এটি একটি গেস্ট পোস্ট সহ-লেখক নাফি আহমেত তুরগুত, মুতলু পোলাটকান, পিনার বাকি, মেহমেত ইকবাল ওজমেন, হাসান বুরাক ইয়েল, এবং গেটের থেকে হামজা আকিলদিজ।
আনীত অতি দ্রুত মুদি সরবরাহের পথপ্রদর্শক। প্রযুক্তি সংস্থাটি তার "মিনিটের মধ্যে মুদি" ডেলিভারি প্রস্তাব দিয়ে শেষ-মাইল ডেলিভারিতে বিপ্লব ঘটিয়েছে। Getir 2015 সালে প্রতিষ্ঠিত হয়েছিল এবং তুরস্ক, যুক্তরাজ্য, নেদারল্যান্ডস, জার্মানি, ফ্রান্স, স্পেন, ইতালি, পর্তুগাল এবং মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রে কাজ করে। আজ, Getir হল একই ব্র্যান্ডের অধীনে নয়টি উল্লম্বকে অন্তর্ভুক্ত করা একটি সমষ্টি৷
ভবিষ্যতের চাহিদার ভবিষ্যদ্বাণী করা গেটের জন্য সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ অন্তর্দৃষ্টিগুলির মধ্যে একটি এবং আমাদের মুখোমুখি হওয়া সবচেয়ে বড় চ্যালেঞ্জগুলির মধ্যে একটি। বিপণন, উৎপাদন, ইনভেনটরি এবং ফিনান্স সহ বিস্তৃত এলাকায় ব্যবসায়িক সিদ্ধান্ত নেওয়ার সময় Getir একটি SKU স্তরে সঠিক চাহিদার পূর্বাভাসের উপর অনেক বেশি নির্ভর করে। ইনভেন্টরি হোল্ডিং এবং পুনরায় পূরণের সিদ্ধান্ত সমর্থন করার জন্য সঠিক পূর্বাভাস প্রয়োজন। পরের দিন বা সপ্তাহের জন্য পূর্বাভাসিত চাহিদার একটি পরিষ্কার এবং নির্ভরযোগ্য চিত্র থাকা আমাদের কৌশল সামঞ্জস্য করতে এবং বিক্রয় এবং রাজস্ব লক্ষ্য পূরণের আমাদের ক্ষমতা বাড়াতে দেয়।
Getir ব্যবহৃত আমাজন পূর্বাভাস, একটি সম্পূর্ণরূপে পরিচালিত পরিষেবা যা মেশিন লার্নিং (ML) অ্যালগরিদম ব্যবহার করে অত্যন্ত নির্ভুল সময় সিরিজের পূর্বাভাস প্রদান করতে, রাজস্ব বৃদ্ধি করতে চার শতাংশ এবং অপচয় খরচ 50 শতাংশ কমাতে৷ এই পোস্টে, আমরা বর্ণনা করেছি কিভাবে আমরা এই সুবিধাগুলি অর্জন করতে পূর্বাভাস ব্যবহার করেছি। আমরা কীভাবে পূর্বাভাস ব্যবহার করে একটি স্বয়ংক্রিয় চাহিদা পূর্বাভাস পাইপলাইন তৈরি করেছি এবং এর দ্বারা সাজানো হয়েছে তার রূপরেখা দিই এডাব্লুএস স্টেপ ফাংশন SKU-এর দৈনিক চাহিদার পূর্বাভাস দিতে। এই সমাধানটি আমরা যেখানে কাজ করি সেই সমস্ত দেশে 10,000 টিরও বেশি SKU-এর জন্য অত্যন্ত নির্ভুল পূর্বাভাসের দিকে পরিচালিত করে এবং উচ্চ মাপযোগ্য অভ্যন্তরীণ সরবরাহ চেইন প্রক্রিয়াগুলি বিকাশের আমাদের ক্ষমতাতে উল্লেখযোগ্যভাবে অবদান রাখে।
