এটি একটি গেস্ট পোস্ট সহ-লেখক নাফি আহমেত তুরগুত, মেহমেত ইকবাল ওজমেন, হাসান বুরাক ইয়েল, ফাতমা নুর দুমলুপনার কেসির, মুতলু পোলাটকান এবং গেতির থেকে এমরে উজেল।
আনীত অতি দ্রুত মুদি সরবরাহের পথপ্রদর্শক। প্রযুক্তি কোম্পানিটি তার মুদি-মিনিটের ডেলিভারি প্রস্তাবের সাথে শেষ-মাইল ডেলিভারিতে বিপ্লব ঘটিয়েছে। Getir 2015 সালে প্রতিষ্ঠিত হয়েছিল এবং তুরস্ক, যুক্তরাজ্য, নেদারল্যান্ডস, জার্মানি এবং মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রে কাজ করে। আজ, Getir হল একই ব্র্যান্ডের অধীনে নয়টি উল্লম্বকে অন্তর্ভুক্ত করা একটি সমষ্টি৷
এই পোস্টে, আমরা এন্ড-টু-এন্ড ওয়ার্কফোর্স ম্যানেজমেন্ট সিস্টেম বর্ণনা করি যা অবস্থান-নির্দিষ্ট চাহিদার পূর্বাভাস দিয়ে শুরু হয়, তারপরে কুরিয়ার ওয়ার্কফোর্স প্ল্যানিং এবং শিফট অ্যাসাইনমেন্ট ব্যবহার করে আমাজন পূর্বাভাস এবং এডাব্লুএস স্টেপ ফাংশন.
অতীতে, কর্মক্ষম দলগুলি ম্যানুয়াল কর্মীবাহিনী পরিচালনার অনুশীলনে নিযুক্ত ছিল, যার ফলে সময় এবং প্রচেষ্টার উল্লেখযোগ্য অপচয় হয়। যাইহোক, আমাদের বিস্তৃত এন্ড-টু-এন্ড ওয়ার্কফোর্স ম্যানেজমেন্ট প্রকল্প বাস্তবায়নের সাথে, তারা এখন একটি সরলীকৃত, এক-ক্লিক প্রক্রিয়ার মাধ্যমে একটি ওয়েব ইন্টারফেসের মাধ্যমে অ্যাক্সেসযোগ্য গুদামগুলির জন্য প্রয়োজনীয় কুরিয়ার পরিকল্পনাগুলি দক্ষতার সাথে তৈরি করতে সক্ষম হয়েছে৷ এই প্রকল্পের সূচনা করার আগে, ব্যবসায়িক দলগুলি চাহিদা পূর্বাভাসের জন্য আরও স্বজ্ঞাত পদ্ধতির উপর নির্ভর করত, যার জন্য নির্ভুলতার পরিপ্রেক্ষিতে উন্নতি প্রয়োজন।
আমাজন পূর্বাভাস একটি সম্পূর্ণরূপে পরিচালিত পরিষেবা যা মেশিন লার্নিং (ML) অ্যালগরিদম ব্যবহার করে অত্যন্ত সঠিক সময় সিরিজের পূর্বাভাস প্রদান করতে। এই পোস্টে, আমরা বর্ণনা করেছি কিভাবে আমরা অ্যামাজন ফোরকাস্ট ব্যবহার করে ফিচার ইঞ্জিনিয়ারিং এবং মডেলিং করে মডেলিংয়ের সময় 70% কমিয়েছি। ব্যবহার করে সমস্ত গুদামগুলির জন্য শিডিউলিং অ্যালগরিদম চালানোর সময় আমরা অতিবাহিত সময়ের মধ্যে 90% হ্রাস অর্জন করেছি এডাব্লুএস স্টেপ ফাংশন, যা একটি সম্পূর্ণরূপে পরিচালিত পরিষেবা যা ভিজ্যুয়াল ওয়ার্কফ্লো ব্যবহার করে বিতরণ করা অ্যাপ্লিকেশন এবং মাইক্রোসার্ভিসের উপাদানগুলির সমন্বয় করা সহজ করে তোলে৷ এই সমাধানটি তুরস্ক এবং বেশ কয়েকটি ইউরোপীয় দেশে ভবিষ্যদ্বাণীর নির্ভুলতার 90% উন্নতির দিকে পরিচালিত করেছে।
সমাধান ওভারভিউ
এন্ড-টু-এন্ড ওয়ার্কফোর্স ম্যানেজমেন্ট প্রজেক্ট (E2E প্রজেক্ট) একটি বড় মাপের প্রকল্প এবং এটি তিনটি বিষয়ে বর্ণনা করা যেতে পারে:
1. কুরিয়ার প্রয়োজনীয়তা গণনা করা
অ্যালগরিদম নির্বাচন বিভাগে ব্যাখ্যা করা হিসাবে প্রথম ধাপ হল প্রতিটি গুদামের জন্য ঘন্টায় চাহিদা অনুমান করা। এই ভবিষ্যদ্বাণীগুলি, অ্যামাজন পূর্বাভাসের সাথে উত্পাদিত, প্রতিটি গুদামের কখন এবং কতগুলি কুরিয়ার প্রয়োজন তা নির্ধারণ করতে সহায়তা করে৷
গুদামগুলিতে কুরিয়ারগুলির থ্রুপুট অনুপাতের উপর ভিত্তি করে, প্রতিটি গুদামের জন্য প্রয়োজনীয় কুরিয়ারগুলির সংখ্যা ঘন্টার ব্যবধানে গণনা করা হয়। এই গণনাগুলি আইনি কাজের সময় বিবেচনা করে সম্ভাব্য কুরিয়ার গণনা নির্ধারণে সহায়তা করে, যার মধ্যে গাণিতিক মডেলিং জড়িত।
2. শিফট অ্যাসাইনমেন্ট সমস্যা সমাধান করা
একবার আমাদের কুরিয়ার প্রয়োজন এবং কুরিয়ার এবং গুদামগুলির অন্যান্য সীমাবদ্ধতাগুলি জানা থাকলে, আমরা শিফট অ্যাসাইনমেন্ট সমস্যাটি সমাধান করতে পারি। সমস্যাটি সিদ্ধান্তের ভেরিয়েবলের সাথে মডেল করা হয়েছে যা কুরিয়ারকে বরাদ্দ করা হবে এবং শিফ্ট সময়সূচী তৈরি করে, উদ্বৃত্ত এবং ঘাটতি হ্রাস করে যা অর্ডার মিস করতে পারে। এটি সাধারণত একটি মিশ্র-পূর্ণসংখ্যা প্রোগ্রামিং (MIP) সমস্যা।
3. AWS স্টেপ ফাংশন ব্যবহার করা
আমরা সমান্তরালভাবে কাজগুলি সম্পাদন করার ক্ষমতা সহ ওয়ার্কফ্লোগুলিকে সমন্বয় ও পরিচালনা করতে AWS স্টেপ ফাংশন ব্যবহার করি। প্রতিটি গুদামের শিফট অ্যাসাইনমেন্ট প্রক্রিয়া একটি পৃথক কর্মপ্রবাহ হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা হয়। এডব্লিউএস স্টেপ ফাংশন স্বয়ংক্রিয়ভাবে শুরু করে এবং ত্রুটি পরিচালনা সহজ করে এই কর্মপ্রবাহগুলি নিরীক্ষণ করে।
যেহেতু এই প্রক্রিয়াটির জন্য ব্যাপক ডেটা এবং জটিল গণনার প্রয়োজন, তাই AWS স্টেপ ফাংশনের মতো পরিষেবাগুলি কাজগুলিকে সংগঠিত এবং অপ্টিমাইজ করার ক্ষেত্রে একটি উল্লেখযোগ্য সুবিধা প্রদান করে। এটি আরও ভাল নিয়ন্ত্রণ এবং দক্ষ সম্পদ ব্যবস্থাপনার অনুমতি দেয়।
সমাধান আর্কিটেকচারে, আমরা অন্যান্য AWS পরিষেবাগুলিকে AWS স্টেপ ফাংশনে একীভূত করে সুবিধা গ্রহণ করি:
নিম্নলিখিত চিত্রগুলি AWS স্টেপ ফাংশন ওয়ার্কফ্লো এবং শিফটিং টুলের আর্কিটেকচার দেখায়:
অ্যালগরিদম নির্বাচন
স্থানীয় চাহিদা পূর্বাভাস E2E প্রকল্পের প্রাথমিক পর্যায় গঠন করে। E2E-এর ব্যাপক লক্ষ্য হল একটি নির্দিষ্ট গুদামে বরাদ্দ করার জন্য কুরিয়ার সংখ্যা নির্ধারণ করা, সেই গুদামের চাহিদার পূর্বাভাস দিয়ে শুরু করা।
এই পূর্বাভাস উপাদানটি E2E কাঠামোর মধ্যে গুরুত্বপূর্ণ, কারণ পরবর্তী পর্যায়গুলি এই পূর্বাভাস ফলাফলের উপর নির্ভর করে। এইভাবে, যেকোন ভবিষ্যদ্বাণীর ত্রুটি সম্পূর্ণ প্রকল্পের কার্যকারিতাকে ক্ষতিকারকভাবে প্রভাবিত করতে পারে।
