বেসিক সপ্তাহ 4-এ ফিরে যান: অ্যাডভান্সড টপিকস এবং ডিপ্লোয়মেন্ট – KDnuggets

লেখকের ছবি
 

আপনাকে একটি নতুন কর্মজীবন বা আপনার ডেটা বিজ্ঞানের দক্ষতার উপর ব্রাশ করার জন্য আমাদের ব্যাক টু বেসিক্স পাথওয়ের সাথে KDnuggets-এ যোগ দিন। ব্যাক টু বেসিক্স পাথওয়ে বোনাস সপ্তাহ সহ 4 সপ্তাহে বিভক্ত। আমরা আশা করি আপনি এই ব্লগগুলোকে একটি কোর্স গাইড হিসেবে ব্যবহার করতে পারবেন। 

আপনি যদি ইতিমধ্যে না করে থাকেন তবে দেখুন:

তৃতীয় সপ্তাহে চলে যাওয়া, আমরা উন্নত বিষয় এবং স্থাপনার মধ্যে ডুব দেব।

• দিন 1: নিউরাল নেটওয়ার্ক অন্বেষণ
• দিন 2: ডিপ লার্নিং লাইব্রেরির পরিচিতি: পাইটর্চ এবং লাইটেনিং এআই
• দিন 3: 5 ধাপে PyTorch দিয়ে শুরু করা
• দিন 4: পাইটর্চের সাথে একটি কনভোল্যুশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক তৈরি করা
• দিন 5: প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণের ভূমিকা
• দিন 6: আপনার প্রথম মেশিন লার্নিং মডেল স্থাপন
• দিন 7: ডেটা সায়েন্সের জন্য ক্লাউড কম্পিউটিং এর ভূমিকা

সপ্তাহ 4 - অংশ 1: নিউরাল নেটওয়ার্ক অন্বেষণ

AI এর শক্তি আনলক করা: নিউরাল নেটওয়ার্ক এবং তাদের অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য একটি নির্দেশিকা৷

মানুষের মস্তিষ্কের মতো চিন্তা, শেখার এবং মানিয়ে নেওয়ার এবং ডেটার মধ্যে লুকানো প্যাটার্ন আবিষ্কার করার একটি মেশিন কল্পনা করুন।

এই প্রযুক্তি, নিউরাল নেটওয়ার্কস (এনএন), অ্যালগরিদমগুলি জ্ঞানের অনুকরণ করছে। NNগুলি কী এবং তারা কীভাবে কাজ করে তা আমরা পরে দেখব।

এই নিবন্ধে, আমি আপনাকে নিউরাল নেটওয়ার্কের (NN) মৌলিক দিকগুলি ব্যাখ্যা করব – গঠন, প্রকার, বাস্তব-জীবনের অ্যাপ্লিকেশন, এবং অপারেশন সংজ্ঞায়িত করার মূল শর্তগুলি।

সপ্তাহ 4 - অংশ 2: ডিপ লার্নিং লাইব্রেরির ভূমিকা: পাইটর্চ এবং লাইটনিং এআই

PyTorch এবং Lightning AI এর একটি সহজ ব্যাখ্যা।

ডিপ লার্নিং হল মেশিন লার্নিং মডেলের একটি শাখা যার উপর ভিত্তি করে নিউরাল নেটওয়ার্ক. অন্যান্য মেশিন মডেলে, অর্থপূর্ণ বৈশিষ্ট্যগুলি খুঁজে বের করার জন্য ডেটা প্রক্রিয়াকরণ প্রায়শই ম্যানুয়ালি করা হয় বা ডোমেন দক্ষতার উপর নির্ভর করে; যাইহোক, গভীর শিক্ষা মানুষের মস্তিষ্ককে নকল করে প্রয়োজনীয় বৈশিষ্ট্যগুলি আবিষ্কার করতে পারে, মডেলের কার্যকারিতা বাড়াতে পারে। 

ফেসিয়াল রিকগনিশন, জালিয়াতি সনাক্তকরণ, স্পিচ-টু-টেক্সট, টেক্সট জেনারেশন এবং আরও অনেক কিছু সহ গভীর শিক্ষার মডেলগুলির জন্য অনেকগুলি অ্যাপ্লিকেশন রয়েছে। অনেক উন্নত মেশিন লার্নিং অ্যাপ্লিকেশানগুলিতে গভীর শিক্ষা একটি আদর্শ পদ্ধতিতে পরিণত হয়েছে এবং সেগুলি সম্পর্কে শেখার মাধ্যমে আমাদের হারানোর কিছুই নেই।

