Machine Learning শেখা ও প্রয়োগের জন্য কিছু অপরিহার্য টুল রয়েছে। এর মধ্যে Scikit-learn ও Jupyter Notebook সবচেয়ে জনপ্রিয়।
Machine Learning-এ জটিল সমস্যা সমাধানের জন্য বিভিন্ন অ্যালগরিদম ব্যবহৃত হয়। এর মধ্যে Decision Trees, Random Forest ও Support Vector Machine (SVM) অন্যতম।
Machine Learning-এর Supervised Learning অংশে Regression এবং Classification দুটি জনপ্রিয় অ্যালগরিদম।
Calculus AI মডেলের শেখার প্রক্রিয়ার কেন্দ্রে রয়েছে। বিশেষ করে Gradient ও Derivatives মডেলের ওজন আপডেট ও অপ্টিমাইজেশনে গুরুত্বপূর্ণ।
Probability ও Statistics ডেটা থেকে পূর্বাভাস বের করার মূল বিজ্ঞান। AI মডেলের সঠিকতা ও অনিশ্চয়তা বোঝাতে এই বিষয়গুলো অপরিহার্য।
Linear Algebra কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ও মেশিন লার্নিং-এর মূল ভিত্তি। ডেটা স্টোর, ট্রান্সফর্ম ও বিশ্লেষণে ম্যাট্রিক্স এবং ভেক্টর গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে।
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) বুঝতে ও প্রয়োগ করতে হলে গণিতের উপর মজবুত ভিত্তি থাকা জরুরি। AI মডেলের ভেতরে যা কিছু ঘটে, তার পিছনে থাকে গণিতের নিয়ম ও সূত্র।
শেষ কথা: AI শিখতে চাইলে আগে গণিতে দক্ষতা অর্জন করা আপনার সাফল্যের অন্যতম চাবিকাঠি।
