যত বেশি ব্যবসা তাদের গ্রাহকদের আরও ভালোভাবে সেবা দেওয়ার জন্য তাদের অনলাইন উপস্থিতি বাড়ায়, নতুন জালিয়াতির ধরণ প্রতিনিয়ত উঠে আসছে। আজকের সর্বদা বিকশিত ডিজিটাল ল্যান্ডস্কেপে, যেখানে প্রতারকরা তাদের কৌশলে আরও পরিশীলিত হয়ে উঠছে, সেখানে এই ধরনের প্রতারণামূলক কার্যকলাপ সনাক্ত করা এবং প্রতিরোধ করা কোম্পানি এবং আর্থিক প্রতিষ্ঠানগুলির জন্য প্রধান হয়ে উঠেছে।
প্রথাগত নিয়ম-ভিত্তিক জালিয়াতি সনাক্তকরণ সিস্টেমগুলি তাদের সম্ভাব্য প্রতারণামূলক কার্যকলাপকে চিহ্নিত করার জন্য পূর্বনির্ধারিত নিয়ম এবং থ্রেশহোল্ডের উপর নির্ভর করে দ্রুত পুনরাবৃত্তি করার ক্ষমতার মধ্যে সীমাবদ্ধ। এই সিস্টেমগুলি প্রচুর পরিমাণে মিথ্যা ইতিবাচক উৎপন্ন করতে পারে, যা জালিয়াতি দলের দ্বারা সম্পাদিত ম্যানুয়াল তদন্তের পরিমাণ উল্লেখযোগ্যভাবে বৃদ্ধি করে। তদুপরি, মানুষও ত্রুটি-প্রবণ এবং প্রচুর পরিমাণে ডেটা প্রক্রিয়া করার ক্ষমতা সীমিত রাখে, প্রতারণার সময়সাপেক্ষতা সনাক্ত করার জন্য ম্যানুয়াল প্রচেষ্টা করে, যার ফলে প্রতারণামূলক লেনদেন মিস হতে পারে, ক্ষতি বৃদ্ধি এবং সুনামগত ক্ষতি হতে পারে।
মেশিন লার্নিং (ML) জালিয়াতি শনাক্ত করার ক্ষেত্রে একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে কারণ এটি অস্বাভাবিক নিদর্শন এবং সম্ভাব্য জালিয়াতির প্রবণতা সনাক্ত করতে দ্রুত এবং সঠিকভাবে বিপুল পরিমাণ ডেটা বিশ্লেষণ করতে পারে। এমএল জালিয়াতি মডেলের কার্যকারিতা প্রশিক্ষিত ডেটার মানের উপর অনেক বেশি নির্ভর করে এবং বিশেষত তত্ত্বাবধানে থাকা মডেলগুলির জন্য, সঠিক লেবেলযুক্ত ডেটা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। এমএল-এ, একটি মডেলকে প্রশিক্ষণের জন্য উল্লেখযোগ্য ঐতিহাসিক তথ্যের অভাব বলা হয় ঠান্ডা শুরু সমস্যা.
জালিয়াতি সনাক্তকরণের জগতে, নিম্নোক্ত কিছু ঐতিহ্যগত ঠান্ডা শুরুর পরিস্থিতি রয়েছে:
- লেনদেন বা জালিয়াতি মামলার ইতিহাস না থাকার সময় একটি সঠিক জালিয়াতি মডেল তৈরি করা
- নতুন গ্রাহক এবং অ্যাকাউন্টের জন্য জালিয়াতি থেকে বৈধ কার্যকলাপকে সঠিকভাবে আলাদা করতে সক্ষম হওয়া
- একটি ঠিকানা বা সুবিধাভোগীকে ঝুঁকি-সিদ্ধান্ত নেওয়ার অর্থ প্রদান জালিয়াতি সিস্টেম দ্বারা আগে কখনও দেখা যায়নি
