বছরের পর বছর হাইপ এবং প্রতিশ্রুতির পর, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) অবশেষে এসেছে। সমস্ত ধরণের এবং আকারের সংস্থাগুলি তাদের ক্রিয়াকলাপগুলিকে আরও শক্তিশালী, আরও দক্ষ এবং আরও লাভজনক করতে তাদের ব্যবসায়িক প্রক্রিয়াগুলিতে AI-কে সংহত করার জন্য দৌড়াচ্ছে৷ ক তথ্য বিজ্ঞানী এবং মেশিন লার্নিং ইঞ্জিনিয়ার প্রযুক্তির মধ্যে দুটি সবচেয়ে উত্তেজনাপূর্ণ এবং আধুনিক পেশা। যদিও উভয়ই ব্যবসায় AI এর প্রতিশ্রুতি উপলব্ধি করতে জড়িত, একজন মেশিন লার্নিং ইঞ্জিনিয়ার বনাম একজন ডেটা সায়েন্টিস্ট হওয়ার মধ্যে বেছে নেওয়ার জন্য বুঝতে হবে যে দুটি ভূমিকা কীভাবে আলাদা, এবং কীভাবে তারা একে অপরের পরিপূরক।
মেশিন লার্নিং ইঞ্জিনিয়ার এবং ডেটা সায়েন্টিস্টরা একটি কোম্পানির পিছনে থাকা দলের সদস্য মেশিন লার্নিং (এমএল) প্ল্যাটফর্ম. প্রতিটি অবস্থান মেশিন লার্নিং অ্যাপ্লিকেশনগুলির বিকাশ, বাস্তবায়ন এবং রক্ষণাবেক্ষণে গুরুত্বপূর্ণ দায়িত্ব পালন করে।
তবুও একজন মেশিন লার্নিং ইঞ্জিনিয়ার বনাম ডেটা সায়েন্টিস্টের ভূমিকা, দক্ষতা সেট এবং দায়িত্ব গুরুত্বপূর্ণ উপায়ে আলাদা। দুটি অবস্থানের পার্থক্য এবং মিলগুলি বোঝা আপনাকে সিদ্ধান্ত নিতে সাহায্য করে যে কোন ভূমিকাটি আপনার ক্যারিয়ারের লক্ষ্যগুলির জন্য একটি ভাল ম্যাচ।
মেশিন লার্নিং ইঞ্জিনিয়ার বনাম ডেটা সায়েন্টিস্টের ভূমিকা
মেশিন লার্নিং এবং অন্যান্য AI-ভিত্তিক ক্রিয়াকলাপের লক্ষ্য হল এমন সফ্টওয়্যার অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করা যা আমাদের জীবনকে উন্নত করে, ব্যবসার সেটিংসে হোক বা কাজের বাইরে আমাদের দৈনন্দিন ক্রিয়াকলাপগুলিতে হোক। মেশিন লার্নিং ইঞ্জিনিয়ার এবং ডেটা সায়েন্টিস্টরা বুদ্ধিমান সিস্টেমের ডিজাইন এবং ব্যবহারের জন্য অত্যাবশ্যক যা মানুষের সহায়তায় বা ছাড়াই সময়ের সাথে স্বাভাবিকভাবেই উন্নত হয়।
ইন্টেলিজেন্ট সিস্টেম ডিজাইনে মেশিন লার্নিং ইঞ্জিনিয়ার এবং ডেটা সায়েন্টিস্টদের ভূমিকা আলাদা করার একটি উপায় হল ডেটা সায়েন্টিস্টদের একটি কাঠামোর স্থপতি এবং মেশিন লার্নিং ইঞ্জিনিয়ারদের নির্মাতা হিসেবে দেখা যারা ব্লুপ্রিন্ট এবং মডেলগুলিকে কার্যকরী সিস্টেমে রূপান্তর করে।
এগুলি হ'ল তথ্য বিজ্ঞানীদের প্রাথমিক দায়িত্ব বুদ্ধিমান সিস্টেম তৈরিতে:
