যেকোন মেশিন লার্নিং (ML) ওয়ার্কফ্লোতে ডেটা প্রস্তুতি একটি গুরুত্বপূর্ণ পদক্ষেপ, তবুও এটি প্রায়শই ক্লান্তিকর এবং সময়সাপেক্ষ কাজগুলিকে জড়িত করে। আমাজন সেজমেকার ক্যানভাস এখন দ্বারা চালিত ব্যাপক তথ্য প্রস্তুতি ক্ষমতা সমর্থন করে অ্যামাজন সেজমেকার ডেটা র্যাংলার. এই ইন্টিগ্রেশনের মাধ্যমে, সেজমেকার ক্যানভাস গ্রাহকদের ডেটা প্রস্তুত করতে, ডেটা থেকে ব্যবসার অন্তর্দৃষ্টিতে সময় ত্বরান্বিত করতে ML এবং ফাউন্ডেশন মডেলগুলি তৈরি করতে এবং ব্যবহার করতে একটি এন্ড-টু-এন্ড নো-কোড ওয়ার্কস্পেস প্রদান করে। আপনি এখন সহজেই 50 টিরও বেশি ডেটা উত্স থেকে ডেটা আবিষ্কার এবং একত্রিত করতে পারেন এবং সেজমেকার ক্যানভাসের ভিজ্যুয়াল ইন্টারফেসে 300 টিরও বেশি বিল্ট-ইন বিশ্লেষণ এবং রূপান্তর ব্যবহার করে ডেটা অন্বেষণ এবং প্রস্তুত করতে পারেন৷ আপনি রূপান্তর এবং বিশ্লেষণের জন্য দ্রুত কর্মক্ষমতা এবং ML-এর জন্য ডেটা অন্বেষণ এবং রূপান্তর করার জন্য একটি প্রাকৃতিক ভাষা ইন্টারফেসও দেখতে পাবেন।
এই পোস্টে, আমরা আপনাকে সেজমেকার ক্যানভাসে এন্ড-টু-এন্ড মডেল বিল্ডিংয়ের জন্য ডেটা প্রস্তুত করার প্রক্রিয়ার মধ্য দিয়ে নিয়ে যাচ্ছি।
সমাধান ওভারভিউ
আমাদের ব্যবহারের ক্ষেত্রে, আমরা একটি আর্থিক পরিষেবা সংস্থায় ডেটা পেশাদারের ভূমিকা গ্রহণ করছি৷ আমরা একটি এমএল মডেল তৈরি করতে দুটি নমুনা ডেটাসেট ব্যবহার করি যা ভবিষ্যদ্বাণী করে যে ঋণগ্রহীতা সম্পূর্ণরূপে ঋণ পরিশোধ করবে কিনা, যা ক্রেডিট ঝুঁকি পরিচালনার জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। সেজমেকার ক্যানভাসের নো-কোড পরিবেশ আমাদেরকে কোডিং-এর প্রয়োজন ছাড়াই দ্রুত ডেটা, প্রকৌশলী বৈশিষ্ট্য, একটি ML মডেলকে প্রশিক্ষণ দিতে এবং মডেলটিকে শেষ-থেকে-এন্ড ওয়ার্কফ্লোতে স্থাপন করার অনুমতি দেয়।
পূর্বশর্ত
এই ওয়াকথ্রুটি অনুসরণ করতে, নিশ্চিত করুন যে আপনি বিস্তারিতভাবে পূর্বশর্তগুলি বাস্তবায়ন করেছেন
- অ্যামাজন সেজমেকার ক্যানভাস চালু করুন. আপনি যদি ইতিমধ্যেই সেজমেকার ক্যানভাস ব্যবহারকারী হন তবে নিশ্চিত করুন যে আপনি প্রস্থান এবং এই নতুন বৈশিষ্ট্যটি ব্যবহার করতে সক্ষম হতে আবার লগ ইন করুন৷
- স্নোফ্লেক থেকে ডেটা আমদানি করতে, এর থেকে পদক্ষেপগুলি অনুসরণ করুন স্নোফ্লেকের জন্য OAuth সেট আপ করুন.
