কোম্পানিগুলি ক্রমবর্ধমানভাবে ব্যস্ততার জন্য ব্যবহারকারীর তৈরি ছবি এবং ভিডিওগুলির উপর নির্ভর করে৷ ইকমার্স প্ল্যাটফর্মগুলি থেকে গ্রাহকদের পণ্যের ছবি শেয়ার করতে উত্সাহিত করে সোশ্যাল মিডিয়া কোম্পানিগুলিতে ব্যবহারকারী-উত্পাদিত ভিডিও এবং চিত্রগুলি প্রচার করে, ব্যবহারকারীর বিষয়বস্তুকে ব্যস্ততার জন্য ব্যবহার করা একটি শক্তিশালী কৌশল। যাইহোক, এটি নিশ্চিত করা চ্যালেঞ্জিং হতে পারে যে এই ব্যবহারকারী-উত্পাদিত বিষয়বস্তু আপনার নীতির সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ এবং আপনার ব্যবহারকারীদের জন্য একটি নিরাপদ অনলাইন সম্প্রদায়কে উৎসাহিত করে৷
অনেক কোম্পানি বর্তমানে মানব মডারেটরের উপর নির্ভর করে বা অনুপযুক্ত ব্যবহারকারী-উত্পাদিত বিষয়বস্তু পরিচালনা করতে ব্যবহারকারীর অভিযোগে প্রতিক্রিয়াশীলভাবে প্রতিক্রিয়া জানায়। এই পন্থাগুলি পর্যাপ্ত গুণমান বা গতিতে লক্ষ লক্ষ ছবি এবং ভিডিওগুলিকে কার্যকরভাবে পরিমিত করার জন্য স্কেল করে না, যা একটি দুর্বল ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা, স্কেল অর্জনের জন্য উচ্চ খরচ বা এমনকি ব্র্যান্ডের খ্যাতির সম্ভাব্য ক্ষতির দিকে পরিচালিত করে।
এই পোস্টে, আমরা আলোচনা করব কীভাবে কাস্টম মডারেশন বৈশিষ্ট্যটি ব্যবহার করবেন আমাজন রেকোনিশন আপনার প্রাক-প্রশিক্ষিত কন্টেন্ট মডারেশন API-এর যথার্থতা বাড়াতে।
আমাজন স্বীকৃতিতে বিষয়বস্তু সংযম
Amazon Recognition হল একটি পরিচালিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) পরিষেবা যা ছবি এবং ভিডিওগুলি থেকে তথ্য এবং অন্তর্দৃষ্টি বের করার জন্য প্রাক-প্রশিক্ষিত এবং কাস্টমাইজযোগ্য কম্পিউটার দৃষ্টি ক্ষমতা প্রদান করে৷ এরকম একটি ক্ষমতা হল আমাজন স্বীকৃতি বিষয়বস্তু সংযম, যা চিত্র এবং ভিডিওগুলিতে অনুপযুক্ত বা অবাঞ্ছিত সামগ্রী সনাক্ত করে৷ অ্যামাজন স্বীকৃতি 10টি শীর্ষ-স্তরের সংযম বিভাগ (যেমন সহিংসতা, স্পষ্ট, অ্যালকোহল বা মাদক) এবং 35টি দ্বিতীয়-স্তরের বিভাগ সহ অনুপযুক্ত বা অবাঞ্ছিত বিষয়বস্তুকে লেবেল করার জন্য একটি শ্রেণিবিন্যাস শ্রেণীবিন্যাস ব্যবহার করে। ইকমার্স, সোশ্যাল মিডিয়া এবং গেমিং-এর মতো শিল্পের গ্রাহকরা তাদের ব্র্যান্ডের সুনাম রক্ষা করতে এবং নিরাপদ ব্যবহারকারী সম্প্রদায়গুলিকে লালন-পালন করতে Amazon Recognition-এ বিষয়বস্তু সংযম ব্যবহার করতে পারেন।
ছবি এবং ভিডিও মডারেশনের জন্য Amazon Recognition ব্যবহার করে, মানব মডারেটরদের অনেক ছোট কন্টেন্ট পর্যালোচনা করতে হয়, সাধারণত মোট ভলিউমের 1-5%, ইতিমধ্যেই কন্টেন্ট মডারেশন মডেল দ্বারা পতাকাঙ্কিত। এটি কোম্পানিগুলিকে আরও মূল্যবান ক্রিয়াকলাপে ফোকাস করতে এবং এখনও তাদের বিদ্যমান খরচের একটি ভগ্নাংশে ব্যাপক পরিমিত কভারেজ অর্জন করতে সক্ষম করে।
