Learn with Mehide

যারা Machine Learning এবং AI শিখতে আগ্রহী, তারা এই ফ্রি কোর্সটি করতে পারেন!

এখানে Python দিয়ে Machine Learning এবং AI শেখানো হয়েছে।

একদম basic থেকে শুরু করে advanced পর্যন্ত। শুধু theory না, practical ও আছে।

নিজের সময় অনুযায়ী শেখা যাবে। তাই যারা পড়াশোনা বা কাজের পাশাপাশি নতুন কিছু শিখতে চান, তাদের জন্য এটি বেশ উপযোগী।

✍️ কোর্স কাঠামো (২৩ লেসন | ৩৫৬ টিউটোরিয়াল):

1. Introduction to Python Basics for Data Science (26 Tutorials)

2. Introduction to Exploratory Data Analysis (19 Tutorials)

3. Introduction to Numpy (20 Tutorials)

4. Introduction to Pandas (17 Tutorials)

5. Introduction to Data Visualization with Matplotlib (10 Tutorials)

6. Introduction to Python – Intermediate (15 Tutorials)

7. Data Visualization with Plotly and Dash (5 Tutorials)

8. Data Visualization 101 using Tableau (18 Tutorials)

9. Data Preparation 101 (16 Tutorials)

10. Introduction to Implementation of Classification & Regression (23 Tutorials)

11. Supervised Learning Algorithms – Regression (17 Tutorials)

12. Supervised Learning Algorithms – Classification (19 Tutorials)

13. Unsupervised Learning (9 Tutorials)

14. Time Series 101 (14 Tutorials)

15. Introduction to Time Series Analysis (12 Tutorials)

16. Machine Learning Problem Solving from Seasoned Professional (17 Tutorials)

17. Deploying Machine Learning Pipelines using PyCaret (19 Tutorials)

18. Model Deployment Using Flask (12 Tutorials)

19. Model Deployment using Kubernetes and Docker (12 Tutorials)

20. Getting Started with Natural Language Processing (6 Tutorials)

21. Getting Started with Deep Learning (26 Tutorials)

22. Getting Started with Convolutional Neural Networks (15 Tutorials)

23. Explainable AI (9 Tutorials)

🔗 লিংক কমেন্টে দেওয়া আছে!

— Azizul Haque
— Oriyet-অরিয়েট

এখন থেকে মেশিন লার্নিং এর উপর আলোচনা করা হবে। আমি একজন মেকানিক্যাল ইন্জিনিয়ার হয়েও কিভাবে অল্প অল্প করে মেশিন লার্নিং শিখলাম তা আলেচনা করবো। আমার শেখানোর টেকনিক হয়তো প্রথাগত বইয়ে পাবেন না।আমি যেহেতু শূণ্য থেকে শুরু করেছিলাম আপনাদের শূণ্য থেকে বোঝানোর চেষ্টা করবো।হয়তো অনেক ভুলও করবো তবে ইনশাল্লাহ আলোচনা করে আমরা সঠিকটা কারণসহ বের করে আনবো।মেশিন লার্নিং শিখলে আপনি অন্যদের চেয়ে একধাপ এগিয়ে থাকবেন।তাই ভয় না পেয়ে আমার সাথেই থাকুন।

গবেষণায় Citation কাকে বলে?

Citation হলো অন্য গবেষকের কাজকে আপনার গবেষণায় উল্লেখ বা রেফারেন্স দেওয়ার প্রক্রিয়া। এটি মূলত সেই তথ্যসূত্র যা আপনি আপনার গবেষণায় ব্যবহার করেছেন, যেমন: গবেষণা প্রবন্ধ, বই, ডেটাসেট বা তত্ত্ব। Citation-এর মাধ্যমে আপনি বোঝাতে পারেন যে, আপনি পূর্ববর্তী কোন গবেষণার উপর ভিত্তি করে নিজের কাজ করেছেন।

Citation কেন গুরুত্বপূর্ণ?

এটি মূল উৎসের স্বীকৃতি প্রদান করে।প্লেজারিজম (চুরি করা) থেকে রক্ষা করে।পূর্ববর্তী গবেষণার সাথে সংযুক্তি স্থাপন করে।পাঠককে উৎস সম্পর্কে তথ্য যাচাইয়ের সুযোগ দেয়।গবেষণার বিশ্বস্ততা ও গ্রহণযোগ্যতা বৃদ্ধি করে।

Citation কিভাবে জালিয়াতি করে বৃদ্ধি করা যায়?

Self-citation-এর অপব্যবহার,নিজের আগের কাজগুলো বারবার উল্লেখ করে কৃত্রিমভাবে সাইটেশন বাড়ানো।

Citation cartel, একদল গবেষক একে অপরের গবেষণায় ইচ্ছাকৃতভাবে সাইটেশন দিয়ে মিথ্যা প্রভাব তৈরি করে।

Ghost citations,এমন উৎসের Citation দেওয়া, যা আসলে পড়া হয়নি বা গবেষণায় ব্যবহারই করা হয়নি।

Predatory journals এর মাধ্যমে Citation বাড়ানোর চেষ্টা।

Citation এর জন্য কী কী সুবিধা পাওয়া যায় গবেষণায়?

