একটি মৌলিক স্তরে, মেশিন লার্নিং (ML) প্রযুক্তি ভবিষ্যদ্বাণী করতে ডেটা থেকে শেখে। ব্যবসাগুলি তাদের গ্রাহকদের অভিজ্ঞতা উন্নত করতে ML-চালিত ব্যক্তিগতকরণ পরিষেবার সাথে তাদের ডেটা ব্যবহার করে। এই পদ্ধতির মাধ্যমে ব্যবসাগুলিকে কর্মযোগ্য অন্তর্দৃষ্টি অর্জন করতে এবং তাদের আয় এবং ব্র্যান্ডের আনুগত্য বৃদ্ধিতে সহায়তা করার জন্য ডেটা ব্যবহার করার অনুমতি দেয়৷
আমাজন ব্যক্তিগতকৃত ML এর সাথে আপনার ডিজিটাল রূপান্তরকে ত্বরান্বিত করে, বিদ্যমান ওয়েবসাইট, অ্যাপ্লিকেশন, ইমেল মার্কেটিং সিস্টেম এবং আরও অনেক কিছুতে ব্যক্তিগতকৃত সুপারিশগুলিকে একীভূত করা সহজ করে তোলে। Amazon Personalize ডেভেলপারদের ML দক্ষতার প্রয়োজন ছাড়াই দ্রুত একটি কাস্টমাইজড ব্যক্তিগতকরণ ইঞ্জিন বাস্তবায়ন করতে সক্ষম করে। Amazon Personalize প্রয়োজনীয় পরিকাঠামোর ব্যবস্থা করে এবং সম্পূর্ণ মেশিন লার্নিং (ML) পাইপলাইন পরিচালনা করে, যার মধ্যে ডেটা প্রক্রিয়াকরণ, বৈশিষ্ট্য সনাক্ত করা, সবচেয়ে উপযুক্ত অ্যালগরিদম ব্যবহার করা এবং মডেলগুলিকে প্রশিক্ষণ, অপ্টিমাইজ করা এবং হোস্ট করা। আপনি একটি API এর মাধ্যমে ফলাফল পান এবং আপনি যা ব্যবহার করেন শুধুমাত্র তার জন্য অর্থ প্রদান করেন, কোন ন্যূনতম ফি বা অগ্রিম প্রতিশ্রুতি ছাড়াই।
পোস্টটি Amazon Personalize এর সাথে রিয়েল-টাইম ব্যক্তিগতকৃত সুপারিশের কাছাকাছি আর্কিটেক্টিং Amazon Personalize এবং ব্যবহার করে রিয়েল-টাইম ব্যক্তিগতকৃত সুপারিশের কাছাকাছি কীভাবে স্থপতি করা যায় তা দেখায় AWS উদ্দেশ্য-নির্মিত ডেটা পরিষেবা. এই পোস্টে, আমরা আপনাকে Amazon Personalize ব্যবহার করে একটি রিয়েল-টাইম ব্যক্তিগতকৃত সুপারিশ সিস্টেমের একটি রেফারেন্স বাস্তবায়নের মাধ্যমে নিয়ে যাই।
সমাধান ওভারভিউ
বাস্তব-সময় ব্যক্তিগতকৃত সুপারিশ সমাধান ব্যবহার করে প্রয়োগ করা হয় আমাজন ব্যক্তিগতকৃত, অ্যামাজন সিম্পল স্টোরেজ সার্ভিস (অ্যামাজন এস 3), অ্যামাজন কিনসিস ডেটা স্ট্রিম, এডাব্লুএস ল্যাম্বদা, এবং অ্যামাজন এপিআই গেটওয়ে.