পূর্বাভাস অনেক সময়-সিরিজের পূর্বাভাস প্রক্রিয়াকে স্বয়ংক্রিয় করে, আপনাকে আপনার ডেটাসেটগুলি প্রস্তুত করতে এবং আপনার ভবিষ্যদ্বাণী ব্যাখ্যা করার উপর ফোকাস করতে সক্ষম করে।
স্টেপ ফাংশন একটি সম্পূর্ণরূপে পরিচালিত পরিষেবা যা ভিজ্যুয়াল ওয়ার্কফ্লো ব্যবহার করে বিতরণ করা অ্যাপ্লিকেশন এবং মাইক্রোসার্ভিসের উপাদানগুলির সমন্বয় করা সহজ করে তোলে। স্বতন্ত্র উপাদানগুলি থেকে অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করা যা প্রতিটি একটি পৃথক ফাংশন সম্পাদন করে আপনাকে আরও সহজে স্কেল করতে এবং অ্যাপ্লিকেশনগুলিকে আরও দ্রুত পরিবর্তন করতে সহায়তা করে। ধাপ ফাংশন স্বয়ংক্রিয়ভাবে ট্রিগার করে এবং প্রতিটি ধাপ ট্র্যাক করে এবং ত্রুটি দেখা দিলে পুনরায় চেষ্টা করে, তাই আপনার অ্যাপ্লিকেশনটি ক্রমানুসারে এবং প্রত্যাশিতভাবে কার্যকর হয়।
সমাধান ওভারভিউ
Getir এর ডেটা সায়েন্স টিম এবং ইনফ্রাস্ট্রাকচার টিম থেকে ছয় জন এই প্রজেক্টে একসাথে কাজ করেছে। প্রকল্পটি 3 মাসে সম্পন্ন হয়েছিল এবং 2 মাস পরীক্ষার পর উৎপাদনে স্থাপন করা হয়েছিল।
নিচের চিত্রটি সমাধানের আর্কিটেকচার দেখায়।
মডেল পাইপলাইন প্রতিটি দেশের জন্য পৃথকভাবে কার্যকর করা হয়. আর্কিটেকচারে একটি সংজ্ঞায়িত সময়সূচীতে চলমান চারটি এয়ারফ্লো ক্রন কাজ অন্তর্ভুক্ত রয়েছে। পাইপলাইনটি বৈশিষ্ট্য তৈরির সাথে শুরু হয় যা প্রথমে বৈশিষ্ট্যগুলি তৈরি করে এবং সেগুলিকে লোড করে৷ আমাজন রেডশিফ্ট. এরপরে, একটি ফিচার প্রসেসিং কাজ অ্যামাজন রেডশিফ্টে সংরক্ষিত দৈনিক বৈশিষ্ট্যগুলি প্রস্তুত করে এবং টাইম সিরিজ ডেটা আনলোড করে আমাজন সিম্পল স্টোরেজ সার্ভিস (Amazon S3)। একটি দ্বিতীয় এয়ারফ্লো কাজ পূর্বাভাস পাইপলাইনের মাধ্যমে ট্রিগার করার জন্য দায়ী অ্যামাজন ইভেন্টব্রিজ. পাইপলাইনে Amazon Lambda ফাংশন রয়েছে, যা Amazon S3-এ সঞ্চিত প্যারামিটারের উপর ভিত্তি করে ভবিষ্যদ্বাণী এবং পূর্বাভাস তৈরি করে। পূর্বাভাস Amazon S3 থেকে ডেটা পড়ে, মডেলের পারফরম্যান্স অপ্টিমাইজ করার জন্য হাইপারপ্যারামিটার অপ্টিমাইজেশান (HPO) সহ মডেলটিকে প্রশিক্ষণ দেয় এবং পণ্য বিক্রয়ের জন্য ভবিষ্যতের পূর্বাভাস তৈরি করে। তারপর ধাপ ফাংশন "WaitInProgress" পাইপলাইন প্রতিটি দেশের জন্য ট্রিগার করা হয়, যা প্রতিটি দেশের জন্য একটি পাইপলাইনের সমান্তরাল সম্পাদন করতে সক্ষম করে।
অ্যালগরিদম নির্বাচন
