সাইকিট-লার্ন (Scikit-Learn)

• Scikit-Learn পরিচিতি
• Scikit-Learn কী?
• Scikit-Learn এর ইতিহাস এবং বিকাশ
• Scikit-Learn এর বৈশিষ্ট্য এবং ব্যবহার ক্ষেত্র
• Scikit-Learn এর গুরুত্বপূর্ণ মডিউল এবং লাইব্রেরি
No subject found

• Scikit-Learn ইনস্টলেশন এবং সেটআপ
• Scikit-Learn ইনস্টল করা (pip ব্যবহার করে)
• Scikit-Learn এর সাথে Python এর ইন্টিগ্রেশন
• Python IDE (Jupyter Notebook, Google Colab) সেটআপ
• Scikit-Learn ডকুমেন্টেশন এবং হেল্প
No subject found

• Scikit-Learn এর মৌলিক ধারণা
• Features এবং Labels এর ধারণা
• Training এবং Testing Data এর ভূমিকা
• Supervised এবং Unsupervised Learning এর ধারণা
• Model Selection এবং Cross-Validation
No subject found

• Data Preprocessing
• ডেটা লোড করা (CSV, Excel, Database)
• Missing Data Handle করা (Imputation Techniques)
• Data Scaling এবং Normalization (MinMaxScaler, StandardScaler)
• Feature Encoding (Label Encoding, One-Hot Encoding)
No subject found

• Train-Test Split এবং Cross-Validation
• Train-Test Split এর প্রয়োজনীয়তা
• train_test_split() ফাংশন ব্যবহার
• K-Fold Cross-Validation এর ভূমিকা
• Stratified K-Fold Cross-Validation
No subject found

• Supervised Learning এর বেসিক ধারণা
• Supervised Learning কী এবং এর প্রকারভেদ
• Classification এবং Regression এর মধ্যে পার্থক্য
• Model Training এবং Testing Process
• Model Evaluation Metrics (Accuracy, Precision, Recall, F1 Score)
No subject found

• Linear Regression
• Linear Regression কী এবং এর ব্যবহার
• Simple এবং Multiple Linear Regression
• Coefficients এবং Intercept এর ভূমিকা
• Model Evaluation (R-squared, Mean Squared Error)
No subject found

• Logistic Regression
• Logistic Regression এর ভূমিকা
• Binary Classification এবং Sigmoid Function
• Decision Boundary এবং Probabilistic Prediction
• Model Evaluation (Confusion Matrix, ROC-AUC Curve)
No subject found

• K-Nearest Neighbors (KNN)
• KNN কী এবং কিভাবে কাজ করে?
• Distance Metrics (Euclidean, Manhattan)
• KNN মডেল Training এবং Prediction
• Model Tuning এবং Hyperparameter Optimization
No subject found

• Support Vector Machine (SVM)
• SVM এর মৌলিক ধারণা
• Hyperplane এবং Margin এর ভূমিকা
• Linear এবং Non-linear SVM
• Kernel Functions (Linear, Polynomial, RBF)
No subject found

• Decision Tree এবং Random Forest
• Decision Tree এর বেসিক ধারণা
• Gini Index এবং Information Gain
• Random Forest এর ভূমিকা এবং ব্যবহার
• Model Evaluation এবং Feature Importance
No subject found

• 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 Limitations
No subject found

• Ensemble Learning
• Ensemble Learning এর ধারণা এবং প্রয়োগ
• Bagging এবং Boosting Techniques
• AdaBoost এবং Gradient Boosting Classifier
• XGBoost এবং CatBoost এর ব্যবহার
No subject found

• Unsupervised Learning এর বেসিক ধারণা
• Unsupervised Learning কী এবং এর প্রয়োজনীয়তা
• Clustering এবং Dimensionality Reduction এর ধারণা
• Unsupervised Learning এর বাস্তব প্রয়োগ
No subject found

• K-Means Clustering
• K-Means Clustering এর বেসিক ধারণা
• Centroid Initialization এবং Cluster Assignment
• Elbow Method ব্যবহার করে K নির্বাচন
• Cluster Evaluation এবং Silhouette Score
No subject found

• Hierarchical Clustering
• Hierarchical Clustering এর ভূমিকা
• Agglomerative এবং Divisive Clustering
• Dendrogram এবং Linkage Methods
• Hierarchical Clustering এর Limitations
No subject found

• Principal Component Analysis (PCA)
• PCA এর বেসিক ধারণা
• Dimensionality Reduction এর প্রয়োগ
• Eigenvalues এবং Eigenvectors এর ধারণা
• PCA মডেল Training এবং Testing
No subject found

• Model Evaluation এবং Validation Techniques
• Model Evaluation Metrics (Accuracy, Precision, Recall, F1 Score)
• Confusion Matrix এবং Classification Report
• ROC-AUC Curve এবং Precision-Recall Curve
• Cross-Validation এবং Model Selection Techniques
No subject found

• Hyperparameter Tuning এবং Optimization
• Hyperparameter কী এবং এর প্রয়োজনীয়তা
• Grid Search এবং Random Search Techniques
• Cross-Validation এর মাধ্যমে Hyperparameter Tuning
• Scikit-Learn এর GridSearchCV এবং RandomizedSearchCV
No subject found

• Time Series Analysis এবং Forecasting
• Time Series Data এর ধারণা এবং ব্যবহার
• ARIMA এবং SARIMA মডেল
• Lag Features এবং Rolling Windows
• Forecasting Techniques এবং Model Evaluation
No subject found

• Pipeline এবং Model Selection
• Pipeline কী এবং এর প্রয়োজনীয়তা
• Data Preprocessing এবং Model Training এর জন্য Pipeline তৈরি
• Model Selection Techniques এবং Evaluation
• Scikit-Learn এর Pipeline এবং make_pipeline ফাংশন
No subject found

• Feature Selection এবং Feature Engineering
• Feature Selection এর গুরুত্ব
• Recursive Feature Elimination (RFE)
• Feature Engineering Techniques
• Scikit-Learn এর SelectKBest এবং RFECV
No subject found

• Text Classification এবং Natural Language Processing (NLP)
• Text Preprocessing Techniques (Tokenization, Stopwords Removal)
• TF-IDF এবং Bag of Words মডেল
• Sentiment Analysis এবং Text Classification
• Scikit-Learn এর CountVectorizer এবং TfidfVectorizer
No subject found

• Model Deployment এবং Production
• মডেল Export করা (Pickle, Joblib)
• Flask এবং FastAPI দিয়ে REST API তৈরি
• Docker ব্যবহার করে মডেল ডেপ্লয়মেন্ট
• ক্লাউডে মডেল ডেপ্লয়মেন্ট (AWS, Google Cloud, Azure)
No subject found

• Scikit-Learn এর জন্য Best Practices
• Model Training এবং Testing Best Practices
• Data Preprocessing এবং Feature Engineering Best Practices
• Model Evaluation এবং Validation Best Practices
• Model Deployment এবং Maintenance Best Practices
No subject found