ইন্টারেক্টিভ ডেটা প্রস্তুত করুন
সেটআপ সম্পূর্ণ হওয়ার সাথে সাথে, আমরা এখন ইন্টারেক্টিভ ডেটা প্রস্তুতি সক্ষম করতে একটি ডেটা প্রবাহ তৈরি করতে পারি। ডাটা ফ্লো বিল্ট-ইন ট্রান্সফরমেশন এবং রিয়েল-টাইম ভিজ্যুয়ালাইজেশন প্রদান করে ডাটা গুলিয়ে ফেলতে। নিম্নলিখিত পদক্ষেপগুলি সম্পূর্ণ করুন:
- নিম্নলিখিত পদ্ধতিগুলির মধ্যে একটি ব্যবহার করে একটি নতুন ডেটা প্রবাহ তৈরি করুন:
- বেছে নিন ডেটা র্যাংলার, ডেটা প্রবাহ, তাহলে বেছে নাও সৃষ্টি.
- সেজমেকার ক্যানভাস ডেটাসেট নির্বাচন করুন এবং নির্বাচন করুন একটি ডেটা প্রবাহ তৈরি করুন.
- বেছে নিন তথ্য আমদানি এবং নির্বাচন করুন ফলকাকার ড্রপ ডাউন তালিকা থেকে।
- আপনি যেমন 50 টিরও বেশি ডেটা সংযোগকারীর মাধ্যমে সরাসরি ডেটা আমদানি করতে পারেন আমাজন সিম্পল স্টোরেজ সার্ভিস (অ্যামাজন এস 3), অ্যামাজন অ্যাথেনা, আমাজন রেডশিফ্ট, স্নোফ্লেক, এবং সেলসফোর্স। এই ওয়াকথ্রুতে, আমরা সরাসরি স্নোফ্লেক থেকে আপনার ডেটা আমদানি কভার করব।
বিকল্পভাবে, আপনি আপনার স্থানীয় মেশিন থেকে একই ডেটাসেট আপলোড করতে পারেন। আপনি ডেটাসেট ডাউনলোড করতে পারেন ঋণ-পার্ট-1.csv এবং ঋণ-পার্ট-2.csv.
- আমদানি ডেটা পৃষ্ঠা থেকে, তালিকা থেকে স্নোফ্লেক নির্বাচন করুন এবং নির্বাচন করুন সংযোগ যোগ করুন।
- সংযোগের জন্য একটি নাম লিখুন, নির্বাচন করুন OAuth এর প্রমাণীকরণ পদ্ধতি ড্রপ ডাউন তালিকা থেকে বিকল্প। আপনার okta অ্যাকাউন্ট আইডি লিখুন এবং সংযোগ যোগ করুন নির্বাচন করুন।
- প্রমাণীকরণের জন্য Okta শংসাপত্র প্রবেশ করতে আপনাকে Okta লগইন স্ক্রিনে পুনঃনির্দেশিত করা হবে। সফল প্রমাণীকরণে, আপনাকে ডেটা প্রবাহ পৃষ্ঠায় পুনঃনির্দেশিত করা হবে।
- স্নোফ্লেক ডাটাবেস থেকে ঋণ ডেটাসেট সনাক্ত করতে ব্রাউজ করুন
স্ক্রিনের বাম দিক থেকে ডানদিকে টেনে এনে দুটি লোন ডেটাসেট নির্বাচন করুন। দুটি ডেটাসেট সংযোগ করবে, এবং একটি লাল বিস্ময় চিহ্ন সহ একটি যোগ চিহ্ন প্রদর্শিত হবে। এটিতে ক্লিক করুন, তারপর উভয় ডেটাসেটের জন্য নির্বাচন করুন id চাবি. যোগ টাইপ হিসাবে ছেড়ে দিন ভিতরের. এটিকে ঐটির মত দেখতে হবে:
- বেছে নিন সংরক্ষণ করুন এবং বন্ধ করুন.
