light mode
night mode
মেশিন লার্নিং (Machine Learning)
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

Natural Language Processing (NLP) এবং Text Mining

Machine Learning - মেশিন লার্নিং (Machine Learning)
177
177

Natural Language Processing (NLP) এবং Text Mining দুটি গুরুত্বপূর্ণ ক্ষেত্র যা ডেটা সায়েন্স, মেশিন লার্নিং, এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) এর মধ্যে ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়। উভয় ক্ষেত্রই মানুষের ভাষা (বিশেষ করে লিখিত ভাষা) থেকে তথ্য প্রক্রিয়া এবং বিশ্লেষণ করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে, তবে তাদের উদ্দেশ্য এবং প্রক্রিয়া কিছুটা আলাদা।

Natural Language Processing (NLP)

Natural Language Processing (NLP) হচ্ছে একটি শাখা যা কম্পিউটার সিস্টেমকে মানুষের ভাষা বোঝার এবং প্রক্রিয়া করার ক্ষমতা দেয়। NLP কম্পিউটার বিজ্ঞান, ভাষাতত্ত্ব এবং মেশিন লার্নিং-এর সংমিশ্রণ হিসেবে কাজ করে, এবং এর লক্ষ্য হল স্বাভাবিক ভাষায় থাকা তথ্যের উপর ভিত্তি করে বিভিন্ন কাজ সম্পাদন করা।

NLP এর প্রধান উদ্দেশ্য:

  • ভাষা বোঝা (Understanding Language): মানুষের ভাষাকে এমনভাবে প্রক্রিয়া করা যাতে মেশিন বুঝতে পারে এবং তার ভিত্তিতে কাজ করতে পারে।
  • ভাষার সঠিক বিশ্লেষণ: ভাষার গঠন, অর্থ এবং অনুভূতি বিশ্লেষণ করে মেশিনে অনুবাদ, সারাংশ তৈরি, প্রশ্নোত্তর ব্যবস্থা ইত্যাদি করা।

NLP এর প্রধান কাজের ধাপসমূহ:

  1. Tokenization: টেক্সটকে ছোট ছোট অংশে ভাঙা, যেমন শব্দ বা বাক্যাংশ। এটি ডেটার প্রাথমিক স্তরে ভাঙতে সাহায্য করে।
  2. Part-of-Speech (POS) Tagging: প্রতিটি শব্দের গ্রামাটিক্যাল ভূমিকা চিহ্নিত করা, যেমন ক্রিয়া (Verb), বিশেষণ (Adjective), নাম (Noun) ইত্যাদি।
  3. Named Entity Recognition (NER): টেক্সট থেকে গুরুত্বপূর্ণ সত্ত্বা চিহ্নিত করা, যেমন ব্যক্তি, স্থান, তারিখ ইত্যাদি।
  4. Sentiment Analysis: টেক্সটের মধ্যে লুকানো অনুভূতি বা মনের অবস্থা চিহ্নিত করা, যেমন এটি ইতিবাচক, নেতিবাচক বা নিরপেক্ষ কিনা।
  5. Machine Translation (MT): এক ভাষা থেকে অন্য ভাষায় টেক্সট অনুবাদ করা। উদাহরণস্বরূপ, Google Translate।
  6. Text Summarization: বড় টেক্সট ডেটার সংক্ষিপ্ত সারাংশ তৈরি করা। এটি তথ্যকে সহজে বুঝতে সাহায্য করে।
  7. Question Answering (QA): টেক্সট থেকে সরাসরি প্রশ্নের উত্তর বের করা।

NLP এর Applications:

  • Machine Translation: বিভিন্ন ভাষার মধ্যে অনুবাদ তৈরি করা।
  • Chatbots & Virtual Assistants: মানুষের ভাষা বুঝে এবং সঠিক উত্তর বা সহায়তা প্রদান করা।
  • Search Engines: অনুসন্ধান ইঞ্জিনগুলির মধ্যে ভাষা বোঝার এবং সম্পর্কিত তথ্য সংগ্রহ করা।
  • Speech Recognition: কথোপকথন থেকে শব্দ চিনে তাদেরকে পাঠে রূপান্তর করা, যেমন Siri, Google Assistant।
  • Text Classification: টেক্সটকে বিভিন্ন শ্রেণীতে ভাগ করা, যেমন ইমেল স্প্যাম ফিল্টারিং বা বিষয়ের ভিত্তিতে ব্লগ পোষ্ট শ্রেণীবদ্ধ করা।

Text Mining

Text Mining হল টেক্সট ডেটা থেকে তথ্য খুঁজে বের করার একটি পদ্ধতি। এটি টেক্সট ডেটার মধ্যে প্যাটার্ন বা সম্পর্ক সনাক্ত করতে এবং সেই তথ্য থেকে মূল্যবান জ্ঞান বের করতে সাহায্য করে। Text Mining মূলত NLP প্রযুক্তি এবং Data Mining এর সংমিশ্রণ, যেখানে ডেটা বিশ্লেষণ এবং নির্দিষ্ট মডেল বা প্যাটার্ন খুঁজে বের করার জন্য বিভিন্ন কৌশল ব্যবহার করা হয়।

Text Mining এর প্রধান উদ্দেশ্য:

  • টেক্সট ডেটা বিশ্লেষণ: বড় পরিমাণে টেক্সট ডেটার মধ্যে থেকে তথ্য বের করা।
  • নির্ধারিত প্যাটার্ন বা সম্পর্ক খুঁজে বের করা: যেমন, কোন নির্দিষ্ট শব্দের বা প্রসঙ্গের মধ্যে সম্পর্ক।

