আমাজন সেজমেকার হয়েছে ঘোষিত অ্যামাজন সেজমেকারের জন্য তিনটি নতুন সমাপ্তির মানদণ্ডের সমর্থন স্বয়ংক্রিয় মডেল টিউনিং, আপনার মডেলের জন্য সেরা হাইপারপ্যারামিটার কনফিগারেশন খোঁজার সময় টিউনিং কাজের স্টপিং মানদণ্ড নিয়ন্ত্রণ করতে আপনাকে লিভারের একটি অতিরিক্ত সেট সরবরাহ করে।
এই পোস্টে, আমরা এই নতুন সমাপ্তির মানদণ্ড, কখন সেগুলি ব্যবহার করতে হবে এবং সেগুলি নিয়ে আসা কিছু সুবিধা নিয়ে আলোচনা করব৷
সেজমেকার স্বয়ংক্রিয় মডেল টিউনিং
স্বয়ংক্রিয় মডেল টিউনিং, এছাড়াও বলা হয় হাইপারপ্যারামিটার টিউনিং, আমাদের বেছে নেওয়া মেট্রিক দ্বারা পরিমাপ করা একটি মডেলের সেরা সংস্করণ খুঁজে পায়। এটি নির্দিষ্ট করা অ্যালগরিদম এবং হাইপারপ্যারামিটার রেঞ্জ ব্যবহার করে প্রদত্ত ডেটাসেটে অনেক প্রশিক্ষণের কাজ ঘোরায়। প্রতিটি প্রশিক্ষণের কাজ তাড়াতাড়ি সম্পন্ন করা যেতে পারে যখন উদ্দেশ্য মেট্রিক উল্লেখযোগ্যভাবে উন্নত না হয়, যা প্রাথমিক স্টপিং নামে পরিচিত।
এখন পর্যন্ত, সামগ্রিক টিউনিং কাজ নিয়ন্ত্রণ করার সীমিত উপায় ছিল, যেমন প্রশিক্ষণের চাকরির সর্বোচ্চ সংখ্যা উল্লেখ করা। যাইহোক, এই পরামিতি মান নির্বাচন সর্বোত্তম হিউরিস্টিক। একটি বড় মান টিউনিং খরচ বাড়ায়, এবং একটি ছোট মান সর্বদা মডেলের সেরা সংস্করণ নাও পেতে পারে৷
সেজমেকার স্বয়ংক্রিয় মডেল টিউনিং টিউনিং কাজের জন্য আপনাকে একাধিক সমাপ্তির মানদণ্ড প্রদান করে এই চ্যালেঞ্জগুলি সমাধান করে। এটি প্রতিটি পৃথক প্রশিক্ষণ কাজের স্তরের পরিবর্তে টিউনিং স্তরে প্রয়োগ করা হয়, যার অর্থ এটি একটি উচ্চ বিমূর্ত স্তরে কাজ করে।
কাজ সমাপ্তির মানদণ্ড টিউন করার সুবিধা
টিউনিং কাজ কখন বন্ধ হবে তার উপর আরও ভাল নিয়ন্ত্রণের সাথে, আপনি বর্ধিত সময়ের জন্য কাজ না চালিয়ে এবং গণনাগতভাবে ব্যয়বহুল হওয়ার দ্বারা খরচ সাশ্রয়ের সুবিধা পাবেন। এর মানে আপনি নিশ্চিত করতে পারেন যে কাজটি খুব তাড়াতাড়ি বন্ধ না হয় এবং আপনি একটি যথেষ্ট ভাল মানের মডেল পাবেন যা আপনার উদ্দেশ্য পূরণ করে। আপনি টিউনিং কাজ বন্ধ করতে বেছে নিতে পারেন যখন মডেলগুলি পুনরাবৃত্তির একটি সেটের পরে আর উন্নতি হয় না বা যখন আনুমানিক অবশিষ্ট উন্নতি গণনা সংস্থান এবং সময়কে সমর্থন করে না।
বিদ্যমান সর্বাধিক সংখ্যক প্রশিক্ষণের কাজ সমাপ্তির মানদণ্ড ছাড়াও ম্যাক্স নাম্বার অফ ট্রেনিং জবস, স্বয়ংক্রিয় মডেল টিউনিং সর্বাধিক টিউনিং সময়, উন্নতি পর্যবেক্ষণ, এবং অভিসারী সনাক্তকরণের উপর ভিত্তি করে টিউনিং বন্ধ করার বিকল্প প্রবর্তন করে।
আসুন এই মানদণ্ড প্রতিটি অন্বেষণ করা যাক.