আর্কিটেকচারটি নিম্নরূপ প্রয়োগ করা হয়:
- ডেটা প্রস্তুতি - দ্বারা শুরু একটি ডেটাসেট গ্রুপ তৈরি করা, স্কিমা, এবং ডেটাসেট আপনার আইটেম, মিথস্ক্রিয়া, এবং ব্যবহারকারীর ডেটা প্রতিনিধিত্ব করে।
- মডেল প্রশিক্ষণ - আপনার ডেটা আমদানি করার পরে, আপনার ব্যবহারের ক্ষেত্রে মেলে এমন রেসিপি নির্বাচন করুন এবং তারপরে একটি সমাধান তৈরি করুন দ্বারা একটি মডেল প্রশিক্ষণ একটি সমাধান সংস্করণ তৈরি করা। আপনার সমাধান সংস্করণ প্রস্তুত হলে, আপনি আপনার সমাধান সংস্করণের জন্য একটি প্রচারাভিযান তৈরি করতে পারেন৷
- কাছাকাছি রিয়েল-টাইম সুপারিশ পান - যখন আপনার একটি প্রচারাভিযান থাকে, আপনি আপনার অ্যাপ্লিকেশনে প্রচারাভিযানে কলগুলিকে একীভূত করতে পারেন৷ এই যেখানে কল সুপারিশ পান or ব্যক্তিগতকৃত র্যাঙ্কিং পান আমাজন ব্যক্তিগতকৃত থেকে রিয়েল-টাইম সুপারিশের কাছাকাছি অনুরোধ করার জন্য APIগুলি তৈরি করা হয়।
আরও তথ্যের জন্য, দেখুন Amazon Personalize এর সাথে রিয়েল-টাইম ব্যক্তিগতকৃত সুপারিশের কাছাকাছি আর্কিটেক্টিং.
নিম্নলিখিত চিত্রটি সমাধানের স্থাপত্যকে চিত্রিত করে।
বাস্তবায়ন
সময়ের সাথে মুভি ডাটাবেসের সাথে তাদের মিথস্ক্রিয়াগুলির উপর ভিত্তি করে একজন শেষ ব্যবহারকারীকে রিয়েল-টাইম মুভি সুপারিশ করার বিষয়ে একটি ব্যবহারের ক্ষেত্রে আমরা এই বাস্তবায়নটি প্রদর্শন করি।
সমাধানটি নিম্নলিখিত পদক্ষেপগুলি ব্যবহার করে প্রয়োগ করা হয়:
- পূর্বশর্ত (ডেটা প্রস্তুতি)
- আপনার উন্নয়ন পরিবেশ সেট আপ করুন
- সমাধান স্থাপন করুন
- একটি সমাধান সংস্করণ তৈরি করুন
- একটি প্রচার তৈরি করুন
- একটি ইভেন্ট ট্র্যাকার তৈরি করুন
- সুপারিশ পান
- রিয়েল-টাইম মিথস্ক্রিয়া গ্রহণ করুন
- রিয়েল-টাইম সুপারিশ যাচাই করুন
- পরিষ্কার কর
পূর্বশর্ত
আপনি শুরু করার আগে, নিশ্চিত করুন যে আপনার নিম্নলিখিত পূর্বশর্ত রয়েছে:
- আপনার প্রশিক্ষণ তথ্য প্রস্তুত করুন - ব্যবহার করে একটি S3 বালতিতে ডেটা প্রস্তুত এবং আপলোড করুন নির্দেশাবলী. এই বিশেষ ব্যবহারের ক্ষেত্রে, আপনি ইন্টারঅ্যাকশন ডেটা এবং আইটেম ডেটা আপলোড করবেন। একটি মিথস্ক্রিয়া হল একটি ইভেন্ট যা আপনি রেকর্ড করেন এবং তারপর প্রশিক্ষণ ডেটা হিসাবে আমদানি করেন। Amazon Personalize আপনার ইন্টারঅ্যাকশন ডেটাসেটে আমদানি করা ইন্টারঅ্যাকশন ডেটার উপর