এই পরিস্থিতিতে সমাধান করার একাধিক উপায় আছে। উদাহরণস্বরূপ, আপনি জেনেরিক মডেলগুলি ব্যবহার করতে পারেন, যা এক-আকার-ফিট-সমস্ত মডেল হিসাবে পরিচিত, যেগুলি সাধারণত জালিয়াতি কনসোর্টিয়ামের মতো জালিয়াতি ডেটা ভাগ করে নেওয়ার প্ল্যাটফর্মের উপরে প্রশিক্ষিত হয়। এই পদ্ধতির সাথে চ্যালেঞ্জ হল যে কোন ব্যবসা সমান নয়, এবং জালিয়াতি আক্রমণ ভেক্টর ক্রমাগত পরিবর্তিত হয়।
আরেকটি বিকল্প হ'ল গ্রাহক ইভেন্টগুলির মধ্যে অস্বাভাবিক আচরণ নিরীক্ষণ এবং পৃষ্ঠের জন্য একটি তত্ত্বাবধানহীন অসঙ্গতি সনাক্তকরণ মডেল ব্যবহার করা। এই পদ্ধতির সাথে চ্যালেঞ্জ হল যে সমস্ত জালিয়াতির ঘটনাগুলি অসামঞ্জস্য নয় এবং সমস্ত অসঙ্গতিগুলি প্রকৃতপক্ষে জালিয়াতি নয়। অতএব, আপনি উচ্চতর মিথ্যা ইতিবাচক হার আশা করতে পারেন।
এই পোস্টে, আমরা দেখাই কিভাবে আপনি দ্রুত একটি রিয়েল-টাইম জালিয়াতি প্রতিরোধ ML মডেল বুটস্ট্র্যাপ করতে পারেন 100টি ইভেন্ট ব্যবহার করে আমাজন জালিয়াতি সনাক্তকারী নতুন বৈশিষ্ট্য, কোল্ড স্টার্ট, এর ফলে নাটকীয়ভাবে কাস্টম এমএল মডেলগুলিতে প্রবেশের বাধাকে অনেক সংস্থার জন্য কমিয়ে দেয় যেগুলির কাছে বড় ডেটাসেটগুলি সংগ্রহ এবং সঠিকভাবে লেবেল করার সময় বা ক্ষমতা নেই৷ তাছাড়া, আমরা আলোচনা করি কিভাবে Amazon Fraud Detector ব্যবহার করে সংরক্ষিত ইভেন্টগুলি, আপনি ফলাফলগুলি পর্যালোচনা করতে পারেন এবং আপনার মডেলগুলিকে পুনরায় প্রশিক্ষণ দেওয়ার জন্য ইভেন্টগুলিকে সঠিকভাবে লেবেল করতে পারেন, যার ফলে সময়ের সাথে সাথে জালিয়াতি প্রতিরোধ ব্যবস্থাগুলির কার্যকারিতা উন্নত হয়৷
সমাধান ওভারভিউ
Amazon Fraud Detector হল একটি সম্পূর্ণরূপে পরিচালিত জালিয়াতি সনাক্তকরণ পরিষেবা যা অনলাইনে সম্ভাব্য প্রতারণামূলক ক্রিয়াকলাপগুলিকে স্বয়ংক্রিয়ভাবে সনাক্ত করে৷ আপনি আপনার নিজস্ব ঐতিহাসিক ডেটাসেট ব্যবহার করে কাস্টমাইজড জালিয়াতি সনাক্তকরণ মডেল তৈরি করতে Amazon Fraud Detector ব্যবহার করতে পারেন, অন্তর্নির্মিত নিয়ম ইঞ্জিন ব্যবহার করে সিদ্ধান্তের যুক্তি যোগ করতে পারেন, এবং একটি বোতামে ক্লিক করে ঝুঁকির সিদ্ধান্তের কার্যপ্রবাহ অর্কেস্ট্রেট করতে পারেন৷
পূর্বে, আপনাকে একটি মডেলকে প্রশিক্ষণ দেওয়ার জন্য জালিয়াতির কমপক্ষে 10,000টি উদাহরণ সহ 400টি লেবেলযুক্ত ইভেন্ট প্রদান করতে হয়েছিল। কোল্ড স্টার্ট ফিচার প্রকাশের সাথে সাথে, আপনি ন্যূনতম 100টি ইভেন্ট এবং কমপক্ষে 50টি জালিয়াতি হিসাবে শ্রেণীবদ্ধ সহ একটি মডেলকে দ্রুত প্রশিক্ষণ দিতে পারেন। প্রাথমিক ডেটা প্রয়োজনীয়তার সাথে তুলনা করে, এটি ঐতিহাসিক ডেটার 99% হ্রাস এবং লেবেল প্রয়োজনীয়তার 87% হ্রাস।
