অ্যাপ্লিকেশন ম্যাপিং, যা অ্যাপ্লিকেশন টপোলজি ম্যাপিং নামেও পরিচিত, একটি প্রক্রিয়া যা একটি প্রতিষ্ঠানের মধ্যে সফ্টওয়্যার অ্যাপ্লিকেশনগুলির মধ্যে কার্যকরী সম্পর্ক সনাক্তকরণ এবং নথিভুক্ত করে। এটি কীভাবে বিভিন্ন অ্যাপ্লিকেশনগুলি ইন্টারঅ্যাক্ট করে, একে অপরের উপর নির্ভর করে এবং ব্যবসায়িক প্রক্রিয়াগুলিতে অবদান রাখে তার একটি বিশদ দৃশ্য সরবরাহ করে। অ্যাপ্লিকেশন ম্যাপিংয়ের ধারণাটি নতুন নয়, তবে সাম্প্রতিক বছরগুলিতে আইটি পরিবেশের বর্ধিত জটিলতার কারণে এর গুরুত্ব উল্লেখযোগ্যভাবে বৃদ্ধি পেয়েছে।
আধুনিক ব্যবসায়িক বিশ্বে, সংস্থাগুলি তাদের ক্রিয়াকলাপ চালানোর জন্য অনেকগুলি অ্যাপ্লিকেশনের উপর নির্ভর করে। এই অ্যাপ্লিকেশনগুলি প্রায়ই আন্তঃসংযুক্ত এবং সঠিকভাবে কাজ করার জন্য একে অপরের উপর নির্ভর করে। অতএব, কার্যকর আইটি পরিচালনার জন্য এই অ্যাপ্লিকেশনগুলি কীভাবে যোগাযোগ করে এবং একে অপরের সাথে সম্পর্কিত তা বোঝা গুরুত্বপূর্ণ। সেখানেই অ্যাপ্লিকেশন ম্যাপিং খেলায় আসে। এটি অ্যাপ্লিকেশন ল্যান্ডস্কেপের একটি ভিজ্যুয়াল উপস্থাপনা প্রদান করে, আইটি পরিচালকদের পারস্পরিক নির্ভরশীলতা এবং ব্যর্থতার সম্ভাব্য পয়েন্টগুলি বুঝতে সাহায্য করে।
যাইহোক, অ্যাপ্লিকেশন ম্যাপিং শুধুমাত্র একটি ভিজ্যুয়াল ডায়াগ্রাম তৈরি করার বিষয়ে নয়। এটি এই সম্পর্কের প্রভাব বোঝার বিষয়েও। উদাহরণস্বরূপ, যদি একটি অ্যাপ্লিকেশন ব্যর্থ হয়, তবে এটি অন্যান্য অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে কী প্রভাব ফেলবে? এটি কীভাবে ব্যবসায়িক প্রক্রিয়াগুলিকে প্রভাবিত করবে? এগুলি এমন কিছু প্রশ্ন যা অ্যাপ্লিকেশন ম্যাপিং উত্তর চায়৷ এই তথ্য প্রদান করে, অ্যাপ্লিকেশন ম্যাপিং আইটি পরিবেশ পরিচালনা করতে সাহায্য করে আরো কার্যকরভাবে এবং জ্ঞাত সিদ্ধান্ত নিতে।
অ্যাপ্লিকেশন ম্যাপিং এবং তাদের সীমাবদ্ধতা জন্য ঐতিহ্যগত কৌশল
ম্যানুয়াল অ্যাপ্লিকেশন ম্যাপিং
ঐতিহ্যগতভাবে, অ্যাপ্লিকেশন ম্যাপিং একটি ম্যানুয়াল প্রক্রিয়া ছিল। আইটি পেশাদাররা প্রতিটি অ্যাপ্লিকেশনের মাধ্যমে যাবেন, এর নির্ভরতা চিহ্নিত করবেন এবং তাদের নথিভুক্ত করবেন। তারপরে তারা এই তথ্যটি ব্যবহার করবে অ্যাপ্লিকেশন ল্যান্ডস্কেপের একটি ভিজ্যুয়াল মানচিত্র তৈরি করতে। যদিও এই পদ্ধতি কার্যকর হতে পারে, এটি সময়সাপেক্ষ এবং ত্রুটির প্রবণ। অধিকন্তু, অ্যাপ্লিকেশনের সংখ্যা বাড়ার সাথে সাথে ম্যানুয়াল অ্যাপ্লিকেশন ম্যাপিং পরিচালনা করা ক্রমশ কঠিন হয়ে পড়ে।
