মিডিয়া প্ল্যাটফর্মগুলিতে ব্যবহারকারীদের ব্যস্ততা এবং সন্তুষ্টি বাড়াতে ব্যবহারকারীরা কীভাবে নতুন সামগ্রী আবিষ্কার করে তার উন্নতি করা গুরুত্বপূর্ণ। একাকী কীওয়ার্ড অনুসন্ধানে শব্দার্থবিদ্যা এবং ব্যবহারকারীর অভিপ্রায় ক্যাপচার করার চ্যালেঞ্জ রয়েছে, যার ফলে প্রাসঙ্গিক প্রসঙ্গের অভাব রয়েছে; উদাহরণস্বরূপ, তারিখের রাত বা ক্রিসমাস-থিমযুক্ত চলচ্চিত্রগুলি সন্ধান করা। ব্যবহারকারীরা তাদের পছন্দসই বিষয়বস্তু নির্ভরযোগ্যভাবে খুঁজে না পেলে এটি কম ধরে রাখার হার চালাতে পারে। যাইহোক, সঙ্গে বড় ভাষার মডেল (LLMs), এই শব্দার্থিক এবং ব্যবহারকারীর অভিপ্রায় চ্যালেঞ্জগুলি সমাধান করার একটি সুযোগ রয়েছে। মিশ্রন দ্বারা এমবেডিং যা একটি কৌশলের সাহায্যে শব্দার্থবিদ্যা ক্যাপচার করে পুনরুদ্ধার অগমেন্টেড জেনারেশন (RAG), আপনি আপনার নিজস্ব ডেটা উত্স থেকে পুনরুদ্ধার করা প্রসঙ্গের উপর ভিত্তি করে আরও প্রাসঙ্গিক উত্তর তৈরি করতে পারেন।
এই পোস্টে, আমরা আপনাকে দেখাব কিভাবে নিরাপদে আপনার নিজের ডেটা ব্যবহার করে RAG প্রয়োগ করে একটি মুভি চ্যাটবট তৈরি করতে হয় জ্ঞানের ভিত্তি উন্নত আমাজন বেডরক. আমরা মিডিয়া এবং বিনোদন গ্রাহকদের জন্য একটি ক্যাটালগ অনুকরণ করতে IMDb এবং বক্স অফিস মোজো ডেটাসেট ব্যবহার করি এবং প্রদর্শন করি যে আপনি কীভাবে মাত্র কয়েকটি ধাপে আপনার নিজস্ব RAG সমাধান তৈরি করতে পারেন।
সমাধান ওভারভিউ
সার্জারির আইএমডিবি এবং বক্স অফিস মোজো মুভি/টিভি/ওটিটি লাইসেন্সযোগ্য ডেটা প্যাকেজ 1.6 বিলিয়নেরও বেশি ব্যবহারকারীর রেটিং সহ বিনোদন মেটাডেটার একটি বিস্তৃত পরিসর প্রদান করে; 13 মিলিয়নেরও বেশি কাস্ট এবং ক্রু সদস্যদের জন্য ক্রেডিট; 10 মিলিয়ন সিনেমা, টিভি, এবং বিনোদন শিরোনাম; এবং 60 টিরও বেশি দেশ থেকে বিশ্বব্যাপী বক্স অফিস রিপোর্টিং ডেটা। অনেক AWS মিডিয়া এবং বিনোদন গ্রাহকরা IMDb ডেটার মাধ্যমে লাইসেন্স করে AWS ডেটা এক্সচেঞ্জ বিষয়বস্তু আবিষ্কারের উন্নতি করতে এবং গ্রাহকের ব্যস্ততা এবং ধারণ বাড়াতে।
