics (Euclidean, Manhattan) KNN মডেল Train এবং Test করা Model Tuning এবং Hyperparameter Optimization Support Vector Machine (SVM) SVM কী এবং এর ভূমিকা Hyperplane এবং Margin এর ধারণা Linear এবং Non-linear SVM Kernel Functions (Linear, Polynomial, RBF) Naive Bayes Classifier Naive Bayes এর বেসিক ধারণা Bayes Theorem এবং Conditional Probability Gaussian Naive Bayes এবং Multinomial Naive Bayes Naive Bayes এর Strength এবং Weaknesses Ensemble Learning Ensemble Learning এর ধারণা এবং প্রয়োগ Bagging এবং Boosting Techniques Random Forest Algorithm Gradient Boosting এবং XGBoost Unsupervised Learning এর বেসিক ধারণা Unsupervised Learning কী এবং কেন প্রয়োজন? Clustering এবং Dimensionality Reduction এর ধারণা Unsupervised Learning এর বাস্তব প্রয়োগ K-Means Clustering K-Means Clustering এর বেসিক ধারণা Cluster Initialization এবং Centroid Update Elbow Method ব্যবহার করে K নির্বাচন K-Means এর Strength এবং Limitations Hierarchical Clustering Hierarchical Clustering এর ভূমিকা Agglomerative এবং Divisive Clustering Dendrogram এবং Linkage Methods Hierarchical Clustering এর Limitations Principal Component Analysis (PCA) PCA কী এবং এর প্রয়োগ Dimensionality Reduction এর প্রয়োজনীয়তা Eigenvectors এবং Eigenvalues এর ধারণা PCA মডেল Train এবং Test করা Association Rule Learning Association Rules এর বেসিক ধারণা Apriori Algorithm এবং Frequent Itemsets Support, Confidence, এবং Lift এর ধারণা Market Basket Analysis এবং এর প্রয়োগ Reinforcement Learning এর বেসিক ধারণা Reinforcement Learning কী এবং কিভাবে কাজ করে? Agent, Environment, এবং Reward System Markov Decision Process (MDP) Q-Learning Algorithm Model Evaluation এবং Validation Techniques Model Evaluation Metrics (Accuracy, Precision, Recall, F1 Score) Confusion Matrix, ROC-AUC Curve Cross Validation (K-Fold, Stratified K-Fold) Bias-Variance Tradeoff এর সমস্যা Hyperparameter Tuning এবং Optimization Hyperparameter কী এবং কেন গুরুত্বপূর্ণ? Grid Search এবং Random Search Techniques Cross-validation এর মাধ্যমে Hyperparameter Optimization Advanced Optimization Techniques (Bayesian Optimization) Time Series Analysis এবং Forecasting Time Series Data এর বেসিক ধারণা ARIMA এবং SARIMA মডেল Time Series Decomposition (Trend, Seasonality, Residual) Forecasting Techniques এবং Model Evaluation Deep Learning এর বেসিক ধারণা Deep Learning এবং Neural Networks এর ধারণা Activation Functions (ReLU, Sigmoid, Tanh) Gradient Descent এবং Backpropagation Feedforward এবং Backward Pass Convolutional Neural Networks (CNN) CNN এর ভূমিকা এবং প্রয়োগ Convolutional Layers এবং Pooling Layers Image Classification এর জন্য CNN তৈরি করা CNN মডেল Training এবং Testing Recurrent Neural Networks (RNN) RNN এর বেসিক ধারণা LSTM এবং GRU এর ভূমিকা Time Series Data এবং Sequential Data এর জন্য RNN ব্যবহার RNN মডেল Training এবং Evaluation Generative Adversarial Networks (GANs) GAN এর ধারণা এবং প্রয়োগ Generator এবং Discriminator মডেল GAN মডেল Train এবং Evaluate করা Advanced GAN Techniques (DCGAN, WGAN) Transfer Learning এবং Pretrained মডেল Transfer Learning কী এবং কেন গুরুত্বপূর্ণ? Pretrained মডেল (VGG, ResNet, Inception) ব্যবহার করা Custom Data এর উপর Pretrained মডেল ফাইন-টিউন করা Transfer Learning এর মাধ্যমে Model Performance উন্নয়ন Natural Language Processing (NLP) এবং Text Mining NLP এর বেসিক ধারণা Text Preprocessing Techniques (Tokenization, Lemmatization, Stemming) Sentiment Analysis এবং Text Classification Word Embeddings (Word2Vec, GloVe) Autoencoders এবং Dimensionality Reduction Autoencoder কী এবং কিভাবে কাজ করে? Simple এবং Deep Autoencoder মডেল তৈরি Anomaly Detection এবং Feature Extraction Dimensionality Reduction এর জন্য Autoencoder এর ব্যবহার Model Deployment এবং Production মডেল Export করা (Pickle, HDF5) Flask এবং FastAPI দিয়ে REST API তৈরি Docker ব্যবহার করে মডেল ডেপ্লয়মেন্ট ক্লাউডে মডেল ডেপ্লয়মেন্ট (AWS, Google Cloud, Azure) Ethics এবং Bias in Machine Learning Machine Learning এ Bias এবং Fairness এর সমস্যা Model Interpretability এবং Explainability Ethical AI এবং Responsible AI AI এর সামাজিক প্রভাব এবং চ্যালেঞ্জ Real-world Machine Learning Use Cases Healthcare Data Analysis এ Machine Learning এর ব্যবহার E-commerce Recommendation Systems Fraud Detection এবং Risk Analysis Autonomous Vehicles এবং Machine Learning