স্থানীয় চাহিদা পূর্বাভাস পর্বের উদ্দেশ্য হল আসন্ন দুই সপ্তাহে প্রতি ঘণ্টায় ভাগ করা প্রতিটি গুদামের জন্য একটি দেশ-নির্দিষ্ট ভিত্তিতে পূর্বাভাস তৈরি করা। প্রাথমিকভাবে, প্রতিটি দেশের জন্য দৈনিক পূর্বাভাস এমএল মডেলের মাধ্যমে প্রণয়ন করা হয়। এই দৈনিক ভবিষ্যদ্বাণীগুলি পরবর্তীতে ঘন্টায় ভাগে ভাগ করা হয়েছে, যেমনটি নিম্নলিখিত গ্রাফে চিত্রিত হয়েছে। ঐতিহাসিক লেনদেনের চাহিদা ডেটা, অবস্থান-ভিত্তিক আবহাওয়ার তথ্য, ছুটির তারিখ, প্রচার এবং বিপণন প্রচারের ডেটা হল মডেলটিতে ব্যবহৃত বৈশিষ্ট্যগুলি যা নীচের গ্রাফে দেখানো হয়েছে৷
দলটি প্রাথমিকভাবে ওপেন সোর্সের মতো ঐতিহ্যগত পূর্বাভাস কৌশলগুলি অন্বেষণ করেছিল সরিমা (মৌসুমী অটো-রিগ্রেসিভ ইন্টিগ্রেটেড মুভিং এভারেজ), আরিম্যাক্স (অটো-রিগ্রেসিভ ইন্টিগ্রেটেড মুভিং এভারেজ এক্সোজেনাস ভেরিয়েবল ব্যবহার করে), এবং এক্সপোনেনশিয়াল স্মুথিং।
ARIMA (অটো-রিগ্রেসিভ ইন্টিগ্রেটেড মুভিং এভারেজ) হল একটি টাইম সিরিজ পূর্বাভাস পদ্ধতি যা অটোরিগ্রেসিভ (AR) এবং মুভিং এভারেজ (MA) উপাদানগুলিকে একত্রিত করে এবং সময় সিরিজকে স্থির করে তোলে।
SARIMA সময় সিরিজে ঋতুর জন্য অ্যাকাউন্টে অতিরিক্ত পরামিতি অন্তর্ভুক্ত করে ARIMA প্রসারিত করে। এটি নির্দিষ্ট ব্যবধানে পুনরাবৃত্তিমূলক নিদর্শনগুলি ক্যাপচার করার জন্য মৌসুমী স্বয়ংক্রিয়-রিগ্রেসিভ এবং ঋতুগত চলমান গড় পদ অন্তর্ভুক্ত করে, এটি একটি মৌসুমী উপাদান সহ সময় সিরিজের জন্য উপযুক্ত করে তোলে।
ARIMAX এক্সোজেনাস ভেরিয়েবল প্রবর্তন করে ARIMA এর উপর তৈরি করে, যা বাহ্যিক কারণ যা সময় সিরিজকে প্রভাবিত করতে পারে। এই অতিরিক্ত ভেরিয়েবলগুলিকে মডেলে বিবেচনা করা হয় যাতে সময় সিরিজের ঐতিহাসিক মানগুলির বাইরে বাহ্যিক প্রভাবগুলির জন্য অ্যাকাউন্টিং করে পূর্বাভাস নির্ভুলতা উন্নত করা হয়।
এক্সপোনেনশিয়াল স্মুথিং হল আরেকটি টাইম সিরিজের পূর্বাভাস পদ্ধতি যা ARIMA থেকে ভিন্ন, অতীত পর্যবেক্ষণের ওজনযুক্ত গড় উপর ভিত্তি করে। এটি ডেটাতে প্রবণতা এবং মৌসুমীতা ক্যাপচার করার জন্য বিশেষভাবে কার্যকর। পদ্ধতিটি অতীতের পর্যবেক্ষণের জন্য দ্রুতগতিতে কম হওয়া ওজন নির্ধারণ করে, সাম্প্রতিক পর্যবেক্ষণগুলি উচ্চতর ওজন গ্রহণ করে।
অ্যামাজন পূর্বাভাস মডেলগুলি অবশেষে অ্যালগরিদমিক মডেলিং বিভাগের জন্য নির্বাচিত হয়েছিল। মডেলের বিশাল অ্যারে এবং AWS পূর্বাভাস দ্বারা প্রদত্ত অত্যাধুনিক বৈশিষ্ট্য ইঞ্জিনিয়ারিং ক্ষমতাগুলি আরও সুবিধাজনক প্রমাণিত হয়েছে এবং আমাদের সম্পদের ব্যবহারকে অপ্টিমাইজ করেছে।
