TensorFlow Keras
📘 জনপ্রিয় DL ফ্রেমওয়ার্ক।
🌐 Popular DL framework.
🧠
1
ধারণা · Concept
কী এবং কেন📘 বাংলা ব্যাখ্যা:
জনপ্রিয় DL ফ্রেমওয়ার্ক।
জনপ্রিয় DL ফ্রেমওয়ার্ক।
🌐 English:
Popular DL framework.
Popular DL framework.
🗂 কোথায় পড়ে
৪. ডিপ লার্নিং ও এআই → ডিপ লার্নিং → TensorFlow Keras
🎯 এই শাখার লক্ষ্য
Build, train and regularise neural networks
🧰 টুলস
PyTorch, TensorFlow/Keras
🪜
ধাপে ধাপে শিখুন · Step-by-step
কেন শিখবেন → কীভাবে শিখবেন → উদাহরণ → সাধারণ ভুল💡 কেন গুরুত্বপূর্ণ?
দ্রুত প্রোটোটাইপ ও প্রোডাকশনের জনপ্রিয় উচ্চস্তরের API।
- ধাপ 1model = keras.Sequential([layers.Dense(64, activation="relu"), layers.Dense(1, activation="sigmoid")])
- ধাপ 2model.compile(optimizer="adam", loss="binary_crossentropy", metrics=["accuracy"])
- ধাপ 3model.fit(X, y, epochs=50, validation_split=0.2, callbacks=[EarlyStopping(patience=5)])
- ধাপ 4model.evaluate, model.predict, model.save("model.keras")
🧪 বাস্তব উদাহরণ
Google Colab-এ ফ্রি GPU দিয়ে Keras-এ CIFAR-10 ক্লাসিফায়ার ~১০ মিনিটে।
⚠️ সাধারণ ভুল
validation না রেখে শুধু ট্রেনিং accuracy দেখা।
🔑 মূল শব্দ (Key terms)
KerasSequentialcompilefitcallbackEarlyStopping
3
সাব-টপিক ও বিস্তারিত · Sub-topics
টপিক → সাব-টপিক → সাব-সাব টপিক5.1 Sequential API
5.2 compile, fit, evaluate
5.3 Callbacks5.3.1 EarlyStopping
🎬
ভিডিও · Videos (বাংলা ও English)
ক্লিক করলে সাইটের ভেতরেই ফ্লোটিং প্লেয়ারে চলবে · ভিডিও MySQL-এ সংরক্ষিত📺 আরও খুঁজুন
💻
হাতে-কলমে · Try it (Deep Learning)
এডিট করে Run চাপুন · Ctrl+Enterimport numpy as np
# 2-layer neural net from scratch learning XOR
rng=np.random.default_rng(0); X=np.array([[0,0],[0,1],[1,0],[1,1]]); y=np.array([[0],[1],[1],[0]])
W1,b1=rng.normal(size=(2,8)),np.zeros(8); W2,b2=rng.normal(size=(8,1)),np.zeros(1); sig=lambda z:1/(1+np.exp(-z))
for ep in range(5000):
h=np.tanh(X@W1+b1); o=sig(h@W2+b2); d2=o-y; d1=(d2@W2.T)*(1-h**2)
W2-=0.1*h.T@d2; b2-=0.1*d2.sum(0); W1-=0.1*X.T@d1; b1-=0.1*d1.sum(0)
if ep%1000==0: print("epoch",ep,"loss",round(float(((o-y)**2).mean()),4))
print("XOR predictions:",o.round(2).ravel())❓
সেল্ফ-চেক · Self check
1. “EarlyStopping” — এটি কোন সাব-টপিকের বর্ণনা?
🔗