অ্যামাজন স্বীকৃতি কাস্টম সংযম প্রবর্তন
আপনি এখন কাস্টম মডারেশন বৈশিষ্ট্যের সাথে আপনার ব্যবসা-নির্দিষ্ট ডেটার জন্য স্বীকৃতি মডারেশন মডেলের যথার্থতা বাড়াতে পারেন। আপনি 20 ঘন্টারও কম সময়ে 1 টি টীকাযুক্ত চিত্র সহ একটি কাস্টম অ্যাডাপ্টার প্রশিক্ষণ দিতে পারেন। এই অ্যাডাপ্টারগুলি উচ্চ নির্ভুলতার সাথে প্রশিক্ষণের জন্য ব্যবহৃত চিত্রগুলি সনাক্ত করতে মডারেশন মডেলের ক্ষমতা প্রসারিত করে। এই পোস্টের জন্য, আমরা অ্যালকোহল মডারেশন লেবেলের নির্ভুলতা বাড়ানোর জন্য অ্যালকোহলযুক্ত পানীয় (অনিরাপদ বলে বিবেচিত) সহ নিরাপদ ছবি এবং ছবি উভয়ই সমন্বিত একটি নমুনা ডেটাসেট ব্যবহার করি।
প্রশিক্ষিত অ্যাডাপ্টারের অনন্য আইডি বিদ্যমানকে প্রদান করা যেতে পারে মডারেশন লেবেল সনাক্ত করুন এই অ্যাডাপ্টার ব্যবহার করে ছবি প্রক্রিয়া করার জন্য API অপারেশন। প্রতিটি অ্যাডাপ্টার শুধুমাত্র AWS অ্যাকাউন্ট দ্বারা ব্যবহার করা যেতে পারে যেটি অ্যাডাপ্টারের প্রশিক্ষণের জন্য ব্যবহৃত হয়েছিল, নিশ্চিত করে যে প্রশিক্ষণের জন্য ব্যবহৃত ডেটা সেই AWS অ্যাকাউন্টে নিরাপদ এবং সুরক্ষিত থাকে। কাস্টম মডারেশন বৈশিষ্ট্যের সাহায্যে, আপনি কোনো মেশিন লার্নিং (এমএল) দক্ষতা ছাড়াই আপনার নির্দিষ্ট মডারেশন ব্যবহারের ক্ষেত্রে উন্নত কর্মক্ষমতার জন্য স্বীকৃতি প্রাক-প্রশিক্ষিত মডারেশন মডেলটি তৈরি করতে পারেন। আপনি কাস্টম মডারেশনের জন্য প্রতি-ব্যবহারের মূল্যের মডেলের সাথে একটি সম্পূর্ণরূপে পরিচালিত মডারেশন পরিষেবার সুবিধাগুলি উপভোগ করা চালিয়ে যেতে পারেন৷
সমাধান ওভারভিউ
একটি কাস্টম মডারেশন অ্যাডাপ্টারের প্রশিক্ষণের জন্য পাঁচটি ধাপ রয়েছে যা আপনি ব্যবহার করে সম্পূর্ণ করতে পারেন এডাব্লুএস ম্যানেজমেন্ট কনসোল অথবা API ইন্টারফেস:
- একটি প্রকল্প তৈরি করুন
- প্রশিক্ষণের তথ্য আপলোড করুন
- ছবিতে গ্রাউন্ড ট্রুথ লেবেল বরাদ্দ করুন
- অ্যাডাপ্টারকে প্রশিক্ষণ দিন
- অ্যাডাপ্টার ব্যবহার করুন
কনসোল ব্যবহার করে আরও বিস্তারিতভাবে এই পদক্ষেপগুলি দিয়ে চলুন।
একটি প্রকল্প তৈরি করুন
একটি প্রকল্প আপনার অ্যাডাপ্টার সংরক্ষণ করার জন্য একটি ধারক। আপনার নির্দিষ্ট ব্যবহারের ক্ষেত্রে কোন অ্যাডাপ্টার সর্বোত্তম কার্য সম্পাদন করে তা মূল্যায়ন করতে আপনি বিভিন্ন প্রশিক্ষণ ডেটাসেট সহ একটি প্রকল্পের মধ্যে একাধিক অ্যাডাপ্টারকে প্রশিক্ষণ দিতে পারেন। আপনার প্রকল্প তৈরি করতে, নিম্নলিখিত পদক্ষেপগুলি সম্পূর্ণ করুন:
- অ্যামাজন রিকগনিশন কনসোলে, নির্বাচন করুন কাস্টম সংযম নেভিগেশন ফলকে।
- বেছে নিন প্রকল্প তৈরি করুন.
