গভীর শিক্ষায় ডুব (D2L.ai) একটি ওপেন সোর্স পাঠ্যপুস্তক যা গভীর শিক্ষাকে সকলের কাছে অ্যাক্সেসযোগ্য করে তোলে। এটি PyTorch, JAX, TensorFlow, এবং MXNet-এ স্বয়ংসম্পূর্ণ কোড সহ ইন্টারেক্টিভ জুপিটার নোটবুক, সেইসাথে বাস্তব-বিশ্বের উদাহরণ, এক্সপোজিশন ফিগার এবং গণিত বৈশিষ্ট্যযুক্ত। এখন পর্যন্ত, D2L সারা বিশ্বের 400 টিরও বেশি বিশ্ববিদ্যালয় গ্রহণ করেছে, যেমন ক্যামব্রিজ বিশ্ববিদ্যালয়, স্ট্যানফোর্ড বিশ্ববিদ্যালয়, ম্যাসাচুসেটস ইনস্টিটিউট অফ টেকনোলজি, কার্নেগি মেলন বিশ্ববিদ্যালয় এবং সিংহুয়া বিশ্ববিদ্যালয়। এই কাজটি চীনা, জাপানি, কোরিয়ান, পর্তুগিজ, তুর্কি এবং ভিয়েতনামী ভাষায়ও উপলব্ধ করা হয়েছে, স্প্যানিশ এবং অন্যান্য ভাষা চালু করার পরিকল্পনা রয়েছে।
এটি একটি চ্যালেঞ্জিং প্রয়াস একটি অনলাইন বই যা ক্রমাগত আপ টু ডেট রাখা, একাধিক লেখক দ্বারা লিখিত এবং একাধিক ভাষায় উপলব্ধ। এই পোস্টে, আমরা একটি সমাধান উপস্থাপন করি যা D2L.ai ব্যবহার করে এই চ্যালেঞ্জটি মোকাবেলা করতে ব্যবহৃত হয় সক্রিয় কাস্টম অনুবাদ (ACT) বৈশিষ্ট্য of আমাজন অনুবাদ এবং একটি বহুভাষিক স্বয়ংক্রিয় অনুবাদ পাইপলাইন নির্মাণ।
আমরা প্রদর্শন কিভাবে ব্যবহার করতে হয় এডাব্লুএস ম্যানেজমেন্ট কনসোল এবং Amazon Translate public API স্বয়ংক্রিয় মেশিন ব্যাচ অনুবাদ প্রদান করতে, এবং দুটি ভাষার জোড়ার মধ্যে অনুবাদ বিশ্লেষণ করুন: ইংরেজি এবং চীনা, এবং ইংরেজি এবং স্প্যানিশ। অনুবাদের গুণমান এবং দক্ষতা নিশ্চিত করতে আমরা এই স্বয়ংক্রিয় অনুবাদ পাইপলাইনে Amazon Translate ব্যবহার করার সময় সেরা অনুশীলনেরও সুপারিশ করি।
সমাধান ওভারভিউ
আমরা Amazon Translate-এ ACT বৈশিষ্ট্য ব্যবহার করে একাধিক ভাষার জন্য স্বয়ংক্রিয় অনুবাদ পাইপলাইন তৈরি করেছি। ACT আকারে উপযোগী অনুবাদ উদাহরণ প্রদান করে ফ্লাইতে অনুবাদ আউটপুট কাস্টমাইজ করার অনুমতি দেয় সমান্তরাল তথ্য. সমান্তরাল ডেটা একটি উত্স ভাষায় পাঠ্য উদাহরণের একটি সংগ্রহ এবং এক বা একাধিক লক্ষ্য ভাষায় পছন্দসই অনুবাদ নিয়ে গঠিত। অনুবাদের সময়, ACT স্বয়ংক্রিয়ভাবে সমান্তরাল ডেটা থেকে সর্বাধিক প্রাসঙ্গিক বিভাগগুলি নির্বাচন করে এবং সেই অংশগুলির জোড়ার উপর ভিত্তি করে ফ্লাইতে অনুবাদ মডেল আপডেট করে৷ এর ফলে অনুবাদগুলি হয় যা সমান্তরাল ডেটার শৈলী এবং বিষয়বস্তুর সাথে আরও ভালভাবে মেলে৷