ভিত্তি করে সুপারিশ তৈরি করে। আপনি একাধিক ইভেন্টের ধরন রেকর্ড করতে পারেন, যেমন ক্লিক, দেখুন বা লাইক। যদিও Amazon Personalize দ্বারা তৈরি মডেলটি একজন ব্যবহারকারীর অতীতের মিথস্ক্রিয়াগুলির উপর ভিত্তি করে পরামর্শ দিতে পারে, এই পরামর্শগুলির গুণমান উন্নত করা যেতে পারে যখন মডেলটি ব্যবহারকারীদের বা আইটেমগুলির মধ্যে অ্যাসোসিয়েশন সম্পর্কে ডেটা রাখে৷ যদি কোনও ব্যবহারকারী আইটেম ডেটাসেটে নাটক হিসাবে শ্রেণীবদ্ধ চলচ্চিত্রগুলির সাথে জড়িত থাকে, তবে Amazon Personalize একই ঘরানার চলচ্চিত্রগুলি (আইটেমগুলি) প্রস্তাব করবে৷
- আপনার উন্নয়ন পরিবেশ সেট আপ করুন - ইনস্টল করুন AWS কমান্ড লাইন ইন্টারফেস (AWS CLI)।
- আপনার Amazon অ্যাকাউন্ট দিয়ে CLI কনফিগার করুন - AWS CLI কনফিগার করুন আপনার AWS অ্যাকাউন্ট তথ্য সহ।
- AWS ক্লাউড ডেভেলপমেন্ট কিট (AWS CDK) ইনস্টল এবং বুটস্ট্র্যাপ করুন
সমাধান স্থাপন করুন
সমাধান স্থাপন করতে, নিম্নলিখিতগুলি করুন:
- ক্লোন আপনার ডেস্কটপে একটি নতুন ফোল্ডারের সংগ্রহস্থল।
- স্থাপন করুন আপনার AWS পরিবেশে স্ট্যাক।
একটি সমাধান সংস্করণ তৈরি করুন
একটি সমাধান বলতে একটি Amazon Personalize রেসিপি, কাস্টমাইজড প্যারামিটার এবং এক বা একাধিক সমাধান সংস্করণ (প্রশিক্ষিত মডেল) এর সমন্বয়কে বোঝায়। আপনি যখন পূর্ববর্তী ধাপে CDK প্রকল্প স্থাপন করেন, তখন আপনার জন্য স্বয়ংক্রিয়ভাবে একটি ব্যবহারকারী-ব্যক্তিগতকরণ রেসিপি সহ একটি সমাধান তৈরি করা হয়। একটি সমাধান সংস্করণ একটি প্রশিক্ষিত মেশিন লার্নিং মডেল বোঝায়। একটা তৈরি কর সমাধান সংস্করণ বাস্তবায়নের জন্য।
একটি প্রচার তৈরি করুন
একটি প্রচারাভিযান একটি সমাধান সংস্করণ (প্রশিক্ষিত মডেল) স্থাপন করে যাতে রিয়েল-টাইম সুপারিশ তৈরির জন্য একটি প্রবিধান লেনদেন ক্ষমতা থাকে। একটা তৈরি কর প্রচারণা বাস্তবায়নের জন্য।
একটি ইভেন্ট ট্র্যাকার তৈরি করুন
Amazon Personalize শুধুমাত্র রিয়েল-টাইম ইভেন্ট ডেটা, শুধুমাত্র ঐতিহাসিক ইভেন্ট ডেটা বা উভয়ের উপর ভিত্তি করে সুপারিশ করতে পারে। আপনার ইন্টারঅ্যাকশন ডেটা তৈরি করতে রিয়েল-টাইম ইভেন্ট রেকর্ড করুন এবং Amazon Personalize-কে আপনার ব্যবহারকারীর সাম্প্রতিক কার্যকলাপ থেকে শেখার অনুমতি দিন। এটি আপনার ডেটা সতেজ রাখে এবং Amazon Personalize সুপারিশগুলির প্রাসঙ্গিকতা উন্নত করে৷ ইভেন্ট রেকর্ড করার আগে আপনাকে অবশ্যই একটি ইভেন্ট ট্র্যাকার তৈরি করতে হবে। একটি ইভেন্ট ট্র্যাকার আপনার ডেটাসেট গ্রুপের ইন্টারঅ্যাকশন ডেটাসেটে নতুন ইভেন্ট ডেটা নির্দেশ করে। তৈরি করুন এবং ইভেন্ট ট্র্যাকার বাস্তবায়নের জন্য।