পূর্বাভাসে উপলব্ধ ছয়টি অ্যালগরিদম পরীক্ষা করা হয়েছিল: কনভোল্যুশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক - কোয়ান্টাইল রিগ্রেশন (সিএনএন-কিউআর), DeepAR+, নবী, নন-প্যারামেট্রিক টাইম সিরিজ (NPTS), অটোরিগ্রেসিভ ইন্টিগ্রেটেড মুভিং এভারেজ (ARIMA), এবং সূচক মসৃণকরণ (ইটিএস)। পূর্বাভাসের ফলাফল বিশ্লেষণ করে, আমরা নির্ধারণ করেছি যে CNN-QR কার্যকারিতার দিক থেকে অন্যদের ছাড়িয়ে গেছে। CNN-QR হল একটি মালিকানাধীন এমএল অ্যালগরিদম যা অ্যামাজন দ্বারা তৈরি করা হয়েছে স্কেলার (এক-মাত্রিক) টাইম সিরিজের কার্যকারণ কনভোল্যুশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক (সিএনএন) ব্যবহার করে পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য। এই সন্ধিক্ষণে বিভিন্ন তথ্য উৎসের প্রাপ্যতার পরিপ্রেক্ষিতে, CNN-QR অ্যালগরিদম নিযুক্ত করা বিভিন্ন বৈশিষ্ট্যের একীকরণকে সহজতর করেছে, একটি তত্ত্বাবধানে শেখার কাঠামোর মধ্যে কাজ করছে। এই পার্থক্য এটিকে ভিন্ন ভিন্ন সময়-সিরিজের পূর্বাভাস মডেল এবং উল্লেখযোগ্যভাবে উন্নত কর্মক্ষমতা থেকে আলাদা করেছে।
প্রয়োজনীয় তথ্য প্রদান এবং পূর্বাভাসের সময়কাল নির্দিষ্ট করার সরলতার কারণে পূর্বাভাস ব্যবহার করা কার্যকর প্রমাণিত হয়েছে। পরবর্তীকালে, পূর্বাভাস ভবিষ্যদ্বাণী তৈরি করতে CNN-QR অ্যালগরিদম ব্যবহার করে। এই টুলটি আমাদের দলের জন্য প্রক্রিয়াটিকে উল্লেখযোগ্যভাবে ত্বরান্বিত করেছে, বিশেষ করে অ্যালগরিদমিক মডেলিংয়ে। উপরন্তু, ব্যবহার আমাজন সিম্পল স্টোরেজ সার্ভিস (Amazon S3) ইনপুট ডেটা রিপোজিটরির জন্য বালতি এবং ফলাফল সংরক্ষণের জন্য Amazon Redshift সমগ্র পদ্ধতির কেন্দ্রীভূত ব্যবস্থাপনাকে সহজতর করেছে।
উপসংহার
এই পোস্টে, আমরা আপনাকে দেখিয়েছি কিভাবে Getir-এর E2E প্রোজেক্ট অ্যামাজন পূর্বাভাস এবং AWS স্টেপ ফাংশন পরিষেবাগুলিকে একত্রিত করে জটিল প্রক্রিয়াগুলিকে কার্যকরভাবে প্রবাহিত করে। আমরা ইউরোপ এবং তুরস্কের দেশ জুড়ে প্রায় 90% এর একটি চিত্তাকর্ষক ভবিষ্যদ্বাণী নির্ভুলতা অর্জন করেছি এবং ফিচার ইঞ্জিনিয়ারিং এবং মডেলিং এর দক্ষ পরিচালনার কারণে পূর্বাভাস ব্যবহার করে মডেলিং সময় 70% কমিয়েছি।
AWS স্টেপ ফাংশন পরিষেবা ব্যবহার করা ব্যবহারিক সুবিধার দিকে পরিচালিত করেছে, উল্লেখযোগ্যভাবে সমস্ত গুদামের জন্য নির্ধারিত সময় 90% কমিয়েছে। এছাড়াও, ক্ষেত্রের প্রয়োজনীয়তা বিবেচনা করে, আমরা সম্মতির হার 3% দ্বারা উন্নত করেছি, আরও দক্ষতার সাথে কর্মী বরাদ্দ করতে সাহায্য করেছি। এটি, ঘুরে, ক্রিয়াকলাপ এবং পরিষেবা সরবরাহের অনুকূলকরণে প্রকল্পের সাফল্যকে হাইলাইট করে।