সর্বোচ্চ টিউনিং সময়
পূর্বে, আপনার কাছে কম্পিউট রিসোর্সের পরিপ্রেক্ষিতে টিউনিং বাজেট নিয়ন্ত্রণ করার জন্য একটি রিসোর্স লিমিট সেটিং হিসাবে সর্বাধিক সংখ্যক প্রশিক্ষণের কাজ সংজ্ঞায়িত করার বিকল্প ছিল। যাইহোক, এটি প্রয়োজন বা কাঙ্খিত তুলনায় অপ্রয়োজনীয় দীর্ঘ বা সংক্ষিপ্ত প্রশিক্ষণ সময় হতে পারে।
সর্বাধিক টিউনিং সময়ের মানদণ্ড যোগ করার সাথে, আপনি এখন টিউনিং কাজ চালানোর জন্য আপনার প্রশিক্ষণের বাজেট বরাদ্দ করতে পারেন এবং সেকেন্ডে নির্দিষ্ট সময়ের পরে স্বয়ংক্রিয়ভাবে কাজটি শেষ করতে পারেন।
উপরে দেখা যায়, আমরা ব্যবহার করি MaxRuntimeInSeconds
সেকেন্ডে টিউনিং সময় সংজ্ঞায়িত করতে। টিউনিং সময় সীমা সেট করা আপনাকে টিউনিং কাজের সময়কাল এবং পরীক্ষার অনুমান খরচ সীমিত করতে সহায়তা করে।
যেকোনো চুক্তিভিত্তিক ডিসকাউন্টের আগে মোট খরচ নিম্নলিখিত সূত্র দিয়ে অনুমান করা যেতে পারে:EstimatedComputeSeconds= MaxRuntimeInSeconds * MaxParallelTrainingJobs * InstanceCost
সেকেন্ডে সর্বাধিক রানটাইম খরচ এবং রানটাইম আবদ্ধ করতে ব্যবহার করা যেতে পারে। অন্য কথায়, এটি একটি বাজেট নিয়ন্ত্রণ সমাপ্তির মানদণ্ড।
এই বৈশিষ্ট্যটি একটি সংস্থান নিয়ন্ত্রণের মানদণ্ডের অংশ এবং এটি মডেলগুলির অভিন্নতা বিবেচনা করে না। যেমনটি আমরা এই পোস্টে পরে দেখছি, এই মানদণ্ডটি নির্ভুলতা ছাড়াই খরচ নিয়ন্ত্রণ অর্জনের জন্য অন্যান্য স্টপিং মানদণ্ডের সাথে একত্রে ব্যবহার করা যেতে পারে।
কাঙ্ক্ষিত লক্ষ্য মেট্রিক
পূর্বে প্রবর্তিত আরেকটি মানদণ্ড হল লক্ষ্যবস্তু লক্ষ্য অগ্রগামী সংজ্ঞায়িত করা। মানদণ্ড একটি নির্দিষ্ট উদ্দেশ্য মেট্রিকের উপর ভিত্তি করে সর্বোত্তম মডেলের কর্মক্ষমতা নিরীক্ষণ করে এবং একটি নির্দিষ্ট উদ্দেশ্য মেট্রিকের সাথে সম্পর্কিত মডেলগুলি সংজ্ঞায়িত থ্রেশহোল্ডে পৌঁছালে টিউনিং বন্ধ করে।
সঙ্গে সঙ্গে TargetObjectiveMetricValue
মানদণ্ড, সেরা মডেলের উদ্দেশ্য মেট্রিক নির্দিষ্ট মান পৌঁছে যাওয়ার পরে আমরা SageMaker কে মডেল টিউন করা বন্ধ করার নির্দেশ দিতে পারি:
এই উদাহরণে, সেরা মডেলের উদ্দেশ্য মেট্রিক 0.95 এ পৌঁছে গেলে আমরা SageMaker কে মডেল টিউন করা বন্ধ করার জন্য নির্দেশ দেওয়া হয়।