সুপারিশ পান
এই ব্যবহারের ক্ষেত্রে, ইন্টারঅ্যাকশন ডেটাসেটটি মুভি আইডি দ্বারা গঠিত। ফলস্বরূপ, ব্যবহারকারীর কাছে উপস্থাপিত সুপারিশগুলি তাদের ঐতিহাসিক মিথস্ক্রিয়া থেকে নির্ধারিত তাদের ব্যক্তিগত পছন্দগুলির সাথে সবচেয়ে ঘনিষ্ঠভাবে সারিবদ্ধ সিনেমা আইডিগুলি নিয়ে গঠিত। আপনি ব্যবহার করতে পারেন getRecommendations
এপিআই এর সাথে যুক্ত পাঠিয়ে একজন ব্যবহারকারীর জন্য ব্যক্তিগতকৃত সুপারিশ পুনরুদ্ধার করতে userID
, আপনার ব্যবহারকারীর পাশাপাশি ক্যাম্পেইন ARN-এর জন্য প্রয়োজনীয় সুপারিশের ফলাফলের সংখ্যা। আপনি Amazon Personalize কনসোল মেনুতে প্রচারাভিযান ARN খুঁজে পেতে পারেন।
উদাহরণস্বরূপ, নিম্নলিখিত অনুরোধটি ব্যবহারকারীর জন্য 5টি সুপারিশ পুনরুদ্ধার করবে যার userId
হল 429:
অনুরোধ থেকে প্রতিক্রিয়া হবে:
API কল দ্বারা ফিরে আসা আইটেমগুলি হল সেই সিনেমাগুলি যেগুলি Amazon Personalize ব্যবহারকারীকে তাদের ঐতিহাসিক মিথস্ক্রিয়াগুলির উপর ভিত্তি করে সুপারিশ করে৷
এই প্রসঙ্গে প্রদত্ত স্কোর মানগুলি ফ্লোটিং-পয়েন্ট সংখ্যাগুলিকে উপস্থাপন করে যা শূন্য এবং 1.0 এর মধ্যে থাকে৷ এই মানগুলি বর্তমান প্রচারাভিযান এবং এই ব্যবহারের ক্ষেত্রে সম্পর্কিত রেসিপিগুলির সাথে মিলে যায়৷ আপনার ব্যাপক ডেটাসেটে উপস্থিত সমস্ত আইটেমের জন্য নির্ধারিত সমষ্টিগত স্কোরের ভিত্তিতে সেগুলি নির্ধারণ করা হয়।
রিয়েল-টাইম মিথস্ক্রিয়া গ্রহণ করুন
পূর্ববর্তী উদাহরণে, মুভি ডাটাবেসের সাথে তাদের ঐতিহাসিক মিথস্ক্রিয়াগুলির উপর ভিত্তি করে 429 এর আইডি সহ ব্যবহারকারীদের জন্য সুপারিশগুলি প্রাপ্ত হয়েছিল। রিয়েল-টাইম সুপারিশের জন্য, আইটেমগুলির সাথে ব্যবহারকারীর ইন্টারঅ্যাকশনগুলি অবশ্যই রিয়েল-টাইমে Amazon Personalize-এ প্রবেশ করাতে হবে। এই মিথস্ক্রিয়াগুলি অ্যামাজন ব্যক্তিগতকরণের মাধ্যমে সুপারিশ সিস্টেমে প্রবেশ করানো হয় ইভেন্ট ট্র্যাকার. মিথস্ক্রিয়া প্রকার, এছাড়াও বলা হয় EventType