আর্কিটেকচারে একাধিক উপ-পাইপলাইন রয়েছে; প্রতিটি উপ-পাইপলাইন একটি ভাষা অনুবাদ পরিচালনা করে যেমন ইংরেজি থেকে চীনা, ইংরেজি থেকে স্প্যানিশ, ইত্যাদি। একাধিক অনুবাদ সাব-পাইপলাইন সমান্তরালভাবে প্রক্রিয়া করা যেতে পারে। প্রতিটি উপ-পাইপলাইনে, আমরা প্রথমে মানব-অনুবাদিত D2L বই থেকে টেইল্ড অনুবাদ উদাহরণের উচ্চ-মানের ডেটাসেট ব্যবহার করে অ্যামাজন অনুবাদে সমান্তরাল ডেটা তৈরি করি। তারপর আমরা রান টাইমে ফ্লাইতে কাস্টমাইজড মেশিন অনুবাদ আউটপুট তৈরি করি, যা আরও ভাল গুণমান এবং নির্ভুলতা অর্জন করে।
নিম্নলিখিত বিভাগে, আমরা দেখিয়েছি কিভাবে অ্যামাজন ট্রান্সলেট এবং ACT এর সাথে ব্যবহার করে প্রতিটি অনুবাদ পাইপলাইন তৈরি করা যায়। আমাজন সেজমেকার এবং আমাজন সিম্পল স্টোরেজ সার্ভিস (Amazon S3)।
প্রথমত, আমরা সোর্স ডকুমেন্ট, রেফারেন্স ডকুমেন্ট এবং প্যারালাল ডেটা ট্রেনিং সেট একটি S3 বালতিতে রাখি। তারপর আমরা Amazon Translate পাবলিক API ব্যবহার করে অনুবাদ প্রক্রিয়া চালানোর জন্য SageMaker-এ Jupyter নোটবুক তৈরি করি।
পূর্বশর্ত
এই পোস্টের ধাপগুলি অনুসরণ করতে, নিশ্চিত করুন যে আপনার নিম্নলিখিতগুলির সাথে একটি AWS অ্যাকাউন্ট আছে:
- অ্যাক্সেস এডাব্লুএস আইডেন্টিটি এবং অ্যাক্সেস ম্যানেজমেন্ট ভূমিকা এবং নীতি কনফিগারেশনের জন্য (IAM)
- Amazon Translate, SageMaker, এবং Amazon S3-এ অ্যাক্সেস
- উৎস নথি, রেফারেন্স নথি, সমান্তরাল ডেটা ডেটাসেট এবং অনুবাদের আউটপুট সংরক্ষণ করার জন্য একটি S3 বালতি
ACT এর সাথে Amazon Translate-এর জন্য একটি IAM ভূমিকা এবং নীতি তৈরি করুন
আমাদের IAM ভূমিকাতে Amazon Translate-এর জন্য একটি কাস্টম ট্রাস্ট নীতি থাকা দরকার:
এই ভূমিকাটির একটি অনুমতি নীতিও থাকতে হবে যা Amazon S3-এর ইনপুট ফোল্ডার এবং সাবফোল্ডারগুলিতে Amazon Translate-এর পঠন অ্যাক্সেস মঞ্জুর করে যাতে উৎস নথি রয়েছে এবং আউটপুট S3 বালতি এবং অনুবাদিত নথি রয়েছে এমন ফোল্ডারে পড়ার/লেখার অ্যাক্সেস দেয়:
অনুবাদ কাজের জন্য SageMaker-এ জুপিটার নোটবুক চালানোর জন্য, আমাদের সেজমেকার কার্যকর করার ভূমিকার জন্য একটি ইনলাইন অনুমতি নীতি প্রদান করতে হবে। এই ভূমিকাটি সেজমেকারকে অ্যামাজন ট্রান্সলেট পরিষেবার ভূমিকাটি পাস করে যা সেজমেকার নোটবুকগুলিকে মনোনীত S3 বালতিতে উত্স এবং অনুবাদিত নথিগুলিতে অ্যাক্সেস পেতে দেয়:
সমান্তরাল তথ্য প্রশিক্ষণ নমুনা প্রস্তুত
ACT-এর সমান্তরাল ডেটাকে একটি ইনপুট ফাইল দ্বারা প্রশিক্ষিত করতে হবে যাতে পাঠ্য উদাহরণ জোড়ার একটি তালিকা থাকে, উদাহরণস্বরূপ, উৎস ভাষা (ইংরেজি) এবং লক্ষ্য ভাষা (চীনা)। ইনপুট ফাইলটি TMX, CSV, বা TSV ফর্ম্যাটে হতে পারে৷ নিম্নলিখিত স্ক্রিনশটটি একটি CSV ইনপুট ফাইলের উদাহরণ দেখায়। প্রথম কলামটি উৎস ভাষা ডেটা (ইংরেজিতে), এবং দ্বিতীয় কলামটি লক্ষ্য ভাষা ডেটা (চীনা ভাষায়)। নিম্নলিখিত উদাহরণটি D2L-en বই এবং D2L-zh বই থেকে নেওয়া হয়েছে।
Amazon Translate-এ কাস্টম সমান্তরাল ডেটা প্রশিক্ষণ সম্পাদন করুন
প্রথমত, আমরা নিম্নলিখিত স্ক্রিনশটে দেখানো S3 বালতি এবং ফোল্ডারগুলি সেট আপ করেছি। দ্য source_data
ফোল্ডারে অনুবাদের আগে উৎস নথি রয়েছে; ব্যাচ অনুবাদের পরে উত্পন্ন নথিগুলি আউটপুট ফোল্ডারে রাখা হয়। দ্য ParallelData
ফোল্ডারটি পূর্ববর্তী ধাপে প্রস্তুত সমান্তরাল ডেটা ইনপুট ফাইল ধারণ করে।
ইনপুট ফাইল আপলোড করার পরে source_data
ফোল্ডার, আমরা ব্যবহার করতে পারি ParallelData API তৈরি করুন অ্যামাজন অনুবাদে একটি সমান্তরাল ডেটা তৈরির কাজ চালানোর জন্য:
নতুন প্রশিক্ষণ ডেটাসেটের সাথে বিদ্যমান সমান্তরাল ডেটা আপডেট করতে, আমরা ব্যবহার করতে পারি UpdateParallelData API:
S3_BUCKET = “YOUR-S3_BUCKET-NAME”
pd_name = “pd-d2l-short_test_sentence_enzh_all”
pd_description = “Parallel Data for English to Chinese”
pd_fn = “d2l_short_test_sentence_enzh_all.csv”
response_t = translate_client.update_parallel_data( Name=pd_name, # pd_name is the parallel data name Description=pd_description, # pd_description is the parallel data description ParallelDataConfig={ 'S3Uri': 's3://'+S3_BUCKET+'/Paralleldata/'+pd_fn, # S3_BUCKET is the S3 bucket name defined in the previous step 'Format': 'CSV' },
)
print(pd_name, ": ", response_t['Status'], " updated.")
