এটি এনেলের কম্পিউটার ভিশনের প্রধান মারিও নামতাও শিয়ান্টি লার্চারের একটি অতিথি পোস্ট।
দ্বি Enel, যা বিদ্যুতের জন্য ইতালির জাতীয় সত্তা হিসাবে শুরু হয়েছিল, আজ 32টি দেশে উপস্থিত একটি বহুজাতিক কোম্পানি এবং 74 মিলিয়ন ব্যবহারকারীর সাথে বিশ্বের প্রথম বেসরকারি নেটওয়ার্ক অপারেটর৷ এটি 55.4 GW ইনস্টল ক্ষমতা সহ প্রথম পুনর্নবীকরণযোগ্য প্লেয়ার হিসাবে স্বীকৃত। সাম্প্রতিক বছরগুলিতে, কোম্পানিটি শক্তিশালী অভ্যন্তরীণ জ্ঞানের বিকাশের মাধ্যমে মেশিন লার্নিং (ML) সেক্টরে প্রচুর পরিমাণে বিনিয়োগ করেছে যা তাদের 2.3 মিলিয়ন কিলোমিটার বিতরণ নেটওয়ার্কের স্বয়ংক্রিয় পর্যবেক্ষণের মতো উচ্চাকাঙ্ক্ষী প্রকল্পগুলি উপলব্ধি করতে সক্ষম করেছে৷
প্রতি বছর, Enel হেলিকপ্টার, গাড়ি বা অন্যান্য উপায়ে তার বিদ্যুৎ বিতরণ নেটওয়ার্ক পরিদর্শন করে; লক্ষ লক্ষ ছবি তোলে; এবং তার নেটওয়ার্কের 3D চিত্র পুনর্গঠন করে, যা a বিন্দু মেঘ নেটওয়ার্কের 3D পুনর্গঠন, LiDAR প্রযুক্তি ব্যবহার করে প্রাপ্ত।
পাওয়ার গ্রিডের অবস্থা নিরীক্ষণ, অবকাঠামোগত অসঙ্গতিগুলি সনাক্তকরণ এবং ইনস্টল করা সম্পদের ডেটাবেস আপডেট করার জন্য এই ডেটা পরীক্ষা করা গুরুত্বপূর্ণ এবং এটি একটি প্রদত্ত মেরুতে ইনস্টল করা ক্ষুদ্রতম ইনসুলেটরের উপাদান এবং স্থিতিতে অবকাঠামোর দানাদার নিয়ন্ত্রণের অনুমতি দেয়। ডেটার পরিমাণ (শুধুমাত্র ইতালিতে প্রতি বছর 40 মিলিয়নেরও বেশি ছবি), আইটেমগুলির সংখ্যা এবং তাদের নির্দিষ্টতার পরিপ্রেক্ষিতে, একটি সম্পূর্ণ ম্যানুয়াল বিশ্লেষণ অত্যন্ত ব্যয়বহুল, সময় এবং অর্থ উভয় ক্ষেত্রেই এবং ত্রুটি প্রবণ। সৌভাগ্যবশত, কম্পিউটারের দৃষ্টিভঙ্গি এবং গভীর শিক্ষার জগতে প্রচুর অগ্রগতি এবং এই প্রযুক্তিগুলির পরিপক্কতা এবং গণতন্ত্রীকরণের জন্য ধন্যবাদ, এই ব্যয়বহুল প্রক্রিয়াটিকে আংশিক বা এমনকি সম্পূর্ণরূপে স্বয়ংক্রিয় করা সম্ভব।
অবশ্যই, কাজটি খুব চ্যালেঞ্জিং রয়ে গেছে এবং, সমস্ত আধুনিক AI অ্যাপ্লিকেশনের মতো, এটির জন্য কম্পিউটিং শক্তি এবং দক্ষতার সাথে বিশাল পরিমাণ ডেটা পরিচালনা করার ক্ষমতা প্রয়োজন।
Enel এর উপর ভিত্তি করে নিজস্ব ML প্ল্যাটফর্ম (অভ্যন্তরীণভাবে ML কারখানা বলা হয়) তৈরি করেছে আমাজন সেজমেকার, এবং প্ল্যাটফর্মটি বিভিন্ন ডিজিটাল হাব (ব্যবসায়িক ইউনিট) জুড়ে বিভিন্ন ব্যবহারের ক্ষেত্রে এনেল-এ মডেল তৈরি এবং প্রশিক্ষণের জন্য আদর্শ সমাধান হিসাবে প্রতিষ্ঠিত হয়েছে যেখানে দশ হাজার এমএল প্রকল্প তৈরি করা হচ্ছে। আমাজন সেজমেকার প্রশিক্ষণ, আমাজন সেজমেকার প্রসেসিং, এবং অন্যান্য AWS পরিষেবা যেমন এডাব্লুএস স্টেপ ফাংশন.