এই পদ্ধতিটি উপযোগী যখন আপনার কাছে একটি নির্দিষ্ট লক্ষ্য থাকে যা আপনি আপনার মডেলে পৌঁছাতে চান, যেমন একটি নির্দিষ্ট স্তরের নির্ভুলতা, নির্ভুলতা, রিকল, F1-স্কোর, AUC, লগ-লস ইত্যাদি।
এই মানদণ্ডের জন্য একটি সাধারণ ব্যবহারের ক্ষেত্রে এমন একজন ব্যবহারকারীর জন্য হবে যিনি ইতিমধ্যেই প্রদত্ত থ্রেশহোল্ডে মডেল পারফরম্যান্সের সাথে পরিচিত। অন্বেষণ পর্বে একজন ব্যবহারকারী প্রথমে একটি বৃহত্তর ডেটাসেটের একটি ছোট উপসেটের সাথে মডেলটি টিউন করতে পারে যাতে সম্পূর্ণ ডেটাসেটের সাথে প্রশিক্ষণের সময় লক্ষ্য করার জন্য একটি সন্তোষজনক মূল্যায়ন মেট্রিক থ্রেশহোল্ড সনাক্ত করা যায়।
উন্নতি পর্যবেক্ষণ
এই মানদণ্ডটি প্রতিটি পুনরাবৃত্তির পরে মডেলগুলির একত্রিত হওয়া নিরীক্ষণ করে এবং নির্দিষ্ট সংখ্যক প্রশিক্ষণ কাজের পরে মডেলগুলি উন্নত না হলে টিউনিং বন্ধ করে দেয়। নিম্নলিখিত কনফিগারেশন দেখুন:
এই ক্ষেত্রে আমরা সেট MaxNumberOfTrainingJobsNotImproving
10 থেকে, যার মানে যদি 10টি প্রশিক্ষণের কাজের পরে উদ্দেশ্য মেট্রিক উন্নতি করা বন্ধ করে, টিউনিং বন্ধ হয়ে যাবে এবং সেরা মডেল এবং মেট্রিক রিপোর্ট করা হবে।
মডেলের গুণমান এবং সামগ্রিক কর্মপ্রবাহের সময়কালের মধ্যে একটি ট্রেডঅফকে এমনভাবে সুরক্ষিত করতে উন্নতি পর্যবেক্ষণ ব্যবহার করা উচিত যা সম্ভবত বিভিন্ন অপ্টিমাইজেশন সমস্যার মধ্যে স্থানান্তরযোগ্য।
কনভারজেন্স সনাক্তকরণ
কনভারজেন্স সনাক্তকরণ একটি সমাপ্তির মানদণ্ড যা স্বয়ংক্রিয় মডেল টিউনিংকে কখন টিউনিং বন্ধ করতে হবে তা নির্ধারণ করতে দেয়। সাধারণত, স্বয়ংক্রিয় মডেল টিউনিং টিউনিং বন্ধ করবে যখন এটি অনুমান করে যে কোন উল্লেখযোগ্য উন্নতি অর্জন করা যাবে না। নিম্নলিখিত কনফিগারেশন দেখুন:
মানদণ্ডটি সবচেয়ে উপযুক্ত যখন আপনি প্রাথমিকভাবে জানেন না কোন স্টপিং সেটিংস নির্বাচন করতে হবে।
এটিও উপযোগী যদি আপনি জানেন না যে কোন টার্গেট অবজেক্টিভ মেট্রিকটি একটি ভাল ভবিষ্যদ্বাণীর জন্য যুক্তিসঙ্গত সমস্যা এবং ডেটাসেট হাতে আছে, এবং এটির আর উন্নতি না হলে টিউনিং কাজটি সম্পূর্ণ হবে।
সমাপ্তির মানদণ্ডের তুলনা সহ পরীক্ষা করুন
এই পরীক্ষায়, একটি রিগ্রেশন টাস্ক দেওয়া হয়েছে, আমরা 3টি হাইপারপ্যারামিটারের সার্চ স্পেসের মধ্যে সর্বোত্তম মডেল খুঁজে পেতে 2 টি টিউনিং পরীক্ষা চালাই যার মোট 200টি হাইপারপ্যারামিটার কনফিগারেশন রয়েছে সরাসরি বিপণন ডেটাসেট.