- জন্য প্রকল্প নাম, আপনার প্রকল্পের জন্য একটি নাম লিখুন।
- জন্য অ্যাডাপ্টারের নাম, আপনার অ্যাডাপ্টারের জন্য একটি নাম লিখুন।
- ঐচ্ছিকভাবে, আপনার অ্যাডাপ্টারের জন্য একটি বিবরণ লিখুন।
প্রশিক্ষণ ডেটা আপলোড করুন
আপনি কম মিথ্যা ইতিবাচক শনাক্ত করতে মডারেশন মডেলকে মানিয়ে নিতে 20 টির মতো নমুনা ছবি দিয়ে শুরু করতে পারেন (যে ছবিগুলি আপনার ব্যবসার জন্য উপযুক্ত কিন্তু মডেল দ্বারা একটি মডারেশন লেবেল সহ পতাকাঙ্কিত)। মিথ্যা নেতিবাচক (ছবিগুলি যেগুলি আপনার ব্যবসার জন্য অনুপযুক্ত কিন্তু একটি মডারেশন লেবেল দিয়ে পতাকাঙ্কিত হয় না) কমাতে, আপনাকে 50টি নমুনা ছবি দিয়ে শুরু করতে হবে।
অ্যাডাপ্টার প্রশিক্ষণের জন্য ইমেজ ডেটাসেট প্রদান করতে আপনি নিম্নলিখিত বিকল্পগুলি থেকে নির্বাচন করতে পারেন:
নিম্নলিখিত পদক্ষেপগুলি সম্পূর্ণ করুন:
- এই পোস্টের জন্য, নির্বাচন করুন S3 বালতি থেকে ছবি আমদানি করুন এবং আপনার S3 URI লিখুন।
যেকোনো ML প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়ার মতো, Amazon Recognition-এ একটি কাস্টম মডারেশন অ্যাডাপ্টারের প্রশিক্ষণের জন্য দুটি পৃথক ডেটাসেটের প্রয়োজন: একটি অ্যাডাপ্টারকে প্রশিক্ষণের জন্য এবং অন্যটি অ্যাডাপ্টারের মূল্যায়নের জন্য। আপনি হয় একটি পৃথক পরীক্ষার ডেটাসেট আপলোড করতে পারেন বা প্রশিক্ষণ এবং পরীক্ষার জন্য আপনার প্রশিক্ষণ ডেটাসেট স্বয়ংক্রিয়ভাবে বিভক্ত করতে বেছে নিতে পারেন।
- এই পোস্টের জন্য, নির্বাচন করুন স্বয়ংক্রিয় বিভাজন.
- নির্বাচন করা স্বয়ংক্রিয় আপডেট সক্ষম করুন কনটেন্ট মডারেশন মডেলের একটি নতুন সংস্করণ চালু হলে সিস্টেম স্বয়ংক্রিয়ভাবে অ্যাডাপ্টারটিকে পুনরায় প্রশিক্ষণ দেয় তা নিশ্চিত করতে।
- বেছে নিন প্রকল্প তৈরি করুন.