ম্যানুয়াল অ্যাপ্লিকেশন ম্যাপিংয়ের আরেকটি সীমাবদ্ধতা হল যে এটি অ্যাপ্লিকেশন ল্যান্ডস্কেপের পরিবর্তনের জন্য দায়ী নয়। অ্যাপ্লিকেশনগুলি স্থির নয়; তারা সময়ের সাথে বিবর্তিত হয়। নতুন অ্যাপ্লিকেশন চালু করা হয়, পুরানোগুলি অবসরপ্রাপ্ত হয় এবং অ্যাপ্লিকেশনগুলির মধ্যে সম্পর্ক পরিবর্তিত হয়। অতএব, একটি মানচিত্র যা কয়েক মাস আগে সঠিক ছিল আজ আর বৈধ নাও হতে পারে। মানচিত্রটি আপ টু ডেট রাখার জন্য ক্রমাগত প্রচেষ্টার প্রয়োজন, যা সম্পদের একটি উল্লেখযোগ্য ড্রেন হতে পারে।
স্ট্যাটিক নিয়মের উপর ভিত্তি করে স্বয়ংক্রিয় ম্যাপিং
ম্যানুয়াল অ্যাপ্লিকেশন ম্যাপিংয়ের সীমাবদ্ধতাগুলি কাটিয়ে উঠতে, অনেক সংস্থা স্বয়ংক্রিয় সমাধানের দিকে মনোনিবেশ করেছে। এই সমাধানগুলি অ্যাপ্লিকেশনগুলির মধ্যে সম্পর্ক সনাক্ত করতে স্ট্যাটিক নিয়মগুলি ব্যবহার করে। উদাহরণস্বরূপ, তারা নেটওয়ার্ক ট্র্যাফিকের নির্দিষ্ট নিদর্শনগুলি সন্ধান করতে পারে বা অ্যাপ্লিকেশনগুলি কীভাবে ইন্টারঅ্যাক্ট করে তা নির্ধারণ করতে কনফিগারেশন ফাইলগুলি বিশ্লেষণ করতে পারে। যদিও এই পদ্ধতিটি ম্যানুয়াল ম্যাপিংয়ের চেয়ে বেশি দক্ষ, এটির নিজস্ব সীমাবদ্ধতা রয়েছে।
এই পদ্ধতির একটি প্রধান সীমাবদ্ধতা হল এটি শুধুমাত্র পরিচিত সম্পর্ক সনাক্ত করতে পারে। যদি একটি অ্যাপ্লিকেশন অন্য অ্যাপ্লিকেশনের সাথে এমনভাবে ইন্টারঅ্যাক্ট করে যা নিয়মের আওতায় পড়ে না, তাহলে এই মিথস্ক্রিয়াটি মানচিত্রের দ্বারা ধরা হবে না। এটি অসম্পূর্ণ বা ভুল মানচিত্র হতে পারে। তদ্ব্যতীত, অ্যাপ্লিকেশনগুলি বিকশিত হওয়ার সাথে সাথে স্ট্যাটিক নিয়মগুলি পুরানো হয়ে যেতে পারে, যা আরও ভুলের দিকে পরিচালিত করে।
অ্যাপ্লিকেশন ম্যাপিং এ মেশিন লার্নিং এর সুবিধা
উন্নত দক্ষতা এবং নির্ভুলতা