Enel দুটি ভিন্ন উৎস থেকে চিত্র এবং তথ্য সংগ্রহ করে:
- বায়বীয় নেটওয়ার্ক পরিদর্শন:
- লিডার পয়েন্ট মেঘ - তাদের অবকাঠামোর একটি অত্যন্ত নির্ভুল এবং ভূ-স্থানীয় 3D পুনর্গঠন হওয়ার সুবিধা রয়েছে, এবং তাই দূরত্ব গণনা করার জন্য বা 2D চিত্র বিশ্লেষণ থেকে পাওয়া যায় না এমন নির্ভুলতার সাথে পরিমাপ করার জন্য খুব দরকারী।
- উচ্চ-রেজোলিউশনের ছবি - অবকাঠামোর এই ছবিগুলি একে অপরের কয়েক সেকেন্ডের মধ্যে নেওয়া হয়। এটি পয়েন্ট ক্লাউডে সনাক্ত করা খুব ছোট উপাদান এবং অসঙ্গতিগুলি সনাক্ত করা সম্ভব করে তোলে।
- স্যাটেলাইট ছবি – যদিও এগুলি পাওয়ার লাইন পরিদর্শনের চেয়ে বেশি সাশ্রয়ী হতে পারে (কিছু বিনামূল্যে বা একটি ফিতে পাওয়া যায়), তাদের রেজোলিউশন এবং গুণমান প্রায়শই Enel দ্বারা সরাসরি তোলা ছবির সাথে সমান হয় না। এই চিত্রগুলির বৈশিষ্ট্যগুলি বনের ঘনত্ব এবং ম্যাক্রো-শ্রেণি মূল্যায়ন বা বিল্ডিংগুলি সন্ধান করার মতো নির্দিষ্ট কাজের জন্য তাদের উপযোগী করে তোলে।
এই পোস্টে, আমরা কীভাবে Enel এই তিনটি উত্স ব্যবহার করে তার বিশদ বিবরণ নিয়ে আলোচনা করি, এবং কীভাবে Enel তাদের বৃহৎ-স্কেল পাওয়ার গ্রিড মূল্যায়ন ব্যবস্থাপনা এবং SageMaker ব্যবহার করে অসঙ্গতি সনাক্তকরণ প্রক্রিয়া স্বয়ংক্রিয় করে তা শেয়ার করি।
সম্পদ এবং অসঙ্গতি সনাক্ত করতে উচ্চ-রেজোলিউশন ফটোগ্রাফ বিশ্লেষণ করা
পরিদর্শনের সময় সংগৃহীত অন্যান্য অসংগঠিত ডেটার মতো, তোলা ফটোগ্রাফগুলি সংরক্ষণ করা হয় আমাজন সিম্পল স্টোরেজ সার্ভিস (Amazon S3)। এর মধ্যে কয়েকটিকে ম্যানুয়ালি লেবেল করা হয়েছে বিভিন্ন ডিপ লার্নিং মডেলকে বিভিন্ন কম্পিউটার ভিশন কাজের জন্য প্রশিক্ষণের লক্ষ্যে।
ধারণাগতভাবে, প্রক্রিয়াকরণ এবং অনুমান পাইপলাইনে একাধিক ধাপ সহ একটি শ্রেণীবিন্যাস পদ্ধতি জড়িত: প্রথমে, চিত্রের আগ্রহের অঞ্চলগুলি চিহ্নিত করা হয়, তারপরে সেগুলিকে ক্রপ করা হয়, তাদের মধ্যে সম্পদগুলি চিহ্নিত করা হয় এবং অবশেষে এগুলি উপাদান বা উপস্থিতি অনুসারে শ্রেণিবদ্ধ করা হয় তাদের উপর অসঙ্গতি। যেহেতু একই মেরু প্রায়শই একাধিক ছবিতে প্রদর্শিত হয়, তাই ডুপ্লিকেট এড়াতে এটির ছবিগুলিকে গোষ্ঠীবদ্ধ করতে সক্ষম হওয়াও প্রয়োজন, একটি অপারেশন বলা হয় পরিচয়.