নতুন কোল্ড স্টার্ট বৈশিষ্ট্যটি ডেটার ছোট সেট সমৃদ্ধকরণ, প্রসারিত এবং ঝুঁকির মডেলিংয়ের জন্য বুদ্ধিমান পদ্ধতি সরবরাহ করে। তাছাড়া, অ্যামাজন জালিয়াতি ডিটেক্টর লেবেলবিহীন ইভেন্টগুলির জন্য লেবেল অ্যাসাইনমেন্ট এবং স্যাম্পলিং সঞ্চালন করে।
সর্বজনীন ডেটাসেটগুলির সাথে সম্পাদিত পরীক্ষাগুলি দেখায় যে, 50টি জালিয়াতি এবং শুধুমাত্র 100টি ইভেন্টের সীমা কমিয়ে, আপনি জালিয়াতি ML মডেলগুলি তৈরি করতে পারেন যা ধারাবাহিকভাবে তত্ত্বাবধান না করা এবং আধা-তত্ত্বাবধান করা মডেলগুলিকে ছাড়িয়ে যায়৷
কোল্ড স্টার্ট মডেলের কর্মক্ষমতা
অদেখা ডেটার সাধারণীকরণ এবং সঠিক ভবিষ্যদ্বাণী করার জন্য একটি ML মডেলের ক্ষমতা প্রশিক্ষণ ডেটাসেটের গুণমান এবং বৈচিত্র্য দ্বারা প্রভাবিত হয়। কোল্ড স্টার্ট মডেলগুলির জন্য, এটি আলাদা নয়। এই ইভেন্টগুলিকে সঠিকভাবে লেবেল করার জন্য এবং মডেলগুলিকে পুনরায় প্রশিক্ষণ দেওয়ার জন্য আরও ডেটা সংগ্রহ করা হলে আপনার কাছে প্রক্রিয়াগুলি থাকা উচিত, যা শেষ পর্যন্ত একটি সর্বোত্তম মডেলের কার্যক্ষমতার দিকে নিয়ে যায়।
কম ডেটা প্রয়োজনীয়তার সাথে, মডেলের বর্ধিত বৈচিত্র্য এবং সীমিত পরীক্ষার ডেটা আকারের কারণে রিপোর্ট করা কর্মক্ষমতার অস্থিরতা বৃদ্ধি পায়। আপনাকে মডেল পারফরম্যান্সের সঠিক প্রত্যাশা তৈরি করতে সাহায্য করার জন্য, মডেল AUC ছাড়াও, Amazon Fraud Detector এছাড়াও অনিশ্চয়তার পরিসরের মেট্রিক্স রিপোর্ট করে। নিম্নলিখিত সারণী এই মেট্রিক্স সংজ্ঞায়িত করে.
. | . | AUC | ||
. | . | <0.6 | 0.6 - 0.8 | > = 0.8 |
AUC অনিশ্চয়তার ব্যবধান | > 0.3 | মডেল কর্মক্ষমতা খুব কম এবং ব্যাপকভাবে পরিবর্তিত হতে পারে. কম জালিয়াতি সনাক্তকরণ কর্মক্ষমতা আশা. | মডেল কর্মক্ষমতা কম এবং ব্যাপকভাবে পরিবর্তিত হতে পারে. সীমিত জালিয়াতি সনাক্তকরণ কর্মক্ষমতা আশা. | মডেল কর্মক্ষমতা ব্যাপকভাবে পরিবর্তিত হতে পারে. |
0.1 - 0.3 | মডেল কর্মক্ষমতা খুব কম এবং উল্লেখযোগ্যভাবে পরিবর্তিত হতে পারে. কম জালিয়াতি সনাক্তকরণ কর্মক্ষমতা আশা. | মডেল কর্মক্ষমতা কম এবং উল্লেখযোগ্যভাবে পরিবর্তিত হতে পারে. সীমিত জালিয়াতি সনাক্তকরণ কর্মক্ষমতা আশা. | মডেল কর্মক্ষমতা উল্লেখযোগ্যভাবে পরিবর্তিত হতে পারে. | |
<0.1 | মডেলের কর্মক্ষমতা খুবই কম। কম জালিয়াতি সনাক্তকরণ কর্মক্ষমতা আশা. | মডেলের কর্মক্ষমতা কম। সীমিত জালিয়াতি সনাক্তকরণ কর্মক্ষমতা আশা. | কোন সতর্কতা নেই |
একটি কোল্ড স্টার্ট মডেল প্রশিক্ষণ