পূর্বাভাসের সাথে আপনার যাত্রা শুরু করার বিষয়ে আরও বিশদ অ্যাক্সেস করতে, অনুগ্রহ করে উপলব্ধটি পড়ুন আমাজন পূর্বাভাস সম্পদ. উপরন্তু, স্বয়ংক্রিয় কর্মপ্রবাহ নির্মাণ এবং মেশিন লার্নিং পাইপলাইন তৈরির অন্তর্দৃষ্টির জন্য, আপনি অন্বেষণ করতে পারেন এডাব্লুএস স্টেপ ফাংশন ব্যাপক নির্দেশনার জন্য।
লেখক সম্পর্কে
নাফি আহমেত তুরগুত বৈদ্যুতিক এবং ইলেকট্রনিক্স ইঞ্জিনিয়ারিংয়ে তার স্নাতকোত্তর ডিগ্রি শেষ করেছেন এবং স্নাতক গবেষণা বিজ্ঞানী হিসাবে কাজ করেছেন। তার ফোকাস ছিল নার্ভাস নেটওয়ার্ক অসঙ্গতিগুলি অনুকরণ করার জন্য মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম তৈরি করা। তিনি 2019 সালে Getir-এ যোগদান করেন এবং বর্তমানে একজন সিনিয়র ডেটা সায়েন্স অ্যান্ড অ্যানালিটিক্স ম্যানেজার হিসেবে কাজ করেন। Getir-এর জন্য এন্ড-টু-এন্ড মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম এবং ডেটা-চালিত সমাধান ডিজাইন, বাস্তবায়ন এবং রক্ষণাবেক্ষণের জন্য তার দল দায়ী।
মেহমেত ইকবাল ওজমেন অর্থনীতিতে স্নাতকোত্তর ডিগ্রি অর্জন করেন এবং স্নাতক গবেষণা সহকারী হিসেবে কাজ করেন। তার গবেষণার ক্ষেত্র ছিল মূলত অর্থনৈতিক সময় সিরিজের মডেল, মার্কভ সিমুলেশন এবং মন্দার পূর্বাভাস। এরপর তিনি 2019 সালে Getir-এ যোগ দেন এবং বর্তমানে ডেটা সায়েন্স অ্যান্ড অ্যানালিটিক্স ম্যানেজার হিসেবে কাজ করেন। অপারেশন এবং সাপ্লাই চেইন ব্যবসার দ্বারা অভিজ্ঞ জটিল সমস্যা সমাধানের জন্য তার দল অপ্টিমাইজেশন এবং পূর্বাভাস অ্যালগরিদমগুলির জন্য দায়ী।
হাসান বুরাক ইয়েল বোগাজিসি বিশ্ববিদ্যালয়ে বৈদ্যুতিক ও ইলেকট্রনিক্স ইঞ্জিনিয়ারিংয়ে স্নাতক ডিগ্রি অর্জন করেছেন। তিনি টার্কসেলে কাজ করেছেন, প্রধানত সময় সিরিজের পূর্বাভাস, ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন এবং নেটওয়ার্ক অটোমেশনের উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করেছেন। তিনি 2021 সালে Getir-এ যোগদান করেন এবং বর্তমানে অনুসন্ধান, সুপারিশ এবং গ্রোথ ডোমেনের দায়িত্ব নিয়ে ডেটা সায়েন্স এবং অ্যানালিটিক্স ম্যানেজার হিসেবে কাজ করেন।
ফাতমা নুর দুমলুপিনার কেসির বোগাজিসি বিশ্ববিদ্যালয়ের ইন্ডাস্ট্রিয়াল ইঞ্জিনিয়ারিং বিভাগ থেকে স্নাতক ডিগ্রি অর্জন করেন। তিনি TUBITAK-এ একজন গবেষক হিসাবে কাজ করেছেন, সময় সিরিজের পূর্বাভাস এবং ভিজ্যুয়ালাইজেশনের উপর ফোকাস করেছেন। তারপরে তিনি 2022 সালে ডেটা সায়েন্টিস্ট হিসাবে Getir-এ যোগ দেন এবং সুপারিশ ইঞ্জিন প্রকল্প, কর্মশক্তি পরিকল্পনার জন্য গাণিতিক প্রোগ্রামিং-এ কাজ করেছেন।
