2021 সালে ফার্মাসিউটিক্যাল শিল্প মার্কিন রাজস্ব $550 বিলিয়ন উত্পন্ন করেছে. ফার্মাসিউটিক্যাল কোম্পানিগুলো বাজারে বিভিন্ন ধরনের, প্রায়ই অভিনব ওষুধ বিক্রি করে, যেখানে কখনো কখনো অনিচ্ছাকৃত কিন্তু গুরুতর প্রতিকূল ঘটনা ঘটতে পারে।
এই ঘটনাগুলি হাসপাতাল বা বাড়িতে যে কোনও জায়গায় রিপোর্ট করা যেতে পারে এবং অবশ্যই দায়িত্বশীল এবং দক্ষতার সাথে পর্যবেক্ষণ করা উচিত। প্রতিকূল ঘটনাগুলির ঐতিহ্যগত ম্যানুয়াল প্রক্রিয়াকরণ স্বাস্থ্য ডেটা এবং খরচের ক্রমবর্ধমান পরিমাণ দ্বারা চ্যালেঞ্জিং করা হয়। সামগ্রিকভাবে, 384 সালের মধ্যে সামগ্রিক স্বাস্থ্যসেবা শিল্পে ফার্মাকোভিজিল্যান্স কার্যক্রমের ব্যয় হিসাবে $2022 বিলিয়ন অনুমান করা হয়েছে। ব্যাপক ফার্মাকোভিজিল্যান্স কার্যক্রমকে সমর্থন করার জন্য, আমাদের ফার্মাসিউটিক্যাল গ্রাহকরা বিভিন্ন ডেটা উত্স থেকে প্রতিকূল ঘটনা সনাক্তকরণ স্বয়ংক্রিয় করতে মেশিন লার্নিং (ML) এর শক্তি ব্যবহার করতে চান। , যেমন সোশ্যাল মিডিয়া ফিড, ফোন কল, ইমেল, এবং হাতে লেখা নোট, এবং উপযুক্ত ক্রিয়াগুলি ট্রিগার করে৷
এই পোস্টে, আমরা দেখাই কিভাবে একটি ML-চালিত সমাধান ব্যবহার করে বিকাশ করা যায় আমাজন সেজমেকার আলিঙ্গন মুখে সর্বজনীনভাবে উপলব্ধ প্রতিকূল ড্রাগ প্রতিক্রিয়া ডেটাসেট ব্যবহার করে প্রতিকূল ঘটনা সনাক্ত করার জন্য। এই সমাধানে, আমরা Hugging Face-এর বিভিন্ন মডেলকে ফাইন-টিউন করি যেগুলি মেডিকেল ডেটার উপর প্রাক-প্রশিক্ষিত ছিল এবং BioBERT মডেল ব্যবহার করি, যা পাব করা ডেটাসেট এবং যারা চেষ্টা করা হয়েছে তাদের মধ্যে সেরা পারফর্ম করে।
আমরা ব্যবহার করে সমাধান বাস্তবায়ন এডাব্লুএস ক্লাউড ডেভেলপমেন্ট কিট (AWS CDK)। যাইহোক, আমরা এই পোস্টে সমাধান নির্মাণের সুনির্দিষ্ট বিষয়গুলি কভার করি না। এই সমাধান বাস্তবায়ন সম্পর্কে আরো তথ্যের জন্য, পড়ুন Amazon SageMaker এবং Amazon QuickSight ব্যবহার করে রিয়েল-টাইমে প্রতিকূল ঘটনা ধরার জন্য একটি সিস্টেম তৈরি করুন.