বাকি সবকিছু সমান হওয়ায় প্রথম মডেলটির সাথে টিউন করা হয়েছিল BestObjectiveNotImproving
সমাপ্তির মানদণ্ড, দ্বিতীয় মডেলটির সাথে টিউন করা হয়েছিল CompleteOnConvergence
এবং তৃতীয় মডেলটি কোন সমাপ্তির মাপকাঠি সংজ্ঞায়িত না করে সুর করা হয়েছে।
প্রতিটি কাজের বর্ণনা করার সময়, আমরা সেই সেটিংটি পর্যবেক্ষণ করতে পারি BestObjectiveNotImproving
মানদণ্ড লক্ষ্যমাত্রা মেট্রিকের তুলনায় সর্বাধিক সর্বোত্তম সম্পদ এবং সময়ের দিকে পরিচালিত করেছে যেখানে উল্লেখযোগ্যভাবে কম চাকরি হয়েছে।
সার্জারির CompleteOnConvergence
মাপকাঠিও পরীক্ষার মাধ্যমে অর্ধেক টিউনিং বন্ধ করতে সক্ষম হয়েছিল যার ফলে একটি মানদণ্ড নির্ধারণ না করার তুলনায় কম প্রশিক্ষণের কাজ এবং ছোট প্রশিক্ষণের সময় পাওয়া যায়।
একটি সমাপ্তির মানদণ্ড সেট না করার সময় একটি ব্যয়বহুল পরীক্ষার ফলাফল, সংজ্ঞায়িত MaxRuntimeInSeconds
সম্পদের সীমার অংশ হিসাবে খরচ কমানোর এক উপায় হবে।
উপরের ফলাফলগুলি দেখায় যে একটি সমাপ্তির মানদণ্ড সংজ্ঞায়িত করার সময়, Amazon SageMaker বুদ্ধিমানের সাথে টিউনিং প্রক্রিয়াটি বন্ধ করতে সক্ষম হয় যখন এটি সনাক্ত করে যে মডেলটির বর্তমান ফলাফলের বাইরে উন্নতি হওয়ার সম্ভাবনা কম।
উল্লেখ্য যে SageMaker স্বয়ংক্রিয় মডেল টিউনিং-এ সমর্থিত সমাপ্তির মানদণ্ড পারস্পরিক একচেটিয়া নয় এবং একটি মডেল টিউন করার সময় একযোগে ব্যবহার করা যেতে পারে।
যখন একাধিক সমাপ্তির মানদণ্ড সংজ্ঞায়িত করা হয়, যে কোনো মানদণ্ড পূরণ হলে টিউনিং কাজটি সম্পূর্ণ হয়।
উদাহরণস্বরূপ, একটি সম্মিলিত মানদণ্ডের সাথে সর্বাধিক টিউনিং সময়ের মতো একটি সংস্থান সীমা মানদণ্ডের সংমিশ্রণ, যেমন উন্নতি পর্যবেক্ষণ বা অভিন্নতা সনাক্তকরণ, একটি সর্বোত্তম ব্যয় নিয়ন্ত্রণ এবং একটি সর্বোত্তম উদ্দেশ্য মেট্রিক্স তৈরি করতে পারে।
উপসংহার
এই পোস্টে, আমরা আলোচনা করেছি কিভাবে আপনি এখন SageMaker-এ নতুন প্রবর্তিত সমাপ্তির মানদণ্ডের একটি সেট নির্বাচন করে বুদ্ধিমত্তার সাথে আপনার টিউনিং কাজ বন্ধ করতে পারেন, যেমন সর্বাধিক টিউনিং সময়, উন্নতি পর্যবেক্ষণ, বা অভিসারী সনাক্তকরণ।