Citation গবেষণার মান ও গ্রহণযোগ্যতা বাড়ায়।আন্তর্জাতিক স্বীকৃতি ও খ্যাতি।গবেষণা তহবিল/গ্র্যান্ট পাওয়ার সম্ভাবনা বাড়ে।ক্যারিয়ার অগ্রগতি, বিশ্ববিদ্যালয়ে নিয়োগ, প্রমোশন।H-index ও Impact Score বাড়ে।ভবিষ্যৎ গবেষণায় রেফারেন্স হিসেবে ব্যবহৃত হয়

Citation বেশি থাকলে একজন গবেষক কী কী সুবিধা পেতে পারেন?

বিশ্ববিদ্যালয় ও গবেষণা প্রতিষ্ঠান থেকে পুরস্কার/সম্মাননা পেতে পারেন।পোস্টডক বা আন্তর্জাতিক স্কলারশিপে অগ্রাধিকার পান।রিসার্চ গ্র্যান্ট এবং প্রজেক্টে নেতৃত্ব দেওয়ার সুযোগ পান।গবেষণা নেটওয়ার্কে মর্যাদাপূর্ণ অবস্থান অর্জন করেন।বিশ্বের বিভিন্ন কনফারেন্সে বক্তা হওয়ার সুযোগ পান।

Citation গবেষণায় কি শুধু পরিমাণ নাকি গুণগত মানও বিবেচ্য?

Citation শুধু সংখ্যায় বেশি হলেই যথেষ্ট নয়। Citation-এর গুণগত মান গুরুত্বপূর্ণ।একটি গবেষণা যদি উল্লেখযোগ্য তত্ত্ব, মেথড বা ফলাফল দেয়, তবে তার Citation হবে অর্থবহ।নিম্নমানের বা সন্দেহজনক জার্নালে Citation কোনো গুণগত সুবিধা দেয় না।উল্লেখযোগ্য সমস্যার সমাধান বা নতুন জ্ঞান প্রদানকারী গবেষণায় পাওয়া Citation সবচেয়ে মূল্যবান।

অতএব, Citation-এর পাশাপাশি গবেষণার originality, novelty, and impact অর্থাৎ মৌলিকতা, নতুনত্ব ও প্রভাব বিবেচ্য।

একজন গবেষকের Citation কিভাবে চেক করব?

1. Google Scholar (সবার জন্য উন্মুক্ত ও সহজ)

লিংক: https://scholar.google.com

★Google Scholar ওয়েবসাইটে প্রবেশ করুন।

★সার্চ বক্সে গবেষকের নাম লিখুন (যথাসম্ভব পূর্ণনাম ও ইনস্টিটিউশনের নাম সহ)।

★গবেষকের প্রোফাইল পেলে সেখানে ক্লিক করুন।

★ দেখবেন,

Total Citations

h-index

i10-index

আলাদা করে Since 2020 বা সাম্প্রতিক Citation-ও দেখাবে।Google Scholar Profile থাকলে আরও নির্ভুলভাবে Citation দেখা যায়।

2.Scopus (Elsevier-এর একটি প্রফেশনাল Citation Database)

লিংক: https://www.scopus.com

করণীয়,

★Scopus ওয়েবসাইটে গিয়ে Author Search অপশন বেছে নিন।

★গবেষকের নাম ও ইনস্টিটিউশন দিয়ে সার্চ করুন।

★প্রোফাইল ওপেন করলে দেখা যাবে,

Citation Count

h-index

Document by author

Co-author Network ইত্যাদি

Scopus অ্যাক্সেস অনেক সময় বিশ্ববিদ্যালয়ের লাইব্রেরি বা সাবস্ক্রিপশনের মাধ্যমে লাগে।

3.Web of Science (Clarivate-এর Citation Database)

লিংক: https://www.webofscience.com

করণীয়,

★Author Search অপশনে গবেষকের নাম লিখুন।

★Institution বা Country ব্যবহার করে নির্দিষ্ট গবেষক খুঁজুন।

★Citation, h-index, Highly Cited Papers ইত্যাদি তথ্য দেখা যাবে।

এটি অনেক সময় সাবস্ক্রিপশন ভিত্তিক হয়। বিশ্ববিদ্যালয়গুলোর Digital Library দিয়ে অ্যাক্সেস পাওয়া যায়।

4.Publons (Web of Science Author Profiles)

লিংক: https://publons.com

Publons Web of Science-এর অংশ, যেখানে গবেষকরা তাদের প্রোফাইলে Citation, Peer Review, এবং Journal Editor হিসাবে কাজের তথ্য যুক্ত রাখতে পারেন।

5.ORCID (Supplementary ID System)

লিংক: https://orcid.org

ORCID নিজে Citation Count সরাসরি দেখায় না, তবে গবেষকের প্রকাশনা তথ্য দেখতে সাহায্য করে। অনেকে ORCID, Scopus, Google Scholar একসাথে যুক্ত করে রাখেন।

গবেষকের নামের বানান মিলিয়ে নিতে হবে, অনেকের নাম এক বা একাধিক রকম লেখা হয়।

Affiliation বা Institution উল্লেখ করলে খুঁজে পাওয়া সহজ হয়।একজন গবেষক চাইলে নিজেই Google Scholar Profile তৈরি করে সব Citation ট্র্যাক রাখতে পারেন।

তথ্যসংগ্রহ : Aayan Rahman