I try to explain various important terms of deep learning and machine learning. I will write this sort of tutorial for helping myself to build a clear understanding. If anyone get helped reading this It would be grateful for me
| Part | Topic | Git | Colab |
|---|---|---|---|
| 01 | টেন্সরফ্লোর প্রথমিক ধারনা, টেন্সর, কিছু ম্যাথ অপারেশন | link | x |
| 02 | গ্রাডিয়েন্ট-টেপ, হাইয়ার অডার ডেরিভেটিভ , গ্রাডিয়েন্ট-টেপের কিছু বিশেষ ব্যবহার | link | x |
| 03 | লিনিয়ার রিগ্রেসন, প্লট লার্নিং কার্ভ | link | x |
| 04 | সফটম্যাক্স ফাংশন কি এবং কেন কাজ করে | link | x |
| 05 | মেশিন লার্নিংয়ে টাইপ - ১ ও টাইপ - ২ এরর কি ? | link | x |
| Part | Topic | Git | Colab |
|---|---|---|---|
| 01 | ইমেজ ডাটা লোডিং, ফ্লাওয়ার ডাটাসেট, প্লট ইমেজ | link | colab |
| 02 | ইমেজ ডাটা পাইপলাইন, Keras ImageDataGenerator, ওয়ান-হট এনকোডিং | link | colab |
| 03 | ইমেজ ডাটা পাইপলাইন, tf.data , map ফাংশনের ব্যাবহার | link | colab |
| 04 | tf.data ও ImageDataGenerator এর মধ্যে তুলনা, ট্রেনিং টাইম স্পীড আপ করা, ডাটা ক্যাশিং | link | colab |
| 05 | ইমেজ ডাটা পাইপলাইন tf.keras.utils.Sequence | link | colab |
| 07 | ফ্লাওয়ার ইমেজ ক্লাসিফিকেশন, সাবক্লাস মডেল, tf.keras.utils.Sequence | link | colab |
| 08 | কাস্টম লেয়ার কি ? কিভাবে কাস্টম লেয়ার ডিজাইন করতে হয় | link | X |
| Part | Topic | Git | Colab |
|---|---|---|---|
| 01 | অডিও ফাইল রিড, ফিচার(FT, STFT, Spectrogram, MFCC) ভিজুয়ালাইজ | link | colab |
| 02 | স্পিচ টু টেক্সট সিস্টেম ডিজাইন এ কেন আমরা স্পেক্টোগ্রাম ব্যবহার করি? | link | - |
| Part | Topic | Git | Colab |
|---|---|---|---|
| 01 | টোকেনাইজার কি এবং এটার বিভিন্ন প্রয়োগ | link | colab |
| 02 | টোকেনাইজার এর আরও কিছু ব্যবহার | lin k | colab |
| SL | Topic | Link |
|---|---|---|
| 01 | Rule of Machine Learning | link |
| 02 | MLOPS 101: Tips, Tricks and Best Practices- Vladimir Osin PyData Eindhoven 2021 | link |
| 03 | Hands on MLOps using CML tool | link |
| 04 | ML development process | link |
- Machine Learning Foundations by google developer playlist
- Implement various CNN youtube playlist by MIT
- CNN Architectures - implementations | MLT
- Building models with tf.text (TF World '19)
- Natural Language Processing (NLP) Zero to Hero - Play list
- Intro to tensorflow for deeplearning (Udacity)
- Full stack deeplearning
- Software engineering with ML (udacity)
- Machine Learning Crash Course by Google
- TensorFlow, Keras and deep learning, without a PhD
- Deep learing by stanford - CS230
- MIT deep learning lecture
- Intro to deep learning kaggle mini course
- Kaggle free data science course
- হাতেকলমে পাইথন ডিপ লার্নিং
- সহজ বাংলায় 'বাংলা' ন্যাচারাল ল্যাঙ্গুয়েজ প্রসেসিং (এনএলপি)
- বাংলায় মেশিন লার্নিং
- ডিপ লার্নিং ও আর্টিফিশিয়াল নিউরাল নেটওয়ার্ক
- বাংলায় ব্যাসিক ডাটা সায়েন্স শেখার কোর্স
- Effect of batch size on training dynamics
- Determining optimal batch size
- Hyperparameter Importance | PyTorch Developer Day 2020
- Rules of ML by google
- 5 Steps to take your model in production
- Building the Software 2 0 Stack (Andrej Karpathy)
- A Recipe for Training Neural Networks (Andrej Karpathy)
- Engineering Practices for Software 2.0 (PyTorch Developer Conference)
- Machine Learning Interviews: Lessons from Both Sides - FSDL
- Troubleshooting Deep Neural Networks
- Machine Learning System Design (Chip Huyen)
- Machine Learning Systems Design (Chip Huyen) CS 329S
- ML Interview book (chip Huyen)
- Real Time Machine Learning Challenges and Solution (Chip Huyen)
- Data Distributio Shifts and monittorig (Chip Huyen)
- data-science-with-dl-nlp-advanced-techniques
- 37-reasons-why-your-neural-network-is-not-working
- https://cs231n.github.io/
- tf-keras-rnn-ctc-example
- Keras debugging tips
- TF2 mixed presition training speed up
- Effect of activation fucntion
- tf2 object detection api
- Eat tensorlfow in 30 days
- Tensorflow examples
- TensorFlow Fall 2020 updates: Keynote & what’s new since TF2.2
- Explainable Ai
- The NLP Index
- Machine Learning Glossary
- Beam search, How it works
- Nvidia tao toolkit for developerhttps://developer.nvidia.com/tao-toolkit