- এমএল সমাধানের জন্য কোন ব্যবসায়িক সমস্যাগুলি উপযুক্ত তা নির্ধারণ করুন
- এর অনেকগুলো ধাপ কল্পনা করুন এমএল জীবনচক্র (তথ্য সংগ্রহ, ডেটা প্রস্তুতি, ডেটা ঝগড়া, ডেটা বিশ্লেষণ, মডেলিং প্রশিক্ষণ, মডেল পরীক্ষা, স্থাপনা)
- কাস্টম অ্যালগরিদম এবং ডেটা মডেল ডিজাইন করুন
- পরিপূরক ডেটা সেট সনাক্ত করুন এবং তৈরি করুন সিনথেটিক ডেটা যে ডিপ লার্নিং (DL) মডেলের প্রয়োজন
- সিস্টেমের ডেটা টীকা প্রয়োজনীয়তা নির্ধারণ করুন
- সমস্ত স্টেকহোল্ডারদের সাথে চলমান যোগাযোগ বজায় রাখুন
- মডেলিং ওয়ার্কফ্লো অপ্টিমাইজ করার জন্য কাস্টম টুল তৈরি করুন
বিপরীতে, মেশিন লার্নিং ইঞ্জিনিয়ারদের ভূমিকা এমএল এবং ডিএল মডেলগুলির স্থাপনা এবং পরিচালনার উপর জোর দেয়:
- উৎপাদন সেটিংসে এমএল এবং ডিএল মডেল স্থাপন এবং অপ্টিমাইজ করুন
- লেটেন্সি, মেমরি, থ্রুপুট এবং অন্যান্য অপারেশনাল প্যারামিটারগুলিকে মোকাবেলা করতে মডেলগুলির কর্মক্ষমতা নিরীক্ষণ করুন
- সিপিইউ, জিপিইউ, এজ ডিভাইস এবং অন্যান্য হার্ডওয়্যারে অনুমান পরীক্ষা করুন
- ML এবং DL মডেলগুলি বজায় রাখুন এবং ডিবাগ করুন৷
- মডেল, মেটাডেটা এবং পরীক্ষার জন্য সংস্করণ নিয়ন্ত্রণ পরিচালনা করুন
- কাস্টম টুল ব্যবহার করে মডেল ওয়ার্কফ্লো অপ্টিমাইজ করুন
তথ্য বিজ্ঞানীরা সরাসরি জড়িত বিশ্লেষণ এবং অন্তর্দৃষ্টি ব্যাখ্যা ডেটাতে প্যাটার্ন, প্রবণতা এবং সম্পর্ক সনাক্ত করতে পরিসংখ্যানগত এবং গাণিতিক কৌশল প্রয়োগ করে ML এবং DL মডেলগুলি থেকে বের করা হয়েছে।
মেশিন লার্নিং ইঞ্জিনিয়াররা ডেটা সায়েন্সের ধারণাগুলিকে কার্যকরী সিস্টেমে রূপান্তর করতে প্রোগ্রামিং এবং ইঞ্জিনিয়ারিংয়ে তাদের পটভূমির উপর বেশি নির্ভর করে যা নমনীয়, স্কেলযোগ্য এবং স্বচ্ছ।
মেশিন লার্নিং ইঞ্জিনিয়ার বনাম ডেটা সায়েন্টিস্ট: দক্ষতা, শিক্ষা এবং দায়িত্ব
মেশিন লার্নিং ইঞ্জিনিয়ারিং এবং ডেটা সায়েন্সে ক্যারিয়ারের জন্য প্রয়োজনীয় যোগ্যতাগুলির মধ্যে যথেষ্ট পরিমাণে ওভারল্যাপ রয়েছে। উদাহরণস্বরূপ, উভয় ক্ষেত্রেই প্রযুক্তিগত দক্ষতা, বিশ্লেষণাত্মক চিন্তাভাবনা এবং সমস্যা সমাধানের দক্ষতা প্রয়োজন। তারা প্রোগ্রামিং অভিজ্ঞতার উপরও নির্ভর করে যার মধ্যে সাধারণত পাইথন এবং আর প্রোগ্রামিং, ক্লাউড সিস্টেম (AWS, Microsoft Azure, এবং Google Cloud Platform, or GPC) অন্তর্ভুক্ত থাকে এবং মেটাডেটা স্টোরেজ এবং অপ্টিমাইজেশান।