মেশিন লার্নিং কৌশলগুলি ঐতিহ্যগত অ্যাপ্লিকেশন ম্যাপিং পদ্ধতির সীমাবদ্ধতার একটি প্রতিশ্রুতিশীল সমাধান প্রদান করে। অ্যাপ্লিকেশন ম্যাপিং-এ মেশিন লার্নিং প্রয়োগ করে, আমরা এমন মানচিত্র তৈরি করতে পারি যেগুলি কেবল আরও দক্ষ নয়, আরও সঠিকও। মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম প্যাটার্ন এবং সম্পর্কগুলি সনাক্ত করার জন্য প্রচুর পরিমাণে ডেটা বিশ্লেষণ করতে পারে যা ম্যানুয়ালি বা স্ট্যাটিক নিয়মগুলির সাথে সনাক্ত করা কঠিন, যদি অসম্ভব না হয়। এটি আরও ব্যাপক এবং সঠিক মানচিত্রের দিকে নিয়ে যায়।
তাছাড়া, মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম তাদের ভুল থেকে শিখতে পারে এবং সময়ের সাথে সাথে উন্নতি করতে পারে। এর মানে হল যে তারা যত বেশি ডেটা বিশ্লেষণ করবে, ম্যাপিং অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে তারা তত ভাল হয়ে উঠবে। ফলস্বরূপ, অ্যাপ্লিকেশন ম্যাপিংয়ের দক্ষতা এবং নির্ভুলতা সময়ের সাথে উন্নত হয়, যা আরও নির্ভরযোগ্য মানচিত্র এবং আরও ভাল সিদ্ধান্ত গ্রহণের দিকে পরিচালিত করে।
রিয়েল-টাইম অ্যাপ্লিকেশন ম্যাপিং
অ্যাপ্লিকেশন ম্যাপিংয়ে মেশিন লার্নিংয়ের আরেকটি উল্লেখযোগ্য সুবিধা হল রিয়েল-টাইমে অ্যাপ্লিকেশন ম্যাপ করার ক্ষমতা। প্রথাগত পদ্ধতি, ম্যানুয়াল এবং স্বয়ংক্রিয় উভয়ই, সাধারণত ডেটা সংগ্রহের সময় এবং মানচিত্র তৈরি করার সময়গুলির মধ্যে একটি নির্দিষ্ট বিলম্ব জড়িত। এই বিলম্ব পুরানো মানচিত্রের দিকে নিয়ে যেতে পারে, বিশেষ করে গতিশীল আইটি পরিবেশে যেখানে অ্যাপ্লিকেশনগুলি দ্রুত পরিবর্তন হয়৷
অন্যদিকে, মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমগুলি রিয়েল টাইমে ডেটা বিশ্লেষণ করতে পারে এবং পরিবর্তন শনাক্ত করার সাথে সাথে মানচিত্রটি আপডেট করতে পারে। এর মানে হল যে মানচিত্রটি সর্বদা আপ টু ডেট, অ্যাপ্লিকেশন ল্যান্ডস্কেপের বর্তমান অবস্থার একটি সঠিক দৃশ্য প্রদান করে। রিয়েল-টাইম অ্যাপ্লিকেশন ম্যাপিংয়ের সাহায্যে, সংস্থাগুলি পরিবর্তনের প্রতি দ্রুত প্রতিক্রিয়া জানাতে পারে এবং সম্ভাব্য সমস্যাগুলি হওয়ার আগে এড়াতে পারে।
ভবিষ্যত ম্যাপিং প্রয়োজনের জন্য ভবিষ্যদ্বাণীমূলক ক্ষমতা