এই সমস্ত কাজের জন্য, Enel PyTorch ফ্রেমওয়ার্ক এবং ইমেজ শ্রেণীবিভাগ এবং বস্তু সনাক্তকরণের জন্য সর্বশেষ আর্কিটেকচার ব্যবহার করে, যেমন EfficientNet/EfficientDet বা অন্য কিছু নির্দিষ্ট অসঙ্গতির শব্দার্থিক বিভাজনের জন্য, যেমন ট্রান্সফরমারে তেল লিক। পুনরায় শনাক্তকরণ কাজের জন্য, যদি তারা জ্যামিতিকভাবে এটি করতে না পারে কারণ তাদের ক্যামেরা প্যারামিটার নেই, তারা ব্যবহার করে সিমসিএলআর-ভিত্তিক স্ব-তত্ত্বাবধান পদ্ধতি বা ট্রান্সফরমার-ভিত্তিক আর্কিটেকচার ব্যবহার করা হয়। উচ্চ-কার্যকারিতা জিপিইউ দিয়ে সজ্জিত বিপুল সংখ্যক দৃষ্টান্তে অ্যাক্সেস না করে এই সমস্ত মডেলগুলিকে প্রশিক্ষণ দেওয়া অসম্ভব, তাই সমস্ত মডেলগুলিকে সমান্তরালভাবে প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়েছিল আমাজন সেজমেকার প্রশিক্ষণ GPU ত্বরিত ML দৃষ্টান্ত সহ কাজ। ইনফারেন্সের একই কাঠামো রয়েছে এবং এটি একটি স্টেপ ফাংশন স্টেট মেশিন দ্বারা সংগঠিত যা বেশ কয়েকটি সেজমেকার প্রক্রিয়াকরণ এবং প্রশিক্ষণের কাজ পরিচালনা করে যা নাম সত্ত্বেও, অনুমানের মতো প্রশিক্ষণেও ব্যবহারযোগ্য।
নিম্নোক্ত হল ML পাইপলাইনের একটি উচ্চ-স্তরের আর্কিটেকচার যার প্রধান ধাপ রয়েছে।
এই চিত্রটি ODIN ইমেজ ইনফারেন্স পাইপলাইনের সরলীকৃত আর্কিটেকচার দেখায়, যা ডেটাসেট ইমেজ থেকে ROI (যেমন ইলেকট্রিসিটি পোস্ট) বের করে এবং বিশ্লেষণ করে। পাইপলাইনটি আরও ROI-তে ড্রিল করে, বৈদ্যুতিক উপাদানগুলি (ট্রান্সফরমার, ইনসুলেটর এবং আরও) নিষ্কাশন এবং বিশ্লেষণ করে। উপাদানগুলি (ROI এবং উপাদানগুলি) চূড়ান্ত হওয়ার পরে, পুনরায় শনাক্তকরণ প্রক্রিয়া শুরু হয়: 3D মেটাডেটার উপর ভিত্তি করে নেটওয়ার্ক মানচিত্রের ছবি এবং খুঁটি মিলিত হয়৷ এটি একই মেরুকে উল্লেখ করে ROI এর ক্লাস্টারিংয়ের অনুমতি দেয়। এর পরে, অসঙ্গতিগুলি চূড়ান্ত হয় এবং প্রতিবেদন তৈরি করা হয়।
LiDAR পয়েন্ট ক্লাউড ব্যবহার করে সুনির্দিষ্ট পরিমাপ বের করা
উচ্চ-রেজোলিউশনের ফটোগ্রাফগুলি খুব দরকারী, কিন্তু যেহেতু তারা 2D, তাই তাদের থেকে সঠিক পরিমাপ বের করা অসম্ভব। LiDAR পয়েন্ট ক্লাউডগুলি এখানে রেসকিউতে আসে, কারণ তারা 3D এবং ক্লাউডের প্রতিটি পয়েন্টে একটি মুষ্টিমেয় সেন্টিমিটারেরও কম সম্পর্কিত ত্রুটি সহ একটি অবস্থান রয়েছে।
যাইহোক, অনেক ক্ষেত্রে, একটি কাঁচা বিন্দু ক্লাউড দরকারী নয়, কারণ আপনি যদি না জানেন যে পয়েন্টগুলির একটি সেট একটি গাছ, একটি পাওয়ার লাইন বা একটি ঘরকে প্রতিনিধিত্ব করে কিনা তা দিয়ে আপনি অনেক কিছু করতে পারবেন না। এই কারণে, Enel ব্যবহার করে KPC কনভ, একটি শব্দার্থ বিন্দু ক্লাউড সেগমেন্টেশন অ্যালগরিদম, প্রতিটি পয়েন্টে একটি ক্লাস বরাদ্দ করতে। মেঘ শ্রেণীবদ্ধ করার পরে, খুঁটির কাত পরিমাপের চেয়ে গাছপালা পাওয়ার লাইনের খুব কাছাকাছি কিনা তা বের করা সম্ভব। SageMaker পরিষেবাগুলির নমনীয়তার কারণে, এই সমাধানের পাইপলাইনটি ইতিমধ্যে বর্ণিত একটি থেকে খুব বেশি আলাদা নয়, একমাত্র পার্থক্য হল এই ক্ষেত্রে অনুমানের জন্য GPU দৃষ্টান্তগুলিও ব্যবহার করা প্রয়োজন৷
নিম্নলিখিত পয়েন্ট ক্লাউড ইমেজ কিছু উদাহরণ.