অ্যামাজন পূর্বাভাসে ছয়টি অন্তর্নির্মিত অ্যালগরিদম রয়েছে (আরিমা, ETS, এনপিটিএস, নবী, DeepAR+, সিএনএন-কিউআর), যা দুটি গ্রুপে বিভক্ত: পরিসংখ্যানগত এবং গভীর/নিউরাল নেটওয়ার্ক। এই অ্যালগরিদমগুলির মধ্যে, ডিপ/নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি ই-কমার্স পূর্বাভাস সমস্যার জন্য আরও উপযুক্ত কারণ তারা আইটেম মেটাডেটা বৈশিষ্ট্যগুলি গ্রহণ করে, প্রচারাভিযান এবং বিপণন কার্যকলাপের জন্য অগ্রণী বৈশিষ্ট্যগুলি এবং - সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণভাবে - সম্পর্কিত সময় সিরিজ বৈশিষ্ট্যগুলি গ্রহণ করে৷ ডিপ/নিউরাল নেটওয়ার্ক অ্যালগরিদমগুলি স্পার্স ডেটা সেট এবং কোল্ড-স্টার্ট (নতুন আইটেম পরিচিতি) পরিস্থিতিতেও খুব ভাল কাজ করে।
সামগ্রিকভাবে, আমাদের পরীক্ষায়, আমরা লক্ষ্য করেছি যে গভীর/নিউরাল নেটওয়ার্ক মডেলগুলি পরিসংখ্যানগত মডেলগুলির তুলনায় উল্লেখযোগ্যভাবে ভাল পারফর্ম করেছে। তাই আমরা ডিপএআর+ এবং সিএনএন-কিউআর-এ আমাদের গভীর-ডাইভ পরীক্ষাকে কেন্দ্রীভূত করেছি
অ্যামাজন পূর্বাভাসের সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ সুবিধাগুলির মধ্যে একটি হল মাপযোগ্যতা এবং অনেক পণ্য এবং দেশের সমন্বয়ের জন্য সঠিক ফলাফল। আমাদের পরীক্ষায় DeepAR+ এবং CNN-QR অ্যালগরিদম উভয়ই প্রবণতা এবং মৌসুমীতা ক্যাপচারে সাফল্য এনেছে, যার ফলে আমাদের এমন পণ্যগুলিতে দক্ষ ফলাফল পেতে সাহায্য করে যার চাহিদা ঘন ঘন পরিবর্তিত হয়।
ডিপ অটোরিগ্রেসিভ প্লাস (DeepAR+) হল একটি তত্ত্বাবধানে থাকা ইউনিভেরিয়েট ফোরকাস্টিং অ্যালগরিদম যা দ্বারা তৈরি করা পৌনঃপুনিক নিউরাল নেটওয়ার্ক (RNN) এর উপর ভিত্তি করে আমাজন গবেষণা. এর প্রধান সুবিধা হল যে এটি সহজেই মাপযোগ্য, প্রাসঙ্গিক সহ-ভেরিয়েটগুলিকে ডেটাতে অন্তর্ভুক্ত করতে সক্ষম (যেমন সম্পর্কিত ডেটা এবং মেটাডেটা), এবং কোল্ড-স্টার্ট আইটেমগুলির পূর্বাভাস দিতে সক্ষম। প্রতিটি টাইম সিরিজের জন্য আলাদা মডেল ফিট করার পরিবর্তে, এটি রিস্কেলিং এবং বেগ-ভিত্তিক স্যাম্পলিংয়ের মাধ্যমে ব্যাপকভাবে-পরিবর্তিত স্কেলগুলি পরিচালনা করার জন্য সম্পর্কিত সময় সিরিজ থেকে একটি বিশ্বব্যাপী মডেল তৈরি করে। RNN আর্কিটেকচার সম্ভাব্য পূর্বাভাস তৈরি করার দ্বিপদী সম্ভাবনাকে অন্তর্ভুক্ত করে এবং এর লেখকদের দ্বারা প্রথাগত একক-আইটেম পূর্বাভাস পদ্ধতিগুলিকে (যেমন নবী) ছাড়িয়ে যাওয়ার পরামর্শ দেওয়া হয়। DeepAR: অটোরিগ্রেসিভ রিকারেন্ট নেটওয়ার্কের সাথে সম্ভাব্য পূর্বাভাস.
