Machine Learning-এর ভিত্তি

এই অধ্যায়ে অধ্যায় ৩-এর gradient descent দিয়ে আসল ML মডেল বানাব এবং—সমান গুরুত্বপূর্ণ—সৎভাবে মাপব। ডেটার মান যাচাই, train/validation/test ভাগ, regression ও classification, loss function, underfitting/overfitting, regularization, এবং accuracy, precision, recall ও F1-এর মতো metric শিখব। দেখব কেন training-এর ভালো ফল আসল নির্ভরযোগ্যতা প্রমাণ করে না, আর data leakage কীভাবে মূল্যায়নকে মিথ্যা সুন্দর দেখায়।

প্রজেক্ট: একটি স্পষ্টভাবে লেবেল-করা সিন্থেটিক ডেটাসেটে গ্রাহক-মেসেজ classifier, held-out test সেটে মূল্যায়নসহ।