ছবিতে গ্রাউন্ড ট্রুথ লেবেল বরাদ্দ করুন
আপনি যদি অব্যক্ত ছবি আপলোড করে থাকেন, তাহলে সংযম শ্রেণীবিন্যাস অনুযায়ী ইমেজ লেবেল প্রদান করতে আপনি Amazon Recognition কনসোল ব্যবহার করতে পারেন। নিম্নলিখিত উদাহরণে, আমরা উচ্চ নির্ভুলতার সাথে লুকানো অ্যালকোহল শনাক্ত করার জন্য একটি অ্যাডাপ্টারকে প্রশিক্ষণ দিই এবং এই ধরনের সমস্ত ছবিকে অ্যালকোহল লেবেল দিয়ে লেবেল করি৷ যে ছবিগুলি অনুপযুক্ত বলে বিবেচিত হয় না সেগুলিকে নিরাপদ হিসাবে লেবেল করা যেতে পারে৷
অ্যাডাপ্টারকে প্রশিক্ষণ দিন
আপনি সমস্ত ইমেজ লেবেল পরে, নির্বাচন করুন প্রশিক্ষণ শুরু করুন প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়া শুরু করতে। Amazon Recognition আপলোড করা ইমেজ ডেটাসেটগুলিকে প্রশিক্ষণের জন্য প্রদত্ত নির্দিষ্ট ধরণের ইমেজগুলিতে উন্নত নির্ভুলতার জন্য অ্যাডাপ্টার মডেলকে প্রশিক্ষণ দিতে ব্যবহার করবে।
কাস্টম মডারেশন অ্যাডাপ্টার প্রশিক্ষিত হওয়ার পরে, আপনি অ্যাডাপ্টারের সমস্ত বিবরণ দেখতে পারেন (adapterID
, test
এবং training
ম্যানিফেস্ট ফাইল) মধ্যে অ্যাডাপ্টারের কর্মক্ষমতা অধ্যায়.
সার্জারির অ্যাডাপ্টারের কর্মক্ষমতা বিভাগটি পূর্ব-প্রশিক্ষিত সংযম মডেলের সাথে তুলনা করলে মিথ্যা ইতিবাচক এবং মিথ্যা নেতিবাচকের উন্নতি প্রদর্শন করে। অ্যালকোহল লেবেল সনাক্তকরণ বাড়ানোর জন্য আমরা যে অ্যাডাপ্টারটি প্রশিক্ষণ দিয়েছি তা পরীক্ষার চিত্রগুলিতে মিথ্যা নেতিবাচক হার 73% কমিয়ে দেয়। অন্য কথায়, অ্যাডাপ্টারটি এখন প্রাক-প্রশিক্ষিত মডারেশন মডেলের তুলনায় 73% বেশি ছবির জন্য অ্যালকোহল মডারেশন লেবেলের সঠিক ভবিষ্যদ্বাণী করে। যাইহোক, মিথ্যা ইতিবাচক কোন উন্নতি পরিলক্ষিত হয় না, কারণ প্রশিক্ষণের জন্য কোন মিথ্যা ইতিবাচক নমুনা ব্যবহার করা হয়নি।
অ্যাডাপ্টার ব্যবহার করুন
বর্ধিত নির্ভুলতা অর্জনের জন্য আপনি নতুন প্রশিক্ষিত অ্যাডাপ্টার ব্যবহার করে অনুমান করতে পারেন। এটি করতে, অ্যামাজন স্বীকৃতি কল করুন DetectModerationLabel
একটি অতিরিক্ত প্যারামিটার সহ API, ProjectVersion
, যা অনন্য AdapterID
অ্যাডাপ্টারের। নিম্নলিখিত একটি নমুনা কমান্ড ব্যবহার করে এডাব্লুএস কমান্ড লাইন ইন্টারফেস (AWS CLI):
নিম্নলিখিত ব্যবহার করে একটি নমুনা কোড স্নিপেট Python Boto3 লাইব্রেরি:
প্রশিক্ষণের জন্য সর্বোত্তম অনুশীলন
আপনার অ্যাডাপ্টারের কর্মক্ষমতা সর্বাধিক করার জন্য, অ্যাডাপ্টারের প্রশিক্ষণের জন্য নিম্নলিখিত সেরা অনুশীলনগুলি সুপারিশ করা হয়:
- নমুনা চিত্রের ডেটাতে সেই প্রতিনিধি ত্রুটিগুলি ক্যাপচার করা উচিত যেগুলির জন্য আপনি সংযম মডেলের নির্ভুলতা উন্নত করতে চান৷
- মিথ্যা ইতিবাচক এবং মিথ্যা নেতিবাচকগুলির জন্য শুধুমাত্র ত্রুটি চিত্রগুলি আনার পরিবর্তে, আপনি উন্নত কর্মক্ষমতার জন্য সত্য ইতিবাচক এবং সত্য নেতিবাচকগুলিও প্রদান করতে পারেন
- প্রশিক্ষণের জন্য যতটা সম্ভব টীকাযুক্ত ছবি সরবরাহ করুন
উপসংহার
এই পোস্টে, আমরা নতুন Amazon Recognition কাস্টম মডারেশন বৈশিষ্ট্যের একটি গভীর ওভারভিউ উপস্থাপন করেছি। উপরন্তু, আমরা সর্বোত্তম ফলাফলের জন্য সর্বোত্তম অনুশীলন সহ কনসোল ব্যবহার করে প্রশিক্ষণ সম্পাদনের পদক্ষেপগুলি বিস্তারিত করেছি। অতিরিক্ত তথ্যের জন্য, Amazon Recognition কনসোলে যান এবং কাস্টম মডারেশন বৈশিষ্ট্যটি অন্বেষণ করুন৷
আমাজন স্বীকৃতি কাস্টম সংযম এখন সাধারণভাবে সমস্ত AWS অঞ্চলে পাওয়া যায় যেখানে Amazon Recognition উপলব্ধ।
এই সম্পর্কে আরও জানো AWS-এ বিষয়বস্তু সংযম. দিকে প্রথম পদক্ষেপ নিন AWS এর সাথে আপনার বিষয়বস্তু সংযম ক্রিয়াকলাপকে সুগম করা.