আমরা Amazon Translate কনসোলে প্রশিক্ষণের কাজের অগ্রগতি পরীক্ষা করতে পারি। কাজ সম্পূর্ণ হলে, সমান্তরাল ডেটা স্ট্যাটাস হিসাবে দেখায় সক্রিয় এবং ব্যবহারের জন্য প্রস্তুত।
সমান্তরাল ডেটা ব্যবহার করে অ্যাসিঙ্ক্রোনাইজড ব্যাচ অনুবাদ চালান
ব্যাচ অনুবাদ একটি প্রক্রিয়ায় পরিচালিত হতে পারে যেখানে একাধিক উৎস নথি স্বয়ংক্রিয়ভাবে লক্ষ্য ভাষায় নথিতে অনুবাদ করা হয়। প্রক্রিয়াটির মধ্যে রয়েছে সোর্স ডকুমেন্টগুলিকে S3 বাকেটের ইনপুট ফোল্ডারে আপলোড করা, তারপর প্রয়োগ করা StartTextTranslationJob API অ্যামাজন অনুবাদের একটি অ্যাসিঙ্ক্রোনাইজড অনুবাদ কাজ শুরু করতে:
আমরা বাল্ক অনুবাদের জন্য D2L বই (D2L-en) থেকে ইংরেজিতে পাঁচটি উৎস নথি নির্বাচন করেছি। Amazon Translate কনসোলে, আমরা অনুবাদ কাজের অগ্রগতি নিরীক্ষণ করতে পারি। যখন চাকরির অবস্থা পরিবর্তিত হয় সম্পন্ন হয়েছে, আমরা S2 বালতি আউটপুট ফোল্ডারে চীনা (D3L-zh) অনুবাদকৃত নথিগুলি খুঁজে পেতে পারি।
অনুবাদের গুণমান মূল্যায়ন করুন
Amazon Translate-এ ACT বৈশিষ্ট্যের কার্যকারিতা প্রদর্শনের জন্য, আমরা একই নথিগুলি প্রক্রিয়া করার জন্য সমান্তরাল ডেটা ছাড়াই Amazon Translate রিয়েল-টাইম অনুবাদের প্রথাগত পদ্ধতি প্রয়োগ করেছি এবং আউটপুটটিকে ACT-এর সাথে ব্যাচ অনুবাদ আউটপুটের সাথে তুলনা করেছি। আমরা দুটি পদ্ধতির মধ্যে অনুবাদের গুণমানকে বেঞ্চমার্ক করতে BLEU (দ্বিভাষিক মূল্যায়ন আন্ডারস্টাডি) স্কোর ব্যবহার করেছি। সঠিকভাবে মেশিন অনুবাদ আউটপুট গুণমান পরিমাপ করার একমাত্র উপায় হল একটি বিশেষজ্ঞ পর্যালোচনা করা এবং গুণমানকে গ্রেড করা। যাইহোক, BLEU দুটি আউটপুটের মধ্যে আপেক্ষিক মানের উন্নতির একটি অনুমান প্রদান করে। একটি BLEU স্কোর সাধারণত 0-1 এর মধ্যে একটি সংখ্যা; এটি রেফারেন্স মানব অনুবাদের সাথে মেশিন অনুবাদের সাদৃশ্য গণনা করে। উচ্চতর স্কোর প্রাকৃতিক ভাষা বোঝার ক্ষেত্রে (NLU) উন্নত মানের প্রতিনিধিত্ব করে।
আমরা চারটি পাইপলাইনে নথির একটি সেট পরীক্ষা করেছি: ইংরেজিতে চীনা (en থেকে zh), চীনা থেকে ইংরেজি (zh থেকে en), ইংরেজিতে স্প্যানিশ (en থেকে es), এবং স্প্যানিশ থেকে ইংরেজি (es থেকে en)। নিম্নলিখিত চিত্রটি দেখায় যে ACT সহ অনুবাদ সমস্ত অনুবাদ পাইপলাইনে উচ্চ গড় BLEU স্কোর তৈরি করেছে।