মহাকাশ থেকে পাওয়ার গ্রিডের দিকে তাকিয়ে: পরিষেবা বিঘ্ন রোধ করতে গাছপালা ম্যাপিং
হেলিকপ্টার এবং অন্যান্য উপায়ে পাওয়ার গ্রিড পরিদর্শন করা সাধারণত খুব ব্যয়বহুল এবং খুব ঘন ঘন করা যায় না। অন্যদিকে, স্বল্প সময়ের ব্যবধানে গাছপালার প্রবণতা নিরীক্ষণের জন্য একটি সিস্টেম থাকা শক্তি বিতরণকারীর সবচেয়ে ব্যয়বহুল প্রক্রিয়াগুলির একটিকে অনুকূল করার জন্য অত্যন্ত দরকারী: গাছ ছাঁটাই। এ কারণেই এনেল তার সমাধানে স্যাটেলাইট ইমেজগুলির বিশ্লেষণও অন্তর্ভুক্ত করেছে, যেখান থেকে একটি মাল্টিটাস্ক পদ্ধতির সাহায্যে শনাক্ত করা হয়েছে যেখানে গাছপালা রয়েছে, এর ঘনত্ব এবং উদ্ভিদের ধরন ম্যাক্রো ক্লাসে বিভক্ত।
এই ব্যবহারের ক্ষেত্রে, বিভিন্ন রেজোলিউশন সঙ্গে পরীক্ষা করার পর, Enel বিনামূল্যে যে উপসংহারে সেন্টিনেল 2 ছবি কোপার্নিকাস প্রোগ্রাম দ্বারা প্রদত্ত সর্বোত্তম খরচ-সুবিধা অনুপাত ছিল। গাছপালা ছাড়াও, Enel বিল্ডিং শনাক্ত করার জন্য স্যাটেলাইট ইমেজরিও ব্যবহার করে, যা তাদের উপস্থিতি এবং যেখানে Enel শক্তি সরবরাহ করে এবং সেইজন্য ডাটাবেসে কোনো অনিয়মিত সংযোগ বা সমস্যাগুলির মধ্যে পার্থক্য আছে কিনা তা বোঝার জন্য দরকারী তথ্য। পরবর্তী ব্যবহারের ক্ষেত্রে, সেন্টিনেল 2-এর রেজোলিউশন, যেখানে একটি পিক্সেল 10 বর্গ মিটার এলাকাকে প্রতিনিধিত্ব করে, যথেষ্ট নয়, এবং তাই 50 বর্গ সেন্টিমিটার রেজোলিউশনের ছবিগুলির জন্য অর্থপ্রদান করা হয়৷ এই সমাধানটি ব্যবহার করা এবং প্রবাহের পরিপ্রেক্ষিতে পূর্ববর্তীগুলির থেকে খুব বেশি আলাদা নয়।
নিম্নলিখিত সম্পদ (পোল এবং ইনসুলেটর) সনাক্তকরণ সহ একটি বায়বীয় ছবি।
ENEL গ্রিডের ডেটা সায়েন্সের পরিচালক অ্যাঞ্জেলা ইতালিয়ানো বলেছেন,
“এনেল-এ, আমরা কয়েক মিলিয়ন উচ্চ-মানের চিত্র এবং LiDAR পয়েন্ট ক্লাউড ব্যবহার করে আমাদের নেটওয়ার্কের 3D চিত্রগুলি পুনর্গঠন করে আমাদের বিদ্যুৎ বিতরণ নেটওয়ার্ক পরিদর্শন করতে কম্পিউটার ভিশন মডেলগুলি ব্যবহার করি৷ এই এমএল মডেলগুলির প্রশিক্ষণের জন্য উচ্চ-কার্যকারিতা জিপিইউ দিয়ে সজ্জিত প্রচুর সংখ্যক দৃষ্টান্তে অ্যাক্সেস এবং দক্ষতার সাথে বিপুল পরিমাণ ডেটা পরিচালনা করার ক্ষমতা প্রয়োজন। Amazon SageMaker-এর সাহায্যে, আমরা পরিকাঠামো পরিচালনার প্রয়োজন ছাড়াই আমাদের সমস্ত মডেলকে সমান্তরালভাবে প্রশিক্ষণ দিতে পারি কারণ Amazon SageMaker প্রশিক্ষণ প্রয়োজন অনুসারে গণনা সংস্থানগুলিকে উপরে এবং নিচের দিকে নিয়ে যায়। Amazon SageMaker ব্যবহার করে, আমরা আমাদের সিস্টেমের 3D চিত্র তৈরি করতে, অসঙ্গতিগুলির জন্য নিরীক্ষণ করতে এবং 60 মিলিয়নেরও বেশি গ্রাহকদের দক্ষতার সাথে পরিবেশন করতে সক্ষম হয়েছি।"