Text Mining এর প্রধান কৌশল:

  1. Clustering: এক বা একাধিক প্রক্রিয়ার মাধ্যমে টেক্সট ডেটা ক্লাস্টারে ভাগ করা, যাতে ডেটার মধ্যে লুকানো প্যাটার্ন বা সম্পর্কগুলি বের করা যায়। যেমন, K-Means Clustering ব্যবহার করা।
  2. Classification: টেক্সট ডেটাকে বিভিন্ন শ্রেণীতে ভাগ করা। উদাহরণস্বরূপ, Naive Bayes Classifier বা Support Vector Machines (SVM) ব্যবহার করা।
  3. Association Rule Mining: টেক্সট ডেটার মধ্যে সম্পর্ক খুঁজে বের করা। যেমন, কোন দুটি শব্দ বা বাক্যাংশ সাধারণত একসাথে ব্যবহৃত হয়।
  4. Text Preprocessing: শব্দের বিশ্লেষণ, স্টপওয়ার্ড ফিল্টারিং, stemming, lemmatization ইত্যাদি মাধ্যমে ডেটাকে প্রক্রিয়া করা।
  5. Feature Extraction: টেক্সট ডেটার মধ্যে থেকে গুরুত্বপূর্ণ বৈশিষ্ট্য বা শব্দ বের করা, যেমন TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency) বা Word2Vec।
  6. Sentiment Analysis: টেক্সট ডেটার মধ্যে অনুভূতি বা মনোভাব বের করা, যাতে গ্রাহক বা ব্যবহারকারীর রিভিউ বা মন্তব্যের মান বিচার করা যায়।

Text Mining এর Applications:

  • Customer Feedback Analysis: গ্রাহকের মতামত বিশ্লেষণ করে ব্যবসায়িক সিদ্ধান্ত নেওয়া।
  • Content Recommendation Systems: ব্যবহারকারীর আগ্রহের ভিত্তিতে কন্টেন্ট বা পণ্য সুপারিশ করা।
  • Social Media Analytics: সোশ্যাল মিডিয়াতে ট্রেন্ড এবং মতামত বিশ্লেষণ করা।
  • Email Filtering: ইমেলগুলোকে স্প্যাম বা সাধারণ মেইলে শ্রেণীবদ্ধ করা।
  • Healthcare Text Mining: রোগের পূর্বাভাস বা চিকিৎসার তথ্য বিশ্লেষণ।

NLP এবং Text Mining এর মধ্যে পার্থক্য:

বৈশিষ্ট্যNatural Language Processing (NLP)Text Mining
উদ্দেশ্যমানুষের ভাষা বোঝা এবং প্রক্রিয়া করা।টেক্সট ডেটা থেকে তথ্য খুঁজে বের করা।
প্রক্রিয়াভাষা মডেলিং, শব্দের অর্থ বোঝা, বাক্য গঠন বিশ্লেষণ।প্যাটার্ন সনাক্তকরণ, সম্পর্ক বিশ্লেষণ, ক্লাস্টারিং।
প্রযুক্তিমেশিন ট্রান্সলেশন, সেন্টিমেন্ট অ্যানালাইসিস, নেমড এন্টিটি রিকগনিশন।ক্লাস্টারিং, এসোসিয়েশন রুলস, ফিচার এক্সট্রাকশন।
ব্যবহারচ্যাটবট, ভার্চুয়াল অ্যাসিস্ট্যান্ট, সার্চ ইঞ্জিন।সোশ্যাল মিডিয়া বিশ্লেষণ, গ্রাহক ফিডব্যাক বিশ্লেষণ।

উপসংহার:

NLP মূলত মানুষের ভাষার সঠিক বিশ্লেষণ এবং প্রক্রিয়া করার একটি পদ্ধতি, যেখানে Text Mining মূলত ডেটার মধ্যে লুকানো প্যাটার্ন বা সম্পর্ক খুঁজে বের করার জন্য ব্যবহৃত হয়। এই দুটি ক্ষেত্র একে অপরের পরিপূরক এবং একসাথে ব্যবহার করলে আরো শক্তিশালী এবং কার্যকরী তথ্য বিশ্লেষণ সম্ভব।

Content added By
Md Azizur Rahman

NLP এর বেসিক ধারণা

197
197

Natural Language Processing (NLP) হচ্ছে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার (AI) একটি শাখা, যা কম্পিউটার এবং মানুষের ভাষার (বিশেষত প্রাকৃতিক ভাষা) মধ্যে যোগাযোগ তৈরি করতে সহায়ক। NLP এর লক্ষ্য হলো কম্পিউটারকে ভাষার তাৎপর্য, গঠন এবং সম্পর্ক বুঝতে সক্ষম করে তোলা, যাতে মানুষের ভাষায় লেখিত বা কথিত তথ্য প্রক্রিয়া এবং বিশ্লেষণ করা যায়।

NLP এর উদ্দেশ্য:

  • টেক্সট বা ভাষার বিশ্লেষণ: ভাষার গঠন (Syntax) এবং তাৎপর্য (Semantics) বিশ্লেষণ করে মানুষের ভাষার মানে বের করা।
  • ভাষাগত তথ্য খুঁজে বের করা: কম্পিউটারকে মানুষের ভাষা বুঝতে শেখানো, যেমন কথোপকথন বা গ্রামার বিশ্লেষণ।
  • ভাষার সাথে কাজ করা: বিভিন্ন কাজ যেমন অনুবাদ, আবেগ বিশ্লেষণ, এবং তথ্য খোঁজা করা।