আমরা আরও লক্ষ্য করেছি যে, সমান্তরাল ডেটা জোড়া যত বেশি দানাদার, অনুবাদ কার্যকারিতা তত ভাল। উদাহরণস্বরূপ, আমরা অনুচ্ছেদের জোড়া সহ নিম্নলিখিত সমান্তরাল ডেটা ইনপুট ফাইলটি ব্যবহার করি, যাতে 10টি এন্ট্রি রয়েছে।
একই বিষয়বস্তুর জন্য, আমরা বাক্যগুলির জোড়া এবং 16টি এন্ট্রি সহ নিম্নলিখিত সমান্তরাল ডেটা ইনপুট ফাইলটি ব্যবহার করি।
আমরা Amazon Translate-এ দুটি সমান্তরাল ডেটা সত্তা তৈরি করতে উভয় সমান্তরাল ডেটা ইনপুট ফাইল ব্যবহার করেছি, তারপর একই উত্স নথির সাথে দুটি ব্যাচ অনুবাদের কাজ তৈরি করেছি। নিচের চিত্রটি আউটপুট অনুবাদের তুলনা করে। এটি দেখায় যে বাক্য জোড়ার সাথে সমান্তরাল ডেটা ব্যবহার করে আউটপুট ইংরেজি থেকে চীনা অনুবাদ এবং চীনা থেকে ইংরেজি অনুবাদ উভয়ের জন্যই প্যারাগ্রাফের জোড়া সহ সমান্তরাল ডেটা ব্যবহার করে একের চেয়ে বেশি পারফর্ম করেছে।
আপনি যদি এই বেঞ্চমার্ক বিশ্লেষণগুলি সম্পর্কে আরও জানতে আগ্রহী হন তবে পড়ুন "গভীর শিক্ষার মধ্যে ডুব" এর জন্য অটো মেশিন অনুবাদ এবং সিঙ্ক্রোনাইজেশন।
পরিষ্কার কর
ভবিষ্যতে পুনরাবৃত্ত খরচ এড়াতে, আমরা আপনাকে আপনার তৈরি সংস্থানগুলি পরিষ্কার করার পরামর্শ দিই:
- Amazon Translate কনসোলে, আপনার তৈরি করা সমান্তরাল ডেটা নির্বাচন করুন এবং চয়ন করুন৷ মুছে ফেলা। বিকল্পভাবে, আপনি ব্যবহার করতে পারেন DeleteParallelData API অথবা এডাব্লুএস কমান্ড লাইন ইন্টারফেস (AWS CLI) মুছে ফেলুন-সমান্তরাল-ডেটা সমান্তরাল তথ্য মুছে ফেলার কমান্ড।
- S3 বালতি মুছুন উত্স এবং রেফারেন্স নথি, অনুবাদিত নথি এবং সমান্তরাল ডেটা ইনপুট ফাইলগুলি হোস্ট করতে ব্যবহৃত হয়।
- IAM ভূমিকা এবং নীতি মুছুন। নির্দেশাবলীর জন্য, পড়ুন ভূমিকা বা উদাহরণ প্রোফাইল মুছে ফেলা হচ্ছে এবং আইএএম নীতিগুলি মুছে ফেলা হচ্ছে.
উপসংহার
এই সমাধানের মাধ্যমে, আমরা অনুবাদের গুণমান বজায় রেখে এবং একাধিক ভাষা সমর্থন করে মানব অনুবাদকদের কাজের চাপ 80% কমানোর লক্ষ্য রাখি। আপনি আপনার অনুবাদের গুণমান এবং দক্ষতা উন্নত করতে এই সমাধানটি ব্যবহার করতে পারেন। আমরা অন্যান্য ভাষার জন্য সমাধান আর্কিটেকচার এবং অনুবাদের মান আরও উন্নত করার জন্য কাজ করছি।
আপনার মতামত সবসময় স্বাগত জানাই; মন্তব্য বিভাগে আপনার চিন্তা এবং প্রশ্ন ছেড়ে দয়া করে.
