Machine Learning with Research: From Fundamentals to Publication

What Will You Learn?

• এই কোর্সে আপনি একদম শুরু থেকে ধাপে ধাপে Machine Learning শেখার জন্য প্রয়োজনীয় সবকিছু খুব সহজভাবে রপ্ত করবেন। প্রথমে আপনি Python দিয়ে কীভাবে ডেটা Clean করতে হয়, সাজাতে হয়, এবং গ্রাফ আকারে উপস্থাপন করতে হয়—তা Numpy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Jupyter/Colab ব্যবহার করে হাতে-কলমে শিখবেন। পাশাপাশি শেখানো হবে কীভাবে কোডকে সুন্দরভাবে সংগঠিত করে লেখা যায়, যাতে ভবিষ্যতে বড় ML প্রজেক্টেও কাজ করা সহজ হয়।
• এরপর খুব সহজভাবে ব্যাখ্যা করে শেখানো হবে Machine Learning-এর গুরুত্বপূর্ণ মডেলগুলো—যেমন Regression, Classification, KNN, SVM, Naive Bayes, Decision Tree, Random Forest, Clustering, PCA ইত্যাদি। প্রতিটা মডেল কীভাবে কাজ করে, কোথায় ব্যবহার হয়, এবং কীভাবে ভালো-মন্দ দিক যাচাই করতে হয়—সবকিছু প্র্যাকটিক্যাল উদাহরণসহ শিখবেন। Deep Learning-এর ধারণাও পাবেন, যেখানে PyTorch বা TensorFlow দিয়ে একটি ছোট neural network তৈরি করতে পারবেন।
• Research অংশে খুব সহজভাবে শেখানো হবে কীভাবে একটি গবেষণাপত্র পড়তে হয়, কোন জায়গায় research gap থাকে, কীভাবে নতুন আইডিয়া খুঁজে পাওয়া যায়, এবং কোন সমস্যাকে research problem হিসেবে নেওয়া যায়। এর সাথে Kaggle বা HuggingFace-এর মতো জায়গা থেকে ডেটাসেট নির্বাচন করা, bias/ethics বোঝা এবং reproducibility বিষয়গুলোও সহজ ভাষায় শেখানো হবে।
• গবেষণামূলক বাস্তব কাজের অংশে শিখবেন experiment design, baseline তৈরি, model tuning, মডেল তুলনা, ছোট ছোট পর্যবেক্ষণ (ablation study) — এসব কৌশল যা একটি ভালো গবেষণা করার জন্য খুবই প্রয়োজন। MLFlow বা Weights & Biases দিয়ে কীভাবে আপনার এক্সপেরিমেন্ট গুলো ট্র্যাক করতে হয় তাও শিখবেন।
• সবশেষে শিখবেন কীভাবে একটি research paper লেখা হয় — title থেকে abstract, introduction, method, result, discussion পর্যন্ত সবকিছু সুন্দরভাবে সাজিয়ে লেখার নিয়ম। Latex/Overleaf ব্যবহার করে কীভাবে পেপার প্রফেশনাল ফরম্যাটে সাজাতে হয় সেটিও দেখানো হবে। শেষে আপনি নিজের একটি Complete Research Project তৈরি করবেন, উপস্থাপন করবেন, এবং চাইলে workshop বা arXiv-এ জমা দিতে পারবেন।