অ্যামাজন বেডরকের জন্য জ্ঞানের ভিত্তিগুলির ভূমিকা
একটি LLM-কে আপ-টু-ডেট মালিকানার তথ্য দিয়ে সজ্জিত করতে, সংস্থাগুলি RAG ব্যবহার করে, একটি কৌশল যাতে কোম্পানির ডেটা উত্স থেকে ডেটা আনা এবং আরও প্রাসঙ্গিক এবং সঠিক প্রতিক্রিয়া প্রদানের জন্য সেই ডেটার সাথে প্রম্পটকে সমৃদ্ধ করা জড়িত। অ্যামাজন বেডরকের জন্য জ্ঞানের ভিত্তিগুলি একটি সম্পূর্ণরূপে পরিচালিত RAG সক্ষমতা সক্ষম করে যা আপনাকে প্রাসঙ্গিক এবং প্রাসঙ্গিক কোম্পানির ডেটা সহ LLM প্রতিক্রিয়াগুলি কাস্টমাইজ করতে দেয়৷ নলেজ বেসগুলি ইনজেশন, পুনরুদ্ধার, প্রম্পট অগমেন্টেশন এবং উদ্ধৃতি সহ এন্ড-টু-এন্ড RAG ওয়ার্কফ্লোকে স্বয়ংক্রিয় করে, ডেটা উত্সগুলিকে একীভূত করতে এবং প্রশ্নগুলি পরিচালনা করতে আপনার কাস্টম কোড লেখার প্রয়োজনীয়তা দূর করে৷ অ্যামাজন বেডরকের জন্য জ্ঞানের ভিত্তিগুলি বহু-মুখী কথোপকথনও সক্ষম করে যাতে এলএলএম সঠিক উত্তর সহ জটিল ব্যবহারকারীর প্রশ্নের উত্তর দিতে পারে।
আমরা এই সমাধানের অংশ হিসাবে নিম্নলিখিত পরিষেবাগুলি ব্যবহার করি:
আমরা নিম্নোক্ত উচ্চ-স্তরের ধাপগুলোর মধ্য দিয়ে চলেছি:
- প্রতিটি মুভি রেকর্ড থেকে নথি তৈরি করতে IMDb ডেটা প্রিপ্রসেস করুন এবং ডেটা আপলোড করুন আমাজন সিম্পল স্টোরেজ সার্ভিস (অ্যামাজন এস 3) বালতি।
- একটি জ্ঞান ভিত্তি তৈরি করুন।
- আপনার তথ্য উৎসের সাথে আপনার জ্ঞানের ভিত্তি সিঙ্ক করুন।
- মুভি ক্যাটালগ সম্পর্কে শব্দার্থিক প্রশ্নের উত্তর দিতে জ্ঞানের ভিত্তি ব্যবহার করুন।
পূর্বশর্ত
এই পোস্টে ব্যবহৃত IMDb ডেটার জন্য AWS ডেটা এক্সচেঞ্জে IMDb এবং Box Office Mojo Movies/TV/OTT লাইসেন্সিং প্যাকেজের জন্য একটি বাণিজ্যিক সামগ্রী লাইসেন্স এবং অর্থপ্রদানের সদস্যতা প্রয়োজন। লাইসেন্স সম্পর্কে জিজ্ঞাসা করতে এবং নমুনা ডেটা অ্যাক্সেস করতে, পরিদর্শন করুন developer.imdb.com. ডেটাসেট অ্যাক্সেস করতে, পড়ুন একটি IMDb জ্ঞান গ্রাফ ব্যবহার করে পাওয়ার সুপারিশ এবং অনুসন্ধান - পার্ট 1 এবং অনুসরণ করুন IMDb ডেটা অ্যাক্সেস করুন অধ্যায়.