তবুও মেশিন লার্নিং ইঞ্জিনিয়ার এবং ডেটা সায়েন্টিস্টদের শিক্ষা এবং দক্ষতার মিলের চেয়ে বেশি গুরুত্বপূর্ণ হল তাদের প্রযুক্তিগত এবং শিক্ষাগত পটভূমিতে পার্থক্য:
- ডেটা বিজ্ঞানীদের অবশ্যই পরিসংখ্যান, ডেটা বিশ্লেষণ, ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন, লিখিত এবং মৌখিক যোগাযোগ এবং উপস্থাপনাগুলিতে পারদর্শী হতে হবে।
- মেশিন লার্নিং ইঞ্জিনিয়ারদের অবশ্যই ডেটা স্ট্রাকচার, ডেটা মডেলিং, সফ্টওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারিং এবং এমএল এবং ডিএল মডেলের অন্তর্নিহিত ধারণাগুলির গভীর জ্ঞান থাকতে হবে।
তথ্য বিজ্ঞানীদের একটি বিস্তৃত সেট আছে ঝোঁক কঠিন দক্ষতা পরিসংখ্যানগত এবং গাণিতিক সফ্টওয়্যার, কোয়েরি ভাষা, ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন টুল, ডাটাবেস ম্যানেজমেন্ট, মাইক্রোসফ্ট এক্সেল এবং ডেটা র্যাংলিং সহ অভিজ্ঞতা সহ মেশিন লার্নিং ইঞ্জিনিয়ারদের চেয়ে।
সার্জারির সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ মানদণ্ড মেশিন লার্নিং ইঞ্জিনিয়ারদের জন্য জ্ঞান অন্তর্ভুক্ত এমএল ফ্রেমওয়ার্ক এবং এমএল লাইব্রেরি, ডেটা স্ট্রাকচার, ডেটা মডেলিং কৌশল এবং সফ্টওয়্যার আর্কিটেকচার।
এগুলি একটি জন্য প্রয়োজনীয় দক্ষতাগুলির মধ্যে রয়েছে একটি মেশিন লার্নিং ইঞ্জিনিয়ার হিসাবে কর্মজীবন:
- লিনাক্স/ইউনিক্স অপারেটিং সিস্টেম
- জাভা, সি, এবং সি++ প্রোগ্রামিং ভাষা
- GPU আর্কিটেকচার এবং CUDA প্রোগ্রামিং
- ডেটা মডেলিং এবং মূল্যায়ন
- নিউরাল নেটওয়ার্ক আর্কিটেকচার
- প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ (এনএলপি)
- ডিস্ট্রিবিউটেড কম্পিউটিং
- শক্তিবৃদ্ধি শেখা
- স্পার্ক এবং Hadoop প্রোগ্রামিং
সার্জারির ডেটা বিজ্ঞানীদের দক্ষতা সেট এই এলাকাগুলিকে ঘিরে:
- এসকিউএল এবং পাইথন কোডিং
- নোএসকিউএল এবং ক্লাউড ডাটাবেস সহ ডেটাবেস ডিজাইন এবং প্রোগ্রামিং
- ব্যবসায়িক বুদ্ধিমত্তা (BI) সরঞ্জাম সহ ডেটা সংগ্রহ এবং পরিষ্কারের সরঞ্জাম
- পরিসংখ্যানগত বিশ্লেষণের সরঞ্জাম যেমন SPSS, Matlab, এবং SAS
- বর্ণনামূলক, ডায়গনিস্টিক, ভবিষ্যদ্বাণীমূলক এবং প্রেসক্রিপটিভ পরিসংখ্যানগত বিশ্লেষণ
- রৈখিক বীজগণিত এবং ক্যালকুলাস
- এমএল মডেল বিল্ডিং
- মডেল যাচাইকরণ এবং স্থাপনার সরঞ্জাম (SAS, Neptune, Kubeflow, এবং Google AI)