আমরা শেষ পর্যন্ত নির্বাচন আমাজন সিএনএন-কিউআর (কনভোলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক - কোয়ান্টাইল রিগ্রেশন) ব্যাকটেস্ট প্রক্রিয়ায় উচ্চ কার্যকারিতার কারণে আমাদের পূর্বাভাসের জন্য অ্যালগরিদম। CNN-QR হল একটি মালিকানাধীন এমএল অ্যালগরিদম যা অ্যামাজন দ্বারা তৈরি করা হয়েছে স্কেলার (এক-মাত্রিক) টাইম সিরিজের কার্যকারণ কনভোল্যুশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক (সিএনএন) ব্যবহার করে পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য।
পূর্বে উল্লিখিত হিসাবে, CNN-QR পূর্বাভাস দেওয়া আইটেমগুলি সম্পর্কে সম্পর্কিত সময় সিরিজ এবং মেটাডেটা নিয়োগ করতে পারে। মেটাডেটা অবশ্যই টার্গেট টাইম সিরিজের সমস্ত অনন্য আইটেমের জন্য একটি এন্ট্রি অন্তর্ভুক্ত করতে হবে, যা আমাদের ক্ষেত্রে সেই পণ্যগুলির চাহিদা যার আমরা পূর্বাভাস করছি৷ নির্ভুলতা উন্নত করতে, আমরা বিভাগ এবং উপশ্রেণি মেটাডেটা ব্যবহার করেছি, যা মডেলটিকে পরিপূরক এবং বিকল্প সহ নির্দিষ্ট পণ্যের মধ্যে সম্পর্ক বুঝতে সাহায্য করেছে। উদাহরণস্বরূপ, পানীয়গুলির জন্য, আমরা স্ন্যাকসের জন্য একটি অতিরিক্ত পতাকা প্রদান করি যেহেতু দুটি বিভাগ একে অপরের পরিপূরক।
CNN-QR-এর একটি উল্লেখযোগ্য সুবিধা হল ভবিষ্যৎ সম্পর্কিত সময় সিরিজ ছাড়াই পূর্বাভাস দেওয়ার ক্ষমতা, যা গুরুত্বপূর্ণ যখন আপনি পূর্বাভাস উইন্ডোর জন্য সম্পর্কিত বৈশিষ্ট্যগুলি প্রদান করতে পারবেন না। এই ক্ষমতা, এর পূর্বাভাস নির্ভুলতার সাথে, এর মানে হল যে CNN-QR আমাদের ডেটা এবং ব্যবহারের ক্ষেত্রে সেরা ফলাফল তৈরি করেছে।
পূর্বাভাস আউটপুট
সিস্টেমের মাধ্যমে তৈরি করা পূর্বাভাসগুলি দেশের ভিত্তিতে প্রাপ্ত হওয়ার পরে S3 বালতিগুলিকে আলাদা করে লেখা হয়। তারপরে, SKU এবং দৈনিক চাকরি সহ দেশের উপর ভিত্তি করে Amazon Redshift-এ পূর্বাভাস লেখা হয়। তারপরে আমরা আমাদের পূর্বাভাসের উপর ভিত্তি করে দৈনিক পণ্যের স্টক পরিকল্পনা করি।
চলমান ভিত্তিতে, আমরা পণ্য-ভিত্তিক ডেটা সহ গড় পরম শতাংশ ত্রুটি (MAPE) অনুপাত গণনা করি এবং মডেল এবং বৈশিষ্ট্য গ্রহণ প্রক্রিয়াগুলিকে অপ্টিমাইজ করি।
উপসংহার
এই পোস্টে, আমরা Amazon Forecast এবং AWS স্টেপ ফাংশন ব্যবহার করে তৈরি একটি স্বয়ংক্রিয় চাহিদা পূর্বাভাস পাইপলাইনের মধ্য দিয়ে হেঁটেছি।
Amazon পূর্বাভাসের সাথে আমরা আমাদের দেশ-নির্দিষ্ট MAPE 10 শতাংশ উন্নত করেছি। এটি একটি চার শতাংশ রাজস্ব বৃদ্ধি চালিত করেছে, এবং আমাদের বর্জ্য খরচ 50 শতাংশ হ্রাস করেছে৷ এছাড়াও, স্কেলেবিলিটির পরিপ্রেক্ষিতে আমরা দৈনিক পূর্বাভাসে আমাদের প্রশিক্ষণের সময়ে 80 শতাংশ উন্নতি অর্জন করেছি। আমরা যে সমস্ত দেশে পরিষেবা দিই সেখানে আমরা দৈনিক 10,000 SKU-এর পূর্বাভাস দিতে সক্ষম।
পূর্বাভাসের সাথে কীভাবে আপনার নিজস্ব পাইপলাইন তৈরি করা শুরু করবেন সে সম্পর্কে আরও তথ্যের জন্য, দেখুন আমাজন পূর্বাভাস সম্পদ। আপনিও দেখতে পারেন এডাব্লুএস স্টেপ ফাংশন কিভাবে স্বয়ংক্রিয় প্রক্রিয়া এবং অর্কেস্ট্রেট এবং এমএল পাইপলাইন তৈরি করতে হয় সে সম্পর্কে আরও তথ্য পেতে। শুভ পূর্বাভাস, এবং আজই আপনার ব্যবসার উন্নতি শুরু করুন!