লেখক সম্পর্কে
ইউনফেই বাই AWS-এর একজন সিনিয়র সলিউশন আর্কিটেক্ট। AI/ML, ডেটা সায়েন্স এবং অ্যানালিটিক্সের পটভূমিতে, Yunfei গ্রাহকদের ব্যবসায়িক ফলাফল প্রদানের জন্য AWS পরিষেবা গ্রহণ করতে সাহায্য করে। তিনি AI/ML এবং ডেটা বিশ্লেষণ সমাধানগুলি ডিজাইন করেন যা জটিল প্রযুক্তিগত চ্যালেঞ্জগুলি অতিক্রম করে এবং কৌশলগত উদ্দেশ্যগুলি চালায়। ইউনফেই ইলেকট্রনিক এবং ইলেকট্রিক্যাল ইঞ্জিনিয়ারিংয়ে পিএইচডি করেছেন। কাজের বাইরে, ইউনফেই পড়া এবং সঙ্গীত উপভোগ করেন।
রাচেল হু AWS মেশিন লার্নিং ইউনিভার্সিটির (MLU) একজন ফলিত বিজ্ঞানী। তিনি ML অপারেশনস (MLOps) এবং এক্সিলারেটর কম্পিউটার ভিশন সহ কয়েকটি কোর্স ডিজাইনে নেতৃত্ব দিচ্ছেন। Rachel একজন AWS সিনিয়র স্পিকার এবং AWS re:Invent, NVIDIA GTC, KDD, এবং MLOps সামিট সহ শীর্ষ সম্মেলনে কথা বলেছেন। AWS-এ যোগদানের আগে, রাচেল প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ মডেল তৈরির মেশিন লার্নিং ইঞ্জিনিয়ার হিসাবে কাজ করেছিলেন। কাজের বাইরে, তিনি যোগব্যায়াম, চূড়ান্ত ফ্রিসবি, পড়া এবং ভ্রমণ উপভোগ করেন।
ওয়াটসন শ্রীভাথসান আমাজন অনুবাদের প্রধান পণ্য ব্যবস্থাপক, AWS-এর প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ পরিষেবা৷ সাপ্তাহিক ছুটির দিনে, আপনি তাকে প্যাসিফিক উত্তর-পশ্চিমে বাইরে ঘুরে দেখতে পাবেন।
- এসইও চালিত বিষয়বস্তু এবং পিআর বিতরণ। আজই পরিবর্ধিত পান।
- ইভিএম ফাইন্যান্স। বিকেন্দ্রীভূত অর্থের জন্য ইউনিফাইড ইন্টারফেস। এখানে প্রবেশ করুন.
- কোয়ান্টাম মিডিয়া গ্রুপ। IR/PR প্রশস্ত। এখানে প্রবেশ করুন.
- প্লেটোএআইস্ট্রিম। Web3 ডেটা ইন্টেলিজেন্স। জ্ঞান প্রসারিত. এখানে প্রবেশ করুন.
- উত্স: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/build-a-multilingual-automatic-translation-pipeline-with-amazon-translate-active-custom-translation/
- : আছে
- : হয়
- :কোথায়
- $ ইউপি
- 10
- 100
- 11
- 12
- 14
- 16
- 17
- 7
- a
- সম্পর্কে
- বেগবর্ধক ব্যক্তি
- প্রবেশ
- প্রবেশযোগ্য
- হিসাব
- সঠিকতা
- সঠিক
- জাতিসংঘের
- আইন
- কর্ম
- সক্রিয়
- ঠিকানা
- পোষ্যপুত্র গ্রহণ করা
- গৃহীত
- পর
- AI
- এআই / এমএল
- লক্ষ্য
- সব
- অনুমতি
- অনুমতি
- বরাবর
- এছাড়াও
- সর্বদা
- মর্দানী স্ত্রীলোক
- আমাজন অনুবাদ
- অ্যামাজন ওয়েব সার্ভিসেস
- an
- বিশ্লেষণ
- বৈশ্লেষিক ন্যায়
- বিশ্লেষণ করা
- এবং