, ইন্টারঅ্যাকশন ডেটা ডেটাসেটে একই নামের কলাম দ্বারা দেওয়া হয় (EVENT_TYPE
) এই উদাহরণে, ইভেন্টগুলি "ঘড়ি" বা "ক্লিক" টাইপের হতে পারে, তবে আপনার অ্যাপ্লিকেশনের প্রয়োজন অনুসারে আপনার নিজস্ব ধরণের ইভেন্ট থাকতে পারে।
এই উদাহরণে, উন্মুক্ত API যা আইটেমগুলির সাথে ব্যবহারকারীদের ইভেন্টগুলি তৈরি করে তা "ইন্টার্যাকশন" প্যারামিটার পায় যা ইভেন্টের সংখ্যার সাথে মিলে যায় (interactions
একজন ব্যবহারকারীর (UserId
) একটি একক উপাদান সহ (itemId
) এখনই। দ্য trackingId
প্যারামিটারটি অ্যামাজন ব্যক্তিগতকৃত কনসোলে এবং ইভেন্ট ট্র্যাকার অনুরোধ তৈরির প্রতিক্রিয়াতে পাওয়া যেতে পারে।
এই উদাহরণ দেখায় a putEvent
অনুরোধ: বর্তমান টাইমস্ট্যাম্প ব্যবহার করে ব্যবহারকারী আইডি '1'-এর জন্য '185' আইটেম আইডি সহ ক্লিক ধরনের 429টি ইন্টারঅ্যাকশন তৈরি করুন। মনে রাখবেন যে উৎপাদনে, 'sentAt' ব্যবহারকারীর ইন্টারঅ্যাকশনের সময় সেট করা উচিত। নিম্নলিখিত উদাহরণে, আমরা যখন এই পোস্টের জন্য API অনুরোধ লিখেছিলাম তখন আমরা এটিকে যুগের সময় বিন্যাসে নির্দিষ্ট সময়ে সেট করেছি। ঘটনাগুলি একটি API গেটওয়ের মাধ্যমে Amazon Kinesis ডেটা স্ট্রিমগুলিতে পাঠানো হয় যার কারণে আপনাকে স্ট্রিম-নাম এবং PartitionKey প্যারামিটার পাঠাতে হবে।
আপনি নিম্নলিখিত অনুরূপ একটি নিশ্চিতকরণ প্রতিক্রিয়া পাবেন:
রিয়েল-টাইম সুপারিশ যাচাই করুন
যেহেতু ইন্টারঅ্যাকশন ডেটাসেট আপডেট করা হয়েছে, তাই নতুন ইন্টারঅ্যাকশন বিবেচনা করার জন্য সুপারিশগুলি স্বয়ংক্রিয়ভাবে আপডেট করা হবে। রিয়েল-টাইমে আপডেট হওয়া সুপারিশগুলিকে যাচাই করতে, আপনি একই ব্যবহারকারী আইডি 429-এর জন্য আবার getRecommendations API-কে কল করতে পারেন এবং ফলাফলটি আগের থেকে ভিন্ন হওয়া উচিত। নিম্নলিখিত ফলাফলগুলি 594 আইডি সহ একটি নতুন সুপারিশ দেখায় এবং 16, 596, 153 এবং 261 আইডির সুপারিশগুলি তাদের স্কোর পরিবর্তন করেছে৷ এই আইটেমগুলি নতুন মুভি জেনারে নিয়ে এসেছে ('অ্যানিমেশন | চিলড্রেন | ড্রামা | ফ্যান্টাসি | মিউজিক্যাল') শীর্ষ 5 টি সুপারিশ
অনুরোধ:
প্রতিক্রিয়া:
প্রতিক্রিয়া দেখায় যে Amazon Personalize দ্বারা প্রদত্ত সুপারিশটি রিয়েল-টাইমে আপডেট করা হয়েছিল।
পরিষ্কার কর
অপ্রয়োজনীয় চার্জ এড়াতে, ব্যবহার করে সমাধান বাস্তবায়ন পরিষ্কার করুন সম্পদ পরিষ্কার করা.