উপসংহার
এই পোস্টে, আমরা দেখেছি যে কীভাবে Enel-এর মতো শক্তি জগতের একজন শীর্ষ খেলোয়াড় কম্পিউটার ভিশন মডেল এবং সেজমেকার প্রশিক্ষণ এবং প্রক্রিয়াকরণের কাজগুলি ব্যবহার করে তাদের প্রধান সমস্যাগুলির একটি সমাধান করতে যাদের এই বিশাল আকারের একটি পরিকাঠামো পরিচালনা করতে হবে, ইনস্টলেশনের ট্র্যাক রাখুন। সম্পদ, এবং একটি পাওয়ার লাইনের জন্য অসামঞ্জস্যতা এবং বিপদের উত্স সনাক্ত করে যেমন গাছপালা খুব কাছাকাছি।
এর সম্পর্কিত বৈশিষ্ট্য সম্পর্কে আরও জানুন SageMaker.
লেখক সম্পর্কে
মারিও নামতাও শিয়ান্তি লার্চার Enel-এর কম্পিউটার ভিশনের প্রধান। গণিত, পরিসংখ্যানে তার একটি পটভূমি রয়েছে এবং মেশিন লার্নিং এবং কম্পিউটার ভিশনে গভীর দক্ষতা রয়েছে, তিনি দশজন পেশাদারের একটি দলকে নেতৃত্ব দেন। মারিওর ভূমিকার মধ্যে রয়েছে উন্নত সমাধানগুলি বাস্তবায়ন করা যা কার্যকরভাবে AI এবং কম্পিউটার দৃষ্টি শক্তি ব্যবহার করে Enel-এর বিস্তৃত ডেটা সংস্থানগুলিকে কাজে লাগায়৷ তার পেশাদার প্রচেষ্টার পাশাপাশি, তিনি ঐতিহ্যগত এবং এআই-উত্পাদিত শিল্প উভয়ের জন্য একটি ব্যক্তিগত আবেগ লালন করেন।
ক্রিশ্চিয়ান গাভাজেনি অ্যামাজন ওয়েব সার্ভিসেসের একজন সিনিয়র সলিউশন আর্কিটেক্ট। ডাটা ম্যানেজমেন্ট, ইনফ্রাস্ট্রাকচার এবং সিকিউরিটি নিয়ে প্রাক-বিক্রয় পরামর্শক হিসেবে তার 20 বছরেরও বেশি অভিজ্ঞতা রয়েছে। অবসর সময়ে তিনি বন্ধুদের সাথে গল্ফ খেলতে এবং শুধুমাত্র ফ্লাই অ্যান্ড ড্রাইভ বুকিং দিয়ে বিদেশ ভ্রমণ করতে পছন্দ করেন।
জিউসেপ অ্যাঞ্জেলো পোরসেলি অ্যামাজন ওয়েব পরিষেবাগুলির জন্য একজন প্রধান মেশিন লার্নিং বিশেষজ্ঞ সমাধান স্থপতি৷ বেশ কয়েক বছর সফ্টওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারিং একটি ML ব্যাকগ্রাউন্ডের সাথে, তিনি যেকোন আকারের গ্রাহকদের সাথে তাদের ব্যবসা এবং প্রযুক্তিগত চাহিদাগুলি গভীরভাবে বুঝতে এবং AI এবং মেশিন লার্নিং সমাধানগুলি ডিজাইন করেন যা AWS ক্লাউড এবং Amazon মেশিন লার্নিং স্ট্যাকের সর্বোত্তম ব্যবহার করে৷ তিনি MLOps, Computer Vision, NLP সহ বিভিন্ন ডোমেনে প্রকল্পে কাজ করেছেন এবং AWS পরিষেবার বিস্তৃত সেট জড়িত। তার অবসর সময়ে, জিউসেপ ফুটবল খেলা উপভোগ করেন।
- 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। মোটরগাড়ি / ইভি, কার্বন, ক্লিনটেক, শক্তি, পরিবেশ সৌর, বর্জ্য ব্যবস্থাপনা. এখানে প্রবেশ করুন.