এই গভীর শিক্ষার মডেলটি বিকাশ করতে, বিভিন্ন লাইব্রেরি ফ্রেমওয়ার্ক রয়েছে যা আমরা স্ক্র্যাচ থেকে কাজ করার পরিবর্তে নির্ভর করতে পারি। এই নিবন্ধে, আমরা দুটি ভিন্ন লাইব্রেরি নিয়ে আলোচনা করব যা আমরা গভীর শিক্ষার মডেল তৈরি করতে ব্যবহার করতে পারি: পাইটর্চ এবং লাইটিং এআই।

সপ্তাহ 4 - অংশ 3: 5টি ধাপে PyTorch দিয়ে শুরু করা

এই টিউটোরিয়ালটি PyTorch এবং এর উচ্চ-স্তরের মোড়ক, PyTorch Lightning ব্যবহার করে মেশিন লার্নিং-এর একটি গভীর ভূমিকা প্রদান করে। নিবন্ধটি ইনস্টলেশন থেকে উন্নত বিষয়গুলির প্রয়োজনীয় পদক্ষেপগুলি কভার করে, নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি তৈরি এবং প্রশিক্ষণের জন্য একটি হ্যান্ডস-অন পদ্ধতির প্রস্তাব দেয় এবং লাইটনিং ব্যবহার করার সুবিধাগুলির উপর জোর দেয়৷

পাইটর্চ পাইথনের উপর ভিত্তি করে একটি জনপ্রিয় ওপেন-সোর্স মেশিন লার্নিং ফ্রেমওয়ার্ক এবং GPU-এক্সিলারেটেড কম্পিউটিংয়ের জন্য অপ্টিমাইজ করা হয়েছে। মূলত মেটা এআই দ্বারা 2016 সালে বিকাশ করা হয়েছিল এবং এখন লিনাক্স ফাউন্ডেশনের অংশ, পাইটর্চ গভীর শিক্ষার গবেষণা এবং অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য দ্রুত বহুল ব্যবহৃত ফ্রেমওয়ার্কগুলির মধ্যে একটি হয়ে উঠেছে।

পাইটর্চ লাইটনিং PyTorch-এর উপরে নির্মিত একটি লাইটওয়েট র‍্যাপার যা গবেষকের কর্মপ্রবাহ এবং মডেল ডেভেলপমেন্টের প্রক্রিয়াকে আরও সহজ করে। লাইটনিংয়ের সাহায্যে, ডেটা বিজ্ঞানীরা বয়লারপ্লেট কোডের পরিবর্তে মডেল ডিজাইন করার দিকে বেশি মনোযোগ দিতে পারেন। 

সপ্তাহ 4 - অংশ 4: PyTorch এর সাথে একটি কনভোলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক তৈরি করা

এই ব্লগ পোস্টটি PyTorch-এ ইমেজ শ্রেণীবিভাগের জন্য একটি কনভোল্যুশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক নির্মাণ, বৈশিষ্ট্য নিষ্কাশনের জন্য কনভোলিউশনাল এবং পুলিং লেয়ারের পাশাপাশি ভবিষ্যদ্বাণীর জন্য সম্পূর্ণভাবে সংযুক্ত স্তরগুলিকে ব্যবহার করার জন্য একটি টিউটোরিয়াল প্রদান করে।

একটি কনভোলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক (CNN বা ConvNet) হল একটি গভীর শিক্ষার অ্যালগরিদম যা বিশেষভাবে কাজের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে যেখানে বস্তুর স্বীকৃতি অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ - যেমন চিত্র শ্রেণীবিভাগ, সনাক্তকরণ এবং বিভাজন। CNN জটিল দৃষ্টির কাজগুলিতে অত্যাধুনিক নির্ভুলতা অর্জন করতে সক্ষম হয়, অনেক বাস্তব-জীবনের অ্যাপ্লিকেশন যেমন নজরদারি সিস্টেম, গুদাম ব্যবস্থাপনা এবং আরও অনেক কিছুকে শক্তি দেয়।