IMDb ডেটা প্রিপ্রসেস করুন
আমরা একটি জ্ঞান ভিত্তি তৈরি করার আগে, আমাদের IMDb ডেটাসেটটিকে পাঠ্য ফাইলগুলিতে প্রিপ্রসেস করতে হবে এবং সেগুলিকে একটি S3 বালতিতে আপলোড করতে হবে। এই পোস্টে, আমরা IMDb ডেটাসেট ব্যবহার করে একটি গ্রাহক ক্যাটালগ অনুকরণ করি। আমরা ক্যাটালগের জন্য IMDb ডেটাসেট থেকে 10,000টি জনপ্রিয় সিনেমা নিয়ে থাকি এবং ডেটাসেট তৈরি করি।
নিম্নলিখিত ব্যবহার নোটবই অভিনেতা, পরিচালক এবং প্রযোজকের নামের মতো অতিরিক্ত তথ্য সহ ডেটাসেট তৈরি করতে। আমরা একটি চলচ্চিত্রের জন্য একটি একক ফাইল তৈরি করতে নিম্নলিখিত কোডটি ব্যবহার করি যাতে ফাইলে সংরক্ষিত সমস্ত তথ্য একটি অসংগঠিত পাঠ্যে থাকে যা এলএলএম দ্বারা বোঝা যায়:
আপনার কাছে .txt ফর্ম্যাটে ডেটা থাকার পরে, আপনি নিম্নলিখিত কমান্ডটি ব্যবহার করে Amazon S3 এ ডেটা আপলোড করতে পারেন:
IMDb নলেজ বেস তৈরি করুন
আপনার জ্ঞানের ভিত্তি তৈরি করতে নিম্নলিখিত পদক্ষেপগুলি সম্পূর্ণ করুন:
- অ্যামাজন বেডরক কনসোলে, বেছে নিন জ্ঞানভিত্তিক নেভিগেশন ফলকে।
- বেছে নিন জ্ঞানের ভিত্তি তৈরি করুন.
- জন্য জ্ঞানের ভিত্তির নামপ্রবেশ করান
imdb
. - জন্য জ্ঞানের ভিত্তি বিবরণ, একটি ঐচ্ছিক বিবরণ লিখুন, যেমন imdb ডেটা গ্রহণ এবং সংরক্ষণের জন্য জ্ঞানের ভিত্তি।
- জন্য IAM অনুমতি, নির্বাচন করুন একটি নতুন পরিষেবা ভূমিকা তৈরি করুন এবং ব্যবহার করুন, তারপর আপনার নতুন পরিষেবা ভূমিকার জন্য একটি নাম লিখুন৷
- বেছে নিন পরবর্তী.
- জন্য ডেটা উত্সের নামপ্রবেশ করান
imdb-s3
. - জন্য S3 URI, S3 URI লিখুন যেটিতে আপনি ডেটা আপলোড করেছেন৷
- মধ্যে উন্নত সেটিংস – ঐচ্ছিক বিভাগ, জন্য চঙ্কিং কৌশলনির্বাচন কোন খণ্ড.
- বেছে নিন পরবর্তী.
নলেজ বেসগুলি আপনাকে আপনার নথিগুলিকে ছোট অংশে ভাগ করতে সক্ষম করে যাতে আপনার পক্ষে বড় নথিগুলি প্রক্রিয়া করা সহজ হয়৷ আমাদের ক্ষেত্রে, আমরা ইতিমধ্যেই একটি ছোট আকারের নথিতে ডেটা খণ্ডিত করেছি (প্রতি মুভিতে একটি)।
- মধ্যে ভেক্টর ডাটাবেস অধ্যায়, নির্বাচন করুন দ্রুত একটি নতুন ভেক্টর স্টোর তৈরি করুন.
Amazon Bedrock স্বয়ংক্রিয়ভাবে একটি সম্পূর্ণরূপে পরিচালিত OpenSearch সার্ভারলেস ভেক্টর অনুসন্ধান সংগ্রহ তৈরি করবে এবং নির্বাচিত টাইটান এমবেডিং G1 – টেক্সট এম্বেডিং মডেল ব্যবহার করে আপনার ডেটা উত্স এম্বেড করার জন্য সেটিংস কনফিগার করবে।
- বেছে নিন পরবর্তী.
- আপনার সেটিংস পর্যালোচনা করুন এবং চয়ন করুন জ্ঞানের ভিত্তি তৈরি করুন.
জ্ঞান বেসের সাথে আপনার ডেটা সিঙ্ক করুন
এখন আপনি আপনার জ্ঞানের ভিত্তি তৈরি করেছেন, আপনি আপনার ডেটার সাথে জ্ঞানের ভিত্তি সিঙ্ক করতে পারেন।
- অ্যামাজন বেডরক কনসোলে, আপনার জ্ঞানের ভিত্তিতে নেভিগেট করুন।
- মধ্যে তথ্য সূত্র বিভাগ, চয়ন করুন সিঙ্ক.