এই পোস্টটি নিম্নলিখিত বিষয়গুলির একটি বিস্তৃত অন্বেষণ প্রদান করে, বেশ কয়েকটি মূল ক্ষেত্রগুলির মধ্যে অনুসন্ধান করে:
- ডেটা চ্যালেঞ্জগুলি AWS পেশাদার পরিষেবাগুলির দ্বারা সম্মুখীন হয়েছে৷
- বড় ভাষা মডেলের ল্যান্ডস্কেপ এবং প্রয়োগ (LLM):
- ট্রান্সফরমার, BERT, এবং GPT
- আলিঙ্গন মুখ
- সূক্ষ্ম সুর করা এলএলএম সমাধান এবং এর উপাদানগুলি:
- ডেটা প্রস্তুতি
- মডেল প্রশিক্ষণ
ডেটা চ্যালেঞ্জ
শ্রেণীবিভাগের কাজগুলি নিয়ে আসার সময় ডেটা স্কু প্রায়ই একটি সমস্যা হয়। আপনি আদর্শভাবে একটি সুষম ডেটাসেট রাখতে চান এবং এই ব্যবহারের ক্ষেত্রে ব্যতিক্রম নয়।
আমরা সঙ্গে এই তির্যক সম্বোধন জেনারেটিভ এআই মডেল (Falcon-7B এবং Falcon-40B), যেগুলোকে প্রশিক্ষণ সেট থেকে পাঁচটি উদাহরণের ভিত্তিতে ইভেন্টের নমুনা তৈরি করার জন্য বলা হয়েছিল শব্দার্থগত বৈচিত্র্য বাড়ানোর জন্য এবং লেবেলযুক্ত প্রতিকূল ঘটনাগুলির নমুনার আকার বাড়ানোর জন্য। এখানে ফ্যালকন মডেলগুলি ব্যবহার করা আমাদের পক্ষে সুবিধাজনক কারণ, আলিঙ্গন মুখের কিছু LLM-এর বিপরীতে, Falcon আপনাকে তারা যে প্রশিক্ষণ ডেটাসেট ব্যবহার করে তা দেয়, যাতে আপনি নিশ্চিত হতে পারেন যে আপনার পরীক্ষার সেটের উদাহরণগুলির একটিও ফ্যালকন প্রশিক্ষণ সেটের মধ্যে নেই এবং ডেটা এড়াতে পারেন। দূষণ
স্বাস্থ্যসেবা গ্রাহকদের জন্য অন্যান্য ডেটা চ্যালেঞ্জ হল HIPAA সম্মতির প্রয়োজনীয়তা। এই প্রয়োজনীয়তাগুলি পূরণ করার জন্য বিশ্রামে এবং ট্রানজিটে এনক্রিপশনকে সমাধানে অন্তর্ভুক্ত করতে হবে।
ট্রান্সফরমার, BERT, এবং GPT
ট্রান্সফরমার আর্কিটেকচার হল একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক আর্কিটেকচার যা প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ (NLP) কাজের জন্য ব্যবহৃত হয়। এটি প্রথম পেপারে চালু হয়েছিল "মনোযোগ আপনার প্রয়োজন" ভাসওয়ানি এট আল দ্বারা। (2017)। ট্রান্সফরমার আর্কিটেকচারটি মনোযোগের প্রক্রিয়ার উপর ভিত্তি করে তৈরি করা হয়েছে, যা মডেলটিকে শব্দের মধ্যে দীর্ঘ-পরিসর নির্ভরতা শিখতে দেয়। ট্রান্সফরমার, যেমন মূল কাগজে দেওয়া আছে, দুটি প্রধান উপাদান নিয়ে গঠিত: এনকোডার এবং ডিকোডার। এনকোডার ইনপুট সিকোয়েন্সকে ইনপুট হিসেবে নেয় এবং লুকানো অবস্থার ক্রম তৈরি করে। ডিকোডার তখন এই লুকানো অবস্থাগুলোকে ইনপুট হিসেবে নেয় এবং আউটপুট সিকোয়েন্স তৈরি করে। এনকোডার এবং ডিকোডার উভয় ক্ষেত্রেই মনোযোগের প্রক্রিয়া ব্যবহার করা হয়। মনোযোগের প্রক্রিয়া মডেলটিকে আউটপুট ক্রম তৈরি করার সময় ইনপুট অনুক্রমের নির্দিষ্ট শব্দগুলিতে উপস্থিত হতে দেয়। এটি মডেলটিকে শব্দের মধ্যে দীর্ঘ-পরিসর নির্ভরতা শিখতে দেয়, যা মেশিন অনুবাদ এবং পাঠ্য সংক্ষিপ্তকরণের মতো অনেক NLP কাজের জন্য অপরিহার্য।
ট্রান্সফরমার আর্কিটেকচারের সবচেয়ে জনপ্রিয় এবং উপযোগী একটি, ট্রান্সফরমারস (BERT) থেকে দ্বিমুখী এনকোডার প্রতিনিধিত্ব, একটি ভাষা উপস্থাপনা মডেল যা ছিল 2018 চালু. BERT-কে সেই ক্রমগুলির উপর প্রশিক্ষণ দেওয়া হয় যেখানে একটি বাক্যে কিছু শব্দ মুখোশযুক্ত থাকে এবং মুখোশযুক্ত শব্দের আগে এবং পরে উভয় শব্দকেই বিবেচনায় রেখে এই শব্দগুলি পূরণ করতে হয়। প্রশ্ন উত্তর, প্রাকৃতিক ভাষা অনুমান, এবং অনুভূতি বিশ্লেষণ সহ বিভিন্ন NLP কাজের জন্য BERT-কে সূক্ষ্মভাবে তৈরি করা যেতে পারে।