মানুষ হিসাবে, আমরা প্যাটার্ন, আকৃতি এবং রঙ বিশ্লেষণ করে চিত্রের বস্তুগুলিকে সহজেই চিনতে পারি। পার্থক্যের জন্য কোন নিদর্শনগুলি গুরুত্বপূর্ণ তা শিখে CNN-গুলিকেও এই স্বীকৃতি সম্পাদনের জন্য প্রশিক্ষিত করা যেতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, যখন একটি বিড়াল বনাম কুকুরের একটি ছবির মধ্যে পার্থক্য করার চেষ্টা করা হয়, তখন আমাদের মস্তিষ্ক অনন্য আকৃতি, গঠন এবং মুখের বৈশিষ্ট্যগুলিতে ফোকাস করে। একটি সিএনএন এই একই ধরণের স্বতন্ত্র বৈশিষ্ট্যগুলি বেছে নিতে শেখে। এমনকি খুব সূক্ষ্ম শ্রেণীবদ্ধকরণ কাজের জন্যও, সিএনএনগুলি পিক্সেল থেকে সরাসরি জটিল বৈশিষ্ট্য উপস্থাপনা শিখতে সক্ষম।

সপ্তাহ 4 - অংশ 5: প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণের ভূমিকা

প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ (NLP) এবং এর অ্যাপ্লিকেশনগুলির একটি ওভারভিউ।

আমরা ChatGPT এবং বড় ভাষা মডেল (LLMs) সম্পর্কে অনেক কিছু শিখছি। প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ একটি আকর্ষণীয় বিষয় হয়েছে, একটি বিষয় যা বর্তমানে এআই এবং প্রযুক্তি বিশ্বে ঝড় তুলেছে। হ্যাঁ, ChatGPT-এর মতো LLMগুলি তাদের বৃদ্ধিতে সাহায্য করেছে, কিন্তু এটি কোথা থেকে আসে তা বোঝা কি ভাল হবে না? তাহলে আসুন মূল বিষয়গুলিতে ফিরে যাই - এনএলপি।

NLP হল কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার একটি সাবফিল্ড, এবং এটি একটি কম্পিউটারের ক্ষমতা যা মানুষের ভাষা শনাক্ত করতে এবং বুঝতে পারে, বক্তৃতা এবং পাঠ্যের মাধ্যমে আমরা যেভাবে পারি। NLP মডেলগুলিকে মানুষের ভাষা প্রক্রিয়া, বুঝতে এবং আউটপুট করতে সহায়তা করে।

এনএলপির লক্ষ্য হল মানুষ এবং কম্পিউটারের মধ্যে যোগাযোগের ব্যবধান পূরণ করা। NLP মডেলগুলিকে সাধারণত পরবর্তী শব্দ ভবিষ্যদ্বাণীর মতো কাজগুলিতে প্রশিক্ষণ দেওয়া হয় যা তাদের প্রাসঙ্গিক নির্ভরতা তৈরি করতে দেয় এবং তারপরে প্রাসঙ্গিক আউটপুট তৈরি করতে সক্ষম হয়। 

সপ্তাহ 4 - অংশ 6: আপনার প্রথম মেশিন লার্নিং মডেল স্থাপন করা হচ্ছে

মাত্র 3টি সহজ ধাপে, আপনি একটি কাচের শ্রেণিবিন্যাস মডেল তৈরি এবং স্থাপন করতে পারেন যা আপনি বলতে পারেন...গ্লাস শ্রেণীবিভাগ মডেল!

এই টিউটোরিয়ালে, আমরা শিখব কিভাবে ব্যবহার করে একটি সাধারণ বহু-শ্রেণীবিভাগ মডেল তৈরি করা যায় কাচের শ্রেণীবিভাগ ডেটাসেট আমাদের লক্ষ্য হল একটি ওয়েব অ্যাপ্লিকেশন বিকাশ এবং স্থাপন করা যা বিভিন্ন ধরণের কাচের পূর্বাভাস দিতে পারে, যেমন: 

1. বিল্ডিং উইন্ডোজ ফ্লোট প্রসেসড
2. বিল্ডিং উইন্ডোজ নন-ফ্লোট প্রসেসড
3. গাড়ির উইন্ডোজ ফ্লোট প্রক্রিয়া করা হয়েছে
4. গাড়ির উইন্ডোজ নন ফ্লোট প্রসেসড (ডেটাসেটে অনুপস্থিত)
5. কন্টেনারগুলি
6. খাবার থালাবাসন
7. headlamps