- বেছে নিন ডেটাসেট তৈরি করুন. ডেটাসেটের একটি নাম দিন।
- ডেটা প্রবাহে নেভিগেট করুন, আপনি নিম্নলিখিতটি দেখতে পাবেন।
- ঋণের ডেটা দ্রুত অন্বেষণ করতে, বেছে নিন ডেটা অন্তর্দৃষ্টি পান এবং নির্বাচন করুন
loan_status
লক্ষ্য কলাম এবং শ্রেণীবিন্যাস সমস্যার ধরন।
উৎপন্ন ডেটা গুণমান এবং অন্তর্দৃষ্টি প্রতিবেদন মূল পরিসংখ্যান, ভিজ্যুয়ালাইজেশন এবং বৈশিষ্ট্য গুরুত্ব বিশ্লেষণ প্রদান করে।
- ডেটাসেট বুঝতে এবং উন্নত করতে ডেটা মানের সমস্যা এবং ভারসাম্যহীন ক্লাসের সতর্কতা পর্যালোচনা করুন।
এই ব্যবহারের ক্ষেত্রে ডেটাসেটের জন্য, আপনার একটি "খুব কম দ্রুত-মডেল স্কোর" উচ্চ অগ্রাধিকার সতর্কতা আশা করা উচিত, এবং সংখ্যালঘু শ্রেণীতে খুব কম মডেল কার্যকারিতা (চার্জড অফ এবং কারেন্ট), যা ডেটা পরিষ্কার এবং ভারসাম্যের প্রয়োজন নির্দেশ করে৷ নির্দেশ করে ক্যানভাস ডকুমেন্টেশন তথ্য অন্তর্দৃষ্টি রিপোর্ট সম্পর্কে আরো জানতে.
সেজমেকার ডেটা র্যাংলার দ্বারা চালিত 300 টিরও বেশি অন্তর্নির্মিত রূপান্তর সহ, সেজমেকার ক্যানভাস আপনাকে দ্রুত ঋণের ডেটা ঝগড়া করার ক্ষমতা দেয়। আপনি ক্লিক করতে পারেন ধাপ যোগ করুন, এবং সঠিক রূপান্তরের জন্য ব্রাউজ বা অনুসন্ধান করুন। এই ডেটাসেটের জন্য, ব্যবহার করুন ড্রপ অনুপস্থিত এবং বহিরাগতদের পরিচালনা করুন ডেটা পরিষ্কার করতে, তারপর প্রয়োগ করুন এক-গরম এনকোড, এবং পাঠ্য ভেক্টরাইজ করুন ML এর জন্য বৈশিষ্ট্য তৈরি করতে।
ডেটা প্রস্তুতির জন্য চ্যাট করুন একটি নতুন প্রাকৃতিক ভাষা ক্ষমতা যা সরল ইংরেজিতে অনুরোধগুলি বর্ণনা করে স্বজ্ঞাত ডেটা বিশ্লেষণ সক্ষম করে৷ উদাহরণস্বরূপ, আপনি প্রাকৃতিক বাক্যাংশ ব্যবহার করে ঋণ ডেটার পরিসংখ্যান এবং বৈশিষ্ট্য পারস্পরিক সম্পর্ক বিশ্লেষণ পেতে পারেন। সেজমেকার ক্যানভাস কথোপকথনমূলক মিথস্ক্রিয়াগুলির মাধ্যমে ক্রিয়াগুলি বোঝে এবং চালায়, ডেটা প্রস্তুতিকে পরবর্তী স্তরে নিয়ে যায়।
আমরা ব্যবহার করতে পারি ডেটা প্রস্তুতির জন্য চ্যাট করুন এবং অন্তর্নির্মিত রূপান্তর ঋণ তথ্য ভারসাম্য.
- প্রথমে, নিম্নলিখিত নির্দেশাবলী লিখুন:
replace “charged off” and “current” in loan_status with “default”
ডেটা প্রস্তুতির জন্য চ্যাট করুন দুটি সংখ্যালঘু শ্রেণীকে একটিতে একীভূত করার জন্য কোড তৈরি করে default
বর্গ.