অন্যান্য জনপ্রিয় ট্রান্সফরমার আর্কিটেকচার যা বিশ্বকে ঝড় তুলেছে তা হল জেনারেটিভ প্রি-ট্রেনড ট্রান্সফরমার (GPT)। প্রথম জিপিটি মডেল ছিল 2018 সালে ওপেনএআই দ্বারা প্রবর্তিত. এটি একটি ক্রমানুসারে পরবর্তী শব্দটি কঠোরভাবে ভবিষ্যদ্বাণী করার জন্য প্রশিক্ষিত হয়ে কাজ করে, শুধুমাত্র শব্দের আগে প্রসঙ্গ সম্পর্কে সচেতন। জিপিটি মডেলগুলি পাঠ্য এবং কোডের একটি বিশাল ডেটাসেটের উপর প্রশিক্ষিত হয় এবং সেগুলি পাঠ্য তৈরি, প্রশ্নের উত্তর এবং সংক্ষিপ্তকরণ সহ NLP কাজের একটি পরিসরের জন্য সূক্ষ্ম-টিউন করা যেতে পারে।
সাধারণভাবে, BERT সেই কাজগুলিতে আরও ভাল যেগুলির জন্য শব্দের প্রেক্ষাপটের গভীর বোঝার প্রয়োজন হয়, যদিও যে কাজের জন্য পাঠ্য তৈরি করা প্রয়োজন তার জন্য GPT আরও উপযুক্ত.
আলিঙ্গন মুখ
আলিঙ্গন মুখ একটি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা কোম্পানি যে NLP বিশেষজ্ঞ. এটি সরঞ্জাম এবং সংস্থানগুলির সাথে একটি প্ল্যাটফর্ম সরবরাহ করে যা বিকাশকারীদের এনএলপি কাজগুলিতে ফোকাস করে এমএল মডেলগুলি তৈরি করতে, প্রশিক্ষণ দিতে এবং স্থাপন করতে সক্ষম করে। আলিঙ্গন মুখের মূল অফারগুলির মধ্যে একটি হল এর লাইব্রেরি, ট্রান্সফরমার, যা প্রাক-প্রশিক্ষিত মডেলগুলিকে অন্তর্ভুক্ত করে যা বিভিন্ন ভাষার কাজ যেমন পাঠ্য শ্রেণিবিন্যাস, অনুবাদ, সংক্ষিপ্তকরণ এবং প্রশ্নের উত্তরের জন্য সূক্ষ্ম সুর করা যেতে পারে।
Hugging Face SageMaker-এর সাথে নির্বিঘ্নে একত্রিত হয়, যা একটি সম্পূর্ণরূপে পরিচালিত পরিষেবা যা ডেভেলপার এবং ডেটা বিজ্ঞানীদের স্কেলে ML মডেলগুলি তৈরি, প্রশিক্ষণ এবং স্থাপন করতে সক্ষম করে৷ AWS-এর শক্তিশালী এবং নমনীয় ML পরিষেবাগুলির সাথে মিলিত, Hugging Face অফার করে এমন অত্যাধুনিক মডেলগুলির সাথে NLP কাজগুলি পরিচালনা করার জন্য একটি শক্তিশালী এবং মাপযোগ্য পরিকাঠামো প্রদান করে এই সিনার্জি ব্যবহারকারীদের উপকৃত করে৷ এছাড়াও আপনি সরাসরি থেকে Hugging Face মডেলগুলি অ্যাক্সেস করতে পারেন৷ আমাজন সেজমেকার জাম্পস্টার্ট, প্রাক-নির্মিত সমাধান দিয়ে শুরু করা সুবিধাজনক করে তোলে।
সমাধান ওভারভিউ
প্রতিকূল ইভেন্ট শ্রেণীবিভাগের কাজের জন্য আমরা সেজমেকারে ট্রান্সফরমার মডেলগুলিকে ফাইন-টিউন করতে Hugging Face Transformers লাইব্রেরি ব্যবহার করেছি। প্রশিক্ষণ কাজ SageMaker PyTorch অনুমানকারী ব্যবহার করে নির্মিত হয়. সেজমেকার জাম্প স্টার্ট-এরও কিছু পরিপূরক একীকরণ রয়েছে যা আলিঙ্গন মুখের সাথে প্রয়োগ করা সহজ করে তোলে। এই বিভাগে, আমরা ডেটা প্রস্তুতি এবং মডেল প্রশিক্ষণের সাথে জড়িত প্রধান পদক্ষেপগুলি বর্ণনা করি।
ডেটা প্রস্তুতি
আমরা প্রতিকূল ওষুধের প্রতিক্রিয়া ডেটা ব্যবহার করেছি (ade_corpus_v2) একটি 80/20 প্রশিক্ষণ/পরীক্ষা বিভক্ত সহ Hugging Face ডেটাসেটের মধ্যে। আমাদের মডেল প্রশিক্ষণ এবং অনুমানের জন্য প্রয়োজনীয় ডেটা কাঠামোর দুটি কলাম রয়েছে:
- মডেল ইনপুট ডেটা হিসাবে পাঠ্য সামগ্রীর জন্য একটি কলাম।
- লেবেল শ্রেণীর জন্য আরেকটি কলাম। একটি পাঠ্যের জন্য আমাদের দুটি সম্ভাব্য ক্লাস রয়েছে:
Not_AE
এবংAdverse_Event
.
