CatBoost পরিচিতি CatBoost কী এবং এর প্রয়োজনীয়তা Gradient Boosting এবং CatBoost এর ভূমিকা CatBoost এর ইতিহাস এবং বিকাশ CatBoost এর ব্যবহার ক্ষেত্র এবং উপযোগিতা Machine Learning এবং Boosting Techniques Machine Learning এর মৌলিক ধারণা Ensemble Learning এবং Boosting এর ভূমিকা Gradient Boosting এর ধারণা CatBoost এর বিশেষত্ব এবং অন্যান্য Boosting Libraries (XGBoost, LightGBM) এর সাথে তুলনা CatBoost ইন্সটলেশন এবং সেটআপ CatBoost ইন্সটলেশন: Windows, Linux, এবং macOS Python এবং R এ CatBoost এর সেটআপ CatBoost Library ইমপোর্ট করা এবং প্রাথমিক কনফিগারেশন CatBoost এর জন্য ডেটা সেটআপ করা CatBoost মডেল তৈরি করা Dataset এবং Features এর ধারণা CatBoost এর মাধ্যমে Training এবং Testing Dataset তৈরি করা Categorical Feature Handling এবং Data Encoding CatBoostClassifier এবং CatBoostRegressor ব্যবহার করে মডেল ট্রেনিং মডেল টিউনিং এবং হাইপারপ্যারামিটারস মডেল টিউনিং এর ধারণা এবং প্রয়োজনীয়তা CatBoost এর হাইপারপ্যারামিটারস: Learning Rate, Depth, L2 Leaf Regularization Grid Search এবং Random Search এর মাধ্যমে Hyperparameter Optimization Cross-Validation এবং মডেল Performance উন্নত করা মডেল ইভ্যালুয়েশন এবং Performance Metrics মডেল ইভ্যালুয়েশন এর গুরুত্ব Accuracy, Precision, Recall, F1 Score এর ধারণা ROC-AUC এবং Log-Loss এর ব্যবহার CatBoost এর Feature Importance এবং Model Interpretation CatBoost এবং Missing Values Missing Values এর ধারণা এবং তার প্রভাব CatBoost এর মাধ্যমে Missing Values Handling CatBoost এর In-built Support for Missing Data উদাহরণসহ Missing Value Management CatBoost এবং Text/Time Features Text Features এর ব্যবহার এবং CatBoost এর Text Processing Time Series Data এর জন্য CatBoost ব্যবহার Text এবং Time Feature Handling Techniques উদাহরণসহ Text এবং Time Feature Management CatBoost এর ব্যবহার ক্ষেত্র Classification এবং Regression Problem সমাধান Recommendation Systems তৈরি করা Financial এবং Healthcare Data Analysis Natural Language Processing (NLP) এবং অন্যান্য ব্যবহার ক্ষেত্র CatBoost মডেল সেভ এবং ডিপ্লয়মেন্ট মডেল সেভ করা এবং পুনরায় লোড করা মডেল Serialization এবং Deserialization মডেল ডিপ্লয়মেন্টের জন্য Best Practices Flask বা অন্য কোন ফ্রেমওয়ার্ক ব্যবহার করে মডেল API তৈরি করা CatBoost এবং অন্যান্য লাইব্রেরি ইন্টিগ্রেশন CatBoost এবং Scikit-Learn এর সংযোগ Hyperparameter Tuning এর জন্য Optuna বা Hyperopt ব্যবহার অন্যান্য Machine Learning Libraries এর সাথে কাজ CatBoost এবং Pandas/NumPy এর সাথে Integration প্র্যাকটিস প্রোজেক্টস Regression Analysis এবং মডেল টিউনিং প্রজেক্ট Text Feature ব্যবহার করে মডেল তৈরি করা CatBoost মডেল ডিপ্লয়মেন্ট এবং API Integration প্রোজেক্ট একটি Classification প্রজেক্ট তৈরি করা CatBoost ব্যবহার করে