লেখক সম্পর্কে
শিপ্রা কানোরিয়া AWS-এর একজন প্রধান পণ্য ব্যবস্থাপক। তিনি মেশিন লার্নিং এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার মাধ্যমে গ্রাহকদের তাদের সবচেয়ে জটিল সমস্যা সমাধানে সাহায্য করার জন্য উত্সাহী৷ AWS-এ যোগদানের আগে, শিপ্রা Amazon Alexa-এ 4 বছরেরও বেশি সময় কাটিয়েছেন, যেখানে তিনি Alexa ভয়েস সহকারীতে অনেক উত্পাদনশীলতা-সম্পর্কিত বৈশিষ্ট্য চালু করেছেন।
আকাশ দীপ সিয়াটেল ভিত্তিক একজন সফটওয়্যার ডেভেলপমেন্ট ইঞ্জিনিয়ারিং ম্যানেজার। তিনি কম্পিউটার ভিশন, এআই এবং ডিস্ট্রিবিউটেড সিস্টেমে কাজ করতে পছন্দ করেন। তার লক্ষ্য হল গ্রাহকদের জটিল সমস্যার সমাধান করতে এবং AWS স্বীকৃতির সাথে মান তৈরি করতে সক্ষম করা। কাজের বাইরে, তিনি হাইকিং এবং ভ্রমণ উপভোগ করেন।
লানা ঝাং তিনি AWS WWSO AI সার্ভিসেস টিমের একজন সিনিয়র সলিউশন আর্কিটেক্ট, কন্টেন্ট মডারেশন, কম্পিউটার ভিশন, ন্যাচারাল ল্যাংগুয়েজ প্রসেসিং এবং জেনারেটিভ এআই-এর জন্য AI এবং ML-এ বিশেষজ্ঞ। তার দক্ষতার সাথে, তিনি AWS AI/ML সমাধান প্রচার করতে এবং সামাজিক মিডিয়া, গেমিং, ই-কমার্স, মিডিয়া, বিজ্ঞাপন ও বিপণন সহ বিভিন্ন শিল্প জুড়ে গ্রাহকদের তাদের ব্যবসায়িক সমাধানগুলিকে রূপান্তর করতে সহায়তা করার জন্য নিবেদিত৷
- 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/announcing-rekogniton-custom-moderation-enhance-accuracy-of-pre-trained-rekognition-moderation-models-with-your-data/
- : হয়
- :না
- :কোথায়
- 1
- 10
- 100
- 118
- 150
- 20
- 35%
- 50
- 7
- 9
- a
- আকাশ
- সম্পর্কে
- হিসাব
- সঠিকতা
- সঠিক
- অর্জন করা
- দিয়ে
- ক্রিয়াকলাপ
- খাপ খাওয়ানো
- অতিরিক্ত
- অতিরিক্ত তথ্য
- ঠিকানা
- বিজ্ঞাপন
- AI
- এআই পরিষেবা
- এআই / এমএল
- এলকোহল
- আলেক্সা
- সব
- ইতিমধ্যে
- এছাড়াও
- মর্দানী স্ত্রীলোক
- আমাজন রেকোনিশন
- অ্যামাজন ওয়েব সার্ভিসেস
- an
- এবং
- উদ্গাতা
- অন্য
- কোন
- API
- পন্থা
- যথাযথ
- রয়েছি
- কৃত্রিম
- কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা
- কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (এআই)
- AS
- পরিমাপ করা
- সহায়ক
- সহায়তা
- At
- লেখক
- স্বয়ংক্রিয়ভাবে