- অন্তর্নির্মিত নির্বাচন করুন SMOTE ডিফল্ট ক্লাসের জন্য সিন্থেটিক ডেটা তৈরি করতে ফাংশন রূপান্তর করুন।
এখন আপনার কাছে একটি সুষম লক্ষ্য কলাম আছে।
- ঋণের ডেটা পরিষ্কার এবং প্রক্রিয়াকরণের পরে, পুনরায় তৈরি করুন ডেটা গুণমান এবং অন্তর্দৃষ্টি প্রতিবেদন উন্নতি পর্যালোচনা করতে।
উচ্চ অগ্রাধিকার সতর্কতা অদৃশ্য হয়ে গেছে, উন্নত ডেটা গুণমান নির্দেশ করে। মডেল প্রশিক্ষণের জন্য ডেটা গুণমান বাড়ানোর জন্য প্রয়োজন অনুযায়ী আপনি আরও রূপান্তর যোগ করতে পারেন।
স্কেল এবং স্বয়ংক্রিয় তথ্য প্রক্রিয়াকরণ
স্বয়ংক্রিয়ভাবে ডেটা প্রস্তুতির জন্য, আপনি পুরো ডেটাসেট বা স্কেলে নতুন ডেটাসেটগুলি প্রক্রিয়া করার জন্য একটি বিতরণকৃত স্পার্ক প্রসেসিং কাজ হিসাবে সমগ্র ওয়ার্কফ্লো চালাতে বা শিডিউল করতে পারেন।
- ডেটা প্রবাহের মধ্যে, একটি Amazon S3 গন্তব্য নোড যোগ করুন।
- বেছে নিয়ে একটি সেজমেকার প্রসেসিং কাজ চালু করুন চাকরি তৈরি করুন.
- প্রসেসিং কাজ কনফিগার করুন এবং নির্বাচন করুন সৃষ্টি, নমুনা ছাড়াই শত শত GBs ডেটাতে প্রবাহকে সচল করে।
এমএল জীবনচক্র স্বয়ংক্রিয় করার জন্য ডেটা প্রবাহ শেষ থেকে শেষ MLOps পাইপলাইনে অন্তর্ভুক্ত করা যেতে পারে। ডেটা প্রবাহ সেজমেকার স্টুডিও নোটবুকগুলিতে সেজমেকার পাইপলাইনে ডেটা প্রক্রিয়াকরণের পদক্ষেপ হিসাবে বা একটি সেজমেকার অনুমান পাইপলাইন স্থাপনের জন্য ফিড করতে পারে। এটি ডেটা প্রস্তুতি থেকে সেজমেকার প্রশিক্ষণ এবং হোস্টিং পর্যন্ত প্রবাহকে স্বয়ংক্রিয় করতে সক্ষম করে।
SageMaker ক্যানভাসে মডেলটি তৈরি করুন এবং স্থাপন করুন
ডেটা প্রস্তুতির পরে, আমরা একটি ঋণ পরিশোধের পূর্বাভাস মডেল তৈরি, প্রশিক্ষণ এবং স্থাপন করতে সেজমেকার ক্যানভাসে চূড়ান্ত ডেটাসেটটি নির্বিঘ্নে রপ্তানি করতে পারি।
- বেছে নিন মডেল তৈরি করুন ডেটা প্রবাহের শেষ নোড বা নোড ফলকে।
এটি ডেটাসেট রপ্তানি করে এবং নির্দেশিত মডেল তৈরির কর্মপ্রবাহ চালু করে।
- এক্সপোর্ট করা ডেটাসেটের নাম দিন এবং বেছে নিন রপ্তানি.
- বেছে নিন মডেল তৈরি করুন বিজ্ঞপ্তি থেকে।
- মডেলের নাম দিন, নির্বাচন করুন ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণ, এবং চয়ন করুন সৃষ্টি.