একটি কোল্ড স্টার্ট জালিয়াতি মডেলকে প্রশিক্ষণ দেওয়া অন্য যেকোনো অ্যামাজন জালিয়াতি সনাক্তকারী মডেলের প্রশিক্ষণের অনুরূপ; ডেটাসেট আকারে পার্থক্য কি। আপনি আমাদের কোল্ড স্টার্ট প্রশিক্ষণের নমুনা ডেটাসেট পেতে পারেন GitHub রেপো। একটি Amazon ফ্রড ডিটেক্টর কাস্টম মডেল প্রশিক্ষণের জন্য, আপনি আমাদের হ্যান্ডস-অন অনুসরণ করতে পারেন অভিভাবকসংবঁধীয়. আপনি হয় ব্যবহার করতে পারেন আমাজন জালিয়াতি সনাক্তকারী কনসোল টিউটোরিয়াল অথবা SDK টিউটোরিয়াল একটি জালিয়াতি সনাক্তকরণ মডেল তৈরি, প্রশিক্ষণ এবং স্থাপন করতে।
আপনার মডেল প্রশিক্ষিত হওয়ার পরে, আপনি কর্মক্ষমতা মেট্রিক্স পর্যালোচনা করতে পারেন এবং তারপরে এটির স্থিতি পরিবর্তন করে এটি স্থাপন করতে পারেন৷ সক্রিয়. মডেল স্কোর এবং কর্মক্ষমতা মেট্রিক্স সম্পর্কে আরও জানতে, দেখুন মডেল স্কোর এবং মডেল কর্মক্ষমতা মেট্রিক্স. এই মুহুর্তে, আপনি এখন আপনার ডিটেক্টরে আপনার মডেল যোগ করতে পারেন, যোগ করুন ব্যবসা নিয়ম মডেল আউটপুট যে ঝুঁকি স্কোর ব্যাখ্যা, এবং ব্যবহার করে রিয়েল-টাইম ভবিষ্যদ্বাণী করতে GetEvent Prediction API- টি।
জালিয়াতি ML মডেল ক্রমাগত উন্নতি এবং প্রতিক্রিয়া লুপ
অ্যামাজন ফ্রড ডিটেক্টর কোল্ড স্টার্ট বৈশিষ্ট্যের সাহায্যে, আপনি দ্রুত একটি জালিয়াতি সনাক্তকারীর এন্ডপয়েন্ট বুটস্ট্র্যাপ করতে পারেন এবং অবিলম্বে আপনার ব্যবসার সুরক্ষা শুরু করতে পারেন৷ যাইহোক, নতুন জালিয়াতির ধরণগুলি ক্রমাগত উদ্ভূত হচ্ছে, তাই সময়ের সাথে ভবিষ্যদ্বাণীগুলির যথার্থতা এবং কার্যকারিতা উন্নত করার জন্য নতুন ডেটা সহ কোল্ড স্টার্ট মডেলগুলিকে পুনরায় প্রশিক্ষণ দেওয়া গুরুত্বপূর্ণ৷
আপনাকে আপনার মডেলগুলিতে পুনরাবৃত্তি করতে সাহায্য করার জন্য, Amazon Fraud Detector স্বয়ংক্রিয়ভাবে অনুমানের জন্য পরিষেবাতে পাঠানো সমস্ত ইভেন্ট সঞ্চয় করে৷ আপনি ইভেন্ট ইনজেশন ফ্ল্যাগটি পরিবর্তন বা যাচাই করতে পারেন যেটি ইভেন্ট প্রকার স্তরে চালু আছে, যেমনটি নিম্নলিখিত স্ক্রিনশটে দেখানো হয়েছে।
সংরক্ষিত ইভেন্ট বৈশিষ্ট্যের সাথে, আপনি প্রোগ্রাম্যাটিকভাবে একটি ইভেন্ট অ্যাক্সেস করতে, ইভেন্ট মেটাডেটা এবং পূর্বাভাসের ব্যাখ্যা পর্যালোচনা করতে এবং একটি অবহিত ঝুঁকির সিদ্ধান্ত নিতে Amazon Fraud Detector SDK ব্যবহার করতে পারেন। তাছাড়া, আপনি ইভেন্টটিকে ভবিষ্যতের মডেল পুনরায় প্রশিক্ষণ এবং ক্রমাগত মডেল উন্নতির জন্য লেবেল করতে পারেন। নিম্নলিখিত চিত্রটি এই কর্মপ্রবাহের একটি উদাহরণ দেখায়।