- সহজলভ্য
- ডেস্কটপ AWS
- ভিত্তি
- BE
- আগে
- শুরু করা
- সুবিধা
- সর্বোত্তম
- সেরা অভ্যাস
- উভয়
- তরবার
- আনয়ন
- ব্যবসায়
- কিন্তু
- by
- কল
- CAN
- ক্ষমতা
- সামর্থ্য
- গ্রেপ্তার
- কেস
- বিভাগ
- চ্যালেঞ্জিং
- বেছে নিন
- মক্কেল
- কোড
- সম্প্রদায়গুলি
- সম্প্রদায়
- কোম্পানি
- তুলনা
- অভিযোগ
- সম্পূর্ণ
- জটিল
- ব্যাপক
- কম্পিউটার
- কম্পিউটার ভিশন
- বিবেচিত
- সঙ্গত
- কনসোল
- আধার
- বিষয়বস্তু
- অবিরত
- মূল্য
- খরচ
- কভারেজ
- সৃষ্টি
- মান তৈরি করুন
- এখন
- প্রথা
- গ্রাহকদের
- স্বনির্ধারিত
- উপাত্ত
- ডেটাসেট
- নিবেদিত
- গভীর
- বিবরণ
- বিস্তারিত
- বিশদ
- বিস্তারিত
- সনাক্ত
- সনাক্তকরণ
- উন্নয়ন
- বিভিন্ন
- আলোচনা করা
- প্রদর্শন
- বণ্টিত
- বিতরণ সিস্টেম
- বিচিত্র
- do
- Dont
- ওষুধের
- ই-কমার্স
- প্রতি
- ইকমার্স
- কার্যকরীভাবে
- পারেন
- সক্ষম করা
- সম্ভব
- উদ্দীপক
- প্রবৃত্তি
- প্রকৌশল
- উন্নত করা
- উন্নত
- ভোগ
- নিশ্চিত করা
- নিশ্চিত
- প্রবেশ করান
- ভুল
- ত্রুটি
- মূল্যায়নের
- এমন কি
- উদাহরণ
- বিদ্যমান
- অভিজ্ঞতা
- ল্যাপারোস্কোপিক পদ্ধতি
- অন্বেষণ করুণ
- প্রসারিত করা
- নির্যাস
- মিথ্যা
- বৈশিষ্ট্য
- বৈশিষ্ট্য
- কয়েক
- কম
- নথি পত্র
- প্রথম
- পাঁচ
- পতাকাঙ্কিত
- কেন্দ্রবিন্দু
- অনুসরণ
- জন্য
- লালনপালন করা
- শগবভচফ
- ভগ্নাংশ
- থেকে
- সম্পূর্ণরূপে
- তদ্ব্যতীত
- দূ্যত
- সাধারণত
- সৃজক
- জেনারেটিভ এআই
- পাওয়া
- স্থল
- ক্ষতি
- আছে
- he
- সাহায্য
- তার
- গোপন
- উচ্চ
- ঊর্ধ্বতন
- তার
- ঘন্টা
- কিভাবে
- কিভাবে
- যাহোক
- এইচটিএমএল
- HTTP
- HTTPS দ্বারা
- মানবীয়
- ID
- ভাবমূর্তি
- চিত্র
- উন্নত করা
- উন্নত
- উন্নতি
- উন্নতি
- in
- অন্যান্য
- গভীর
- সুদ্ধ
- ক্রমবর্ধমানভাবে
- শিল্প
- তথ্য
- আরম্ভ করা
- অর্ন্তদৃষ্টি
- বুদ্ধিমত্তা
- ইন্টারফেস
- IT
- যোগদান
- লেবেল
- লেবেলগুলি
- ভাষা
- চালু
- বিশালাকার
- শিক্ষা
- কম
- লাইন
- তালিকা
- মেশিন
- মেশিন লার্নিং
- পরিচালনা করা
- পরিচালিত
- ব্যবস্থাপনা
- পরিচালক
- অনেক
- Marketing
- চরমে তোলা
- মিডিয়া
- লক্ষ লক্ষ
- মিশন
- ML
- মডেল
- মডেল
- সংযম
- অধিক
- সেতু
- অনেক
- বহু
- নাম
- প্রাকৃতিক