NLP এর মৌলিক উপাদান:

  1. Tokenization (টোকেনাইজেশন):

    • এটি একটি প্রাথমিক পদক্ষেপ যেখানে একটি টেক্সট বা ডকুমেন্টকে ছোট ছোট অংশে (যেমন শব্দ বা বাক্যাংশ) বিভক্ত করা হয়। শব্দ বা বাক্যাংশ গুলোকে "টোকেন" বলা হয়। এটি ভাষার অর্থপূর্ণ একক তৈরি করতে সাহায্য করে।

    উদাহরণ:

    • টেক্সট: "আমি পছন্দ করি বই পড়তে।"
    • টোকেন: ["আমি", "পছন্দ", "করি", "বই", "পড়তে"]

  2. Stopword Removal (স্টপওয়ার্ড অপসারণ):

    • সাধারণভাবে ব্যবহৃত শব্দ (যেমন, "এটি", "তবে", "এবং", "যেহেতু") যা কোনো তথ্য প্রদান করে না, তা বাদ দেওয়া হয়।

    উদাহরণ:

    • টেক্সট: "আমি স্কুলে যাচ্ছি।"
    • স্টপওয়ার্ড অপসারণের পর: ["আমি", "স্কুলে", "যাচ্ছি"]
  3. Stemming (স্টেমিং):
    • শব্দের মূল রূপ বা "স্টেম" বের করার প্রক্রিয়া। স্টেমিং শব্দটির শেষে যুক্ত প্রিফিক্স বা Sufffix সরিয়ে দেয়। উদাহরণস্বরূপ, "running" থেকে "run" তৈরি করা।

  4. Lemmatization (লেমাটাইজেশন):

    • এটি স্টেমিং এর মতো, কিন্তু এটি শব্দের মূল রূপ বের করার জন্য আরো বুদ্ধিমত্তার সাথে কাজ করে। এটি শব্দের ব্যাকরণগত অর্থ বুঝে শব্দটি এর মৌলিক রূপে রূপান্তরিত করে।

    উদাহরণ:

    • "running" → "run"
    • "better" → "good"

  5. Part-of-Speech Tagging (POS ট্যাগিং):

    • এই প্রক্রিয়ায়, প্রতিটি শব্দের গ্রামার অনুযায়ী শ্রেণিবদ্ধ করা হয়, যেমন noun, verb, adjective, ইত্যাদি। এটি ভাষার গঠন বিশ্লেষণ করতে সাহায্য করে।

    উদাহরণ:

    • টেক্সট: "She runs fast."
    • POS Tagging: ["She (pronoun)", "runs (verb)", "fast (adjective)"]

  6. Named Entity Recognition (NER):

    • এটি টেক্সট থেকে বিভিন্ন গুরুত্বপূর্ণ সত্তা বা Named Entities চিহ্নিত করার প্রক্রিয়া। যেমন, ব্যক্তি, স্থান, তারিখ, সংখ্যা ইত্যাদি।

    উদাহরণ:

    • টেক্সট: "Barack Obama was born in Hawaii."
    • NER: ["Barack Obama (person)", "Hawaii (location)"]

  7. Sentiment Analysis (আবেগ বিশ্লেষণ):

    • এটি একটি প্রক্রিয়া যার মাধ্যমে কোনো টেক্সটের মধ্যে থাকা আবেগ বা মতামত বিশ্লেষণ করা হয়, যেমন এটি ইতিবাচক, নেগেটিভ, অথবা নিরপেক্ষ।

    উদাহরণ:

    • টেক্সট: "I love this product!"
    • আবেগ: ইতিবাচক
  8. Machine Translation (যান্ত্রিক অনুবাদ):
    • এটি একটি গুরুত্বপূর্ণ কাজ যেখানে একটি ভাষা থেকে অন্য ভাষায় অনুবাদ করা হয়। উদাহরণস্বরূপ, ইংরেজি থেকে বাংলা অনুবাদ।
  9. Text Classification (টেক্সট শ্রেণীবিভাগ):
    • এটি টেক্সটকে বিভিন্ন শ্রেণীতে ভাগ করার প্রক্রিয়া। যেমন, ইমেল স্প্যাম ফিল্টারিং, কনটেন্ট শ্রেণীভিত্তিক শ্রেণীবিভাগ (news articles, blogs ইত্যাদি)।

NLP এর গুরুত্বপূর্ণ ব্যবহার:

  1. অটোমেটেড চ্যাটবটস এবং ভার্চুয়াল অ্যাসিস্ট্যান্ট:
    • NLP ব্যবহার করে চ্যাটবটস এবং ভার্চুয়াল অ্যাসিস্ট্যান্ট যেমন Siri, Google Assistant, এবং Alexa তৈরি করা হয়। এগুলি ব্যবহারকারীর ভাষা বুঝে উত্তর প্রদান করে।
  2. মেশিন ট্রান্সলেশন:
    • Google Translate বা DeepL এর মতো প্ল্যাটফর্মগুলি NLP ব্যবহার করে এক ভাষা থেকে অন্য ভাষায় অনুবাদ করতে সক্ষম।
  3. বিষয়বস্তু বিশ্লেষণ:
    • Sentiment analysis বা আবেগ বিশ্লেষণ ব্যবহার করে সোশ্যাল মিডিয়া, সংবাদ বা অন্যান্য উৎস থেকে মানুষের মনোভাব বোঝা যায়।
  4. স্বয়ংক্রিয় ভাষা তৈরি:
    • GPT-3 বা BERT এর মতো মডেলগুলি NLP ব্যবহার করে স্বয়ংক্রিয়ভাবে পাঠ্য তৈরি করতে সক্ষম। এটি টেক্সট জেনারেশন, উত্তর প্রদান, এবং কন্টেন্ট সৃজনের জন্য ব্যবহৃত হয়।
  5. টেক্সট সারাংশ (Text Summarization):
    • একে ব্যবহার করে বড় টেক্সট ডকুমেন্টের সংক্ষিপ্ত সারাংশ তৈরি করা হয়, যেমন নিউজ আর্কাইভ বা গবেষণাপত্র।
  6. ভাষা মডেলিং:
    • NLP টেক্সট বা শব্দের মধ্যে সম্পর্ক এবং গঠন শিখতে সাহায্য করে, যা ভাষার আরও গভীর অর্থ বুঝতে সহায়ক হয়।

উপসংহার:

NLP কম্পিউটার এবং মানুষের ভাষার মধ্যে যোগাযোগের সেতু হিসেবে কাজ করে। এটি টেক্সট বা ভাষার গঠন এবং তাৎপর্য বিশ্লেষণ করে, মানুষের ভাষাকে কম্পিউটার বুঝতে এবং প্রক্রিয়া করতে সক্ষম করে তোলে। NLP এর অগ্রগতি মেশিন লার্নিং, ডিপ লার্নিং এবং বড় ডেটা প্রযুক্তির মাধ্যমে ব্যাপকভাবে বৃদ্ধি পাচ্ছে, যা বিভিন্ন ক্ষেত্রে যেমন অটোমেটেড চ্যাটবট, ভাষা অনুবাদ, আবেগ বিশ্লেষণ এবং আরও অনেক কিছুতে গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা রাখছে।

Content added By
Md Azizur Rahman

Text Preprocessing Techniques (Tokenization, Lemmatization, Stemming)

182
182

Text Preprocessing হলো একটি গুরুত্বপূর্ণ ধাপ যা মেশিন লার্নিং এবং ন্যাচারাল ল্যাঙ্গুয়েজ প্রসেসিং (NLP) এ ব্যবহৃত হয়। এটি মূলত কাঁচা বা অশুদ্ধ টেক্সট ডেটাকে প্রক্রিয়া করে যাতে মডেলটি আরও কার্যকরভাবে এবং সঠিকভাবে কাজ করতে পারে। Tokenization, Lemmatization, এবং Stemming হল প্রধান টেক্সট প্রক্রিয়াকরণ কৌশল, যেগুলি টেক্সটকে পরিষ্কার, সুশৃঙ্খল এবং মডেল প্রশিক্ষণের জন্য প্রস্তুত করতে সাহায্য করে।

1. Tokenization (টোকেনাইজেশন)

Tokenization হলো টেক্সট ডেটাকে ছোট ছোট ইউনিটে বিভক্ত করার প্রক্রিয়া, যেগুলোকে tokens বলা হয়। টোকেনগুলি সাধারণত শব্দ, বাক্য, বা চরিত্র হতে পারে। টোকেনাইজেশন প্রক্রিয়ার মাধ্যমে একটি দীর্ঘ টেক্সট ডকুমেন্টকে ছোট ছোট অংশে বিভক্ত করা হয়, যা মডেলের জন্য বিশ্লেষণ করা সহজ হয়।

উদাহরণ:

ধরা যাক, আমাদের টেক্সট:

"আমি বাংলাদেশে বাস করি।"

Word Tokenization:

  • টোকেন হবে: ["আমি", "বাংলাদেশে", "বাস", "করি"]

Sentence Tokenization:

  • টোকেন হবে: ["আমি বাংলাদেশে বাস করি।"]

কিভাবে কাজ করে:

  • Word Tokenization: শব্দ ভিত্তিক টোকেন তৈরি করা হয়।
  • Sentence Tokenization: বাক্য ভিত্তিক টোকেন তৈরি করা হয়।

টোকেনাইজেশন হলো প্রথম ধাপ যা অনেক NLP কাজের জন্য অপরিহার্য।

2. Lemmatization (লেমাটাইজেশন)

Lemmatization হলো একটি প্রক্রিয়া যার মাধ্যমে শব্দের শুদ্ধ বা মূল রূপে রূপান্তর করা হয়। এটি ভাষার প্রকৃত মান বুঝতে সহায়ক, যেখানে শব্দের উৎপত্তি বা মূল রূপ থেকে সমস্ত ভিন্ন রূপগুলোকে একত্রিত করা হয়। লেমাটাইজেশন স্টেমিংয়ের তুলনায় আরো সূক্ষ্ম এবং প্রাকৃতিক ভাষার শুদ্ধ রূপে রূপান্তর করতে সহায়ক।

উদাহরণ:

  • Run (verb): "running" → "run"
  • Better (adjective): "best" → "better"
  • Cats → "cat"

এখানে, Lemmatization কেবলমাত্র শব্দের প্রকৃত রূপে ফিরে আসে, যখন সঠিক শব্দের ব্যবহার প্রয়োজন হয়।

কিভাবে কাজ করে:

  • লেমাটাইজেশন সাধারণত একটি ভাষাতাত্ত্বিক অভিধান বা শব্দকোষ ব্যবহার করে, যা শব্দের মূল রূপ জানাতে সহায়ক।