মডেল প্রশিক্ষণ এবং পরীক্ষা
প্রতিকূল ঘটনাগুলির সম্মিলিত ডেটাতে সূক্ষ্ম-টিউন করার জন্য সম্ভাব্য হাগিং ফেস মডেলের স্থানটি দক্ষতার সাথে অন্বেষণ করার জন্য, আমরা একটি সেজমেকার হাইপারপ্যারামিটার অপ্টিমাইজেশান (HPO) কাজ তৈরি করেছি এবং অন্যান্য গুরুত্বপূর্ণ হাইপারপ্যারামিটারের সাথে একটি হাইপারপ্যারামিটার হিসাবে বিভিন্ন হাগিং ফেস মডেলগুলিতে পাস করেছি। যেমন প্রশিক্ষণ ব্যাচের আকার, অনুক্রমের দৈর্ঘ্য, মডেল এবং শেখার হার। প্রশিক্ষণের কাজগুলি একটি ml.p3dn.24x বৃহৎ উদাহরণ ব্যবহার করে এবং সেই দৃষ্টান্ত টাইপের সাথে প্রতি কাজে গড়ে 30 মিনিট সময় নেয়। যদিও প্রশিক্ষণের মেট্রিক্স ধরা হয়েছিল অ্যামাজন সেজমেকার পরীক্ষা-নিরীক্ষা টুল, এবং প্রতিটি প্রশিক্ষণের কাজ 10টি যুগের মধ্য দিয়ে চলে।
আমরা আমাদের কোডে নিম্নলিখিতগুলি নির্দিষ্ট করি:
- প্রশিক্ষণ ব্যাচ আকার - মডেলের ওজন আপডেট করার আগে একসাথে প্রক্রিয়া করা হয় এমন নমুনার সংখ্যা
- সিকোয়েন্স দৈর্ঘ্য - ইনপুট সিকোয়েন্সের সর্বোচ্চ দৈর্ঘ্য যা BERT প্রক্রিয়া করতে পারে
- শিক্ষার হার - প্রশিক্ষণের সময় মডেলটি কত দ্রুত তার ওজন আপডেট করে
- মডেল - আলিঙ্গন করা মুখের পূর্বপ্রশিক্ষিত মডেল
ফলাফল
আমাদের ব্যবহারের ক্ষেত্রে সেরা পারফর্ম করেছে যে মডেল monologg/biobert_v1.1_pubmed
হাগিং ফেস-এ হোস্ট করা মডেল, যা BERT আর্কিটেকচারের একটি সংস্করণ যা পাবমেড ডেটাসেটে প্রাক-প্রশিক্ষিত হয়েছে, যা 19,717টি বৈজ্ঞানিক প্রকাশনা নিয়ে গঠিত। এই ডেটাসেটে প্রাক-প্রশিক্ষণ BERT এই মডেলটিকে অতিরিক্ত দক্ষতা দেয় যখন এটি চিকিৎসা সম্পর্কিত বৈজ্ঞানিক পরিভাষাগুলির আশেপাশে প্রসঙ্গ সনাক্ত করার ক্ষেত্রে আসে। এটি প্রতিকূল ইভেন্ট সনাক্তকরণ কাজের জন্য মডেলের কার্যকারিতা বাড়ায় কারণ এটি মেডিকেলভাবে নির্দিষ্ট সিনট্যাক্সের উপর প্রাক-প্রশিক্ষিত হয়েছে যা প্রায়শই আমাদের ডেটাসেটে দেখা যায়।
নিম্নলিখিত সারণী আমাদের মূল্যায়ন মেট্রিক্স সংক্ষিপ্ত করে।
মডেল | স্পষ্টতা | প্রত্যাহার | F1 |
বেস BERT | 0.87 | 0.95 | 0.91 |
বায়োবার্ট | 0.89 | 0.95 | 0.92 |
HPO সহ BioBERT | 0.89 | 0.96 | 0.929 |
HPO সহ BioBERT এবং কৃত্রিমভাবে উত্পন্ন প্রতিকূল ঘটনা | 0.90 | 0.96 | 0.933 |