আমরা একটি পরীক্ষা দিয়ে দেখিয়েছি যে পুনরাবৃত্তি জুড়ে উন্নতি পর্যবেক্ষণের উপর ভিত্তি করে বুদ্ধিমান স্টপিং একটি সমাপ্তির মানদণ্ড নির্ধারণ না করার তুলনায় একটি উল্লেখযোগ্যভাবে অপ্টিমাইজ করা বাজেট এবং সময় ব্যবস্থাপনার দিকে পরিচালিত করতে পারে।
আমরা আরও দেখিয়েছি যে এই মানদণ্ডগুলি পারস্পরিকভাবে একচেটিয়া নয় এবং বাজেট নিয়ন্ত্রণ এবং সর্বোত্তম অভিন্নতার উভয়ের সুবিধা নেওয়ার জন্য একটি মডেল টিউন করার সময় একযোগে ব্যবহার করা যেতে পারে।
স্বয়ংক্রিয় মডেল টিউনিং কনফিগার এবং চালানোর বিষয়ে আরও বিশদ বিবরণের জন্য, পড়ুন হাইপারপ্যারামিটার টিউনিং কাজের সেটিংস নির্দিষ্ট করুন.
লেখক সম্পর্কে
ডগ এমবায়া ডেটা এবং বিশ্লেষণে ফোকাস সহ একজন সিনিয়র পার্টনার সলিউশন আর্কিটেক্ট। ডগ AWS অংশীদারদের সাথে ঘনিষ্ঠভাবে কাজ করে, তাদের ক্লাউডে ডেটা এবং বিশ্লেষণ সমাধান একীভূত করতে সাহায্য করে।
চৈত্র মাথুর AWS-এর একজন প্রধান সমাধান স্থপতি। তিনি গ্রাহকদের এবং অংশীদারদেরকে AWS-এ অত্যন্ত পরিমাপযোগ্য, নির্ভরযোগ্য, নিরাপদ, এবং সাশ্রয়ী সমাধান তৈরিতে গাইড করেন। তিনি মেশিন লার্নিং সম্পর্কে উত্সাহী এবং গ্রাহকদের তাদের ML চাহিদাগুলি AWS AI/ML পরিষেবাগুলি ব্যবহার করে সমাধানে অনুবাদ করতে সহায়তা করেন৷ তিনি ML স্পেশালিটি সার্টিফিকেশন সহ 5টি সার্টিফিকেশন ধারণ করেছেন। তার অবসর সময়ে, তিনি পড়া, যোগব্যায়াম এবং তার মেয়েদের সাথে সময় কাটাতে উপভোগ করেন।
ইয়ারোস্লাভ শেরবাতি AWS-এর একজন মেশিন লার্নিং ইঞ্জিনিয়ার। তিনি মূলত অ্যামাজন সেজমেকার প্ল্যাটফর্মের উন্নতি এবং গ্রাহকদের এর বৈশিষ্ট্যগুলি সর্বোত্তমভাবে ব্যবহার করতে সহায়তা করার জন্য কাজ করেন। তার অবসর সময়ে, তিনি জিমে যেতে পছন্দ করেন, আইস স্কেটিং বা হাইকিংয়ের মতো আউটডোর স্পোর্টস করতে এবং নতুন এআই গবেষণা করতে পছন্দ করেন।
- এসইও চালিত বিষয়বস্তু এবং পিআর বিতরণ। আজই পরিবর্ধিত পান।
- প্লেটোব্লকচেন। Web3 মেটাভার্স ইন্টেলিজেন্স। জ্ঞান প্রসারিত. এখানে প্রবেশ করুন.