এমরে উজেল Koç বিশ্ববিদ্যালয় থেকে ডেটা সায়েন্সে স্নাতকোত্তর ডিগ্রি অর্জন করেছেন। তিনি Eczacıbaşı Bilişim-এ ডেটা সায়েন্স কনসালট্যান্ট হিসেবে কাজ করেছেন যেখানে তিনি মূলত সুপারিশ ইঞ্জিন অ্যালগরিদমগুলিতে মনোনিবেশ করেছিলেন। তিনি 2022 সালে একজন ডেটা সায়েন্টিস্ট হিসাবে Getir-এ যোগদান করেন এবং সময়-সিরিজের পূর্বাভাস এবং গাণিতিক অপ্টিমাইজেশান প্রকল্পগুলিতে কাজ শুরু করেন।
মুতলু পোলাটকান ক্লাউড-নেটিভ ডেটা প্ল্যাটফর্ম ডিজাইন এবং নির্মাণে বিশেষজ্ঞ, গেটের একজন স্টাফ ডেটা ইঞ্জিনিয়ার। তিনি ক্লাউড পরিষেবাগুলির সাথে ওপেন সোর্স প্রকল্পগুলিকে একত্রিত করতে পছন্দ করেন।
Esra Kayabalı তিনি AWS-এর একজন সিনিয়র সলিউশন আর্কিটেক্ট, ডেটা গুদামজাতকরণ, ডেটা লেক, বিগ ডেটা অ্যানালিটিক্স, ব্যাচ এবং রিয়েল-টাইম ডেটা স্ট্রিমিং এবং ডেটা ইন্টিগ্রেশন সহ বিশ্লেষণ ডোমেনে বিশেষজ্ঞ। তার 12 বছরের সফ্টওয়্যার বিকাশ এবং স্থাপত্যের অভিজ্ঞতা রয়েছে। তিনি ক্লাউড প্রযুক্তি শেখার এবং শেখানোর বিষয়ে উত্সাহী।
- 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/getir-end-to-end-workforce-management-amazon-forecast-and-aws-step-functions/
- : আছে
- : হয়
- :কোথায়
- 1
- 100
- 12
- 2015
- 2019
- 2021
- 2022
- 32
- 7
- 91
- a
- সক্ষম
- সম্পর্কে
- প্রবেশ
- প্রবেশযোগ্য
- হিসাব
- হিসাবরক্ষণ
- সঠিকতা
- সঠিক
- অর্জন
- দিয়ে
- অতিরিক্ত
- উপরন্তু
- সুবিধা
- সুবিধাজনক
- সুবিধাদি
- অ্যালগরিদম
- অ্যালগরিদমিক
- আলগোরিদিম
- সব
- বরাদ্দ করা
- অনুমতি
- বরাবর
- এছাড়াও
- মর্দানী স্ত্রীলোক
- আমাজন পূর্বাভাস
- আমাজন রেডশিফ্ট
- অ্যামাজন ওয়েব সার্ভিসেস
- an
- বিশ্লেষণ
- বৈশ্লেষিক ন্যায়
- এবং
- অস্বাভাবিকতা
- অন্য
- কোন
- অ্যাপ্লিকেশন
- AR
- স্থাপত্য
- রয়েছি
- এলাকায়
- কাছাকাছি
- বিন্যাস
- AS
- নির্ধারিত
- সাহায্য
- সহায়ক
- At
- অটোমেটেড
- স্বয়ংক্রিয়ভাবে
- স্বয়ংক্রিয়তা
- উপস্থিতি
- সহজলভ্য
- গড়
- ডেস্কটপ AWS
- এডাব্লুএস স্টেপ ফাংশন
- ভিত্তি
- ভিত্তি
- BE
- আগে
- নিচে
- উত্তম
- তার পরেও
- বিশাল
- বড় ডেটা
- তরবার
- ভাঙা
- ভবন
- তৈরী করে
- ব্যবসায়
- ব্যবসা
- by
- গণিত
- গণক
- গণনার
- ক্যাম্পেইন
- CAN
- ক্ষমতা
- সামর্থ্য
- গ্রেপ্তার
- ক্যাপচার
- কারণ
- কেন্দ্রীভূত
- চেন
- মেঘ
- মেঘ পরিষেবা
- সম্মিলন
- মিশ্রন
- আরম্ভ
- কোম্পানি
- জটিল
- সম্মতি
- উপাদান