উপসংহার
এই পোস্টে, আমরা আপনাকে দেখিয়েছি কিভাবে Amazon Personalize ব্যবহার করে একটি রিয়েল-টাইম ব্যক্তিগতকৃত সুপারিশ সিস্টেম বাস্তবায়ন করতে হয়। রিয়েল-টাইম ইন্টারঅ্যাকশন এবং সুপারিশ পেতে Amazon Personalize-এর সাথে মিথস্ক্রিয়াগুলি কার্ল নামক একটি কমান্ড লাইন টুলের মাধ্যমে সম্পাদিত হয়েছিল কিন্তু এই API কলগুলিকে একটি ব্যবসায়িক অ্যাপ্লিকেশনে একত্রিত করা যেতে পারে এবং একই ফলাফল অর্জন করতে পারে।
আপনার ব্যবহারের ক্ষেত্রে একটি নতুন রেসিপি চয়ন করতে, পড়ুন রিয়েল-টাইম ব্যক্তিগতকরণ. Amazon Personalize দ্বারা করা সুপারিশের প্রভাব পরিমাপ করতে, পড়ুন সুপারিশের প্রভাব পরিমাপ.
লেখক সম্পর্কে
ক্রিশ্চিয়ান মার্কেজ একজন সিনিয়র ক্লাউড অ্যাপ্লিকেশন আর্কিটেক্ট। এন্টারপ্রাইজ-স্তরের সফ্টওয়্যার, উচ্চ লোড এবং বিতরণ করা সিস্টেম এবং ক্লাউড নেটিভ অ্যাপ্লিকেশন ডিজাইনিং, নির্মাণ এবং সরবরাহ করার বিশাল অভিজ্ঞতা রয়েছে তার। ব্যাকএন্ড এবং ফ্রন্টএন্ড প্রোগ্রামিং ল্যাঙ্গুয়েজ, সেইসাথে সিস্টেম ডিজাইন এবং DevOps অনুশীলনের বাস্তবায়নে তার অভিজ্ঞতা রয়েছে। তিনি সক্রিয়ভাবে গ্রাহকদের উদ্ভাবনী ক্লাউড সমাধান তৈরি এবং সুরক্ষিত করতে, তাদের ব্যবসায়িক সমস্যার সমাধান করতে এবং তাদের ব্যবসায়িক লক্ষ্য অর্জনে সহায়তা করেন।
আনন্দ কোমান্দুরু AWS-এর একজন সিনিয়র ক্লাউড আর্কিটেক্ট। তিনি 2021 সালে AWS পেশাদার পরিষেবা সংস্থায় যোগদান করেন এবং গ্রাহকদের AWS ক্লাউডে ক্লাউড-নেটিভ অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করতে সহায়তা করেন। তার সফ্টওয়্যার তৈরির 20 বছরেরও বেশি অভিজ্ঞতা রয়েছে এবং তার প্রিয় অ্যামাজন নেতৃত্বের নীতি হল "নেতারা অনেকটাই সঠিক।"
- 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/implement-real-time-personalized-recommendations-using-amazon-personalize/
- : আছে
- : হয়
- :কোথায়
- $ ইউপি
- 1
- 100
- 11
- 150
- 16
- 17
- 20
- 20 বছর
- 200
- 2021
- 24
- 49
- 7
- 8
- a
- সম্পর্কে
- খানি
- অনুযায়ী
- হিসাব
- অর্জনের
- অভিযোগ্য
- সক্রিয়ভাবে
- কার্যকলাপ
- পর
- আবার
- আলগোরিদিম
- শ্রেণীবদ্ধ করা
- সব
- অনুমতি
- অনুমতি
- এছাড়াও
- যদিও
- মর্দানী স্ত্রীলোক
- আমাজন কিনেসিস
- আমাজন ব্যক্তিগতকৃত
- অ্যামাজন ওয়েব সার্ভিসেস