ডেটা উত্সটি সিঙ্ক হওয়ার পরে, আপনি ডেটা অনুসন্ধান করতে প্রস্তুত৷
শব্দার্থিক ফলাফল ব্যবহার করে অনুসন্ধান উন্নত করুন
সমাধান পরীক্ষা করতে এবং শব্দার্থগত ফলাফল ব্যবহার করে আপনার অনুসন্ধান উন্নত করতে নিম্নলিখিত পদক্ষেপগুলি সম্পূর্ণ করুন:
- অ্যামাজন বেডরক কনসোলে, আপনার জ্ঞানের ভিত্তিতে নেভিগেট করুন।
- আপনার জ্ঞান বেস নির্বাচন করুন এবং নির্বাচন করুন জ্ঞানের ভিত্তি পরীক্ষা করুন.
- বেছে নিন মডেল নির্বাচন করুন, এবং চয়ন করুন নৃতাত্ত্বিক ক্লদ v2.1.
- বেছে নিন প্রয়োগ করা.
এখন আপনি তথ্য অনুসন্ধান করতে প্রস্তুত.
আমরা কিছু শব্দার্থিক প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করতে পারি, যেমন "আমাকে কিছু ক্রিসমাস থিমযুক্ত সিনেমা সুপারিশ করুন।"
জ্ঞানভিত্তিক প্রতিক্রিয়াগুলিতে উদ্ধৃতি রয়েছে যা আপনি প্রতিক্রিয়ার সঠিকতা এবং বাস্তবতার জন্য অন্বেষণ করতে পারেন।
আপনি এই চলচ্চিত্রগুলি থেকে আপনার প্রয়োজনীয় যে কোনও তথ্য ড্রিল ডাউন করতে পারেন। নিম্নলিখিত উদাহরণে, আমরা জিজ্ঞাসা করি "কে বড়দিনের আগে দুঃস্বপ্ন নির্দেশ করেছিল?"
আপনি জেনার এবং রেটিং সম্পর্কিত আরও নির্দিষ্ট প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করতে পারেন, যেমন "আমাকে 7-এর বেশি রেটিং সহ ক্লাসিক অ্যানিমেটেড সিনেমা দেখান?"
এজেন্টদের সাথে আপনার জ্ঞানের ভিত্তি বাড়ান
অ্যামাজন বেডরকের জন্য এজেন্ট আপনাকে জটিল কাজগুলি স্বয়ংক্রিয় করতে সহায়তা করে। এজেন্টরা ব্যবহারকারীর ক্যোয়ারীকে ছোট ছোট কাজের মধ্যে ভেঙ্গে দিতে পারে এবং কাস্টম এপিআই বা নলেজ বেস কল করতে পারে যাতে কাজ চালানোর জন্য তথ্যের পরিপূরক হয়। অ্যামাজন বেডরকের এজেন্টের সাথে, ডেভেলপাররা তাদের অ্যাপে বুদ্ধিমান এজেন্টদের একত্রিত করতে পারে, এআই-চালিত অ্যাপ্লিকেশনের ডেলিভারি ত্বরান্বিত করে এবং সপ্তাহের বিকাশের সময় বাঁচাতে পারে। এজেন্টদের মাধ্যমে, আপনি সুপারিশের মতো আরও কার্যকারিতা যোগ করে আপনার জ্ঞানের ভিত্তি বাড়াতে পারেন আমাজন ব্যক্তিগতকৃত ব্যবহারকারী-নির্দিষ্ট সুপারিশের জন্য বা ব্যবহারকারীর চাহিদার উপর ভিত্তি করে চলচ্চিত্রগুলি ফিল্টার করার মতো ক্রিয়া সম্পাদনের জন্য।
উপসংহার
এই পোস্টে, আমরা দেখিয়েছি কিভাবে Amazon Bedrock ব্যবহার করে একটি কথোপকথনমূলক মুভি চ্যাটবট তৈরি করা যায় যাতে আপনার নিজের ডেটা এবং IMDb এবং বক্স অফিস মোজো মুভিজ/TV/OTT লাইসেন্সকৃত ডেটাসেটের উপর ভিত্তি করে শব্দার্থিক অনুসন্ধান এবং কথোপকথনের অভিজ্ঞতার উত্তর দিতে হয়। পরবর্তী পোস্টে, আমরা অ্যামাজন বেডরকের এজেন্ট ব্যবহার করে আপনার সমাধানে আরও কার্যকারিতা যোগ করার প্রক্রিয়ার মধ্য দিয়ে যাব। অ্যামাজন বেডরকের জ্ঞানের ভিত্তিগুলি নিয়ে শুরু করতে, পড়ুন আমাজন বেডরকের জন্য জ্ঞানের ভিত্তি.