- API গুলি
- ফলিত
- প্রয়োগ করা হচ্ছে
- স্থাপত্য
- রয়েছি
- কাছাকাছি
- AS
- At
- লেখক
- গাড়ী
- স্বয়ংক্রিয়
- স্বয়ংক্রিয়ভাবে
- সহজলভ্য
- গড়
- এড়াতে
- ডেস্কটপ AWS
- এডাব্লুএস মেশিন লার্নিং
- এডাব্লুএস পুনরায়: উদ্ভাবন
- পটভূমি
- ভিত্তি
- BE
- হয়েছে
- আগে
- উচ্চতার চিহ্ন
- সর্বোত্তম
- সেরা অভ্যাস
- উত্তম
- মধ্যে
- বই
- বই
- উভয়
- নির্মাণ করা
- ভবন
- নির্মিত
- ব্যবসায়
- by
- হিসাব করে
- কেমব্রি
- CAN
- কার্নেগী মেলন
- চ্যালেঞ্জ
- চ্যালেঞ্জ
- চ্যালেঞ্জিং
- পরিবর্তন
- চেক
- চীনা
- বেছে নিন
- কোড
- সংগ্রহ
- স্তম্ভ
- এর COM
- মন্তব্য
- তুলনা
- সম্পূর্ণ
- জটিল
- কম্পিউটার
- কম্পিউটার ভিশন
- পরিচালিত
- সম্মেলন
- গঠিত
- গঠিত
- কনসোল
- গঠন করা
- ধারণ করা
- ধারণ
- বিষয়বস্তু
- একটানা
- খরচ
- পথ
- নির্মিত
- সৃষ্টি
- প্রথা
- গ্রাহকদের
- কাস্টমাইজ
- কাস্টমাইজড
- উপাত্ত
- ডেটা বিশ্লেষণ
- তথ্য বিজ্ঞান
- ডেটাসেট
- তারিখ
- গভীর
- গভীর জ্ঞানার্জন
- সংজ্ঞায়িত
- প্রদান করা
- প্রদর্শন
- বিবরণ
- মনোনীত
- ডিজাইন
- আকাঙ্ক্ষিত
- দলিল
- কাগজপত্র
- ড্রাইভ
- সময়
- প্রতি
- প্রভাব
- কার্যকারিতা
- দক্ষতা
- বৈদ্যুতিক
- প্রচেষ্টা
- প্রকৌশলী
- প্রকৌশল
- ইংরেজি
- নিশ্চিত করা
- সত্ত্বা
- হিসাব
- মূল্যায়ন
- সবাই
- উদাহরণ
- উদাহরণ
- ফাঁসি
- বিদ্যমান
- ক্যান্সার
- এক্সপ্লোরিং
- এ পর্যন্ত
- বৈশিষ্ট্য
- বৈশিষ্ট্য
- প্রতিক্রিয়া
- কয়েক
- ব্যক্তিত্ব
- পরিসংখ্যান
- ফাইল
- নথি পত্র
- আবিষ্কার
- প্রথম
- অনুসরণ করা
- অনুসরণ
- জন্য
- ফর্ম
- বিন্যাস
- চার
- থেকে
- অধিকতর
- ভবিষ্যৎ
- উত্পাদন করা
- উত্পন্ন
- শ্রেণী
- প্রদান
- অনুদান
- হ্যান্ডলগুলি
- আছে
- he
- সাহায্য
- উচ্চ গুনসম্পন্ন
- ঊর্ধ্বতন
- তাকে
- ঝুলিতে
- নিমন্ত্রণকর্তা
- কিভাবে
- কিভাবে
- যাহোক
- এইচটিএমএল
- HTTP
- HTTPS দ্বারা
- মানবীয়
- পরিচয়
- উন্নত করা
- উন্নতি
- উন্নতি
- in
- সুদ্ধ
- আরম্ভ করা
- ইনপুট
- উদাহরণ
- প্রতিষ্ঠান
- নির্দেশাবলী
- ইন্টারেক্টিভ
- আগ্রহী
- মধ্যে
- IT
- জাপানি
- কাজ
- জবস
- যোগদান
- JPG
- রাখা
- কোরিয়ান
- ভাষা
- ভাষাসমূহ
- শুরু করা
- নেতৃত্ব
- শিক্ষা
- ত্যাগ
- লাইন
- তালিকা
- মেশিন
- মেশিন লার্নিং
- প্রণীত
- নিয়ন্ত্রণের
- করা
- তৈরি করে
- ব্যবস্থাপনা
- পরিচালক
- ম্যাসাচুসেটস
- মাস্যাচুসেট্স ইন্সটিটিউত অফ টেকনোলজি
- ম্যাচ
- গণিত
- মাপ
- মেলন
- পদ্ধতি