এটি আপনাকে মডেল বিল্ডিং পৃষ্ঠায় পুনঃনির্দেশিত করবে।
- টার্গেট কলাম এবং মডেলের ধরন বেছে নিয়ে সেজমেকার ক্যানভাস মডেল তৈরির অভিজ্ঞতা চালিয়ে যান, তারপর বেছে নিন দ্রুত বিল্ড or স্ট্যান্ডার্ড বিল্ড.
মডেল বিল্ডিং অভিজ্ঞতা সম্পর্কে আরো জানতে, পড়ুন একটি মডেল তৈরি করুন.
প্রশিক্ষণ সম্পূর্ণ হলে, আপনি নতুন ডেটা ভবিষ্যদ্বাণী করতে বা এটি স্থাপন করতে মডেলটি ব্যবহার করতে পারেন। নির্দেশ করে Amazon SageMaker ক্যানভাসে তৈরি ML মডেলগুলি Amazon SageMaker রিয়েল-টাইম এন্ডপয়েন্টে স্থাপন করুন SageMaker ক্যানভাস থেকে একটি মডেল স্থাপন সম্পর্কে আরও জানতে।
উপসংহার
এই পোস্টে, আমরা SageMaker Data Wrangler দ্বারা চালিত, ঋণ পরিশোধের পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য ডেটা প্রস্তুতকারী আর্থিক ডেটা পেশাদারের ভূমিকা অনুমান করে SageMaker ক্যানভাসের এন্ড-টু-এন্ড ক্ষমতা প্রদর্শন করেছি। ইন্টারেক্টিভ ডেটা প্রস্তুতি তথ্যমূলক বৈশিষ্ট্যগুলিকে প্রকৌশলী করার জন্য ঋণ ডেটা দ্রুত পরিষ্কার, রূপান্তর এবং বিশ্লেষণ করতে সক্ষম করে। কোডিং জটিলতা দূর করে, সেজমেকার ক্যানভাস আমাদের একটি উচ্চ-মানের প্রশিক্ষণ ডেটাসেট তৈরি করার জন্য দ্রুত পুনরাবৃত্তি করার অনুমতি দিয়েছে। এই ত্বরান্বিত কর্মপ্রবাহ সরাসরি ব্যবসায়িক প্রভাবের জন্য একটি পারফরম্যান্ট এমএল মডেল তৈরি, প্রশিক্ষণ এবং স্থাপনে নিয়ে যায়। এর ব্যাপক ডেটা প্রস্তুতি এবং ডেটা থেকে অন্তর্দৃষ্টি পর্যন্ত একীভূত অভিজ্ঞতার সাথে, সেজমেকার ক্যানভাস আপনাকে আপনার এমএল ফলাফলগুলি উন্নত করার ক্ষমতা দেয়। ডেটা থেকে ব্যবসার অন্তর্দৃষ্টিতে কীভাবে আপনার যাত্রা ত্বরান্বিত করবেন সে সম্পর্কে আরও তথ্যের জন্য, দেখুন সেজমেকার ক্যানভাস নিমজ্জনের দিন এবং AWS ব্যবহারকারী গাইড.