- ব্লকঅফসেট। পরিবেশগত অফসেট মালিকানার আধুনিকীকরণ। এখানে প্রবেশ করুন.
- উত্স: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/enel-automates-large-scale-power-grid-asset-management-and-anomaly-detection-using-amazon-sagemaker/
- : আছে
- : হয়
- :না
- :কোথায়
- $ ইউপি
- 1
- 10
- 100
- 13
- 20
- 20 বছর
- 2D
- 32
- 3d
- 40
- 50
- 60
- 7
- a
- ক্ষমতা
- সক্ষম
- সম্পর্কে
- দ্রুততর
- প্রবেশ
- অনুযায়ী
- সঠিকতা
- সঠিক
- দিয়ে
- যোগ
- অগ্রসর
- অগ্রগতি
- সুবিধা
- সাশ্রয়ী মূল্যের
- পর
- AI
- অ্যালগরিদম
- সব
- অনুমতি
- ইতিমধ্যে
- এছাড়াও
- যদিও
- মর্দানী স্ত্রীলোক
- অ্যামাজন মেশিন লার্নিং
- আমাজন সেজমেকার
- অ্যামাজন ওয়েব সার্ভিসেস
- উচ্চাকাঙ্ক্ষী
- পরিমাণ
- an
- বিশ্লেষণ
- বিশ্লেষণ
- বিশ্লেষণ
- এবং
- অসঙ্গতি সনাক্তকরণ
- কোন
- মনে হচ্ছে,
- অ্যাপ্লিকেশন
- অভিগমন
- স্থাপত্য
- স্থাপত্য
- রয়েছি
- এলাকায়
- শিল্প
- AS
- মূল্যায়ন
- সম্পদ
- সম্পদ ব্যবস্থাপনা
- সম্পদ
- যুক্ত
- At
- স্বয়ংক্রিয় পদ্ধতি প্রয়োগ করা
- স্বয়ংক্রিয়
- স্বয়ংক্রিয়
- সহজলভ্য
- এড়াতে
- ডেস্কটপ AWS
- পটভূমি
- ভিত্তি
- BE
- কারণ
- হচ্ছে
- সর্বোত্তম
- মধ্যে
- বুকিং
- উভয়
- প্রশস্ত
- নির্মাণ করা
- নির্মিত
- ব্যবসায়
- কিন্তু
- by
- গণক
- নামক
- ক্যামেরা
- CAN
- ধারণক্ষমতা
- কার
- কেস
- মামলা
- কিছু
- চ্যালেঞ্জিং
- বৈশিষ্ট্য
- শ্রেণী
- ক্লাস
- শ্রেণীবিন্যাস
- শ্রেণীবদ্ধ
- ঘনিষ্ঠ
- মেঘ
- থলোথলো
- আসা
- কোম্পানি
- সম্পূর্ণরূপে
- উপাদান
- গনা
- কম্পিউটার
- কম্পিউটার ভিশন
- কম্পিউটিং
- গননার ক্ষমতা
- পর্যবসিত
- সংযোগ
- পরামর্শকারী
- নিয়ন্ত্রণ
- ব্যয়বহুল
- দেশ
- পথ
- সংকটপূর্ণ
- গ্রাহকদের
- বিপদ
- উপাত্ত
- ডাটা ব্যাবস্থাপনা
- তথ্য বিজ্ঞান
- ডাটাবেস
- গভীর
- গভীর জ্ঞানার্জন
- বিতরণ
- গণতন্ত্রায়ন
- বর্ণিত
- নকশা
- সত্ত্বেও
- বিস্তারিত
- সনাক্ত
- সনাক্তকরণ
- উন্নত
- উন্নয়নশীল
- ভিন্ন
- পার্থক্য
- বিভিন্ন
- ডিজিটাল
- সরাসরি
- Director
- আলোচনা করা
- বিতরণ
- বিভক্ত
- do
- না
- ডোমেইনের
- সম্পন্ন
- Dont
- নিচে
- ড্রাইভ
- কারণে
- সদৃশ
- সময়