- উপাদান
- ব্যাপক
- গণনা
- পিণ্ডীভূত
- বিবেচিত
- বিবেচনা করা
- সীমাবদ্ধতার
- নির্মাতা
- পরামর্শকারী
- নিয়ন্ত্রণ
- তুল্য
- দেশ
- দেশ
- দেশ-নির্দিষ্ট
- তৈরি করা হচ্ছে
- এখন
- দৈনিক
- উপাত্ত
- ডেটা বিশ্লেষণ
- তথ্য বিজ্ঞান
- তথ্য বিজ্ঞানী
- ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন
- তথ্য চালিত
- তারিখগুলি
- রায়
- সংজ্ঞায়িত
- ডিগ্রী
- প্রদান করা
- বিলি
- চাহিদা
- চাহিদার পূর্বাভাস
- প্রদর্শিত
- বিভাগ
- বর্ণনা করা
- বর্ণিত
- ফন্দিবাজ
- বিস্তারিত
- নির্ধারণ
- নির্ধারিত
- নির্ণয়
- উন্নত
- উন্নয়ন
- ডায়াগ্রামে
- পার্থক্য
- বণ্টিত
- বিচিত্র
- করছেন
- ডোমেইন
- ডোমেইনের
- নিচে
- কারণে
- স্থিতিকাল
- প্রতি
- সহজ
- অর্থনৈতিক
- অর্থনীতি
- কার্যকর
- কার্যকরীভাবে
- কার্যক্ষমতা
- দক্ষ
- দক্ষতার
- প্রচেষ্টা
- ইলেক্ট্রনিক্স
- প্রয়োজক
- নিয়োগ
- সর্বশেষ সীমা
- জড়িত
- ইঞ্জিন
- প্রকৌশলী
- প্রকৌশল
- উন্নত
- সমগ্র
- ভুল
- হিসাব
- ইউরোপ
- ইউরোপিয়ান
- ইউরোপীয় দেশ
- অবশেষে
- প্রতি
- এক্সিকিউট
- অভিজ্ঞতা
- অভিজ্ঞ
- ব্যাখ্যা
- অন্বেষণ করুণ
- অন্বেষণ করা
- ঘৃণ্য
- ব্যাখ্যা মূলকভাবে
- প্রসারিত
- ব্যাপক
- বহিরাগত
- সুগম
- কারণের
- সাধ্য
- বৈশিষ্ট্য
- বৈশিষ্ট্য
- ক্ষেত্র
- প্রথম
- কেন্দ্রবিন্দু
- দৃষ্টি নিবদ্ধ করা
- মনোযোগ
- অনুসৃত
- অনুসরণ
- জন্য
- পূর্বাভাস
- পূর্বাভাস
- আসন্ন
- উদিত
- ফ্রেমওয়ার্ক
- থেকে
- সম্পূর্ণরূপে
- ক্রিয়াকলাপ
- অধিকতর
- তদ্ব্যতীত
- উত্পাদন করা
- জার্মানি
- প্রদত্ত
- লক্ষ্য
- স্নাতক
- চিত্রলেখ
- উন্নতি
- অতিথি
- অতিথি পোস্ট
- পথপ্রদর্শন
- হ্যান্ডলিং
- আছে
- he
- সাহায্য
- সাহায্য
- তার
- ঊর্ধ্বতন
- হাইলাইট
- অত্যন্ত
- তার
- ঐতিহাসিক
- ঐতিহাসিক
- ছুটির দিন
- ঘন্টার
- কিভাবে
- যাহোক
- এইচটিএমএল
- HTTP
- HTTPS দ্বারা
- প্রভাব
- বাস্তবায়ন
- বাস্তবায়ন
- চিত্তাকর্ষক
- উন্নত করা
- উন্নত
- উন্নতি
- in
- অন্তর্ভুক্ত
- সুদ্ধ
- একত্রিত
- শিল্প
- প্রভাব
- তথ্য
- প্রারম্ভিক
- প্রাথমিকভাবে
- আরম্ভ করা
- ইনপুট
- অর্ন্তদৃষ্টি
- সংহত
- একীভূত
- ইন্টিগ্রেশন
- ইন্টারফেস
- মধ্যে
- উপস্থাপক
- স্বজ্ঞাত
- IT
- এর
- জবস
- যোগদান
- যাত্রা
- JPG
- সন্ধি
- জানা
- হ্রদ
- বড় আকারের
- শিক্ষা
- বরফ
- আইনগত
- মত
- অবস্থান ভিত্তিক
- ভালবাসে
- মেশিন
- মেশিন লার্নিং
- প্রধানত
- নিয়ন্ত্রণের
- করা
- তৈরি করে
- মেকিং
- পরিচালনা করা
- পরিচালিত
- ব্যবস্থাপনা
- পরিচালক
- ম্যানুয়াল
- অনেক
- Marketing
- মাস্টার্স
- গাণিতিক
- মে..