- মধ্যে
- an
- এবং
- API
- API গুলি
- আবেদন
- অ্যাপ্লিকেশন
- অভিগমন
- যথাযথ
- স্থাপত্য
- রয়েছি
- AS
- নির্ধারিত
- সহায়তা
- যুক্ত
- সমিতি
- At
- প্রচেষ্টা
- স্বয়ংক্রিয়ভাবে
- এড়াতে
- ডেস্কটপ AWS
- AWS প্রফেশনাল সার্ভিসেস
- ব্যাক-এন্ড
- ভিত্তি
- মৌলিক
- BE
- হয়েছে
- আগে
- মধ্যে
- বুটস্ট্র্যাপ
- উভয়
- তরবার
- আনীত
- নির্মাণ করা
- ভবন
- ব্যবসায়
- ব্যবসা
- কিন্তু
- by
- কল
- নামক
- কল
- ক্যাম্পেইন
- CAN
- ধারণক্ষমতা
- কেস
- পরিবর্তিত
- চার্জ
- বেছে নিন
- পরিষ্কার
- ক্লিক
- ঘনিষ্ঠভাবে
- মেঘ
- সমষ্টিগত
- স্তম্ভ
- সমাহার
- প্রতিশ্রুতি
- স্থিরীকৃত
- ব্যাপক
- অনুমোদন
- অতএব
- বিবেচনা
- কনসোল
- প্রসঙ্গ
- অনুরূপ
- সৃষ্টি
- নির্মিত
- সৃষ্টি
- বর্তমান
- ক্রেতা
- গ্রাহক অভিজ্ঞতা
- গ্রাহকদের
- কাস্টমাইজড
- উপাত্ত
- ডেটা প্রস্তুতি
- ডেটাবেস
- প্রদান
- প্রদর্শন
- স্থাপন
- স্থাপন
- প্রবাহ
- নকশা
- ফন্দিবাজ
- ডেস্কটপ
- নির্ধারিত
- ডেভেলপারদের
- উন্নয়ন
- বিভিন্ন
- ডিজিটাল
- ডিজিটাল ট্রান্সফরমেসন
- নির্দেশ
- বণ্টিত
- বিতরণ সিস্টেম
- do
- নাটক
- সহজ
- উপাদান
- চড়ান
- ইমেইল
- ই-মেইল মার্কেটিং
- সম্ভব
- শেষ
- জড়িত
- ইঞ্জিন
- উন্নত
- এন্টারপ্রাইজ-স্তর
- সমগ্র
- পরিবেশ
- কাল
- ঘটনা
- ঘটনাবলী
- উদাহরণ
- নিষ্পন্ন
- বিদ্যমান
- অভিজ্ঞতা
- ল্যাপারোস্কোপিক পদ্ধতি
- উদ্ভাসিত
- প্রিয়
- বৈশিষ্ট্য
- ফি
- আবিষ্কার
- অনুসরণ
- অনুসরণ
- জন্য
- বিন্যাস
- পাওয়া
- তাজা
- থেকে
- সামনের অংশ
- প্রবেশপথ
- উত্পাদন করা
- উত্পন্ন
- উৎপাদিত
- রীতি
- পাওয়া
- প্রদত্ত
- গোল
- গ্রুপ
- হত্তয়া
- আছে
- he
- সাহায্য
- সাহায্য
- উচ্চ
- তার
- ঐতিহাসিক
- হোস্টিং
- কিভাবে
- কিভাবে
- এইচটিএমএল
- HTTPS দ্বারা
- ID
- চিহ্নিতকরণের
- আইডি
- if
- প্রকাশ
- প্রভাব
- বাস্তবায়ন
- বাস্তবায়ন
- বাস্তবায়িত
- আমদানি
- আমদানি
- উন্নত
- in
- সুদ্ধ
- তথ্য
- পরিকাঠামো
- উদ্ভাবনী
- অর্ন্তদৃষ্টি
- সম্পূর্ণ
- সংহত
- মিথষ্ক্রিয়া
- পারস্পরিক ক্রিয়ার
- ইন্টারফেস
- মধ্যে
- IT
- আইটেম
- এর
- যোগদান
- JPG
- রাখে
- কাইনেসিস ডেটা স্ট্রীম
- ভাষাসমূহ
- নেতৃত্ব
- শিখতে
- শিক্ষা
- শেখে
- উচ্চতা
- মত
- লাইন
- বোঝা
- অনেক
- আনুগত্য
- মেশিন
- মেশিন লার্নিং