সম্ভবত অ্যাপ্লিকেশন ম্যাপিং-এ মেশিন লার্নিংয়ের সবচেয়ে উত্তেজনাপূর্ণ সুবিধাগুলির মধ্যে একটি হল এর ভবিষ্যদ্বাণীমূলক ক্ষমতা। মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম শুধুমাত্র অ্যাপ্লিকেশন ল্যান্ডস্কেপের বর্তমান অবস্থা বিশ্লেষণ করতে পারে না কিন্তু ঐতিহাসিক তথ্যের উপর ভিত্তি করে ভবিষ্যতের অবস্থার পূর্বাভাসও দিতে পারে। এটি সংস্থাগুলিকে আরও কার্যকরভাবে পরিবর্তনগুলি অনুমান করতে এবং ভবিষ্যতের জন্য পরিকল্পনা করতে দেয়৷
উদাহরণস্বরূপ, একটি মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম ভবিষ্যদ্বাণী করতে পারে যে একটি নির্দিষ্ট অ্যাপ্লিকেশন ভবিষ্যতে ক্রমবর্ধমান চাহিদার কারণে একটি বাধা হয়ে উঠবে। এই ভবিষ্যদ্বাণীর উপর ভিত্তি করে, সংস্থাটি বাধা প্রতিরোধের জন্য সক্রিয় পদক্ষেপ নিতে পারে, যেমন অ্যাপ্লিকেশন আপগ্রেড করা বা অন্যান্য অ্যাপ্লিকেশনগুলির মধ্যে লোড পুনরায় বিতরণ করা। এই ভবিষ্যদ্বাণী করার ক্ষমতা উল্লেখযোগ্যভাবে আইটি ব্যবস্থাপনার দক্ষতা এবং কার্যকারিতা উন্নত করতে পারে।
অ্যাপ্লিকেশন ম্যাপিং এ ব্যবহৃত মেশিন লার্নিং কৌশল
মেশিন লার্নিং কৌশলগুলি অ্যাপ্লিকেশন ম্যাপিংয়ের জন্য শক্তিশালী সরঞ্জাম হিসাবে আবির্ভূত হয়েছে, সংস্থাগুলিকে তাদের আইটি অপারেশনগুলিকে স্ট্রিমলাইন করতে এবং সামগ্রিক ব্যবসায়িক কর্মক্ষমতা উন্নত করতে সহায়তা করে। এই কৌশলগুলি অ্যাপ্লিকেশনগুলিকে ডেটা থেকে শিখতে, প্যাটার্নগুলি সনাক্ত করতে এবং সিদ্ধান্ত নিতে দেয়, আরও দক্ষ এবং সঠিক অ্যাপ্লিকেশন ম্যাপিংয়ের পথ তৈরি করে।
অ্যাপ্লিকেশন ম্যাপিংয়ের জন্য তত্ত্বাবধান করা শেখার কৌশল
তত্ত্বাবধানে শেখার কৌশলগুলি একটি লেবেলযুক্ত ডেটাসেটে একটি মডেলকে প্রশিক্ষণ দেয়, যেখানে লক্ষ্য ফলাফল জানা যায়। মডেল এই ডেটা থেকে শেখে, এবং তারপরে নতুন, অদেখা ডেটাতে তার শেখার প্রয়োগ করে। এই পদ্ধতিটি অ্যাপ্লিকেশন ম্যাপিংয়ের ক্ষেত্রে বিশেষভাবে সহায়ক।
অ্যাপ্লিকেশন ম্যাপিংয়ে ব্যবহৃত সাধারণ তত্ত্বাবধানে শেখার কৌশলগুলির মধ্যে একটি হল রিগ্রেশন। রিগ্রেশন মডেল তাদের ঐতিহাসিক তথ্যের উপর ভিত্তি করে বিভিন্ন অ্যাপ্লিকেশনের কর্মক্ষমতা ভবিষ্যদ্বাণী করতে পারে। এইভাবে, সংস্থাগুলি সম্ভাব্য সমস্যাগুলি অনুমান করতে পারে এবং সেগুলি এড়াতে সক্রিয় ব্যবস্থা নিতে পারে।