- পদ্ধতি
- ML
- এমএলওএস
- মডেল
- মডেল
- মনিটর
- অধিক
- সেতু
- বহু
- সঙ্গীত
- অবশ্যই
- নাম
- প্রাকৃতিক
- স্বাভাবিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ
- প্রয়োজন
- চাহিদা
- নতুন
- সংখ্যা
- এনভিডিয়া
- উদ্দেশ্য
- of
- on
- ONE
- অনলাইন
- কেবল
- ওপেন সোর্স
- অপারেশনস
- or
- অন্যান্য
- বিদেশে
- আউটপুট
- বাহিরে
- পরাস্ত
- শান্তিপ্রয়াসী
- যুগল
- জোড়া
- সমান্তরাল
- পাস
- কর্মক্ষমতা
- অনুমতি
- অনুমতি
- পাইপলাইন
- পরিকল্পনা সমূহ
- Plato
- প্লেটো ডেটা ইন্টেলিজেন্স
- প্লেটোডাটা
- দয়া করে
- নীতি
- নীতি
- পর্তুগীজ
- পোস্ট
- চর্চা
- প্রস্তুত
- বর্তমান
- আগে
- অধ্যক্ষ
- প্রক্রিয়া
- প্রক্রিয়াকৃত
- প্রক্রিয়াজাতকরণ
- প্রযোজনা
- পণ্য
- পণ্য ব্যবস্থাপক
- উন্নতি
- উপলব্ধ
- প্রদানের
- প্রকাশ্য
- করা
- পাইটার্চ
- গুণ
- প্রশ্ন
- RE
- পড়া
- পড়া
- প্রস্তুত
- বাস্তব জগতে
- প্রকৃত সময়
- সুপারিশ করা
- আবৃত্ত
- হ্রাস করা
- উপর
- প্রাসঙ্গিক
- প্রতিনিধিত্ব করে
- সংস্থান
- Resources
- প্রতিক্রিয়া
- ফলাফল
- এখানে ক্লিক করুন
- ভূমিকা
- ভূমিকা
- চালান
- ঋষি নির্মাতা
- একই
- বিজ্ঞান
- বিজ্ঞানী
- স্কোর
- দ্বিতীয়
- অধ্যায়
- বিভাগে
- রেখাংশ
- অংশ
- নির্বাচিত
- জ্যেষ্ঠ
- সেবা
- সেবা
- সেট
- সে
- প্রদর্শিত
- শো
- সহজ
- So
- যতদূর
- সমাধান
- সলিউশন
- উৎস
- স্প্যানিশ
- বক্তা
- উচ্চারিত
- স্ট্যানফোর্ড
- স্ট্যানফোর্ড বিশ্ববিদ্যালয়
- বিবৃতি
- অবস্থা
- ধাপ
- প্রারম্ভিক ব্যবহারের নির্দেশাবলী
- স্টোরেজ
- দোকান
- কৌশলগত
- শৈলী
- এমন
- শিখর
- সমর্থক
- সিঙ্ক্রোনাইজেশন
- উপযোগী
- লক্ষ্য
- কারিগরী
- প্রযুক্তিঃ
- tensorflow
- প্রমাণিত
- পাঠ্যপুস্তক
- চেয়ে
- যে
- সার্জারির
- ভবিষ্যৎ
- উৎস
- বিশ্ব
- তারপর
- এইগুলো
- এই
- সেগুলো
- সময়
- থেকে
- শীর্ষ
- ঐতিহ্যগত
- প্রশিক্ষিত
- প্রশিক্ষণ
- অনুবাদ
- অনুবাদ
- ভ্রমণ
- আস্থা
- সিংহুয়া
- তুর্কী
- দুই
- সাধারণত
- চূড়ান্ত
- বোধশক্তি
- বিশ্ববিদ্যালয়
- বিশ্ববিদ্যালয়
- কেমব্রিজ বিশ্ববিদ্যালয়
- আপডেট
- আপডেট
- আপডেট
- আপলোড
- ব্যবহার
- ব্যবহৃত
- ব্যবহার
- সংস্করণ
- vietnamese
- দৃষ্টি
- ওয়াটসন
- উপায়..
- we
- ওয়েব
- ওয়েব সার্ভিস
- স্বাগত
- আমরা একটি
- কখন
- যে
- যখন
- ইচ্ছা
- সঙ্গে
- ছাড়া
- হয়া যাই ?
- কাজ করছে
- কাজ
- বিশ্ব
- লিখিত
- যোগশাস্ত্র
- আপনি
- আপনার
- zephyrnet