- API ডেভেলপমেন্ট টুল যেমন Amazon AWS (Amazon API Gateway) এবং IBM Cloud (IBM API Connect)
ইউএস ব্যুরো অফ লেবার স্ট্যাটিস্টিকস (বিএলএস) উল্লেখ করেছে যে বেশিরভাগ ডেটা বিজ্ঞানী একটি স্নাতকোত্তর ডিগ্রী অধিকারী অথবা গণিত, পরিসংখ্যান, কম্পিউটার বিজ্ঞান, ব্যবসা বা প্রকৌশলে ডক্টরেট। (বিএলএস গ্রুপ মেশিন লার্নিং ইঞ্জিনিয়ার তথ্য বিজ্ঞানীদের বিভাগের অধীনে।) প্রোগ্রামিং ভাষা যেগুলি ডেটা বিজ্ঞানীদের জন্য অপরিহার্য বলে মনে করা হয় তা হল পাইথন, আর, এসকিউএল, গিট এবং গিটহাব।
মেশিন লার্নিং ইঞ্জিনিয়ার হবে বলে আশা করা হচ্ছে Java, R, Python এবং C++ এ দক্ষ, সেইসাথে মাইক্রোসফটের CNTK, Apache Spark এর MLlib এবং Google এর TensorFlow এর মতো ML লাইব্রেরি ব্যবহার করার ক্ষেত্রে। তাদের কাছে ওয়েব API এবং গতিশীল এবং স্ট্যাটিক API লাইব্রেরিগুলির একটি শক্তিশালী বোঝার আশা করা হচ্ছে।
মেশিন লার্নিং ইঞ্জিনিয়ার এবং ডেটা সায়েন্টিস্টদের জন্য আউটলুক
BLS পূর্বাভাস দেয় যে ডেটা বিজ্ঞানীদের জন্য উপলব্ধ চাকরির সংখ্যা 36% দ্বারা বৃদ্ধি 2021 এবং 2031 এর মধ্যে, যা সমস্ত পেশার গড় বৃদ্ধির চেয়ে অনেক দ্রুত।
ওয়ার্ল্ড ইকোনমিক ফোরামের "চাকরির ভবিষ্যৎ রিপোর্ট 202330 সাল পর্যন্ত 2027% গড় বার্ষিক বৃদ্ধি সহ দ্রুততম ক্রমবর্ধমান কাজের মধ্যে এআই এবং মেশিন লার্নিং বিশেষজ্ঞদের স্থান দেয়। রিপোর্টে উল্লেখ করা হয়েছে যে সমীক্ষা করা কোম্পানিগুলির 42% পরবর্তী সময়ে AI এবং বড় ডেটা প্রয়োগ করার জন্য প্রশিক্ষণ কর্মীদের অগ্রাধিকার দিতে চায় পাঁচ বছর.
তথ্য বিজ্ঞানীদের বেতন অনুমান BLS রিপোর্টিং একটি অন্তর্ভুক্ত গড় বার্ষিক মজুরি 100,910 ডলার মে 2021 অনুযায়ী, এবং PayScale-এর জরিপ তথ্য বিজ্ঞানীদের নির্দেশ করে গড় বেস বেতন $99,344 2023 সালে, প্রতি বছর $71,000 এবং $138,000 এর মধ্যে।
বিপরীতে, PayScale রাখে মেশিন লার্নিং ইঞ্জিনিয়ারদের গড় বেস বেতন প্রায় $115,243 থেকে $80,000 প্রতি বছর একটি পরিসরে $157,000 এ।
PayScale এর মতে, মেশিন লার্নিং ইঞ্জিনিয়ারদের বেতনের উপর যে দক্ষতাগুলো সবচেয়ে বেশি প্রভাব ফেলে তা হল ইমেজ প্রসেসিং (গড়ের চেয়ে 26% বেশি), রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং (22% বেশি), DevOps (22% বেশি), এবং Scala (20%) ঊর্ধ্বতন).