- প্রণীত
- করা
- মেকিং
- পরিচালনা করে
- Marketing
- ম্যাচিং
- মাপ
- মেনু
- বার্তা
- সর্বনিম্ন
- ML
- মডেল
- মডেল
- অধিক
- সেতু
- চলচ্চিত্র
- চলচ্চিত্র
- বহু
- অবশ্যই
- নাম
- স্থানীয়
- কাছাকাছি
- প্রয়োজনীয়
- প্রয়োজন
- চাহিদা
- নতুন
- না।
- এখন
- সংখ্যা
- সংখ্যার
- প্রাপ্ত
- of
- on
- ONE
- কেবল
- সর্বোচ্চকরন
- or
- সংগঠন
- বাইরে
- ফলাফল
- শেষ
- নিজের
- স্থিতিমাপ
- পরামিতি
- বিশেষ
- গত
- বেতন
- ব্যক্তিগত
- ব্যক্তিগতকরণ
- ব্যক্তিগতকৃত
- ব্যক্তিগতকৃত
- পাইপলাইন
- Plato
- প্লেটো ডেটা ইন্টেলিজেন্স
- প্লেটোডাটা
- বিন্দু
- possesses
- পোস্ট
- চর্চা
- ভবিষ্যতবাণী
- পছন্দগুলি
- প্রস্তুতি
- প্রস্তুত করা
- পূর্বশর্ত
- বর্তমান
- উপস্থাপন
- আগে
- প্রাথমিকভাবে
- নীতি
- সমস্যা
- প্রক্রিয়াজাতকরণ
- উত্পাদনের
- পেশাদারী
- প্রোগ্রামিং
- প্রোগ্রামিং ভাষা
- প্রকল্প
- প্রদত্ত
- গুণ
- দ্রুত
- পরিসর
- প্রস্তুত
- প্রকৃত সময়
- গ্রহণ করা
- পায়
- সাম্প্রতিক
- প্রণালী
- সুপারিশ
- সুপারিশ
- বিশেষ পরামর্শ দেওয়া হচ্ছে
- নথি
- পড়ুন
- উল্লেখ
- বোঝায়
- প্রাসঙ্গিকতা
- সংগ্রহস্থলের
- চিত্রিত করা
- প্রতিনিধিত্বমূলক
- অনুরোধ
- প্রতিক্রিয়া
- ফল
- ফলাফল
- রাজস্ব
- অধিকার
- একই
- স্কোর
- নিরাপদ
- পাঠান
- পাঠানোর
- জ্যেষ্ঠ
- প্রেরিত
- সেবা
- সেবা
- সেট
- উচিত
- প্রদর্শনী
- দেখিয়েছেন
- শো
- অনুরূপ
- সহজ
- একক
- সফটওয়্যার
- সমাধান
- সলিউশন
- সমাধানে
- গাদা
- শুরু
- শুরু
- ধাপ
- প্রারম্ভিক ব্যবহারের নির্দেশাবলী
- স্টোরেজ
- স্ট্রিম
- সফলভাবে
- এমন
- সুপারিশ
- নিশ্চিত
- পদ্ধতি
- সিস্টেম
- প্রযুক্তিঃ
- যে
- সার্জারির
- তাদের
- তারপর
- এইগুলো
- তারা
- এই
- দ্বারা
- সময়
- টাইমস্ট্যাম্প
- থেকে
- টুল
- শীর্ষ
- শীর্ষ 5
- রেলগাড়ি
- প্রশিক্ষিত
- প্রশিক্ষণ
- লেনদেন
- রুপান্তর
- আদর্শ
- ধরনের
- অপ্রয়োজনীয়
- আপডেট
- আপলোড
- ব্যবহার
- ব্যবহার ক্ষেত্রে
- ব্যবহারকারী
- ব্যবহারকারী
- ব্যবহার
- যাচাই করুন
- মানগুলি
- সুবিশাল
- সংস্করণ
- সংস্করণ
- পদব্রজে ভ্রমণ
- ছিল
- ওয়াচ
- we
- ওয়েব
- ওয়েব সার্ভিস
- ওয়েবসাইট
- আমরা একটি
- ছিল
- কি
- কখন
- যে
- যাহার
- কেন
- ইচ্ছা
- সঙ্গে
- ছাড়া
- লিখেছেন
- বছর
- আপনি
- আপনার
- zephyrnet
- শূন্য