তাছাড়া, আমরা শিখব:

• Skops: আপনার স্কিট-লার্ন ভিত্তিক মডেল শেয়ার করুন এবং সেগুলিকে উৎপাদনে রাখুন।
• Gradio: ML ওয়েব অ্যাপ্লিকেশন ফ্রেমওয়ার্ক।
• HuggingFace Spaces: বিনামূল্যে মেশিন লার্নিং মডেল এবং অ্যাপ্লিকেশন হোস্টিং প্ল্যাটফর্ম। 

এই টিউটোরিয়ালের শেষে, আপনি একটি ওয়েব অ্যাপ্লিকেশন হিসাবে একটি বেসিক মেশিন লার্নিং মডেল তৈরি, প্রশিক্ষণ এবং স্থাপন করার অভিজ্ঞতা পাবেন।

সপ্তাহ 4 - অংশ 7: ডেটা সায়েন্সের জন্য ক্লাউড কম্পিউটিং এর ভূমিকা

এবং মডার্ন টেকের পাওয়ার ডুও।

আজকের বিশ্বে, দুটি প্রধান শক্তি গেম-চেঞ্জার হিসাবে আবির্ভূত হয়েছে: ডেটা সায়েন্স এবং ক্লাউড কম্পিউটিং। 

এমন একটি বিশ্বের কল্পনা করুন যেখানে প্রতি সেকেন্ডে প্রচুর পরিমাণে ডেটা তৈরি হয়। আচ্ছা… তোমাকে কল্পনা করতে হবে না… এটা আমাদের পৃথিবী!

সোশ্যাল মিডিয়া ইন্টারঅ্যাকশন থেকে শুরু করে আর্থিক লেনদেন, স্বাস্থ্যসেবা রেকর্ড থেকে ই-কমার্স পছন্দ পর্যন্ত, ডেটা সর্বত্র রয়েছে। 

কিন্তু আমরা যদি মান পেতে না পারি তবে এই ডেটার ব্যবহার কী? ডেটা সায়েন্স ঠিক এটাই করে। 

এবং আমরা এই ডেটা কোথায় সংরক্ষণ করি, প্রক্রিয়া করি এবং বিশ্লেষণ করি? সেখানেই ক্লাউড কম্পিউটিং জ্বলজ্বল করে। 

আসুন এই দুটি প্রযুক্তিগত বিস্ময়ের মধ্যে জড়িত সম্পর্ক বোঝার জন্য একটি যাত্রা শুরু করি। আসুন (চেষ্টা করি) একসাথে এটি আবিষ্কার করার! 

4 সপ্তাহ পূর্ণ করার জন্য অভিনন্দন!!

KDnuggets-এর টিম আশা করে যে Back to Basics pathway পাঠকদের ডেটা বিজ্ঞানের মৌলিক বিষয়গুলি আয়ত্ত করার জন্য একটি ব্যাপক এবং কাঠামোগত পদ্ধতি প্রদান করেছে। 

বোনাস সপ্তাহ পরের সপ্তাহে সোমবার পোস্ট করা হবে – সাথে থাকুন!
 
 

নিশা আর্য একজন ডেটা সায়েন্টিস্ট এবং ফ্রিল্যান্স টেকনিক্যাল রাইটার। তিনি বিশেষ করে ডেটা সায়েন্স ক্যারিয়ার পরামর্শ বা টিউটোরিয়াল এবং ডেটা সায়েন্সের আশেপাশে তত্ত্ব ভিত্তিক জ্ঞান প্রদানে আগ্রহী। তিনি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা মানব জীবনের দীর্ঘায়ু লাভ করতে পারে এমন বিভিন্ন উপায় অন্বেষণ করতে চান। একজন প্রখর শিক্ষার্থী, তার প্রযুক্তি জ্ঞান এবং লেখার দক্ষতা প্রসারিত করতে চাচ্ছে, অন্যদের গাইড করতে সাহায্য করার সময়।

• 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.kdnuggets.com/back-to-basics-week-4-advanced-topics-and-deployment?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=back-to-basics-week-4-advanced-topics-and-deployment