- উত্স: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/amazon-sagemaker-automatic-model-tuning-now-supports-three-new-completion-criteria-for-hyperparameter-optimization/
- 10
- 100
- 11
- 7
- 9
- a
- সক্ষম
- সম্পর্কে
- উপরে
- হিসাব
- সঠিকতা
- অর্জন করা
- অর্জন
- দিয়ে
- যোগ
- অতিরিক্ত
- সুবিধা
- পর
- AI
- আইআই গবেষণা
- এআই / এমএল
- অ্যালগরিদম
- সব
- ইতিমধ্যে
- মর্দানী স্ত্রীলোক
- আমাজন সেজমেকার
- পরিমাণ
- বৈশ্লেষিক ন্যায়
- এবং
- ফলিত
- স্বয়ংক্রিয়
- স্বয়ংক্রিয়ভাবে
- ডেস্কটপ AWS
- ভিত্তি
- আগে
- হচ্ছে
- সুবিধা
- সুবিধা
- সর্বোত্তম
- উত্তম
- মধ্যে
- তার পরেও
- আবদ্ধ
- আনা
- বাজেট
- ভবন
- নামক
- কেস
- দঙ্গল
- কিছু
- সাক্ষ্যদান
- সার্টিফিকেশন
- চ্যালেঞ্জ
- বেছে নিন
- মনোনীত
- ঘনিষ্ঠভাবে
- মেঘ
- সমাহার
- তুলনা
- তুলনা
- সম্পূর্ণ
- সম্পন্ন হয়েছে
- সমাপ্ত
- পরিপূরণ
- গনা
- কনফিগারেশন
- নিয়ন্ত্রণ
- অভিসৃতি
- মূল্য
- খরচ বাঁচানো
- সাশ্রয়ের
- খরচ
- পারা
- নির্ণায়ক
- বর্তমান
- গ্রাহকদের
- উপাত্ত
- সংজ্ঞায়িত
- সংজ্ঞা
- প্রদর্শিত
- আকাঙ্ক্ষিত
- বিস্তারিত
- সনাক্তকরণ
- বিভিন্ন
- ডিসকাউন্ট
- আলোচনা করা
- আলোচনা
- না
- Dont
- প্রতি
- গোড়ার দিকে
- সক্ষম করা
- প্রকৌশলী
- নিশ্চিত করা
- আনুমানিক
- অনুমান
- মূল্যায়ন
- সব
- উদাহরণ
- একচেটিয়া
- বিদ্যমান
- ব্যয়বহুল
- পরীক্ষা
- অন্বেষণ
- অন্বেষণ করুণ
- পরিচিত
- বৈশিষ্ট্য
- বৈশিষ্ট্য
- আবিষ্কার
- আবিষ্কার
- খুঁজে বের করে
- প্রথম
- কেন্দ্রবিন্দু
- অনুসরণ
- সূত্র
- সম্পূর্ণ
- সাধারণত
- পাওয়া
- প্রদত্ত
- দান
- Go
- লক্ষ্য
- ভাল
- নির্দেশিকা
- জিম
- জমিদারি
- সাহায্য
- সাহায্য
- ঊর্ধ্বতন
- অত্যন্ত
- ঝুলিতে
- কিভাবে
- কিভাবে
- যাহোক
- এইচটিএমএল
- HTTPS দ্বারা
- হাইপারপ্যারামিটার অপ্টিমাইজেশান
- হাইপারপ্যারামিটার টিউনিং
- বরফ
- সনাক্ত করা
- উন্নত করা
- উন্নতি
- উন্নতি
- উন্নতি
- in
- অন্যান্য
- সুদ্ধ
- বৃদ্ধি
- স্বতন্ত্র
- প্রাথমিকভাবে
- সম্পূর্ণ