- পদ্ধতি
- পদ্ধতি
- microservices
- ছোট করা
- মিস
- ML
- মডেল
- মূর্তিনির্মাণ
- মূর্তিনির্মাণ
- মডেল
- মনিটর
- অধিক
- চলন্ত
- চলন্ত গড়
- প্রয়োজনীয়
- চাহিদা
- নেদারল্যান্ডস
- নেটওয়ার্ক
- নেটওয়ার্ক
- নার্ভীয়
- স্নায়বিক নেটওয়ার্ক
- নিউরাল নেটওয়ার্ক
- নয়
- লক্ষণীয়ভাবে
- এখন
- সংখ্যা
- উদ্দেশ্য
- of
- অর্পণ
- প্রদত্ত
- on
- ওপেন সোর্স
- পরিচালনা
- অপারেটিং
- অপারেশন
- কর্মক্ষম
- অপারেশনস
- অপ্টিমাইজেশান
- অপ্টিমাইজ
- সর্বোচ্চকরন
- আদেশ
- নির্মাতা
- অন্যান্য
- অন্যরা
- আমাদের
- ফলাফল
- শেষ
- সর্বোচ্চ
- সমান্তরাল
- পরামিতি
- বিশেষত
- কামুক
- গত
- নিদর্শন
- পিডিএফ
- কর্মক্ষমতা
- ফেজ
- অগ্রগামী
- কেঁদ্রগত
- পরিকল্পনা
- পরিকল্পনা সমূহ
- প্ল্যাটফর্ম
- Plato
- প্লেটো ডেটা ইন্টেলিজেন্স
- প্লেটোডাটা
- দয়া করে
- পোস্ট
- ব্যবহারিক
- চর্চা
- স্পষ্টতা
- ভবিষ্যদ্বাণী
- ভবিষ্যতবাণী
- সমস্যা
- সমস্যা
- কার্যপ্রণালী
- প্রক্রিয়া
- প্রসেস
- প্রযোজনা
- প্রোগ্রামিং
- প্রকল্প
- প্রকল্প
- প্রচার
- প্রস্তাব
- মালিকানা
- প্রতিপন্ন
- প্রদানের
- হার
- অনুপাত
- প্রকৃত সময়
- রিয়েল-টাইম ডেটা
- গৃহীত
- গ্রহণ
- সাম্প্রতিক
- মন্দা
- সুপারিশ
- হ্রাসপ্রাপ্ত
- হ্রাস
- হ্রাস
- পড়ুন
- নির্ভর করা
- প্রয়োজনীয়
- আবশ্যকতা
- প্রয়োজন
- প্রয়োজনীয়
- গবেষণা
- গবেষক
- সংস্থান
- দায়িত্ব
- দায়ী
- ফলাফল
- বিপ্লব হয়েছে
- দৌড়
- একই
- পূর্বপরিকল্পনা
- বিজ্ঞান
- বিজ্ঞানী
- সার্চ
- মৌসুমি
- অধ্যায়
- রেখাংশ
- অংশ
- নির্বাচিত
- নির্বাচন
- জ্যেষ্ঠ
- আলাদা
- ক্রম
- সেবা
- সেবা
- বিভিন্ন
- সে
- পরিবর্তন
- শিফটিং
- স্বল্পতা
- প্রদর্শনী
- দেখিয়েছেন
- প্রদর্শিত
- গুরুত্বপূর্ণ
- উল্লেখযোগ্যভাবে
- সহজ
- সরলতা
- সরলীকৃত
- সরলীকরণ
- সফটওয়্যার
- সফটওয়্যার উন্নয়ন
- সমাধান
- সলিউশন
- সমাধান
- সমাধানে
- বাস্তববুদ্ধিসম্পন্ন
- সোর্স
- বিশেষজ্ঞ
- নির্দিষ্ট
- দণ্ড
- শুরু
- যুক্তরাষ্ট্র
- ধাপ
- স্টোরেজ
- সংরক্ষণ
- স্ট্রিমিং
- জীবন্ত চ্যাটে
- পরবর্তী
- পরবর্তীকালে
- সাফল্য
- এমন
- উপযুক্ত
- সরবরাহ
- সরবরাহ শৃঙ্খল
- অতিক্রান্ত
- উদ্বৃত্ত
- পদ্ধতি
- গ্রহণ করা
- কাজ
- শিক্ষাদান
- টীম
- দল
- প্রযুক্তি
- প্রযুক্তি
- প্রযুক্তিঃ
- শর্তাবলী
- প্রমাণিত
- যে
- সার্জারির
- গ্রাফ
- নেদারল্যান্ড
- যুক্তরাজ্য
- তাহাদিগকে
- তারপর
- এইগুলো
- তারা
- এই
- তিন
- দ্বারা
- থ্রুপুট
- এইভাবে
- সময়
- সময় সিরিজ
- থেকে
- আজ
- টুল
- টপিক
- ঐতিহ্যগত
- লেনদেনের
- প্রবণতা
- তুরস্ক
- চালু
- দুই
- সাধারণত
- Uk
- অধীনে
- অবিভক্ত
- মার্কিন যুক্তরাষ্ট
- বিশ্ববিদ্যালয়
- অসদৃশ
- উপরে
- ব্যবহার
- ব্যবহৃত
- ব্যবহারসমূহ
- ব্যবহার
- ব্যবহার
- মানগুলি
- বিভিন্ন
- সুবিশাল
- উল্লম্ব
- মাধ্যমে
- চাক্ষুষ
- কল্পনা
- ছিল
- অপব্যয়
- we
- আবহাওয়া
- ওয়েব
- ওয়েব সার্ভিস
- সপ্তাহ
- ছিল
- কখন
- যে
- সঙ্গে
- মধ্যে
- কাজ করছে
- কর্মপ্রবাহ
- কর্মপ্রবাহ
- কর্মীসংখ্যার
- কাজ
- কাজ
- বছর
- আপনি
- আপনার
- zephyrnet