নিম্নলিখিত কোড স্নিপেটগুলিতে, আমরা একটি সঞ্চিত ইভেন্টকে লেবেল করার প্রক্রিয়াটি প্রদর্শন করি:
- একটি ইভেন্টে রিয়েল-টাইম প্রতারণার পূর্বাভাস দিতে, GetEventPrediction API এ কল করুন:
প্রতিক্রিয়ায় দেখা গেছে, সিদ্ধান্ত ইঞ্জিন নিয়মের ভিত্তিতে মিলেছে, ইভেন্টটি জালিয়াতি দলের দ্বারা ম্যানুয়াল পর্যালোচনার জন্য পাঠানো উচিত। ভবিষ্যদ্বাণী ব্যাখ্যা মেটাডেটা সংগ্রহ করে, আপনি প্রতিটি ইভেন্ট ভেরিয়েবল কীভাবে মডেলের জালিয়াতি পূর্বাভাস স্কোরকে প্রভাবিত করেছে সে সম্পর্কে অন্তর্দৃষ্টি পেতে পারেন।
- এই অন্তর্দৃষ্টি সংগ্রহ করতে, আমরা ব্যবহার করি
get_event_prediction_metada
এপিআই:
API প্রতিক্রিয়া:
এই অন্তর্দৃষ্টিগুলির সাহায্যে, জালিয়াতি বিশ্লেষক প্রশ্নে থাকা ইভেন্ট সম্পর্কে একটি সচেতন ঝুঁকিপূর্ণ সিদ্ধান্ত নিতে পারেন এবং ইভেন্ট লেবেল আপডেট করতে পারেন।
- ইভেন্ট লেবেল আপডেট করতে কল করুন
update_event_label
এপিআই:
API প্রতিক্রিয়া
একটি চূড়ান্ত পদক্ষেপ হিসাবে, আপনি ইভেন্ট লেবেল সঠিকভাবে আপডেট করা হয়েছে কিনা তা যাচাই করতে পারেন।
- ইভেন্ট লেবেল যাচাই করতে, কল করুন
get_event
এপিআই:
API প্রতিক্রিয়া
পরিষ্কার কর
ভবিষ্যতের চার্জ এড়াতে, সমাধানের জন্য তৈরি সংস্থানগুলি মুছুন।
উপসংহার
এই পোস্টটি দেখিয়েছে কিভাবে আপনি Amazon Fraud Detector নতুন কোল্ড স্টার্ট ফিচার ব্যবহার করে 100টি ইভেন্টের মাধ্যমে একটি রিয়েল-টাইম জালিয়াতি প্রতিরোধ ব্যবস্থা দ্রুত বুটস্ট্র্যাপ করতে পারেন। আমরা আলোচনা করেছি কিভাবে আপনি ফলাফল পর্যালোচনা করতে এবং ইভেন্টগুলিকে সঠিকভাবে লেবেল করতে এবং আপনার মডেলগুলিকে পুনরায় প্রশিক্ষণ দিতে, সময়ের সাথে সাথে জালিয়াতি প্রতিরোধ ব্যবস্থাগুলির কার্যকারিতা উন্নত করতে সঞ্চিত ইভেন্টগুলি ব্যবহার করতে পারেন৷
সম্পূর্ণরূপে পরিচালিত AWS পরিষেবাগুলি যেমন Amazon Fraud Detector ব্যবসায়িকদের তাদের প্ল্যাটফর্মে জালিয়াতি শনাক্ত করতে ব্যবহারকারীর আচরণ বিশ্লেষণ করতে ব্যয় করা সময় কমাতে সাহায্য করে এবং ব্যবসায়িক মূল্য চালনার দিকে আরও বেশি মনোযোগ দেয়। Amazon Fraud Detector কিভাবে আপনার ব্যবসাকে সাহায্য করতে পারে সে সম্পর্কে আরও জানতে, এখানে যান আমাজন জালিয়াতি সনাক্তকারী।
লেখক সম্পর্কে