C++ প্রোগ্রামিং (গড়ের চেয়ে 42% বেশি), সাইবারসিকিউরিটি (39% বেশি), গবেষণা বিশ্লেষণ (26% বেশি), PyTorch সফ্টওয়্যার লাইব্রেরি (24% বেশি), এবং পূর্বাভাস (22% বেশি) এ দক্ষতা থাকার মাধ্যমে ডেটা সায়েন্টিস্টের বেতন বাড়ানো হয় )
ডেটা বিজ্ঞানীদের জন্য একটি ক্রমবর্ধমান ক্ষেত্র হল কোয়ান্টাম কম্পিউটিং - বিশেষত কোয়ান্টাম তথ্য বিজ্ঞান - যার জন্য কোয়ান্টাম মেকানিক্সের জ্ঞান এবং সমস্যা সমাধানের অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে কোয়ান্টাম অ্যালগরিদম ব্যবহার করা প্রয়োজন।
একইভাবে, মেশিন লার্নিং ইঞ্জিনিয়াররা এর আবির্ভাবের ফলে আগামী বছরগুলিতে তাদের চাকরির সম্ভাবনা বৃদ্ধির আশা করতে পারে জেনারেটিভ এআই, যা যোগ হবে বলে আশা করা হচ্ছে অর্থনৈতিক মূল্যে $4.4 ট্রিলিয়ন ম্যাককিন্সির "টেকনোলজি ট্রেন্ডস আউটলুক 2023" রিপোর্ট অনুসারে সামগ্রিক উত্পাদনশীলতা বৃদ্ধির মাধ্যমে।
মেশিন লার্নিং ইঞ্জিনিয়ার এবং ডেটা সায়েন্টিস্ট: অন দ্য ক্রেস্ট অফ দ্য নেক্সট টেক ওয়েভ
AI প্রযুক্তিগুলি আগামী বছরগুলিতে বিশ্বব্যাপী অর্থনীতি এবং চাকরির বাজারগুলিতে একটি অসাধারণ প্রভাব ফেলবে, তবে প্রতিটি গেম পরিবর্তনকারী প্রযুক্তির মতো, বিজয়ী এবং পরাজিত হবে। সেন্টার ফর ইকোনমিক পলিসি রিসার্চ (CEPR) অনুমান করে যে AI হবে প্রতি বছর 4% থেকে 6% বৈশ্বিক প্রবৃদ্ধি বাড়ান, গত কয়েক দশকে বার্ষিক 4% বৃদ্ধির গড় তুলনায়।
কর্মসংস্থানে AI এর প্রভাব কম নিশ্চিত, তবে ওয়ার্ল্ড ইকোনমিক ফোরাম অনুমান করে যে AI 85 থেকে 2020 সালের মধ্যে সারা বিশ্বে 2025 মিলিয়ন চাকরি প্রতিস্থাপন করবে, এটিও হবে 97 মিলিয়ন কর্মসংস্থান তৈরি করুন, প্রাথমিকভাবে বিগ ডেটা, মেশিন লার্নিং এবং ডিজিটাল মার্কেটিং এর মতো ক্ষেত্রে। এই পরিসংখ্যানগুলি যেমন ইঙ্গিত করে, মেশিন লার্নিং ইঞ্জিনিয়ার এবং ডেটা বিজ্ঞানীদের চাহিদা সম্ভবত আগামী বহু বছর ধরে শক্তিশালী থাকবে।