এই প্রসঙ্গে ব্যবহৃত আরেকটি তত্ত্বাবধানে শেখার কৌশল হল শ্রেণিবিন্যাস। শ্রেণিবিন্যাস মডেলগুলি তাদের বৈশিষ্ট্য এবং আচরণের উপর ভিত্তি করে অ্যাপ্লিকেশনগুলিকে শ্রেণিবদ্ধ করতে পারে। এটি আইটি পরিবেশে বিভিন্ন অ্যাপ্লিকেশনের ভূমিকা সনাক্ত করতে সাহায্য করে, যার ফলে আরও ভাল সম্পদ বরাদ্দ এবং পরিচালনার সুবিধা হয়।
অ্যাপ্লিকেশন ম্যাপিংয়ের জন্য তত্ত্বাবধানহীন শেখার কৌশল
তত্ত্বাবধান করা শিক্ষার বিপরীতে, তত্ত্বাবধানহীন শেখার কৌশলগুলি লেবেলযুক্ত ডেটাসেটের উপর নির্ভর করে না। পরিবর্তে, তারা কোনও পূর্বনির্ধারিত বিভাগ বা ফলাফল ছাড়াই ডেটার মধ্যে লুকানো নিদর্শন এবং কাঠামো খুঁজে পায়। এটি জটিল আইটি পরিবেশ অন্বেষণ এবং বোঝার জন্য অতত্ত্বাবধানহীন শেখার কৌশলগুলিকে আদর্শ করে তোলে।
ক্লাস্টারিং হল একটি জনপ্রিয় তত্ত্বাবধানহীন শিক্ষার কৌশল যা অ্যাপ্লিকেশন ম্যাপিংয়ে ব্যবহৃত হয়। এটি তাদের বৈশিষ্ট্য বা আচরণের উপর ভিত্তি করে অনুরূপ অ্যাপ্লিকেশনগুলিকে একত্রিত করে। এটি সংস্থাগুলিকে বিভিন্ন অ্যাপ্লিকেশনের মধ্যে সম্পর্ক এবং নির্ভরতা বুঝতে সাহায্য করে, যার ফলে দক্ষ আইটি অবকাঠামো পরিচালনা সক্ষম হয়।
ডাইমেনশ্যালিটি রিডাকশন হল এই প্রেক্ষাপটে ব্যবহৃত আরেকটি অ-তত্ত্বাবধান করা শেখার কৌশল। উচ্চ-মাত্রিক ডেটা, প্রায়শই আইটি পরিবেশে সম্মুখীন হয়, পরিচালনা এবং বিশ্লেষণ করা চ্যালেঞ্জিং হতে পারে। ডাইমেনশ্যালিটি রিডাকশন কৌশলগুলি গুরুত্বপূর্ণ তথ্য না হারিয়ে এই ডেটাকে সহজ করে, ম্যাপ করা এবং অ্যাপ্লিকেশনগুলি পরিচালনা করা সহজ করে তোলে।
অ্যাপ্লিকেশন ম্যাপিংয়ের জন্য শক্তিবৃদ্ধি শেখার কৌশল
রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং হল এক ধরনের মেশিন লার্নিং যেখানে একজন এজেন্ট তার পরিবেশের সাথে মিথস্ক্রিয়া করে, তার কাজের উপর ভিত্তি করে পুরস্কার বা জরিমানা গ্রহণ করে সিদ্ধান্ত নিতে শেখে। ট্রায়াল এবং ত্রুটির এই ক্রমাগত প্রক্রিয়া এজেন্টকে সময়ের সাথে সাথে তার কর্মক্ষমতা শিখতে এবং উন্নত করতে দেয়।
অ্যাপ্লিকেশন ম্যাপিংয়ের প্রসঙ্গে, শক্তিবৃদ্ধি শেখার কৌশলগুলি গতিশীল আইটি পরিবেশগুলি পরিচালনা করতে সহায়তা করতে পারে। তারা পরিবেশের পরিবর্তনের সাথে মানিয়ে নিতে পারে এবং সেই অনুযায়ী অ্যাপ্লিকেশন মানচিত্র আপডেট করতে পারে। এটি ক্লাউড-ভিত্তিক অবকাঠামোতে বিশেষভাবে উপযোগী, যেখানে চাহিদার উপর নির্ভর করে অ্যাপ্লিকেশন এবং সংস্থানগুলি স্কেল করা যেতে পারে বা কমানো যেতে পারে।