লেমাটাইজেশন এবং স্টেমিং-এর মধ্যে পার্থক্য:

  • Lemmatization শব্দের প্রকৃত বা শুদ্ধ রূপে রূপান্তর করে (যেমন, "running" → "run")।
  • Stemming শব্দের শুদ্ধ রূপ নির্ধারণের জন্য একটি সাধারিত পদ্ধতি ব্যবহার করে, যা কখনও কখনও অযথা বা ভুল শব্দ তৈরি করতে পারে (যেমন, "running" → "run", "better" → "bet")।

3. Stemming (স্টেমিং)

Stemming হলো একটি প্রক্রিয়া যার মাধ্যমে শব্দের শিকড় বা মূল রূপ বের করা হয়। এটি শব্দটির প্রত্যক্ষ বা শুদ্ধ রূপ বের করার জন্য সাধারণত একটি প্রাথমিক নিয়ম বা অ্যালগরিদম ব্যবহার করে। স্টেমিং সাধারণত শব্দটির suffix বা endings সরিয়ে দেয়। তবে এটি সঠিক শব্দ তৈরি না করলেও, এটি শব্দটির মূল ধারণা ধারণ করতে সহায়ক হয়।

উদাহরণ:

  • Running → Run
  • Happily → Happi
  • Better → Better (স্টেমিংয়ের মাধ্যমে এটি ভুল হতে পারে)

এখানে, স্টেমিংয়ের মাধ্যমে শব্দটির মূল শিকড় বা অঙ্গ প্রত্যঙ্গ বের করা হয়, কিন্তু কখনও কখনও এটি ভুল শব্দ তৈরি করতে পারে।

কিভাবে কাজ করে:

  • স্টেমিং বিভিন্ন অ্যালগরিদম ব্যবহার করে যেমন Porter Stemmer, Snowball Stemmer ইত্যাদি, যেগুলি মূলত শব্দের শেষে কিছু সারণী বা নিয়ম অনুযায়ী পরিবর্তন করে।

টেক্সট প্রিপ্রসেসিং কৌশলগুলির মধ্যে পার্থক্য:

টেকনিকবিস্তারিতউদাহরণ
Tokenizationটেক্সটকে ছোট ছোট ইউনিটে বিভক্ত করা (শব্দ, বাক্য)"আমি ভালো আছি" → ["আমি", "ভালো", "আছি"]
Stemmingশব্দের শিকড় বের করা, তবে মাঝে মাঝে ভুল শব্দ হতে পারে"Running" → "Run", "Better" → "Bet"
Lemmatizationশব্দের শুদ্ধ রূপ বের করা, সঠিক শব্দ তৈরি করা"Running" → "Run", "Better" → "Better"

কেন Text Preprocessing জরুরি?

  1. ডেটার গুণগত মান বৃদ্ধি: প্রিপ্রসেসিংয়ের মাধ্যমে টেক্সট ডেটাকে পরিষ্কার এবং সুশৃঙ্খল করা হয়, যা মডেলকে আরও ভালোভাবে শিখতে সহায়ক হয়।
  2. মডেল পারফরম্যান্স বৃদ্ধি: বিশৃঙ্খল বা অশুদ্ধ ডেটা মডেলের কার্যকারিতা কমিয়ে দিতে পারে, তাই সঠিক প্রিপ্রসেসিং মডেলটির ফলাফল উন্নত করে।
  3. ভাষার শুদ্ধতা: লেমাটাইজেশন এবং স্টেমিং শব্দের সঠিক রূপে রূপান্তরিত করার মাধ্যমে ভাষার সঠিকতা এবং প্রাসঙ্গিকতা নিশ্চিত করে।

উপসংহার

Tokenization, Stemming, এবং Lemmatization হল তিনটি অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ টেক্সট প্রিপ্রসেসিং কৌশল যা মেশিন লার্নিং এবং ন্যাচারাল ল্যাঙ্গুয়েজ প্রসেসিং (NLP) প্রক্রিয়ায় ব্যবহৃত হয়। এগুলি টেক্সট ডেটাকে পরিষ্কার এবং সুশৃঙ্খল করে, মডেল প্রশিক্ষণের জন্য উপযুক্ত করে তোলে এবং সঠিক পূর্বাভাস তৈরিতে সহায়ক হয়।

Content added By
Md Azizur Rahman

Sentiment Analysis এবং Text Classification

170
170

Sentiment Analysis এবং Text Classification দুটি অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ Natural Language Processing (NLP) টাস্ক, যা টেক্সট ডেটা বিশ্লেষণ করতে ব্যবহৃত হয়। উভয় প্রক্রিয়া ভাষার মধ্যে লুকানো তথ্য, অনুভূতি, বা শ্রেণীভিত্তিক সম্পর্ক বিশ্লেষণ করতে সাহায্য করে।

এগুলি মূলত ডেটার অনুভূতি বা মানসিক অবস্থা বোঝার জন্য ব্যবহৃত হয়, এবং বিভিন্ন প্রয়োগ ক্ষেত্র যেমন সোশ্যাল মিডিয়া মনিটরিং, কাস্টমার ফিডব্যাক, ইমেল ফিল্টারিং, এবং অন্যান্য অনেক ক্ষেত্রে গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা রাখে।

Sentiment Analysis:

Sentiment Analysis (বা Opinion Mining) হলো একটি text classification টাস্ক, যা ব্যবহৃত হয় টেক্সট ডেটা থেকে অনুভূতি বা মানসিক অবস্থা নির্ধারণ করতে। এটি সাধারণত একটি ডকুমেন্ট বা টেক্সটের রিভিউ বা মতামত বিশ্লেষণ করে থাকে, যা এটি পজিটিভ, নেগেটিভ অথবা নিউট্রাল হতে পারে।

Sentiment Analysis-এর মূল লক্ষ্য:

  • পজিটিভ (Positive): গ্রাহক বা ব্যবহারকারীর মতামত বা অনুভূতি যা ইতিবাচক এবং সন্তুষ্টিকর। উদাহরণ: "এই পণ্যটি খুবই ভালো!"
  • নেগেটিভ (Negative): গ্রাহক বা ব্যবহারকারীর মতামত বা অনুভূতি যা নেতিবাচক এবং অসন্তুষ্টিকর। উদাহরণ: "এই পণ্যটি খুবই খারাপ।"
  • নিউট্রাল (Neutral): কোন স্পষ্ট অনুভূতি বা মূল্যায়ন না থাকা মতামত বা টেক্সট। উদাহরণ: "এই পণ্যটি ব্লু কালারে উপলব্ধ।"

Sentiment Analysis প্রক্রিয়া:

  1. টেক্সট প্রিপ্রসেসিং: টেক্সটটি পরিষ্কার করা, শব্দের অংশ (stop words), টোকেনাইজেশন, লেমাটাইজেশন ইত্যাদি করা হয়।
  2. ফিচার এক্সট্র্যাকশন: টেক্সট থেকে বৈশিষ্ট্যগুলি বের করা যেমন, Bag of Words (BoW), TF-IDF, বা Word Embeddings (যেমন Word2Vec বা GloVe)।
  3. মডেল ট্রেনিং: মেশিন লার্নিং মডেল (যেমন Logistic Regression, Naive Bayes, SVM, বা Deep Learning-based models) ব্যবহার করা হয় ট্রেনিং ডেটাতে এবং অনুভূতি নির্ধারণ করতে।
  4. ভবিষ্যদ্বাণী: প্রশিক্ষিত মডেলটি নতুন টেক্সটে ব্যবহার করা হয় এবং তার অনুভূতি নির্ধারণ করা হয় (পজিটিভ, নেগেটিভ বা নিউট্রাল)।

Sentiment Analysis-এর ব্যবহার:

  • কাস্টমার ফিডব্যাক বিশ্লেষণ
  • সোশ্যাল মিডিয়া মনিটরিং
  • প্রোডাক্ট রিভিউ বিশ্লেষণ
  • ব্র্যান্ড বা পণ্য প্রতি জনমত বোঝা

Text Classification:

Text Classification হলো একটি প্রসেস যেখানে টেক্সট ডেটাকে নির্দিষ্ট শ্রেণীতে (category) ভাগ করা হয়। এটি একটি supervised learning টাস্ক, যেখানে মডেলটি প্রাক-নির্ধারিত শ্রেণী বা লেবেলগুলি ব্যবহার করে টেক্সটকে শ্রেণীভুক্ত করে।

Text Classification-এর প্রকারভেদ:

  1. বাইনারি ক্লাসিফিকেশন: টেক্সট দুটি শ্রেণীতে ভাগ করা হয়, যেমন "স্প্যাম" বা "নন-স্প্যাম" ইমেল ক্লাসিফিকেশন।
  2. মাল্টি-ক্লাস ক্লাসিফিকেশন: টেক্সটকে একাধিক শ্রেণীতে ভাগ করা হয়, যেমন ইমেইল ক্যাটাগরিজ ("টাস্ক", "পণ্য", "সামাজিক")।
  3. মাল্টি-লেবেল ক্লাসিফিকেশন: এখানে একাধিক শ্রেণী একই টেক্সটের সাথে সম্পর্কিত থাকতে পারে। যেমন, একটি টেক্সট যেটি "টেকনোলজি" এবং "বিজনেস" উভয় শ্রেণীকে উল্লেখ করতে পারে।

Text Classification-এর প্রক্রিয়া:

  1. ডেটা সংগ্রহ এবং প্রিপ্রসেসিং: প্রথমে ডেটা সংগ্রহ করা হয় এবং পরিষ্কার করা হয়। টেক্সটকে ছোট ছোট অংশে ভাগ করা (টোকেনাইজেশন), স্টপওয়ার্ড অপসারণ, এবং stemming/lemmatization করা হয়।
  2. ফিচার এক্সট্র্যাকশন: টেক্সট থেকে বৈশিষ্ট্য বের করা হয়, যেমন TF-IDF, Bag of Words, বা Word Embedding (যেমন GloVe, Word2Vec)।
  3. মডেল ট্রেনিং: মেশিন লার্নিং মডেল (যেমন Naive Bayes, SVM, Decision Trees, Deep Learning models) প্রশিক্ষণ ডেটা ব্যবহার করে শেখানো হয় এবং টেক্সট শ্রেণীভুক্ত করা হয়।
  4. ভবিষ্যদ্বাণী: প্রশিক্ষিত মডেলটি নতুন টেক্সট শ্রেণীভুক্ত করতে ব্যবহৃত হয়।

Text Classification-এর ব্যবহার:

  • স্প্যাম ইমেল ফিল্টারিং
  • টেক্সট ক্যাটেগরি বা ট্যাগিং (যেমন, সংবাদ আর্টিকেল শ্রেণীভুক্ত করা)
  • সোশ্যাল মিডিয়া ম্যানেজমেন্ট (উদাহরণস্বরূপ, সোশ্যাল মিডিয়া পোস্টের শ্রেণীভুক্তি)
  • ইনফরমেশন রিট্রিভাল (যেমন, টেক্সট ভিত্তিক অনুসন্ধান)

