কখন কোন মেশিন লার্নিং অ্যালগোরিদম ব্যবহার করব? পর্ব-৭(শেষ পর্ব)

কিছু রিয়েল লাইফ সমস্যা এবং তার জন্য যেসব আলগোরিদমঃ

সমস্যা -১ঃ হাউজ প্রাইজ প্রেডিকশন — Regression আলগোরিদম( Random Forest, Gradient Boosting ইত্যাদি)

সমস্যা-২ঃ স্পাম ইমেইল ডিটেকশন — Classification আলগোরিদম (Naive Bayes, SVM , Multilayer Perceptron (MLP) ইত্যাদি)

সমস্যা-৩ঃ বয়সের ভিত্তিতে কাস্টমারদের কে আলাদা করা — Clustering আলগোরিদম(K-means clustering, EM algorithm, Hierarchical Clustering ইত্যাদি)

সমস্যা-৪ঃ কোন আর্টিকেল/ভিডিও ব্যবহারকীকে সাজেস্ট করা — Recommender system

সমস্যা-৫ঃ সেল্প ড্রাইভিং কার — Reinforcement Learning

সমস্যা-৬ঃ টাইম সিরিজ ডাটা — ARMA, ARIMA, GARCH, VAR, Recurrent neural network, LSTM ইত্যাদি)

সমস্যা-৭ঃ ল্যঙ্গুয়েজ টান্সলেশন, চ্যাটবট, ছবির ক্যাপশন জেনারেট — Recurrent neural network

আশা করি এই পর্বগুলো আপনাদের কিছুটা হলে ও কাজে আসবে। ধন্যবাদ।