- বুদ্ধিমান
- উপস্থাপিত
- পরিচয় করিয়ে দেয়
- IT
- পুনরাবৃত্তির
- পুনরাবৃত্তি
- কাজ
- জবস
- জানা
- পরিচিত
- বৃহত্তর
- স্তর
- নেতৃত্ব
- শিক্ষা
- বরফ
- যাক
- উচ্চতা
- সম্ভবত
- LIMIT টি
- সীমিত
- আর
- মেশিন
- মেশিন লার্নিং
- ব্যবস্থাপনা
- অনেক
- Marketing
- সর্বোচ্চ
- চরমে তোলা
- সর্বাধিক
- মানে
- পূরণ
- পদ্ধতি
- ছন্দোময়
- ছন্দোবিজ্ঞান
- ছোট করা
- ML
- মডেল
- মডেল
- পর্যবেক্ষণ
- মনিটর
- অধিক
- সেতু
- বহু
- পরস্পর
- চাহিদা
- নতুন
- সংখ্যা
- উদ্দেশ্য
- উদ্দেশ্য
- মান্য করা
- ONE
- পরিচালনা
- অনুকূল
- অপ্টিমাইজেশান
- অপ্টিমাইজ
- পছন্দ
- অন্যান্য
- সামগ্রিক
- স্থিতিমাপ
- অংশ
- হাসপাতাল
- অংশীদারদের
- কামুক
- কর্মক্ষমতা
- মাসিক
- ফেজ
- মাচা
- Plato
- প্লেটো ডেটা ইন্টেলিজেন্স
- প্লেটোডাটা
- পোস্ট
- স্পষ্টতা
- ভবিষ্যদ্বাণী
- পূর্বে
- অধ্যক্ষ
- সমস্যা
- সমস্যা
- প্রক্রিয়া
- উৎপাদন করা
- অভিক্ষিপ্ত
- প্রদত্ত
- প্রদানের
- গুণ
- নাগাল
- পৌঁছেছে
- পড়া
- ন্যায্য
- সম্পর্ক
- বিশ্বাসযোগ্য
- রিপোর্ট
- গবেষণা
- সংস্থান
- Resources
- ফল
- ফলে এবং
- ফলাফল
- চালান
- বলিদান
- ঋষি নির্মাতা
- সেজমেকার স্বয়ংক্রিয় মডেল টিউনিং
- জমা
- মাপযোগ্য
- সার্চ
- দ্বিতীয়
- সেকেন্ড
- নিরাপদ
- নির্বাচন
- নির্বাচন
- জ্যেষ্ঠ
- সেবা
- সেট
- বিন্যাস
- সেটিংস
- উচিত
- প্রদর্শনী
- গুরুত্বপূর্ণ
- উল্লেখযোগ্যভাবে
- ছোট
- ক্ষুদ্রতর
- So
- সমাধান
- সলিউশন
- solves
- কিছু
- স্থান
- বিশিষ্টতা
- নির্দিষ্ট
- নিদিষ্ট
- খরচ
- স্পিনস
- বিজ্ঞাপন
- থামুন
- বন্ধ
- বাঁধন
- স্টপ
- এমন
- সমর্থন
- সমর্থিত
- সমর্থন
- গ্রহণ করা
- লক্ষ্য
- কার্য
- শর্তাবলী
- সার্জারির
- তাদের
- তৃতীয়
- তিন
- গোবরাট
- দ্বারা
- সময়
- বার
- থেকে
- অত্যধিক
- মোট
- প্রশিক্ষণ
- অনুবাদ
- টিপিক্যাল
- ব্যবহার
- ব্যবহার ক্ষেত্রে
- ব্যবহারকারী
- বৈধতা
- মূল্য
- সংস্করণ
- উপায়
- কি
- যে
- হু
- ইচ্ছা
- মধ্যে
- ছাড়া
- শব্দ
- কাজ
- would
- উত্পাদ
- যোগশাস্ত্র
- আপনি
- আপনার
- zephyrnet