Sentiment Analysis এবং Text Classification-এর মধ্যে পার্থক্য:

বিষয়Sentiment AnalysisText Classification
লক্ষ্যটেক্সটের অনুভূতি (পজিটিভ, নেগেটিভ, নিউট্রাল) চিহ্নিত করাটেক্সটকে নির্দিষ্ট শ্রেণী বা ক্যাটাগরিতে ভাগ করা
ধরনসাধারণত বাইনারি বা ট্রিপল শ্রেণীভুক্তি (পজিটিভ, নেগেটিভ, নিউট্রাল)বাইনারি, মাল্টি-ক্লাস বা মাল্টি-লেবেল শ্রেণীভুক্তি
ব্যবহারকাস্টমার ফিডব্যাক বিশ্লেষণ, সোশ্যাল মিডিয়া মনিটরিংস্প্যাম ফিল্টারিং, সংবাদ শ্রেণীভুক্তি, ট্যাগিং
ফোকাসমডেলটি অনুভূতি বিশ্লেষণ করে, যেমন, ভালো বা খারাপমডেলটি শ্রেণীভিত্তিক ট্যাগিং বা লেবেলিং করে

উপসংহার:

  • Sentiment Analysis হল একটি নির্দিষ্ট ধরনের text classification, যেখানে টেক্সটের অনুভূতি নির্ধারণ করা হয় (পজিটিভ, নেগেটিভ, বা নিউট্রাল)।
  • Text Classification হল একটি বিস্তৃত প্রক্রিয়া যেখানে টেক্সট ডেটা বিভিন্ন শ্রেণীতে ভাগ করা হয়, এবং এটি sentiment analysis-এর মতো আরও অনেক কাজের জন্য ব্যবহৃত হতে পারে।

উভয় প্রক্রিয়া NLP-এর গুরুত্বপূর্ণ অংশ এবং তথ্য বিশ্লেষণে ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়।

Content added By
Md Azizur Rahman

Word Embeddings (Word2Vec, GloVe)

159
159

Word Embeddings হলো শব্দের জন্য একটি বিশেষ ধরনের রেপ্রেজেন্টেশন, যেখানে শব্দগুলোকে একটি উচ্চ মাত্রার ভেক্টর বা সংখ্যাত্মক আকারে রূপান্তরিত করা হয়। শব্দগুলি যে সম্পর্ক এবং প্যাটার্ন তৈরি করে, তা এই ভেক্টরগুলির মধ্যে ধারণ করা হয়। Word2Vec এবং GloVe হল দুটি জনপ্রিয় Word Embedding মডেল যা এই কাজটি করে, এবং তারা মূলত নেচারাল ল্যাঙ্গুয়েজ প্রসেসিং (NLP) ক্ষেত্রে ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়।

Word2Vec (Word to Vector)

Word2Vec হলো একটি মেশিন লার্নিং টেকনিক যা Google দ্বারা তৈরি করা হয়েছিল, এবং এটি শব্দের ভেক্টর স্পেসে একটি কম্প্যাক্ট এবং পরিমাণগত রেপ্রেজেন্টেশন তৈরি করতে সাহায্য করে। Word2Vec মূলত দুটি ভিন্ন পদ্ধতির মাধ্যমে কাজ করতে পারে:

  1. Skip-Gram Model:
    • এই মডেলে, একটি শব্দকে কেন্দ্র হিসেবে ধরা হয় এবং তার কাছাকাছি (contextual) শব্দগুলি প্রেডিক্ট করার চেষ্টা করা হয়।
    • উদাহরণ: "The cat sat on the mat" বাক্যে, "sat" শব্দটিকে কেন্দ্র ধরে এবং এটি থেকে "cat", "on", "the", "mat" ইত্যাদি শব্দগুলি প্রেডিক্ট করার চেষ্টা করা হয়।
  2. Continuous Bag of Words (CBOW) Model:
    • CBOW মডেলে, একটি শব্দের কনটেক্সট থেকে কেন্দ্রীয় শব্দ অনুমান করা হয়।
    • উদাহরণ: "The cat sat on the mat" বাক্যে, "cat" শব্দটির অনুমান করা হয়, যদি আমরা "the", "sat", "on", "the", "mat" শব্দগুলির কনটেক্সট ব্যবহার করি।

Word2Vec এর প্রধান বৈশিষ্ট্য:

  • দ্রুত এবং কম্প্যাক্ট: এটি দ্রুত প্রশিক্ষণ করতে পারে এবং একেবারে ছোট মেমরি স্পেসে কাজ করতে পারে।
  • সিমিলার শব্দ সম্পর্ক: Word2Vec মডেল শব্দের মধ্যে সিমিলারিটি এবং সম্পর্ক শিখতে সক্ষম, যেমন "king" - "man" + "woman" ≈ "queen"।
  • কনটেক্সট অ্যান্ড সেমান্টিক রিলেশন: এটি শব্দের সেমান্টিক এবং সিনট্যাকটিক সম্পর্ক শিখে, যেমন "dog" এবং "puppy" শব্দগুলি কাছাকাছি ভেক্টর স্পেসে অবস্থান করবে।

Word2Vec এর উদাহরণ:

from gensim.models import Word2Vec

# ডেটা প্রশিক্ষণ
sentences = [["I", "love", "machine", "learning"], ["Word2Vec", "is", "amazing"]]
model = Word2Vec(sentences, min_count=1)