লেখক সম্পর্কে
নাফি আহমেত তুরগুত ইলেকট্রিক্যাল অ্যান্ড ইলেকট্রনিক্স ইঞ্জিনিয়ারিংয়ে স্নাতকোত্তর ডিগ্রি শেষ করেন এবং স্নাতক গবেষণা বিজ্ঞানী হিসেবে কাজ করেন। তার ফোকাস ছিল নার্ভাস নেটওয়ার্ক অসঙ্গতিগুলি অনুকরণ করার জন্য মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম তৈরি করা। তিনি 2019 সালে Getir-এ যোগদান করেন এবং বর্তমানে একজন সিনিয়র ডেটা সায়েন্স অ্যান্ড অ্যানালিটিক্স ম্যানেজার হিসেবে কাজ করেন। Getir-এর জন্য এন্ড-টু-এন্ড মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম এবং ডেটা-চালিত সমাধান ডিজাইন, বাস্তবায়ন এবং রক্ষণাবেক্ষণের জন্য তার দল দায়ী।
মুতলু পোলাটকান ক্লাউড-নেটিভ ডেটা প্ল্যাটফর্ম ডিজাইন এবং নির্মাণে বিশেষজ্ঞ, গেটের একজন স্টাফ ডেটা ইঞ্জিনিয়ার। তিনি ক্লাউড পরিষেবাগুলির সাথে ওপেন সোর্স প্রকল্পগুলিকে একত্রিত করতে পছন্দ করেন।
পিনার বাকি বোগাজিসি বিশ্ববিদ্যালয়ের কম্পিউটার ইঞ্জিনিয়ারিং বিভাগ থেকে তার স্নাতকোত্তর ডিগ্রি অর্জন করেছেন। তিনি আর্সেলিকের একজন ডেটা বিজ্ঞানী হিসাবে কাজ করেছেন, অতিরিক্ত অংশের সুপারিশ মডেল এবং বক্তৃতা ডেটা থেকে বয়স, লিঙ্গ, আবেগ বিশ্লেষণের উপর ফোকাস করেছেন। তারপরে তিনি 2022 সালে একজন সিনিয়র ডেটা সায়েন্টিস্ট হিসাবে পূর্বাভাস এবং অনুসন্ধান ইঞ্জিন প্রকল্পগুলিতে কাজ করে গেতিরে যোগদান করেন।
মেহমেত ইকবাল ওজমেন অর্থনীতিতে স্নাতকোত্তর ডিগ্রি অর্জন করেন এবং স্নাতক গবেষণা সহকারী হিসেবে কাজ করেন। তার গবেষণার ক্ষেত্র ছিল মূলত অর্থনৈতিক সময় সিরিজের মডেল, মার্কভ সিমুলেশন এবং মন্দার পূর্বাভাস। এরপর তিনি 2019 সালে Getir-এ যোগ দেন এবং বর্তমানে ডেটা সায়েন্স অ্যান্ড অ্যানালিটিক্স ম্যানেজার হিসেবে কাজ করেন। অপারেশন এবং সাপ্লাই চেইন ব্যবসার দ্বারা অভিজ্ঞ জটিল সমস্যা সমাধানের জন্য তার দল অপ্টিমাইজেশন এবং পূর্বাভাস অ্যালগরিদমগুলির জন্য দায়ী।
হাসান বুরাক ইয়েল বোগাজিসি বিশ্ববিদ্যালয়ে বৈদ্যুতিক ও ইলেকট্রনিক্স ইঞ্জিনিয়ারিংয়ে স্নাতক ডিগ্রি অর্জন করেছেন। তিনি টার্কসেলে কাজ করেছেন, প্রধানত সময় সিরিজের পূর্বাভাস, ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন এবং নেটওয়ার্ক অটোমেশনের উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করেছেন। তিনি 2021 সালে Getir-এ যোগদান করেন এবং বর্তমানে সার্চ ও রিকমেন্ডেশন ইঞ্জিন এবং কাস্টমার বিহেভিয়ার মডেলের দায়িত্ব নিয়ে লিড ডেটা সায়েন্টিস্ট হিসেবে কাজ করেন।
হামজা আকিলদিজ বোগাজিসি বিশ্ববিদ্যালয়ে গণিত এবং কম্পিউটার প্রকৌশলে স্নাতক ডিগ্রি অর্জন করেন। তিনি তাদের গাণিতিক পটভূমির সাথে মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম অপ্টিমাইজ করার উপর ফোকাস করেন। তিনি 2021 সালে Getir-এ যোগদান করেন এবং ডেটা সায়েন্টিস্ট হিসেবে কাজ করছেন। তিনি ব্যক্তিগতকরণ এবং সাপ্লাই চেইন সম্পর্কিত প্রকল্পগুলিতে কাজ করেছেন।
Esra Kayabalı তিনি AWS-এর একজন সিনিয়র সলিউশন আর্কিটেক্ট, ডেটা গুদামজাতকরণ, ডেটা লেক, বিগ ডেটা অ্যানালিটিক্স, ব্যাচ এবং রিয়েল-টাইম ডেটা স্ট্রিমিং এবং ডেটা ইন্টিগ্রেশন সহ বিশ্লেষণ ডোমেনে বিশেষজ্ঞ। তার 12 বছরের সফ্টওয়্যার বিকাশ এবং স্থাপত্যের অভিজ্ঞতা রয়েছে। তিনি ক্লাউড প্রযুক্তি শেখার এবং শেখানোর বিষয়ে উত্সাহী।
- এসইও চালিত বিষয়বস্তু এবং পিআর বিতরণ। আজই পরিবর্ধিত পান।
- প্লেটোএআইস্ট্রিম। Web3 ডেটা ইন্টেলিজেন্স। জ্ঞান প্রসারিত. এখানে প্রবেশ করুন.