অধিকন্তু, শক্তিবৃদ্ধি শেখার কৌশলগুলি বিভিন্ন অ্যাপ্লিকেশনের মধ্যে সম্পদ বরাদ্দকে অপ্টিমাইজ করতে পারে। অতীত অভিজ্ঞতা থেকে শেখার মাধ্যমে, তারা নির্ধারণ করতে পারে কোন ক্রিয়াগুলি (অর্থাৎ, সম্পদ বরাদ্দ) সর্বোত্তম ফলাফল দেয় (অর্থাৎ, সর্বোত্তম প্রয়োগের কার্যকারিতা), এবং এই শিক্ষাগুলি ভবিষ্যতের সিদ্ধান্তগুলিতে প্রয়োগ করতে পারে।
উপসংহারে, মেশিন লার্নিং কৌশলগুলি অ্যাপ্লিকেশন ম্যাপিংয়ের ক্ষেত্রে বিপ্লব ঘটাচ্ছে। তারা সংস্থাগুলিকে তাদের আইটি পরিবেশগুলিকে আরও দক্ষতার সাথে বুঝতে এবং পরিচালনা করতে সক্ষম করছে, যার ফলে তাদের কার্যকারিতা এবং ব্যবসায়িক প্রতিযোগিতা বৃদ্ধি করছে। আইটি ল্যান্ডস্কেপ ক্রমাগত বিকশিত হওয়ার সাথে সাথে, আমরা আশা করতে পারি যে এই কৌশলগুলি অ্যাপ্লিকেশন ম্যাপিংয়ে আরও গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করবে।
- এসইও চালিত বিষয়বস্তু এবং পিআর বিতরণ। আজই পরিবর্ধিত পান।
- PlatoData.Network উল্লম্ব জেনারেটিভ Ai. নিজেকে ক্ষমতায়িত করুন। এখানে প্রবেশ করুন.
- প্লেটোএআইস্ট্রিম। Web3 ইন্টেলিজেন্স। জ্ঞান প্রসারিত. এখানে প্রবেশ করুন.
- প্লেটোইএসজি। কার্বন, ক্লিনটেক, শক্তি, পরিবেশ সৌর, বর্জ্য ব্যবস্থাপনা. এখানে প্রবেশ করুন.
- প্লেটো হেলথ। বায়োটেক এবং ক্লিনিক্যাল ট্রায়াল ইন্টেলিজেন্স। এখানে প্রবেশ করুন.
- উত্স: https://www.dataversity.net/machine-learning-techniques-for-application-mapping/
- : আছে
- : হয়
- :না
- :কোথায়
- $ ইউপি
- a
- ক্ষমতা
- সম্পর্কে
- তদনুসারে
- হিসাব
- সঠিকতা
- সঠিক
- স্টক
- Ad
- খাপ খাওয়ানো
- প্রভাবিত
- প্রতিনিধি
- পূর্বে
- অ্যালগরিদম
- আলগোরিদিম
- বণ্টন
- বরাদ্দ
- অনুমতি
- অনুমতি
- এছাড়াও
- সর্বদা
- মধ্যে
- an
- বিশ্লেষণ করা
- এবং
- অন্য
- উত্তর
- কহা
- কোন
- আবেদন
- অ্যাপ্লিকেশন
- প্রযোজ্য
- প্রয়োগ করা
- প্রয়োগ করা হচ্ছে
- অভিগমন
- রয়েছি
- AS
- At
- অটোমেটেড
- এড়াতে
- ভিত্তি
- BE
- পরিণত
- হয়ে
- আগে
- সুবিধা
- সুবিধা
- সর্বোত্তম
- উত্তম
- মধ্যে
- উভয়
- ব্যবসায়
- ব্যবসা দক্ষতা