ছবি Shutterstock থেকে লাইসেন্সের অধীনে ব্যবহৃত
- 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-engineer-vs-data-scientist/
- : আছে
- : হয়
- 000
- 2020
- 2021
- 2023
- 2025
- 2031
- 224
- 300
- 97
- a
- সম্পর্কে
- অনুযায়ী
- ক্রিয়াকলাপ
- বুদ্ধি
- ঠিকানা
- পারদর্শী
- আবির্ভাব
- AI
- ব্যবসায় এ.আই
- আলগোরিদিম
- সব
- এছাড়াও
- মর্দানী স্ত্রীলোক
- অ্যামাজন এপিআই গেটওয়ে
- মধ্যে
- পরিমাণ
- an
- বিশ্লেষণ
- বিশ্লেষণাত্মক
- বৈশ্লেষিক ন্যায়
- এবং
- বার্ষিক
- এ্যাপাচি
- API
- API গুলি
- অ্যাপ্লিকেশন
- প্রয়োগ করা
- প্রয়োগ করা হচ্ছে
- স্থাপত্যবিদ
- রয়েছি
- এলাকার
- কাছাকাছি
- আগত
- কৃত্রিম
- কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা
- কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (এআই)
- AS
- সহায়তা
- At
- সহজলভ্য
- গড়
- ডেস্কটপ AWS
- নভোনীল
- পটভূমি
- ব্যাকগ্রাউন্ড
- ভিত্তি
- BE
- মানানসই
- পিছনে
- উত্তম
- মধ্যে
- বিশাল
- বড় ডেটা
- সাহায্য
- চালচিত্রকে
- উভয়
- বৃহত্তর
- বিল্ডার
- অফিস
- শ্রম পরিসংখ্যান ব্যুরো
- বুর্জিং
- ব্যবসায়
- ব্যবসায়িক বুদ্ধি
- ব্যবসা প্রসেস
- কিন্তু
- by
- সি ++
- CAN
- পেশা
- কেরিয়ার
- বিভাগ
- কেন্দ্র
- কিছু
- নির্বাচন
- পরিস্কার করা
- মেঘ
- ক্লাউড প্ল্যাটফর্ম
- সংগ্রহ
- আসা
- আসছে
- যোগাযোগ
- যোগাযোগমন্ত্রী
- কোম্পানি
- তুলনা
- পূরক
- পরিপূরক
- কম্পিউটার
- কম্পিউটার বিজ্ঞান
- কম্পিউটিং
- ধারণা
- সংযোগ করা
- গণ্যমান্য
- বিবেচিত
- বিপরীত হত্তয়া
- নিয়ন্ত্রণ
- রূপান্তর
- সৃষ্টি
- সৃষ্টি
- সংকটপূর্ণ
- প্রথা
- কাটিং-এজ
- সাইবার নিরাপত্তা
- উপাত্ত
- তথ্য বিশ্লেষণ
- ডেটা বিশ্লেষণ
- ডেটা প্রস্তুতি
- তথ্য বিজ্ঞান
- তথ্য বিজ্ঞানী
- ডেটা সেট
- ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন
- ডেটাবেস
- ডেটাভার্সিটি
- দিন-দিন
- কয়েক দশক ধরে
- সিদ্ধান্ত নেন
- গভীর
- গভীর জ্ঞানার্জন
- চাহিদা
- বিস্তৃতি
- নকশা
- উন্নয়ন
- ডেভেলপমেন্ট টুলস
- ডিভাইস
- DevOps
- লক্ষণ
- ভিন্ন
- পার্থক্য
- ডিজিটাল
- ডিজিটাল মার্কেটিং
- সরাসরি
- প্রভেদ করা
- প্রগতিশীল
- প্রতি
- অর্থনৈতিক
- ইকোনমিক ফোরাম
- অর্থনৈতিক নীতি
- অর্থনীতির
- প্রান্ত
- প্রশিক্ষণ
- শিক্ষাবিষয়ক
- প্রভাব
- দক্ষ
- জোর দেয়
- চাকরি
- পরিবেষ্টন করা
- প্রকৌশলী
- প্রকৌশল
- প্রকৌশলী
- উন্নত করা
- অপরিহার্য
- অনুমান
- প্রতি
- উদাহরণ
- সীমা অতিক্রম করা
- উত্তেজনাপূর্ণ
- আশা করা
- প্রত্যাশিত
- অভিজ্ঞতা
- দ্রুত
- কয়েক
- ক্ষেত্র
- ক্ষেত্রসমূহ
- পরিসংখ্যান
- পরিশেষে
- পাঁচ
- নমনীয়
- জন্য
- ফোর্বস
- পূর্বাভাস
- ফোরাম
- থেকে
- কার্মিক
- কার্যকরী
- ভবিষ্যৎ
- প্রবেশপথ
- জমায়েত
- উত্পাদন করা
- git
- GitHub
- বিশ্বব্যাপী
- লক্ষ্য
- গোল
- গুগল
- গুগল আই
- গুগল ক্লাউড
- গুগল ক্লাউড প্ল্যাটফর্ম
- Google এর
- জিপিইউ
- সর্বাধিক
- উন্নতি
- আছে
- সাহায্য
- উচ্চ
- ঊর্ধ্বতন
- কিভাবে
- HTTPS দ্বারা
- মানুষেরা
- প্রতারণা
- আইবিএম
- আইবিএম ক্লাউড
- সনাক্ত করা
- ভাবমূর্তি
- প্রভাব
- বাস্তবায়ন
- গুরুত্বপূর্ণ
- উন্নত করা
- in
- গভীর
- অন্তর্ভুক্ত করা
- অন্তর্ভুক্ত
- সুদ্ধ
- বৃদ্ধি
- ক্রমবর্ধমান
- ইঙ্গিত
- ইঙ্গিত
- তথ্য
- সম্পূর্ণ
- বুদ্ধিমত্তা
- বুদ্ধিমান
- মনস্থ করা
- ব্যাখ্যা
- মধ্যে
- জড়িত করা
- জড়িত
- IT
- জাভা
- কাজ
- জবস
- কাজ রিপোর্ট
- জ্ঞান
- কুবলফ্লো
- শ্রম
- ভাষা
- ভাষাসমূহ
- অদৃশ্যতা
- শিক্ষা
- শেখার প্রকৌশলী
- কম
- লাইব্রেরি
- লাইব্রেরি
- লাইসেন্স
- সম্ভবত
- লাইভস
- পরাজিত
- মেশিন
- মেশিন লার্নিং
- রক্ষণাবেক্ষণ
- করা
- ব্যবস্থাপনা
- অনেক
- Marketing
- বাজার
- মাস্টার্স
- ম্যাচ
- গাণিতিক
- অংক
- সর্বোচ্চ প্রস্থ
- মে..