যদিও এগুলি বেস BERT মডেলের তুলনায় তুলনামূলকভাবে ছোট এবং ক্রমবর্ধমান উন্নতি, তবুও এটি এই পদ্ধতিগুলির মাধ্যমে মডেলের কার্যকারিতা উন্নত করার জন্য কিছু কার্যকর কৌশল প্রদর্শন করে। ফ্যালকনের সাথে সিন্থেটিক ডেটা জেনারেশন কর্মক্ষমতা উন্নতির জন্য অনেক প্রতিশ্রুতি এবং সম্ভাবনা রাখে বলে মনে হয়, বিশেষ করে এই জেনারেটিভ এআই মডেলগুলি সময়ের সাথে সাথে আরও ভাল হয়।
পরিষ্কার কর
ভবিষ্যত চার্জ এড়াতে, নিম্নলিখিত কোড দিয়ে তৈরি করা মডেল এবং মডেল এন্ডপয়েন্টের মতো তৈরি যেকোনও রিসোর্স মুছুন:
উপসংহার
অনেক ফার্মাসিউটিক্যাল কোম্পানী আজ গ্রাহকদের নিরাপত্তা এবং ফলাফল উন্নত করতে সাহায্য করার জন্য তাদের গ্রাহক মিথস্ক্রিয়া থেকে প্রতিকূল ঘটনা সনাক্ত করার প্রক্রিয়াটিকে একটি পদ্ধতিগত উপায়ে স্বয়ংক্রিয় করতে চায়। যেমনটি আমরা এই পোস্টে দেখিয়েছি, কৃত্রিমভাবে তৈরি করা প্রতিকূল ইভেন্ট সহ সূক্ষ্ম-টিউনড এলএলএম বায়োবার্ট ডেটাতে যোগ করা প্রতিকূল ইভেন্টগুলিকে উচ্চ F1 স্কোর সহ শ্রেণীবদ্ধ করে এবং আমাদের গ্রাহকদের জন্য একটি HIPAA-সম্মত সমাধান তৈরি করতে ব্যবহার করা যেতে পারে।
বরাবরের মত, AWS আপনার মতামতকে স্বাগত জানায়। মন্তব্য বিভাগে আপনার চিন্তা এবং প্রশ্ন ছেড়ে দয়া করে.
লেখক সম্পর্কে
জ্যাক পিটারসন AWS প্রফেশনাল সার্ভিসে একজন ডেটা সায়েন্টিস্ট। তিনি বহু বছর ধরে গ্রাহকদের কাছে মেশিন লার্নিং সলিউশন সরবরাহ করছেন এবং অর্থনীতিতে স্নাতকোত্তর ডিগ্রি অর্জন করেছেন।
আদেওয়ালে আকিনফাদেরিন ড AWS-এর স্বাস্থ্যসেবা এবং জীবন বিজ্ঞানের একজন সিনিয়র ডেটা সায়েন্টিস্ট। তার দক্ষতা পুনরুৎপাদনযোগ্য এবং এন্ড-টু-এন্ড এআই/এমএল পদ্ধতি, ব্যবহারিক বাস্তবায়ন এবং বিশ্বব্যাপী স্বাস্থ্যসেবা গ্রাহকদের আন্তঃবিষয়ক সমস্যাগুলির পরিমাপযোগ্য সমাধান প্রণয়ন এবং বিকাশে সহায়তা করা। তিনি পদার্থবিজ্ঞানে দুটি স্নাতক ডিগ্রি এবং ইঞ্জিনিয়ারিংয়ে ডক্টরেট ডিগ্রি অর্জন করেছেন।
একতা ওয়ালিয়া ভূল্লার, PhD, AWS Healthcare and Life Sciences (HCLS) প্রফেশনাল সার্ভিসেস বিজনেস ইউনিটের একজন সিনিয়র AI/ML পরামর্শদাতা। স্বাস্থ্যসেবা ডোমেনের মধ্যে বিশেষ করে রেডিওলজিতে AI/ML প্রয়োগে তার ব্যাপক অভিজ্ঞতা রয়েছে। কাজের বাইরে, রেডিওলজিতে এআই নিয়ে আলোচনা না করার সময়, তিনি দৌড়াতে এবং হাইক করতে পছন্দ করেন।