- অ্যাড্রিয়েন অ্যাশলির সাথে ভবিষ্যত মিন্টিং। এখানে প্রবেশ করুন.
- PREIPO® এর সাথে PRE-IPO কোম্পানিতে শেয়ার কিনুন এবং বিক্রি করুন। এখানে প্রবেশ করুন.
- উত্স: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/demand-forecasting-at-getir-built-with-amazon-forecast/
- : আছে
- : হয়
- :কোথায়
- 000
- 10
- 100
- 12
- 2015
- 2019
- 2021
- 2022
- 50
- 7
- a
- ক্ষমতা
- সক্ষম
- সম্পর্কে
- পরম
- সমর্থন দিন
- সঠিকতা
- সঠিক
- অর্জন করা
- অর্জন
- দিয়ে
- ক্রিয়াকলাপ
- যোগ
- অতিরিক্ত
- সুবিধা
- সুবিধাদি
- পর
- বয়স
- অ্যালগরিদম
- আলগোরিদিম
- সব
- অনুমতি
- অনুমতি
- বরাবর
- এছাড়াও
- মর্দানী স্ত্রীলোক
- আমাজন পূর্বাভাস
- আমাজন রেডশিফ্ট
- অ্যামাজন ওয়েব সার্ভিসেস
- মধ্যে
- an
- বিশ্লেষণ
- বৈশ্লেষিক ন্যায়
- এবং
- এবং অবকাঠামো
- আবেদন
- অ্যাপ্লিকেশন
- স্থাপত্য
- রয়েছি
- এলাকায়
- এলাকার
- AS
- সহায়ক
- At
- লেখক
- অটোমেটেড
- স্বয়ংক্রিয়
- স্বয়ংক্রিয়ভাবে
- স্বয়ংক্রিয়তা
- ডেস্কটপ AWS
- এডাব্লুএস স্টেপ ফাংশন
- পটভূমি
- Backtest
- ভিত্তি
- ভিত্তি
- হয়েছে
- হচ্ছে
- সুবিধা
- সর্বোত্তম
- উত্তম
- মধ্যে
- বিশাল
- বড় ডেটা
- বৃহত্তম
- উভয়
- তরবার
- আনীত
- নির্মাণ করা
- ভবন
- নির্মিত
- বিল্ট-ইন
- ব্যবসায়
- ব্যবসা
- by
- গণনা করা
- ক্যাম্পেইন
- CAN
- ক্যাপচার
- বহন
- কেস
- বিভাগ
- বিভাগ
- কিছু
- চেন
- চ্যালেঞ্জ
- পরিবর্তন
- পরিবর্তন
- পরিষ্কার
- মেঘ
- মেঘ পরিষেবা
- সমন্বয়
- মিশ্রন
- কোম্পানি
- পরিপূরক
- সম্পন্ন হয়েছে
- জটিল
- উপাদান
- কম্পিউটার
- কম্পিউটার প্রকৌশল
- পিণ্ডীভূত
- অবদান রেখেছে
- তুল্য
- মূল্য
- খরচ
- দেশ
- দেশ
- দেশ-নির্দিষ্ট
- সৃষ্টি
- নির্মিত
- সৃষ্টি
- সৃষ্টি
- এখন
- ক্রেতা
- গ্রাহক আচরণ
- দৈনিক
- উপাত্ত
- ডেটা বিশ্লেষণ
- তথ্য বিজ্ঞান
- তথ্য বিজ্ঞানী
- তথ্য সেট
- ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন
- তথ্য চালিত
- ডেটাসেট
- দিন
- সিদ্ধান্ত
- সংজ্ঞায়িত
- ডিগ্রী
- প্রদান করা
- বিলি
- চাহিদা
- চাহিদার পূর্বাভাস
- বিভাগ
- মোতায়েন
- বর্ণনা করা
- ফন্দিবাজ
- বিকাশ
- উন্নত
- উন্নয়ন
- বণ্টিত
- ডোমেইন
- চালিত
- কারণে