লেখক সম্পর্কে
গৌরব রেলে জেনারেটিভ এআই ইনোভেশন সেন্টারের একজন সিনিয়র ডেটা সায়েন্টিস্ট, যেখানে তিনি বিভিন্ন উল্লম্ব জুড়ে AWS গ্রাহকদের সাথে তাদের ব্যবসায়িক চ্যালেঞ্জগুলি সমাধানের জন্য জেনারেটিভ AI এবং AWS ক্লাউড পরিষেবার ব্যবহারকে ত্বরান্বিত করতে কাজ করেন।
দিব্যা ভার্গবী জেনারেটিভ এআই ইনোভেশন সেন্টারের একজন সিনিয়র অ্যাপ্লাইড সায়েন্টিস্ট লিড, যেখানে তিনি জেনারেটিভ এআই পদ্ধতি ব্যবহার করে AWS গ্রাহকদের জন্য উচ্চ-মূল্যের ব্যবসায়িক সমস্যার সমাধান করেন। তিনি ইমেজ/ভিডিও বোঝা এবং পুনরুদ্ধার, জ্ঞান গ্রাফ বর্ধিত বড় ভাষা মডেল এবং ব্যক্তিগতকৃত বিজ্ঞাপন ব্যবহারের ক্ষেত্রে কাজ করেন।
সুরেন গুন্টুরু জেনারেটিভ এআই ইনোভেশন সেন্টারে কর্মরত একজন ডেটা সায়েন্টিস্ট, যেখানে তিনি উচ্চ-মূল্যের ব্যবসায়িক সমস্যা সমাধানের জন্য বিভিন্ন AWS গ্রাহকদের সাথে কাজ করেন। তিনি মূলত অ্যামাজন বেডরক এবং অন্যান্য AWS ক্লাউড পরিষেবাগুলির মাধ্যমে বড় ভাষার মডেলগুলি ব্যবহার করে ML পাইপলাইন তৈরিতে বিশেষজ্ঞ।
বিদ্যা সাগর রবিপতি জেনারেটিভ এআই ইনোভেশন সেন্টারের একজন সায়েন্স ম্যানেজার, যেখানে তিনি বৃহৎ-স্কেল ডিস্ট্রিবিউটেড সিস্টেমে তার বিশাল অভিজ্ঞতা এবং বিভিন্ন শিল্প উল্লম্ব জুড়ে AWS গ্রাহকদের তাদের AI এবং ক্লাউড গ্রহণকে ত্বরান্বিত করতে সাহায্য করার জন্য মেশিন লার্নিংয়ের প্রতি তার আবেগকে কাজে লাগান।
- 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://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/build-a-movie-chatbot-for-tv-ott-platforms-using-retrieval-augmented-generation-in-amazon-bedrock/
- : আছে
- : হয়
- :কোথায়
- $ 10 মিলিয়ন
- 000
- 1
- 10
- 100
- 11
- 118
- 12
- 13
- 360
- 385
- 60
- 7
- a
- সম্পর্কে
- দ্রুততর করা
- ত্বরক
- প্রবেশ
- সঠিক
- দিয়ে
- স্টক
- অভিনেতা
- যোগ
- অতিরিক্ত
- গ্রহণ
- বিজ্ঞাপন
- এজেন্ট
- AI
- এআই চালিত
- সব
- অনুমতি
- একা
- ইতিমধ্যে
- এছাড়াও
- মর্দানী স্ত্রীলোক
- অ্যামাজন ওয়েব সার্ভিসেস
- an
- এবং
- উত্তর
- উত্তর
- কোন
- API গুলি
- অ্যাপ্লিকেশন
- ফলিত
- অ্যাপস
- রয়েছি
- AS