হান ম্যান সান দিয়েগো, CA ভিত্তিক AWS পেশাদার পরিষেবা সহ একজন সিনিয়র ডেটা সায়েন্স এবং মেশিন লার্নিং ম্যানেজার৷ তিনি নর্থওয়েস্টার্ন ইউনিভার্সিটি থেকে ইঞ্জিনিয়ারিংয়ে পিএইচডি করেছেন এবং ম্যানেজমেন্ট কনসালট্যান্ট হিসেবে ক্লায়েন্টদের ম্যানুফ্যাকচারিং, ফিনান্সিয়াল সার্ভিস এবং এনার্জি বিষয়ে পরামর্শ দেওয়ার কয়েক বছরের অভিজ্ঞতা রয়েছে। আজ, তিনি AWS-এ ML এবং জেনারেটিভ AI সমাধানগুলি বিকাশ ও বাস্তবায়নের জন্য বিভিন্ন শিল্প উল্লম্বের মূল গ্রাহকদের সাথে আবেগের সাথে কাজ করছেন।
- 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/deploy-large-language-models-for-a-healthtech-use-case-on-amazon-sagemaker/
- : আছে
- : হয়
- :না
- :কোথায়
- $ ইউপি
- 1
- 10
- 100
- 16
- 19
- 2017
- 2018
- 2021
- 2022
- 30
- 32
- 7
- a
- প্রবেশ
- হিসাব
- এসিএম
- স্টক
- ক্রিয়াকলাপ
- যোগ
- ঠিকানা
- সুবিধাজনক
- প্রতিকূল
- পরামর্শ
- পর
- AI
- এআই মডেল
- এআই / এমএল
- AL
- সব
- অনুমতি
- বরাবর
- এছাড়াও
- সর্বদা
- মর্দানী স্ত্রীলোক
- আমাজন সেজমেকার
- অ্যামাজন ওয়েব সার্ভিসেস
- পরিমাণ
- an
- বিশ্লেষণ
- এবং
- উত্তর
- কোন
- কোথাও
- আবেদন
- যথাযথ
- স্থাপত্য
- আর্কিটেকচারের
- রয়েছি
- এলাকার
- কাছাকাছি
- কৃত্রিম
- কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা
- AS
- At
- পরিচর্যা করা
- মনোযোগ
- স্বয়ংক্রিয় পদ্ধতি প্রয়োগ করা
- সহজলভ্য
- গড়
- এড়াতে
- সচেতন
- ডেস্কটপ AWS
- AWS প্রফেশনাল সার্ভিসেস
- সুষম
- ভিত্তি
- ভিত্তি
- BE
- কারণ
- হয়েছে
- আগে
- হচ্ছে
- সুবিধা
- সর্বোত্তম
- উত্তম
- মধ্যে
- দ্বিমুখী
- বিলিয়ন
- উত্সাহ
- উভয়
- সীমানা
- নির্মাণ করা
- ভবন
- নির্মিত
- ব্যবসায়
- কিন্তু
- by
- CA
- কল
- CAN
- আধৃত
- কেস
- চ্যালেঞ্জ
- চ্যালেঞ্জ
- চ্যালেঞ্জিং
- চার্জ
- শ্রেণী
- ক্লাস
- শ্রেণীবিন্যাস
- ক্লায়েন্ট
- মেঘ
- কোড
- স্তম্ভ
- কলাম
- মিলিত
- আসে
- আসছে
- মন্তব্য
- কোম্পানি
- কোম্পানি
- পরিপূরক
- সম্মতি
- উপাদান
- ব্যাপক
- গঠিত
- নির্মিত
- পরামর্শকারী
- অন্তর্ভুক্ত
- বিষয়বস্তু
- প্রসঙ্গ
- সুবিধাজনক
- মূল্য
- খরচ
- আবরণ
- সৃষ্টি
- নির্মিত
- ক্রেতা
- গ্রাহকদের
- উপাত্ত
- ডেটা প্রস্তুতি
- তথ্য বিজ্ঞান
- তথ্য বিজ্ঞানী
- তথ্য কাঠামো
- গভীর
- নির্ধারণ করা
- ডিগ্রী
- প্রদান
- delves
- প্রমান
- নির্ভরতা
- স্থাপন
- বর্ণনা করা
- সনাক্তকরণ
- বিকাশ
- ডেভেলপারদের
- উন্নয়ন
- দিয়েগো
- বিভিন্ন
- সরাসরি
- আলোচনা
- বৈচিত্র্য
- ডোমেইন
- Dont
- ড্রাগ
- ওষুধের
- সময়
- E&T
- প্রতি
- অর্থনীতি
- দক্ষতার
- ইমেল
- সক্ষম করা
- সম্ভব
- এনক্রিপশন