- ব্যবসা প্রসেস
- কিন্তু
- by
- CAN
- ক্ষমতা
- সামর্থ্য
- আধৃত
- বিভাগ
- কিছু
- চ্যালেঞ্জিং
- পরিবর্তন
- পরিবর্তন
- বৈশিষ্ট্য
- শ্রেণীবিন্যাস
- আসে
- সাধারণ
- প্রতিযোগিতামূলক
- জটিল
- জটিলতা
- ব্যাপক
- ধারণা
- উপসংহার
- কনফিগারেশন
- প্রসঙ্গ
- চলতে
- একটানা
- ক্রমাগত প্রচেষ্টা
- অবদান
- আবৃত
- সৃষ্টি
- নির্মিত
- তৈরি করা হচ্ছে
- কঠোর
- বর্তমান
- বর্তমান অবস্থা
- উপাত্ত
- ডেটাভার্সিটি
- তারিখ
- সিদ্ধান্ত মেকিং
- সিদ্ধান্ত
- বিলম্ব
- চাহিদা
- নির্ভর
- নির্ভরতা
- নির্ভর করে
- বিশদ
- সনাক্ত
- নির্ধারণ
- বিভিন্ন
- কঠিন
- do
- দলিল
- দলিল
- না
- নিচে
- ড্রেন
- কারণে
- প্রগতিশীল
- e
- প্রতি
- সহজ
- কার্যকর
- কার্যকরীভাবে
- কার্যকারিতা
- দক্ষতা
- দক্ষ
- দক্ষতার
- প্রচেষ্টা
- উদিত
- সক্রিয়
- উন্নত করা
- বর্ধনশীল
- পরিবেশ
- পরিবেশের
- ভুল
- ত্রুটি
- বিশেষত
- থার (eth)
- এমন কি
- ঘটনা
- গজান
- উদাহরণ
- উত্তেজনাপূর্ণ
- আশা করা
- অভিজ্ঞতা
- এক্সপ্লোরিং
- সুবিধা
- ব্যর্থ
- ব্যর্থতা
- কয়েক
- ক্ষেত্র
- নথি পত্র
- আবিষ্কার
- জন্য
- থেকে
- ক্রিয়া
- কার্মিক
- অধিকতর
- তদ্ব্যতীত
- ভবিষ্যৎ
- Go
- গ্রুপের
- উত্থিত
- বৃদ্ধি
- হাত
- আছে
- সাহায্য
- সহায়ক
- সাহায্য
- সাহায্য
- গোপন
- ঐতিহাসিক
- কিভাবে
- HTTPS দ্বারা
- i
- আদর্শ
- সনাক্ত করা
- চিহ্নিতকরণের
- if
- প্রভাব
- প্রভাব
- গুরুত্ব
- গুরুত্বপূর্ণ
- অসম্ভব
- উন্নত করা
- in
- বেঠিক
- বর্ধিত
- ক্রমবর্ধমান
- ক্রমবর্ধমানভাবে
- তথ্য
- অবগত
- পরিকাঠামো
- অবকাঠামো
- উদাহরণ
- পরিবর্তে
- গর্ভনাটিকা
- আলাপচারিতার
- মিথষ্ক্রিয়া
- ইন্টারেক্টিভ
- আন্তঃসংযুক্ত
- মধ্যে
- উপস্থাপিত
- জড়িত করা
- জড়িত
- সমস্যা
- IT
- তথ্যপ্রযুক্তি ব্যবস্থাপনা
- আইটি পেশাদার
- এর
- মাত্র
- পালন
- পরিচিত
- ভূদৃশ্য
- বড়
- নেতৃত্ব
- নেতৃত্ব
- বিশালাকার
- শিখতে
- শিক্ষা
- সীমাবদ্ধতা
- সীমাবদ্ধতা
- বোঝা
- আর
- দেখুন
- হারানো
- মেশিন
- মেশিন লার্নিং
- যন্ত্র শেখার কৌশল
- প্রধান
- করা
- তৈরি করে
- মেকিং
- পরিচালনা করা
- ব্যবস্থাপনা
- পরিচালকের
- ম্যানুয়াল
- ম্যানুয়ালি
- অনেক
- মানচিত্র
- ম্যাপিং
- মানচিত্র
- মে..