# ভেক্টর আউটপুট
vector = model.wv["love"]
print(vector)

GloVe (Global Vectors for Word Representation)

GloVe হলো Stanford University এর একটি মডেল, যা মূলত word co-occurrence matrix ব্যবহার করে শব্দের ভেক্টর স্পেস তৈরি করে। GloVe মডেলটি শব্দগুলির মধ্যে সম্পর্ক এবং কনটেক্সট শিখতে সক্ষম, তবে এটি Word2Vec এর তুলনায় ভিন্নভাবে কাজ করে। Word2Vec কেবলমাত্র স্থানীয় কনটেক্সট ব্যবহার করে, কিন্তু GloVe গ্লোবাল কনটেক্সট ব্যবহার করে, অর্থাৎ ডেটাসেটের মধ্যে প্রতিটি শব্দের সম্পূর্ণ সম্পর্ক শিখে।

GloVe মূলত একটি matrix factorization পদ্ধতি, যেখানে ডেটার মধ্যে যে সম্পর্ক রয়েছে তা বের করার জন্য এটি কোঅ-occurrence ম্যাট্রিক্সের factorization করে এবং শব্দগুলির ভেক্টর তৈরি করে।

GloVe এর বৈশিষ্ট্য:

  • গ্লোবাল ইনফরমেশন: GloVe মডেলটি শব্দের গ্লোবাল কনটেক্সটের উপর ভিত্তি করে কাজ করে, যা শব্দের কোঅ-occurrence বা শব্দের পাশাপাশি থাকা সম্পর্ক শিখতে সাহায্য করে।
  • বিশ্বস্ততা: এটি অধিকতর বড় এবং কমপ্লেক্স ডেটাসেটের উপর ভালভাবে কাজ করে, কারণ এটি গ্লোবাল ইনফরমেশন ব্যবহার করে।

GloVe এর উদাহরণ:

import glove
from glove import Glove
from glove import Corpus

# কোরপাস তৈরি করা
corpus = Corpus()
corpus.fit(sentences, window=10)

# GloVe মডেল প্রশিক্ষণ
glove_model = Glove(no_components=100, learning_rate=0.05)
glove_model.fit(corpus.matrix, epochs=30, no_threads=4, verbose=True)
glove_model.add_dictionary(corpus.dictionary)

# ভেক্টর আউটপুট
vector = glove_model.word_vectors[glove_model.dictionary['love']]
print(vector)

Word2Vec এবং GloVe এর মধ্যে পার্থক্য:

বৈশিষ্ট্যWord2VecGloVe
কাজের পদ্ধতিস্থানীয় কনটেক্সট (local context) ব্যবহারগ্লোবাল কনটেক্সট (global context) ব্যবহার
প্রশিক্ষণ টাইপশিখন মাধ্যমে (learning based)ম্যাট্রিক্স ফ্যাক্টরাইজেশন (matrix factorization)
ডেটার আকারডেটার মধ্যে লুকানো প্যাটার্ন শিখেশব্দের মধ্যে সম্পর্কের গ্লোবাল তথ্য শিখে
মডেল আকারদ্রুত এবং ছোট মডেলবড় ডেটা সেটে আরও কার্যকরী
পারফরম্যান্সদ্রুত প্রশিক্ষণ এবং ব্যবহারবড় ডেটাসেটে ভালো ফল দেয়

Word Embedding এর গুরুত্ব:

  1. ভাষা প্রক্রিয়াকরণে শক্তিশালী: Word embeddings ভাষার মধ্যে সেমান্টিক সম্পর্ক এবং অনুরূপ শব্দের মধ্যে সম্পর্কগুলোকে সঠিকভাবে মডেল করে।
  2. বিভিন্ন NLP কাজের জন্য ব্যবহারযোগ্য: যেকোনো NLP কাজ, যেমন স্প্যাম ফিল্টারিং, টেক্সট ক্লাসিফিকেশন, ভাষা অনুবাদ, প্রশ্নোত্তর ইত্যাদিতে এটি ব্যবহার করা যায়।
  3. ডেটা সংকোচন: এটি শব্দের একটি কম্প্যাক্ট ভেক্টর রেপ্রেজেন্টেশন তৈরি করে, যার ফলে কম্পিউটেশনাল খরচ কমে এবং মেমোরি ব্যবহারও কমে।

উপসংহার:

  • Word2Vec এবং GloVe উভয়ই শক্তিশালী word embedding টেকনিক, যা শব্দের মধ্যে গঠন, সম্পর্ক এবং সেমান্টিক তথ্য ধারণ করে।
  • Word2Vec স্থানীয় কনটেক্সট এবং শিক্ষার মাধ্যমে শব্দের ভেক্টর তৈরি করে, যেখানে GloVe গ্লোবাল কনটেক্সট ব্যবহার করে শব্দের প্যাটার্ন শেখে।
  • এ দুটি মডেলই Natural Language Processing (NLP) এ অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে, যেমন শব্দের মধ্যে সম্পর্ক খোঁজা, টেক্সট ক্লাসিফিকেশন, ভাষা অনুবাদ, এবং আরও অনেক ক্ষেত্রে।
Content added By
Md Azizur Rahman

Read more

Machine Learning পরিচিতি Machine Learning এর মৌলিক ধারণা Data Preprocessing এবং Feature Engineering Supervised Learning এর বেসিক ধারণা Linear Regression

or

Don't have an account? Register

Promotion