- সর্বশেষ সীমা
- শক্তি
- প্রকৌশল
- পর্বগুলি
- বিশেষত
- অপরিহার্য
- মূল্যায়ন
- ঘটনা
- ঘটনাবলী
- উদাহরণ
- ব্যতিক্রম
- অভিজ্ঞতা
- ল্যাপারোস্কোপিক পদ্ধতি
- অন্বেষণ
- অন্বেষণ করুণ
- ব্যাপক
- ব্যাপক অভিজ্ঞতা
- অতিরিক্ত
- f1
- মুখ
- প্রতিক্রিয়া
- পূরণ করা
- আর্থিক
- অর্থনৈতিক সেবা সমূহ
- প্রথম
- পাঁচ
- নমনীয়
- দৃষ্টি নিবদ্ধ করা
- অনুসরণ
- জন্য
- থেকে
- সম্পূর্ণরূপে
- ভবিষ্যৎ
- সাধারণ
- উত্পাদন করা
- উত্পন্ন
- উৎপাদিত
- প্রজন্ম
- সৃজক
- জেনারেটিভ এআই
- পাওয়া
- দেয়
- বিশ্বব্যাপী
- স্নাতক
- হাতল
- হাত
- আছে
- he
- স্বাস্থ্য
- স্বাস্থ্যসেবা
- স্বাস্থ্যসেবা শিল্প
- হেলথটেক
- সাহায্য
- সাহায্য
- এখানে
- গোপন
- উচ্চ
- আরোহণ
- তার
- রাখা
- হোম
- হাসপাতাল
- হোস্ট
- কিভাবে
- কিভাবে
- যাহোক
- HTTPS দ্বারা
- হাইপারপ্যারামিটার অপ্টিমাইজেশান
- আদর্শভাবে
- চিহ্নিতকরণের
- বাস্তবায়ন
- বাস্তবায়ন
- বাস্তবায়নের
- বাস্তবায়িত
- আমদানি
- গুরুত্বপূর্ণ
- উন্নত করা
- উন্নতি
- in
- অন্তর্ভুক্ত
- সুদ্ধ
- অন্তর্ভূক্ত
- বৃদ্ধি
- ক্রমবর্ধমান
- ক্রমবর্ধমান
- শিল্প
- তথ্য
- পরিকাঠামো
- ইনপুট
- উদাহরণ
- সংহত
- ঐক্যবদ্ধতার
- বুদ্ধিমত্তা
- পারস্পরিক ক্রিয়ার
- মধ্যে
- উপস্থাপিত
- জড়িত
- IT
- এর
- কাজ
- জবস
- JPG
- চাবি
- প্রধান ক্ষেত্র
- লেবেল
- অরুপ
- ভূদৃশ্য
- ভাষা
- বড়
- শিখতে
- শিক্ষা
- ত্যাগ
- লম্বা
- লাইব্রেরি
- জীবন
- জীবন বিজ্ঞান
- মত
- পছন্দ
- LLM
- অনেক
- মেশিন
- মেশিন লার্নিং
- প্রণীত
- প্রধান
- মুখ্য
- তৈরি করে
- মেকিং
- এক
- পরিচালিত
- ব্যবস্থাপনা
- পরিচালক
- ম্যানুয়াল
- উত্পাদন
- অনেক
- বাজার
- বৃহদায়তন
- মাস্টার্স
- চরমে তোলা
- সর্বাধিক
- পদ্ধতি
- মিডিয়া
- চিকিৎসা
- চিকিত্সা তথ্য
- সম্মেলন
- পদ্ধতি
- ছন্দোবিজ্ঞান
- মিনিট
- ML
- মডেল
- মডেল
- পর্যবেক্ষণ করা
- অধিক
- অবশ্যই
- নাম
- প্রাকৃতিক
- স্বাভাবিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ
- নেটওয়ার্ক
- নার্ভীয়
- স্নায়বিক নেটওয়ার্ক
- তবু
- পরবর্তী
- NLP
- না।
- না
- নোট
- উপন্যাস
- সংখ্যা
- ঘটা
- of
- অর্ঘ
- অফার
- প্রায়ই
- on
- ONE
- কেবল
- অপ্টিমাইজেশান
- or
- ক্রম
- মূল
- অন্যান্য
- আমাদের
- বাইরে
- ফলাফল
- আউটপুট
- বাহিরে
- শেষ
- সামগ্রিক
- সর্বোচ্চ
- কাগজ
- গৃহীত
- পিডিএফ
- প্রতি
- কর্মক্ষমতা
- সম্পাদিত
- সঞ্চালিত