- ম্যাকিনজি
- বলবিজ্ঞান
- সদস্য
- স্মৃতি
- মেটাডাটা
- মাইক্রোসফট
- মাইক্রোসফট Azure
- মাইক্রোসফট এক্সেল
- মিলিয়ন
- ML
- মডেল
- মডেল টেস্টিং
- মূর্তিনির্মাণ
- মডেল
- অধিক
- আরো দক্ষ
- সেতু
- অনেক
- অবশ্যই
- প্রয়োজনীয়
- প্রয়োজন
- নেপচুন
- নেটওয়ার্ক
- পরবর্তী
- NLP
- সংখ্যা
- of
- on
- নিরন্তর
- অপারেটিং
- অপারেশন
- কর্মক্ষম
- অপারেশনস
- অপ্টিমাইজেশান
- অপ্টিমিজ
- সর্বোচ্চকরন
- or
- সংগঠন
- অন্যান্য
- আমাদের
- বাইরে
- চেহারা
- বাহিরে
- শেষ
- সামগ্রিক
- গত
- নিদর্শন
- প্রতি
- কর্মক্ষমতা
- জায়গা
- মাচা
- Plato
- প্লেটো ডেটা ইন্টেলিজেন্স
- প্লেটোডাটা
- পয়েন্ট
- নীতি
- অবস্থান
- অবস্থানের
- ভোগদখল করা
- ক্ষমতাশালী
- ভবিষ্যদ্বাণীপূর্ণ
- প্রস্তুতি
- উপস্থাপনা
- প্রাথমিকভাবে
- অগ্রাধিকার
- সমস্যা সমাধান
- সমস্যা
- প্রসেস
- প্রক্রিয়াজাতকরণ
- উত্পাদনের
- প্রমোদ
- লাভজনক
- প্রোগ্রামিং
- প্রতিশ্রুতি
- সম্ভাবনা
- রাখে
- পাইথন
- পাইটার্চ
- যোগ্যতা
- পরিমাণ
- কোয়ান্টাম অ্যালগরিদম
- কোয়ান্টাম কম্পিউটিং
- কোয়ান্টাম মেকানিক্স
- R
- ধাবমান
- পরিসর
- নিরূপক
- শক্তিবৃদ্ধি শেখার
- সম্পর্ক
- নির্ভর করা
- থাকা
- প্রতিস্থাপন করা
- রিপোর্ট
- প্রতিবেদন
- প্রয়োজন
- প্রয়োজন
- গবেষণা
- দায়িত্ব
- ফল
- ভূমিকা
- ভূমিকা
- চালান
- s
- বেতন
- বেতন
- করা SAS
- scala
- মাপযোগ্য
- বিজ্ঞান
- বিজ্ঞানী
- বিজ্ঞানীরা
- এইজন্য
- সেট
- সেট
- সেটিংস
- মিল
- মাপ
- দক্ষতা
- দক্ষতা
- সফটওয়্যার
- সফ্টওয়্যার প্রকৌশল
- বিশেষজ্ঞদের
- এসকিউএল
- ইন্টার্নশিপ
- পরিসংখ্যানসংক্রান্ত
- পরিসংখ্যান
- শক্তিশালী
- গঠন
- কাঠামো
- এমন
- উপযুক্ত
- জরিপ
- মাপা
- পদ্ধতি
- সিস্টেম
- টীম
- প্রযুক্তি
- কারিগরী
- প্রযুক্তি
- প্রযুক্তি
- প্রযুক্তিঃ
- tends
- tensorflow
- পরীক্ষামূলক
- চেয়ে
- যে
- সার্জারির
- বিশ্ব
- তাদের
- সেখানে।
- এইগুলো
- তারা
- চিন্তা
- দ্বারা
- থ্রুপুট
- সময়
- থেকে
- সরঞ্জাম
- প্রশিক্ষণ
- রুপান্তর
- স্বচ্ছ
- অসাধারণ
- প্রবণতা
- দশ সহস্রের ত্রিঘাত
- টুরিং
- দুই
- ধরনের
- সাধারণত
- আমাদের
- অধীনে
- নিম্নাবস্থিত
- বোধশক্তি
- ব্যবহার
- ব্যবহৃত
- ব্যবহার
- বৈধতা
- সংস্করণ
- ভর্সন নিয্ন্ত্র্ন
- কল্পনা
- অত্যাবশ্যক
- vs
- বেতন
- উপায়..
- উপায়
- ওয়েব
- আমরা একটি
- কিনা
- যে
- যখন
- হু
- ইচ্ছা
- বিজয়ীদের
- সঙ্গে
- মধ্যে
- ছাড়া
- হয়া যাই ?
- শ্রমিকদের
- কর্মপ্রবাহ
- বিশ্ব
- বিশ্ব অর্থনৈতিক ফোরাম
- বিশ্বব্যাপী
- লিখিত
- বছর
- বছর
- আপনি
- আপনার
- zephyrnet