- প্রতি
- কার্যকরীভাবে
- দক্ষতার
- বিদ্যুৎ
- উপাদান
- সক্ষম করা
- প্রচেষ্টা
- শক্তি
- প্রকৌশল
- প্রচুর
- সত্তা
- সজ্জিত
- ভুল
- প্রতিষ্ঠিত
- মূল্যায়নের
- এমন কি
- উদাহরণ
- ব্যয়বহুল
- অভিজ্ঞতা
- ল্যাপারোস্কোপিক পদ্ধতি
- ব্যাপক
- নির্যাস
- চায়ের
- অত্যন্ত
- কারখানা
- বৈশিষ্ট্য
- পারিশ্রমিক
- ব্যক্তিত্ব
- চূড়ান্ত
- পরিশেষে
- আবিষ্কার
- প্রথম
- নমনীয়তা
- প্রবাহ
- মনোযোগ
- অনুসরণ
- ফুটবল
- জন্য
- বন. জংগল
- ভাগ্যক্রমে
- ফ্রেমওয়ার্ক
- বিনামূল্যে
- ঘনঘন
- বন্ধুদের
- থেকে
- ক্রিয়াকলাপ
- অধিকতর
- সাধারণত
- উত্পন্ন
- পাওয়া
- প্রদত্ত
- লক্ষ্য
- গলফ
- শাসন করে
- জিপিইউ
- জিপিইউ
- গ্রিড
- গ্রুপ
- অতিথি
- অতিথি পোস্ট
- ছিল
- হাত
- থাবা
- হাতল
- আছে
- জমিদারি
- he
- মাথা
- প্রচন্ডভাবে
- এখানে
- উচ্চস্তর
- উচ্চ পারদর্শিতা
- উচ্চ গুনসম্পন্ন
- উচ্চ রেজল্যুশন
- তার
- ঘর
- কিভাবে
- এইচটিএমএল
- HTTP
- HTTPS দ্বারা
- শনাক্ত
- চিহ্নিত
- সনাক্ত করা
- চিহ্নিতকরণের
- if
- ভাবমূর্তি
- ছবির শ্রেণীবিভাগ
- চিত্র
- বাস্তবায়ন
- অসম্ভব
- in
- অন্তর্ভুক্ত
- সুদ্ধ
- তথ্য
- পরিকাঠামো
- ইনস্টল
- স্বার্থ
- অন্ত
- মধ্যে
- অর্পিত
- ঘটিত
- IT
- ইতালি
- আইটেম
- এর
- জবস
- JPG
- মাত্র
- রাখা
- জানা
- রং
- বড়
- বড় আকারের
- সর্বশেষ
- বিশালাকার
- লিকস
- শিক্ষা
- কম
- লেভারেজ
- মত
- পছন্দ
- লাইন
- মেশিন
- মেশিন লার্নিং
- ম্যাক্রো
- প্রধান
- করা
- তৈরি করে
- পরিচালনা করা
- ব্যবস্থাপনা
- ম্যানুয়াল
- ম্যানুয়ালি
- অনেক
- মানচিত্র
- ম্যাপিং
- মারিও
- মিলেছে
- উপাদান
- অংক
- পরিপক্বতা
- মানে
- পরিমাপ
- পরিমাপ
- মেটাডাটা
- পদ্ধতি
- মিলিয়ন
- লক্ষ লক্ষ
- ML
- এমএলওএস
- মডেল
- আধুনিক
- টাকা
- মনিটর
- পর্যবেক্ষণ
- অধিক
- সেতু
- অনেক
- বহুজাতিক
- বহু
- নাম
- জাতীয়
- প্রয়োজনীয়
- প্রয়োজন
- প্রয়োজন
- চাহিদা
- নেটওয়ার্ক
- NLP
- সংখ্যা
- লক্ষ্য
- বস্তু সনাক্তকরণ
- প্রাপ্ত
- of
- প্রায়ই
- তেল
- on
- ONE
- ওগুলো
- কেবল
- অপারেশন
- অপারেটর
- সর্বোচ্চকরন
- or
- অর্কেস্ট্রেটেড
- অন্যান্য
- অন্যরা
- আমাদের
- বাইরে
- শেষ
- নিজের
- সমান্তরাল
- পরামিতি