- স্বাভাবিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ
- ন্যাভিগেশন
- নেতিবাচক
- ঋণাত্মক
- নতুন
- সদ্য
- না।
- এখন
- of
- অফার
- on
- ONE
- অনলাইন
- কেবল
- অপারেশন
- অপারেশনস
- অনুকূল
- অপশন সমূহ
- or
- অন্যান্য
- বাহিরে
- শেষ
- ওভারভিউ
- শার্সি
- স্থিতিমাপ
- কামুক
- প্রতি
- সম্পাদন করা
- কর্মক্ষমতা
- করণ
- সঞ্চালিত
- প্ল্যাটফর্ম
- Plato
- প্লেটো ডেটা ইন্টেলিজেন্স
- প্লেটোডাটা
- নীতি
- দরিদ্র
- ধনাত্মক
- সম্ভব
- পোস্ট
- সম্ভাব্য
- ক্ষমতা
- ক্ষমতাশালী
- চর্চা
- প্রেডিক্টস
- উপস্থাপন
- মূল্য
- মূল্য মডেল
- অধ্যক্ষ
- সমস্যা
- প্রক্রিয়া
- প্রক্রিয়াজাতকরণ
- পণ্য
- পণ্য ব্যবস্থাপক
- প্রকল্প
- প্রচার
- রক্ষা করা
- প্রদান
- প্রদত্ত
- গুণ
- হার
- সুপারিশ করা
- হ্রাস করা
- হ্রাস
- অঞ্চল
- নির্ভর করা
- দেহাবশেষ
- প্রতিনিধি
- খ্যাতি
- প্রয়োজনীয়
- প্রয়োজন
- প্রতিক্রিয়া
- প্রতিক্রিয়া
- ফলাফল
- এখানে ক্লিক করুন
- নিরাপদ
- নমুনা ডেটাসেট
- স্কেল
- সিয়াটেল
- অধ্যায়
- নিরাপদ
- জ্যেষ্ঠ
- আলাদা
- সেবা
- সেবা
- সেট
- শেয়ার
- সে
- উচিত
- ক্ষুদ্রতর
- টুকিটাকি
- সামাজিক
- সামাজিক মাধ্যম
- সফটওয়্যার
- সফটওয়্যার উন্নয়ন
- সলিউশন
- সমাধান
- বিশেষজ্ঞ
- নির্দিষ্ট
- স্পীড
- অতিবাহিত
- বিভক্ত করা
- শুরু
- ধাপ
- প্রারম্ভিক ব্যবহারের নির্দেশাবলী
- এখনো
- দোকান
- কৌশল
- এমন
- যথেষ্ট
- পদ্ধতি
- সিস্টেম
- গ্রহণ করা
- কার্য
- কাজ
- বর্গীকরণ সূত্র
- টীম
- পরীক্ষা
- পরীক্ষামূলক
- চেয়ে
- যে
- সার্জারির
- তাদের
- এইগুলো
- এই
- দ্বারা
- থেকে
- উপরের স্তর
- মোট
- রেলগাড়ি
- প্রশিক্ষিত
- প্রশিক্ষণ
- রূপান্তর
- ভ্রমণ
- সত্য
- সত্য
- দুই
- আদর্শ
- সাধারণত
- অনন্য
- অনাবশ্যক
- আপলোড করা
- ব্যবহার
- ব্যবহার ক্ষেত্রে
- ব্যবহৃত
- ব্যবহারকারী
- ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা
- ব্যবহারকারী
- ব্যবহারসমূহ
- ব্যবহার
- দামি
- মূল্য
- সংস্করণ
- ভিডিও
- Videos
- চেক
- হিংস্রতা
- দৃষ্টি
- দেখুন
- কণ্ঠস্বর
- আয়তন
- পদব্রজে ভ্রমণ
- প্রয়োজন
- ছিল
- we
- ওয়েব
- ওয়েব সার্ভিস
- ছিল
- কখন
- যে
- ইচ্ছা
- সঙ্গে
- মধ্যে
- ছাড়া
- শব্দ
- হয়া যাই ?
- কর্মপ্রবাহ
- কাজ
- বছর
- আপনি
- আপনার
- zephyrnet