- ই-কমার্স
- প্রতি
- সহজ
- সহজে
- অর্থনৈতিক
- অর্থনীতি
- দক্ষ
- ইলেক্ট্রনিক্স
- সম্ভব
- সক্রিয়
- সর্বশেষ সীমা
- ইঞ্জিন
- প্রকৌশলী
- প্রকৌশল
- প্রবেশ
- ভুল
- ত্রুটি
- উদাহরণ
- executes
- ফাঁসি
- প্রত্যাশিত
- অভিজ্ঞতা
- অভিজ্ঞ
- মুখ
- বৈশিষ্ট্য
- বৈশিষ্ট্য
- অর্থ
- প্রথম
- মানানসই
- কেন্দ্রবিন্দু
- দৃষ্টি নিবদ্ধ করা
- গুরুত্ত্ব
- মনোযোগ
- অনুসরণ
- জন্য
- পূর্বাভাস
- পূর্বাভাস
- দূরদর্শী
- উদিত
- চার
- ফ্রান্স
- ঘনঘন
- থেকে
- সম্পূর্ণরূপে
- ক্রিয়া
- ক্রিয়াকলাপ
- ভবিষ্যৎ
- লিঙ্গ
- জার্মানি
- পাওয়া
- বিশ্বব্যাপী
- গোল
- স্নাতক
- গ্রুপের
- অতিথি
- অতিথি পোস্ট
- হাতল
- খুশি
- জমিদারি
- he
- প্রচন্ডভাবে
- সাহায্য
- সাহায্য
- তার
- উচ্চ
- অত্যন্ত
- তার
- অধিষ্ঠিত
- কিভাবে
- কিভাবে
- এইচটিএমএল
- HTTPS দ্বারা
- হাইপারপ্যারামিটার অপ্টিমাইজেশান
- বাস্তবায়ন
- গুরুত্বপূর্ণ
- উন্নত করা
- উন্নত
- উন্নতি
- উন্নতি
- in
- অন্তর্ভুক্ত করা
- অন্তর্ভুক্ত
- সুদ্ধ
- নিগমবদ্ধ
- একত্রিত
- বৃদ্ধি
- স্বতন্ত্র
- তথ্য
- পরিকাঠামো
- অর্ন্তদৃষ্টি
- পরিবর্তে
- ইন্টিগ্রেশন
- অভ্যন্তরীণ
- মধ্যে
- ভূমিকা
- জায়
- IT
- ইতালি
- আইটেম
- এর
- কাজ
- জবস
- যোগদান
- JPG
- নেতৃত্ব
- শিক্ষা
- বরফ
- উচ্চতা
- মত
- লোড
- ভালবাসে
- মেশিন
- মেশিন লার্নিং
- প্রধান
- প্রধানত
- নিয়ন্ত্রণের
- তৈরি করে
- মেকিং
- পরিচালিত
- পরিচালক
- অনেক
- Marketing
- মাস্টার্স
- গাণিতিক
- অংক
- গড়
- অভিপ্রেত
- সম্মেলন
- উল্লিখিত
- মেটাডাটা
- পদ্ধতি
- microservices
- ML
- মডেল
- মডেল
- মাসের
- অধিক
- সেতু
- অনেক
- অবশ্যই
- প্রয়োজনীয়
- নেদারল্যান্ডস
- নেটওয়ার্ক
- নেটওয়ার্ক
- স্নায়বিক নেটওয়ার্ক
- নিউরাল নেটওয়ার্ক
- নতুন
- পরবর্তী
- প্রাপ্ত
- of
- on
- ONE
- নিরন্তর
- ওপেন সোর্স
- পরিচালনা করা
- পরিচালনা
- অপারেশন
- অপ্টিমাইজেশান
- অপ্টিমিজ
- সর্বোচ্চকরন
- or
- অর্কেস্ট্রেটেড
- ক্রম
- অন্যান্য
- আমাদের
- বাইরে
- রূপরেখা
- ছাড়িয়া যাত্তয়া
- শেষ
- নিজের
- সমান্তরাল
- পরামিতি
- কামুক
- সম্প্রদায়
- শতাংশ
- শতকরা হার
- সম্পাদন করা
- কর্মক্ষমতা
- ব্যক্তিগতকরণ
- ছবি
- অগ্রগামী
- পাইপলাইন
- পরিকল্পনা
