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 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 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 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) 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 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) 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) Logistic Regression Logistic Regression এর ভূমিকা Binary Classification এবং Sigmoid Function Decision Boundary এবং Probabilistic Prediction Model Evaluation (Confusion Matrix, ROC-AUC Curve) K-Nearest Neighbors (KNN) KNN কী এবং কিভাবে কাজ করে? Distance Metrics (Euclidean, Manhattan) KNN মডেল Training এবং Prediction Model Tuning এবং Hyperparameter Optimization Support Vector Machine (SVM) SVM এর মৌলিক ধারণা Hyperplane এবং Margin এর ভূমিকা Linear এবং Non-linear SVM Kernel Functions (Linear, Polynomial, RBF) 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 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 Ensemble Learning Ensemble Learning এর ধারণা এবং প্রয়োগ Bagging এবং Boosting Techniques AdaBoost এবং Gradient Boosting Classifier XGBoost এবং CatBoost এর ব্যবহার Unsupervised Learning এর বেসিক ধারণা Unsupervised Learning কী এবং এর প্রয়োজনীয়তা Clustering এবং Dimensionality Reduction এর ধারণা Unsupervised Learning এর বাস্তব প্রয়োগ 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 Hierarchical Clustering Hierarchical Clustering এর ভূমিকা Agglomerative এবং Divisive Clustering Dendrogram এবং Linkage Methods Hierarchical Clustering এর Limitations Principal Component Analysis (PCA) PCA এর বেসিক ধারণা Dimensionality Reduction এর প্রয়োগ Eigenvalues এবং Eigenvectors এর ধারণা PCA মডেল Training এবং Testing 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 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 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 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 Feature Selection এবং Feature Engineering Feature Selection এর গুরুত্ব Recursive Feature Elimination (RFE) Feature Engineering Techniques Scikit-Learn এর SelectKBest এবং RFECV 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 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) 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