লেখক সম্পর্কে
ডঃ. চাংশা মা AWS-এর একজন AI/ML বিশেষজ্ঞ। তিনি কম্পিউটার সায়েন্সে পিএইচডি, শিক্ষা মনোবিজ্ঞানে স্নাতকোত্তর ডিগ্রি এবং ডেটা সায়েন্সে বছরের অভিজ্ঞতা এবং এআই/এমএলে স্বাধীন পরামর্শ সহ একজন প্রযুক্তিবিদ। তিনি মেশিন এবং মানুষের বুদ্ধিমত্তার জন্য পদ্ধতিগত পদ্ধতির গবেষণা সম্পর্কে উত্সাহী। কাজের বাইরে, তিনি হাইকিং, রান্না, খাবার শিকার এবং বন্ধু এবং পরিবারের সাথে সময় কাটাতে পছন্দ করেন।
অজয় গোবিন্দরাম AWS-এর একজন সিনিয়র সলিউশন আর্কিটেক্ট। তিনি কৌশলগত গ্রাহকদের সাথে কাজ করেন যারা জটিল ব্যবসায়িক সমস্যা সমাধানের জন্য AI/ML ব্যবহার করছেন। তার অভিজ্ঞতা প্রযুক্তিগত দিকনির্দেশ প্রদানের পাশাপাশি পরিমিত থেকে বৃহৎ-স্কেল এআই/এমএল অ্যাপ্লিকেশন স্থাপনার জন্য ডিজাইন সহায়তা প্রদানের মধ্যে রয়েছে। তার জ্ঞান অ্যাপ্লিকেশন আর্কিটেকচার থেকে বিগ ডেটা, অ্যানালিটিক্স এবং মেশিন লার্নিং পর্যন্ত। তিনি বিশ্রামের সময় গান শুনতে উপভোগ করেন, বাইরের অভিজ্ঞতা লাভ করেন এবং তার প্রিয়জনদের সাথে সময় কাটান।
হুং Nguyen AWS-এর একজন সিনিয়র প্রোডাক্ট ম্যানেজার। তিনি সেজমেকার ক্যানভাস এবং সেজমেকার ডেটা র্যাংলারের জন্য এমএল ডেটা প্রস্তুতির নেতৃত্ব দিচ্ছেন, গ্রাহক-কেন্দ্রিক এবং ডেটা-চালিত পণ্য তৈরির 15 বছরের অভিজ্ঞতার সাথে।
- 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/accelerate-data-preparation-for-ml-with-comprehensive-data-preparation-capabilities-and-a-natural-language-interface-in-amazon-sagemaker-canvas/
- : আছে
- : হয়
- $ ইউপি
- 100
- 12
- 13
- 14
- 15 বছর
- 15%
- 300
- 50
- 8
- a
- সক্ষম
- সম্পর্কে
- দ্রুততর করা
- দ্রুততর
- হিসাব
- স্টক
- যোগ
- থোক
- এআই / এমএল
- অনুমতি
- অনুমতি
- বরাবর
- ইতিমধ্যে
- এছাড়াও
- মর্দানী স্ত্রীলোক
- আমাজন সেজমেকার
- আমাজন সেজমেকার ক্যানভাস
- অ্যামাজন ওয়েব সার্ভিসেস
- an
- বিশ্লেষণ
- বিশ্লেষণ
- বৈশ্লেষিক ন্যায়
- বিশ্লেষণ
- এবং
- কোন
- প্রদর্শিত
- আবেদন
- পন্থা
- স্থাপত্য
- রয়েছি
- AS
- সহায়তা
- At
- বিশুদ্ধতা প্রমাণ করা
- প্রমাণীকরণ
- স্বয়ংক্রিয় পদ্ধতি প্রয়োগ করা
- স্বয়ংক্রিয়করণ
- ডেস্কটপ AWS
- পিছনে
- ভারসাম্য
- সুষম
- BE
- বিশাল
- বড় ডেটা
- সাহসী
- অধমর্ণ
- উভয়
- নির্মাণ করা
- ভবন
- নির্মিত
- বিল্ট-ইন
- ব্যবসায়