- জিজ্ঞাসা করা
- At
- বৃদ্ধি
- উদ্দীপিত
- স্বয়ংক্রিয় পদ্ধতি প্রয়োগ করা
- স্বয়ংক্রিয়ভাবে
- ডেস্কটপ AWS
- ভিত্তি
- ভিত্তি
- BE
- আগে
- বিলিয়ন
- বক্স
- বক্স অফিস
- বিরতি
- নির্মাণ করা
- ভবন
- ব্যবসায়
- by
- কল
- নামক
- CAN
- সামর্থ্য
- গ্রেপ্তার
- ক্যাপচার
- কেস
- মামলা
- তালিকা
- কেন্দ্র
- চ্যালেঞ্জ
- chatbot
- বেছে নিন
- মনোনীত
- বড়দিনের পর্ব
- সর্বোত্তম
- মেঘ
- মেঘ গ্রহণ
- মেঘ পরিষেবা
- কোড
- সংগ্রহ
- মিশ্রন
- ব্যবসায়িক
- কোম্পানি
- জটিল
- কনসোল
- ধারণ করা
- বিষয়বস্তু
- প্রসঙ্গ
- বর্ণনাপ্রাসঙ্গিক
- কথ্য
- কথোপকথন
- ঠিক
- দেশ
- দম্পতি
- সৃষ্টি
- নির্মিত
- ক্রেডিট
- নাবিকদল
- সংকটপূর্ণ
- প্রথা
- ক্রেতা
- ক্রেতা প্রবৃত্তি
- গ্রাহকদের
- কাস্টমাইজ
- উপাত্ত
- তথ্য বিনিময়
- তথ্য বিজ্ঞানী
- তারিখ
- প্রদান করা
- বিলি
- বিবরণ
- বিস্তারিত
- ডেভেলপারদের
- উন্নয়ন
- বিভিন্ন
- পরিচালিত
- Director
- পরিচালক
- আবিষ্কার করা
- আবিষ্কার
- বণ্টিত
- বিতরণ সিস্টেম
- দলিল
- কাগজপত্র
- নিচে
- ড্রাইভ
- দূর
- এম্বেডিং
- সক্ষম করা
- সর্বশেষ সীমা
- প্রবৃত্তি
- সমৃদ্ধ করা
- প্রবেশ করান
- বিনোদন
- থার (eth)
- প্রতি
- উদাহরণ
- বিনিময়
- অভিজ্ঞতা
- অভিজ্ঞতা
- অন্বেষণ করুণ
- কয়েক
- ফাইল
- নথি পত্র
- ফিল্টারিং
- আবিষ্কার
- আবিষ্কার
- অনুসরণ করা
- অনুসরণ
- জন্য
- বিন্যাস
- থেকে
- সম্পূর্ণরূপে
- কার্যকারিতা
- g1
- উত্পাদন করা
- প্রজন্ম
- সৃজক
- জেনারেটিভ এআই
- ঘরানার
- পাওয়া
- বিশ্বব্যাপী
- Go
- চিত্রলেখ
- বৃহত্তর
- আছে
- he
- সাহায্য
- উচ্চস্তর
- তার
- কিভাবে
- কিভাবে
- যাহোক
- এইচটিএমএল
- HTTP
- HTTPS দ্বারা
- if
- বাস্তবায়ন
- উন্নত করা
- in
- সুদ্ধ
- বৃদ্ধি
- শিল্প
- তথ্য
- তথ্য
- ইনোভেশন
- জিজ্ঞাসা করা
- সম্পূর্ণ
- বুদ্ধিমান
- অভিপ্রায়
- মধ্যে
- জড়িত
- IT
- JPG
- মাত্র
- জ্ঞান
- রং
- ভাষা
- বড়
- বড় আকারের
- নেতৃত্ব
- নেতৃত্ব
- শিক্ষা
- ওঠানামায়
- লাইসেন্স
- অনুমতিপ্রাপ্ত
- লাইসেন্সকরণ
- মত
- এলএলএম
- স্থানীয়
- অবস্থান
- নিম্ন
- মেশিন
- মেশিন লার্নিং
- করা
- পরিচালনা করা
- পরিচালিত
- পরিচালক
- অনেক