- মানে
- পরিমাপ
- পদ্ধতি
- পদ্ধতি
- হতে পারে
- ভুল
- মডেল
- মডেল
- আধুনিক
- মাসের
- অধিক
- আরো দক্ষ
- পরন্তু
- সেতু
- বৃন্দ
- নেটওয়ার্ক
- নেটওয়ার্ক ট্রাফিক
- নতুন
- না।
- সংখ্যা
- ঘটা
- of
- অর্পণ
- প্রায়ই
- পুরাতন
- on
- ONE
- ওগুলো
- কেবল
- কর্মক্ষম
- অপারেশনস
- অনুকূল
- অপ্টিমিজ
- or
- সংগঠন
- সংগঠন
- অরল্যান্ডো
- অন্যান্য
- ফলাফল
- ফলাফল
- শেষ
- সামগ্রিক
- পরাস্ত
- নিজের
- বিশেষ
- বিশেষত
- গত
- নিদর্শন
- মোরামের
- কর্মক্ষমতা
- পরিকল্পনা
- Plato
- প্লেটো ডেটা ইন্টেলিজেন্স
- প্লেটোডাটা
- খেলা
- পয়েন্ট
- জনপ্রিয়
- সম্ভাব্য
- ক্ষমতাশালী
- পূর্বনির্ধারিত
- ভবিষ্যদ্বাণী করা
- ভবিষ্যদ্বাণী
- ভবিষ্যদ্বাণীপূর্ণ
- প্রতিরোধ
- প্ররোচক
- সমস্যা
- প্রক্রিয়া
- প্রসেস
- পেশাদার
- আশাপ্রদ
- সঠিকভাবে
- উপলব্ধ
- প্রদানের
- প্রশ্ন
- দ্রুত
- দ্রুত
- প্রতিক্রিয়া
- বাস্তব
- প্রকৃত সময়
- গ্রহণ
- সাম্প্রতিক
- হ্রাস
- প্রত্যাগতি
- শক্তিবৃদ্ধি শেখার
- সম্পর্ক
- বিশ্বাসযোগ্য
- নির্ভর করা
- প্রতিনিধিত্ব
- প্রয়োজন
- সংস্থান
- Resources
- ফল
- ফলাফল
- বিপ্লব এনেছে
- পুরস্কার
- ভূমিকা
- ভূমিকা
- নিয়ম
- চালান
- আহ্বান
- সেট
- গুরুত্বপূর্ণ
- উল্লেখযোগ্যভাবে
- অনুরূপ
- সহজতর করা
- সফটওয়্যার
- সমাধান
- সলিউশন
- কিছু
- শীঘ্রই
- নির্দিষ্ট
- রাষ্ট্র
- যুক্তরাষ্ট্র
- স্ট্রিমলাইন
- কাঠামো
- এমন
- তদারকি শেখা
- গ্রহণ করা
- লক্ষ্য
- প্রযুক্তি
- প্রযুক্তি
- চেয়ে
- যে
- সার্জারির
- ভবিষ্যৎ
- তাদের
- তাহাদিগকে
- তারপর
- যার ফলে
- অতএব
- এইগুলো
- তারা
- এই
- দ্বারা
- সময়
- সময় অপগিত হয় এমন
- থেকে
- আজ
- একসঙ্গে
- সরঞ্জাম
- ঐতিহ্যগত
- ট্রাফিক
- প্রশিক্ষণ
- পরীক্ষা
- পরীক্ষা এবং ত্রুটি
- পরিণত
- আদর্শ
- বোঝা
- বোধশক্তি
- অকার্যকর শেখা
- আপডেট
- ব্যবহার
- ব্যবহৃত
- দরকারী
- সাধারণত
- বৈধ
- চেক
- দেখা
- চাক্ষুষ
- ভলিউম
- ছিল
- উপায়..
- we
- কি
- কখন
- যে
- যখন
- ইচ্ছা
- সঙ্গে
- মধ্যে
- ছাড়া
- বিশ্ব
- would
- বছর
- উত্পাদ
- zephyrnet