- ব্যবসা প্রভাব
- by
- CAN
- পেতে পারি
- ক্যানভাস
- ক্ষমতা
- সামর্থ্য
- কেস
- অভিযুক্ত
- বেছে নিন
- নির্বাচন
- শ্রেণী
- ক্লাস
- পরিষ্কার
- পরিস্কার করা
- ক্লিক
- কোড
- কোডিং
- স্তম্ভ
- কোম্পানি
- সম্পূর্ণ
- জটিল
- জটিলতার
- ব্যাপক
- কম্পিউটার
- কম্পিউটার বিজ্ঞান
- সংযোগ করা
- সংযোগ
- পরামর্শকারী
- কথ্য
- রান্না
- অনুবন্ধ
- আবরণ
- সৃষ্টি
- সৃষ্টি
- পরিচয়পত্র
- ধার
- কঠোর
- বর্তমান
- গ্রাহকদের
- উপাত্ত
- তথ্য বিশ্লেষণ
- ডেটা প্রস্তুতি
- তথ্য প্রক্রিয়াজাতকরণ
- উপাত্ত গুণমান
- তথ্য বিজ্ঞান
- তথ্য চালিত
- ডেটাসেট
- ডিফল্ট
- ডিগ্রী
- প্রদর্শিত
- স্থাপন
- মোতায়েন
- স্থাপনার
- বর্ণনা
- নকশা
- গন্তব্য
- বিশদ
- অভিমুখ
- সরাসরি
- আবিষ্কার করা
- বণ্টিত
- নিচে
- ডাউনলোড
- ড্রপ
- বাতিল
- সহজে
- প্রশিক্ষণ
- কার্যক্ষমতা
- ক্ষমতা
- সক্ষম করা
- সক্ষম করা
- সম্ভব
- সক্রিয়
- সর্বশেষ সীমা
- প্রকৌশলী
- ইংরেজি
- উন্নত করা
- নিশ্চিত করা
- প্রবেশ করান
- সমগ্র
- পরিবেশ
- থার (eth)
- উদাহরণ
- আশা করা
- অভিজ্ঞতা
- সম্মুখীন
- অন্বেষণ করুণ
- রপ্তানি
- রপ্তানির
- পরিবারের
- দ্রুত
- বৈশিষ্ট্য
- বৈশিষ্ট্য
- চূড়ান্ত
- আর্থিক
- অর্থনৈতিক উপাত্ত
- অর্থনৈতিক সেবা সমূহ
- আর্থিক সেবা সংস্থা
- প্রবাহ
- প্রবাহ
- অনুসরণ করা
- অনুসরণ
- খাদ্য
- জন্য
- ফাউন্ডেশন
- তাজা
- বন্ধুদের
- থেকে
- সম্পূর্ণরূপে
- ক্রিয়া
- অধিকতর
- উত্পাদন করা
- উত্পন্ন
- উত্পন্ন
- পাওয়া
- দাও
- পরিচালিত
- আছে
- he
- উচ্চ
- উচ্চ গুনসম্পন্ন
- হাইকিং
- তার
- হোস্টিং
- কিভাবে
- কিভাবে
- এইচটিএমএল
- HTTP
- HTTPS দ্বারা
- মানবীয়
- মানব বুদ্ধি
- শত শত
- শিকার
- ID
- if
- ভারসাম্যহীন
- নিমজ্জন
- প্রভাব
- বাস্তবায়িত
- আমদানি
- গুরুত্ব
- আমদানি
- উন্নত করা
- উন্নত
- উন্নতি
- in
- অন্তর্ভূক্ত
- স্বাধীন
- ইঙ্গিত
- তথ্য
- তথ্যপূর্ণ
- সূক্ষ্মদৃষ্টি
- অর্ন্তদৃষ্টি
- নির্দেশাবলী
- ইন্টিগ্রেশন
- বুদ্ধিমত্তা
- পারস্পরিক ক্রিয়ার
- ইন্টারেক্টিভ
- ইন্টারফেস
- মধ্যে
- স্বজ্ঞাত
- জড়িত
- সমস্যা
- IT
- এর
- কাজ
- যোগদানের
- যাতায়াতের
- JPG
- চাবি
- জ্ঞান
- ভাষা
- বড় আকারের
- গত
- লঞ্চ
- নেতৃত্ব
- বিশালাকার
- শিখতে
- শিক্ষা
- ত্যাগ
- বাম
- উচ্চতা
- মিথ্যা
- জীবনচক্র
- মত
- তালিকা
- শ্রবণ
- ঋণ
- ঋণ
- স্থানীয়
- লগ ইন করুন