- ফার্মাসিউটিক্যাল
- পিএইচডি
- ফোন
- ফোন কল
- পদার্থবিদ্যা
- মাচা
- Plato
- প্লেটো ডেটা ইন্টেলিজেন্স
- প্লেটোডাটা
- দয়া করে
- জনপ্রিয়
- সম্ভব
- পোস্ট
- সম্ভাব্য
- ক্ষমতা
- ক্ষমতাশালী
- ব্যবহারিক
- ভবিষ্যদ্বাণী করা
- প্রস্তুতি
- সমস্যা
- সমস্যা
- প্রক্রিয়া
- প্রক্রিয়াকৃত
- প্রক্রিয়াজাতকরণ
- উত্পাদন করে
- পেশাদারী
- অভিক্ষিপ্ত
- প্রতিশ্রুতি
- উপলব্ধ
- প্রদানের
- প্রকাশনা
- প্রকাশ্যে
- পাইটার্চ
- প্রশ্ন
- প্রশ্ন
- দ্রুত
- পরিসর
- হার
- প্রতিক্রিয়া
- প্রকৃত সময়
- পড়ুন
- regex
- সংশ্লিষ্ট
- অপেক্ষাকৃতভাবে
- রিপোর্ট
- প্রতিনিধিত্ব
- প্রয়োজন
- প্রয়োজনীয়
- আবশ্যকতা
- Resources
- দায়িত্বের
- বিশ্রাম
- শক্তসমর্থ
- চালান
- নিরাপত্তা
- ঋষি নির্মাতা
- প্রসঙ্গ
- সান
- সান ডিযেগো
- মাপযোগ্য
- স্কেল
- বিজ্ঞান
- বিজ্ঞান
- বৈজ্ঞানিক
- বিজ্ঞানী
- বিজ্ঞানীরা
- নির্বিঘ্নে
- অধ্যায়
- মনে হয়
- বিক্রি করা
- শব্দার্থিক
- জ্যেষ্ঠ
- বাক্য
- অনুভূতি
- ক্রম
- গম্ভীর
- সেবা
- সেবা
- সেট
- বিভিন্ন
- সে
- প্রদর্শনী
- দেখিয়েছেন
- শো
- আয়তন
- নৈকতলীয়
- ছোট
- So
- সামাজিক
- সামাজিক মাধ্যম
- সমাধান
- সলিউশন
- কিছু
- কখনও কখনও
- সোর্স
- স্থান
- বিশেষ
- নির্দিষ্ট
- সুনির্দিষ্ট
- বিভক্ত করা
- শুরু
- রাষ্ট্র-এর-শিল্প
- যুক্তরাষ্ট্র
- প্রারম্ভিক ব্যবহারের নির্দেশাবলী
- ঝড়
- অকপট
- কৌশল
- গঠন
- এমন
- সমর্থন
- নিশ্চিত
- Synergy
- বাক্য গঠন
- কৃত্রিম
- সিনথেটিক ডেটা
- কৃত্রিমভাবে
- পদ্ধতি
- টেবিল
- ধরা
- লাগে
- গ্রহণ
- কার্য
- কাজ
- শর্তাবলী
- পরীক্ষা
- পাঠ
- পাঠ্য শ্রেণিবিন্যাস
- যে
- সার্জারির
- বিশ্ব
- তাদের
- তারপর
- এইগুলো
- তারা
- এই
- সেগুলো
- যদিও?
- দ্বারা
- সময়
- থেকে
- আজ
- একসঙ্গে
- গ্রহণ
- টুল
- সরঞ্জাম
- টপিক
- ঐতিহ্যগত
- রেলগাড়ি
- প্রশিক্ষিত
- প্রশিক্ষণ
- ট্রান্সফরমার
- ট্রান্সফরমার
- পরিবহন
- অনুবাদ
- চেষ্টা
- ট্রিগার
- দুই
- আদর্শ
- বোধশক্তি
- একক
- বিশ্ববিদ্যালয়
- অসদৃশ
- আপডেট
- us
- ব্যবহার
- ব্যবহার ক্ষেত্রে
- ব্যবহৃত
- দরকারী
- ব্যবহারকারী
- ব্যবহার
- বৈচিত্র্য
- বিভিন্ন
- সংস্করণ
- উল্লম্ব
- টেকসই
- প্রয়োজন
- ছিল
- উপায়..
- we
- ওয়েব
- ওয়েব সার্ভিস
- স্বাগতম
- ছিল
- কখন
- যেহেতু
- যে
- সঙ্গে
- মধ্যে
- শব্দ
- শব্দ
- হয়া যাই ?
- কাজ
- কাজ
- বিশ্ব
- would
- বছর
- আপনি
- আপনার
- zephyrnet