- আবেগ
- পিডিএফ
- ব্যক্তিগত
- ফটোগ্রাফ
- ছবি
- পাইপলাইন
- পিক্সেল
- কারখানা
- মাচা
- Plato
- প্লেটো ডেটা ইন্টেলিজেন্স
- প্লেটোডাটা
- খেলোয়াড়
- কেলি
- বিন্দু
- পয়েন্ট
- অবস্থান
- সম্ভব
- পোস্ট
- পোস্ট
- ক্ষমতা
- পাওয়ার গ্রিড
- যথাযথ
- উপস্থিতি
- বর্তমান
- প্রতিরোধ
- আগে
- অধ্যক্ষ
- ব্যক্তিগত
- সমস্যা
- প্রক্রিয়া
- প্রসেস
- প্রক্রিয়াজাতকরণ
- পেশাদারী
- পেশাদার
- গভীর
- কার্যক্রম
- প্রকল্প
- প্রদত্ত
- কেনা
- পাইটার্চ
- গুণ
- দ্রুত
- বরং
- অনুপাত
- কাঁচা
- সাধা
- কারণ
- সাম্প্রতিক
- স্বীকৃত
- অঞ্চল
- সংশ্লিষ্ট
- দেহাবশেষ
- সবুজশক্তিতে
- প্রতিবেদন
- প্রতিনিধিত্ব করে
- প্রয়োজন
- উদ্ধার
- সমাধান
- Resources
- ভূমিকা
- ঋষি নির্মাতা
- একই
- উপগ্রহ
- করাত
- বলেছেন
- দাঁড়িপাল্লা
- বিজ্ঞান
- সেকেন্ড
- সেক্টর
- নিরাপত্তা
- সেগমেন্টেশন
- জ্যেষ্ঠ
- পরিবেশন করা
- সেবা
- সেবা
- সেট
- বিভিন্ন
- শেয়ার
- সংক্ষিপ্ত
- শো
- সহজ
- সরলীকৃত
- আয়তন
- ছোট
- So
- সফটওয়্যার
- সফ্টওয়্যার প্রকৌশল
- সমাধান
- সলিউশন
- সমাধান
- কিছু
- সোর্স
- স্থান
- বিশেষজ্ঞ
- নির্দিষ্টতা
- বর্গক্ষেত্র
- গাদা
- মান
- শুরু
- রাষ্ট্র
- পরিসংখ্যান
- অবস্থা
- ধাপ
- প্রারম্ভিক ব্যবহারের নির্দেশাবলী
- স্টোরেজ
- সঞ্চিত
- শক্তিশালী
- গঠন
- এমন
- যথেষ্ট
- পদ্ধতি
- সিস্টেম
- ধরা
- লাগে
- গ্রহণ
- কার্য
- কাজ
- টীম
- কারিগরী
- প্রযুক্তি
- প্রযুক্তিঃ
- এই
- দশ
- শর্তাবলী
- চেয়ে
- ধন্যবাদ
- যে
- সার্জারির
- রাষ্ট্র
- বিশ্ব
- তাদের
- তাহাদিগকে
- তারপর
- সেখানে।
- অতএব
- এইগুলো
- তারা
- এই
- সেগুলো
- তিন
- সময়
- থেকে
- আজ
- অত্যধিক
- শীর্ষ
- পথ
- ঐতিহ্যগত
- রেলগাড়ি
- প্রশিক্ষিত
- প্রশিক্ষণ
- ট্রান্সফরমার
- বৃক্ষ
- প্রবণতা
- দুই
- আদর্শ
- বোঝা
- ইউনিট
- আপডেট
- উপভোগ্য
- ব্যবহার
- ব্যবহার ক্ষেত্রে
- ব্যবহৃত
- ব্যবহারকারী
- ব্যবহারসমূহ
- ব্যবহার
- সদ্ব্যবহার করা
- খুব
- দৃষ্টি
- ভলিউম
- we
- ওয়েব
- ওয়েব সার্ভিস
- আমরা একটি
- ছিল
- কিনা
- যে
- হু
- কেন
- উইকিপিডিয়া
- সঙ্গে
- মধ্যে
- ছাড়া
- কাজ করছে
- কাজ
- বিশ্ব
- would
- বছর
- বছর
- আপনি
- zephyrnet