- me
- মিডিয়া
- সদস্য
- মেটাডাটা
- পদ্ধতি
- মিলিয়ন
- ML
- মডেল
- মডেল
- মোজো
- অধিক
- চলচ্চিত্র
- চলচ্চিত্র
- নাম
- নাম
- নেভিগেট করুন
- ন্যাভিগেশন
- প্রয়োজন
- চাহিদা
- নতুন
- পরবর্তী
- রাত
- of
- দপ্তর
- on
- ONE
- সুযোগ
- or
- সংগঠন
- অন্যান্য
- আমাদের
- শেষ
- নিজের
- প্যাকেজ
- পৃষ্ঠা
- দেওয়া
- শার্সি
- অংশ
- আবেগ
- পথ
- প্রতি
- করণ
- ব্যক্তিগতকৃত
- প্ল্যাটফর্ম
- Plato
- প্লেটো ডেটা ইন্টেলিজেন্স
- প্লেটোডাটা
- চক্রান্ত
- জনপ্রিয়
- পোস্ট
- পোস্টার
- প্রাথমিকভাবে
- সমস্যা
- প্রক্রিয়া
- সৃজনকর্তা
- প্রযোজক
- মালিকানা
- উপলব্ধ
- প্রশ্নের
- প্রশ্ন
- প্রশ্ন
- টেনা
- পরিসর
- হার
- নির্ধারণ
- সৈনিকগণ
- প্রস্তুত
- সুপারিশ করা
- সুপারিশ
- সুপারিশ
- নথি
- পড়ুন
- সংশ্লিষ্ট
- প্রাসঙ্গিক
- প্রতিবেদন
- প্রয়োজন
- প্রতিক্রিয়া
- প্রতিক্রিয়া
- ফলাফল
- স্মৃতিশক্তি
- উদ্ধার
- প্রত্যাবর্তন
- ভূমিকা
- সারিটি
- দৌড়
- সন্তোষ
- রক্ষা
- বিজ্ঞান
- বিজ্ঞানী
- সার্চ
- অধ্যায়
- নিরাপদে
- অংশ
- নির্বাচন করা
- শব্দার্থিক
- শব্দার্থবিদ্যা
- জ্যেষ্ঠ
- Serverless
- সেবা
- সেবা
- সেটিংস
- সে
- শট
- প্রদর্শনী
- গ্লাসকেস
- দেখিয়েছেন
- সহজ
- অনুকরণ
- একক
- আয়তন
- ক্ষুদ্রতর
- So
- সমাধান
- সমাধান
- solves
- কিছু
- উৎস
- সোর্স
- বিশেষ
- নির্দিষ্ট
- শুরু
- প্রারম্ভিক ব্যবহারের নির্দেশাবলী
- স্টোরেজ
- দোকান
- সঞ্চিত
- অকপট
- চাঁদা
- এমন
- ক্রোড়পত্র
- সুসংগত.
- সিস্টেম
- গ্রহণ করা
- কাজ
- প্রযুক্তি
- পরীক্ষা
- পাঠ
- চেয়ে
- যে
- সার্জারির
- তথ্য
- তাদের
- তাহাদিগকে
- থিমযুক্ত
- তারপর
- সেখানে।
- এইগুলো
- তারা
- এই
- দ্বারা
- সময়
- দানব
- শিরোনাম
- থেকে
- tv
- বোধশক্তি
- বোঝা
- কাঠামোগত
- আলোচ্য সময় পর্যন্ত
- আপলোড করা
- কোনো URI
- URL টি
- ব্যবহার
- ব্যবহৃত
- ব্যবহারকারী
- ব্যবহারকারী
- ব্যবহার
- বিভিন্ন
- সুবিশাল
- উল্লম্ব
- দেখুন
- W
- পদব্রজে ভ্রমণ
- প্রয়োজন
- ছিল
- we
- ওয়েব
- ওয়েব সার্ভিস
- সপ্তাহ
- ব্যাপক
- প্রশস্ত পরিসর
- ইচ্ছা
- সঙ্গে
- কর্মপ্রবাহ
- কাজ
- কাজ
- লেখা
- X
- বছর
- আপনি
- আপনার
- zephyrnet