- লগইন
- দেখুন
- মত চেহারা
- পছন্দ
- ভালবাসে
- কম
- মেশিন
- মেশিন লার্নিং
- করা
- পরিচালক
- পরিচালক
- ছাপ
- মাস্টার্স
- মার্জ
- পদ্ধতি
- পদ্ধতি
- নাবালকত্ব
- ML
- এমএলওএস
- মডেল
- মডেল
- বিনয়ী
- অধিক
- সঙ্গীত
- নাম
- প্রাকৃতিক
- স্বভাবিক ভাষা
- প্রয়োজন
- প্রয়োজন
- নতুন
- নতুন বৈশিষ্ট্য
- পরবর্তী
- নোড
- নোড
- নোটবুক
- প্রজ্ঞাপন
- এখন
- শপথ
- of
- বন্ধ
- প্রায়ই
- ওকেটিএ
- on
- ONE
- ওগুলো
- পছন্দ
- or
- আমাদের
- ফলাফল
- বিদেশে
- বাহিরে
- শেষ
- পৃষ্ঠা
- শার্সি
- কামুক
- প্রদান
- কর্মক্ষমতা
- পিএইচডি
- বাক্যাংশ
- পাইপলাইন
- সমভূমি
- Plato
- প্লেটো ডেটা ইন্টেলিজেন্স
- প্লেটোডাটা
- পোস্ট
- চালিত
- ভবিষ্যদ্বাণী করা
- ভবিষ্যদ্বাণী
- প্রেডিক্টস
- প্রস্তুতি
- প্রস্তুত করা
- প্রস্তুতি
- পূর্বশর্ত
- অগ্রাধিকার
- সমস্যা
- সমস্যা
- প্রক্রিয়া
- প্রক্রিয়াজাতকরণ
- পণ্য
- পণ্য ব্যবস্থাপক
- পণ্য
- পেশাদারী
- উপলব্ধ
- প্রদানের
- মনোবিজ্ঞান
- গুণ
- দ্রুত
- দ্রুত
- প্রকৃত সময়
- লাল
- পুনর্নির্দেশ
- পড়ুন
- সরানোর
- রিপোর্ট
- অনুরোধ
- বিশ্রামের
- এখানে ক্লিক করুন
- অধিকার
- ঝুঁকি
- ভূমিকা
- চালান
- রান
- ঋষি নির্মাতা
- সেজমেকার ইনফারেন্স
- বিক্রয় বল
- একই
- স্কেল
- তফসিল
- বিজ্ঞান
- স্ক্রিন
- নির্বিঘ্নে
- সার্চ
- দেখ
- নির্বাচন করা
- জ্যেষ্ঠ
- সেবা
- পরিষেবা সংস্থা
- সেটআপ
- সে
- উচিত
- পাশ
- সহজ
- সলিউশন
- সমাধান
- সোর্স
- স্ফুলিঙ্গ
- বিশেষজ্ঞ
- খরচ
- পরিসংখ্যান
- ধাপ
- প্রারম্ভিক ব্যবহারের নির্দেশাবলী
- স্টোরেজ
- কৌশলগত
- চিত্রশালা
- সফল
- এমন
- সমর্থন
- নিশ্চিত
- প্রতীক
- কৃত্রিম
- সিনথেটিক ডেটা
- গ্রহণ
- লক্ষ্য
- কাজ
- কারিগরী
- প্রযুক্তিবিদ
- যে
- সার্জারির
- তাহাদিগকে
- তারপর
- এই
- দ্বারা
- সময়
- সময় অপগিত হয় এমন
- থেকে
- রেলগাড়ি
- প্রশিক্ষণ
- রুপান্তর
- রূপান্তরের
- রূপান্তর
- রূপান্তরগুলির
- দুই
- আদর্শ
- বোঝা
- বুঝতে পারে
- সমন্বিত
- us
- ব্যবহার
- ব্যবহার ক্ষেত্রে
- ব্যবহারকারী
- ব্যবহার
- খুব
- চাক্ষুষ
- পদব্রজে ভ্রমণ
- , walkthrough
- সতর্কবার্তা
- we
- ওয়েব
- ওয়েব সার্ভিস
- আমরা একটি
- কিনা
- যে
- যখন
- হু
- সমগ্র
- ইচ্ছা
- সঙ্গে
- ছাড়া
- হয়া যাই ?
- কর্মপ্রবাহ
- কাজ
- কর্মশালা
- would
- বছর
- এখনো
- আপনি
- আপনার
- zephyrnet