- প্ল্যাটফর্ম
- Plato
- প্লেটো ডেটা ইন্টেলিজেন্স
- প্লেটোডাটা
- যোগ
- পর্তুগাল
- পোস্ট
- ভবিষ্যদ্বাণী করা
- পূর্বাভাস
- ভবিষ্যতবাণী
- প্রস্তুত করে
- প্রস্তুতি
- পূর্বে
- সমস্যা
- প্রক্রিয়া
- প্রসেস
- প্রক্রিয়াজাতকরণ
- উৎপাদন করা
- প্রযোজনা
- পণ্য
- উত্পাদনের
- পণ্য
- প্রকল্প
- প্রকল্প
- প্রস্তাব
- মালিকানা
- প্রদান
- দ্রুত
- পরিসর
- প্রকৃত সময়
- রিয়েল-টাইম ডেটা
- গৃহীত
- মন্দা
- সুপারিশ
- হ্রাস করা
- বর্জ্য কমাতে
- সংশ্লিষ্ট
- সম্পর্ক
- প্রাসঙ্গিক
- বিশ্বাসযোগ্য
- গবেষণা
- দায়িত্ব
- দায়ী
- ফলাফল
- রাজস্ব
- বিপ্লব হয়েছে
- দৌড়
- বিক্রয়
- একই
- স্কেলেবিলিটি
- মাপযোগ্য
- স্কেল
- দাঁড়িপাল্লা
- পরিস্থিতিতে
- তফসিল
- বিজ্ঞান
- বিজ্ঞানী
- সার্চ
- খোঁজ যন্ত্র
- দ্বিতীয়
- দেখ
- নির্বাচিত
- জ্যেষ্ঠ
- আলাদা
- ক্রম
- পরিবেশন করা
- সেবা
- সেবা
- সেট
- সে
- শো
- গুরুত্বপূর্ণ
- উল্লেখযোগ্যভাবে
- সহজ
- থেকে
- ছয়
- খাবার
- So
- সফটওয়্যার
- সফটওয়্যার উন্নয়ন
- সমাধান
- সলিউশন
- সমাধান
- স্পেন
- বিশেষজ্ঞ
- বক্তৃতা
- দণ্ড
- শুরু
- শুরু
- শুরু
- যুক্তরাষ্ট্র
- পরিসংখ্যানসংক্রান্ত
- ধাপ
- স্টক
- স্টোরেজ
- সঞ্চিত
- কৌশল
- স্ট্রিমিং
- সাফল্য
- এমন
- উপযুক্ত
- সরবরাহ
- সরবরাহ শৃঙ্খল
- সমর্থক
- পদ্ধতি
- লক্ষ্য
- শিক্ষাদান
- টীম
- প্রযুক্তি
- টেক সংস্থা
- প্রযুক্তি
- শর্তাবলী
- পরীক্ষামূলক
- চেয়ে
- যে
- সার্জারির
- নেদারল্যান্ড
- যুক্তরাজ্য
- তাদের
- তাহাদিগকে
- তারপর
- সেখানে।
- অতএব
- এইগুলো
- তারা
- এই
- সেগুলো
- দ্বারা
- সময়
- সময় সিরিজ
- বার
- থেকে
- আজ
- একসঙ্গে
- ঐতিহ্যগত
- প্রশিক্ষণ
- ট্রেন
- প্রবণতা
- আলোড়ন সৃষ্টি
- ট্রিগারিং
- তুরস্ক
- দুই
- Uk
- পরিণামে
- অধীনে
- বোঝা
- অনন্য
- অবিভক্ত
- মার্কিন যুক্তরাষ্ট
- বিশ্ববিদ্যালয়
- us
- ব্যবহার
- ব্যবহার ক্ষেত্রে
- ব্যবহৃত
- ব্যবহার
- উল্লম্ব
- খুব
- মাধ্যমে
- দেখুন
- কল্পনা
- পদচারণা
- ছিল
- অপব্যয়
- we
- ওয়েব
- ওয়েব সার্ভিস
- সপ্তাহান্তিক কাল
- আমরা একটি
- কখন
- যে
- যাহার
- ব্যাপক
- প্রশস্ত পরিসর
- সঙ্গে
- ছাড়া
- কাজ করছে
- কর্মপ্রবাহ
- কাজ
- কাজ
- লিখিত
- বছর
- আপনি
- আপনার
- zephyrnet