মার্সেল পিভিডাল ওয়ার্ল্ড ওয়াইড স্পেশালিস্ট অর্গানাইজেশনের একজন গ্লোবাল সিনিয়র এআই সার্ভিসেস সলিউশন আর্কিটেক্ট। FinTechs, পেমেন্ট প্রদানকারী, ফার্মা এবং সরকারী সংস্থাগুলির জন্য প্রযুক্তির মাধ্যমে ব্যবসায়িক সমস্যা সমাধানের 20 বছরেরও বেশি অভিজ্ঞতা মার্সেলের রয়েছে। তার বর্তমান মনোযোগের ক্ষেত্রগুলি হল ঝুঁকি ব্যবস্থাপনা, জালিয়াতি প্রতিরোধ এবং পরিচয় যাচাইকরণ।
জুলিয়া জু অ্যামাজন জালিয়াতি সনাক্তকারীর সাথে একজন গবেষণা বিজ্ঞানী। তিনি মেশিন লার্নিং কৌশল ব্যবহার করে গ্রাহকের চ্যালেঞ্জগুলি সমাধান করার বিষয়ে উত্সাহী। তার অবসর সময়ে, সে হাইকিং, পেইন্টিং এবং নতুন কফি শপ অন্বেষণ উপভোগ করে।
গুইলহার্ম রিকি AWS-এর একজন সিনিয়র সলিউশন আর্কিটেক্ট, স্টার্টআপগুলিকে তাদের অ্যাপ্লিকেশনের খরচ আধুনিকীকরণ এবং অপ্টিমাইজ করতে সাহায্য করে। আর্থিক খাতে কোম্পানিগুলির সাথে 10 বছরের বেশি অভিজ্ঞতার সাথে, তিনি বর্তমানে AI/ML বিশেষজ্ঞদের দলের সাথে একসাথে কাজ করছেন।
- এসইও চালিত বিষয়বস্তু এবং পিআর বিতরণ। আজই পরিবর্ধিত পান।
- প্লেটোব্লকচেন। Web3 মেটাভার্স ইন্টেলিজেন্স। জ্ঞান প্রসারিত. এখানে প্রবেশ করুন.
- অ্যাড্রিয়েন অ্যাশলির সাথে ভবিষ্যত মিন্টিং। এখানে প্রবেশ করুন.
- উত্স: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/overcome-the-machine-learning-cold-start-challenge-in-fraud-detection-using-amazon-fraud-detector/
- : আছে
- : হয়
- :না
- :কোথায়
- 000
- 1
- 10
- 100
- 20
- 20 বছর
- 200
- 39
- 50
- 7
- 8
- 9
- a
- ক্ষমতা
- সক্ষম
- সম্পর্কে
- প্রবেশ
- সঠিকতা
- সঠিক
- সঠিক
- ক্রিয়াকলাপ
- কার্যকলাপ
- ঠিকানা
- সংস্থা
- AI
- এআই পরিষেবা
- এআই / এমএল
- সব
- এছাড়াও
- মর্দানী স্ত্রীলোক
- আমাজন জালিয়াতি সনাক্তকারী
- মধ্যে
- পরিমাণে
- an
- বিশ্লেষক
- বিশ্লেষণ করা
- বিশ্লেষণ
- এবং
- অসঙ্গতি সনাক্তকরণ
- কোন
- API
- অ্যাপ্লিকেশন
- অভিগমন
- রয়েছি
- এলাকার
- AS
- At
- আক্রমণ
- স্বয়ংক্রিয়
- স্বয়ংক্রিয়ভাবে
- ডেস্কটপ AWS
- বাধা
- ভিত্তি
- BE
- কারণ
- পরিণত
- মানানসই
- আগে
- মৃত ব্যক্তির সম্পত্তির উত্তরাধিকারী
- উত্তম
- বুটস্ট্র্যাপ
- নির্মাণ করা
- বিল্ট-ইন
- ব্যবসায়
- ব্যবসা
- বোতাম
- by
- কল
- নামক
- CAN
- ধারণক্ষমতা
- চ্যালেঞ্জ
- চ্যালেঞ্জ
- পরিবর্তন
- পরিবর্তন
- চার্জ
- শ্রেণীবদ্ধ
- ক্লিক
- কোড
- কফি
- সংগ্রহ করা
- এর COM
- কোম্পানি
- তুলনা
- কনসোল
- প্রতিনিয়ত
- প্রসঙ্গ
- একটানা
- খরচ
- নির্মিত
- সংকটপূর্ণ
- কঠোর
- বর্তমান
- এখন
- প্রথা
- ক্রেতা
- গ্রাহকদের
- কাস্টমাইজড
- উপাত্ত
- তথ্য আদান প্রদান
- ডেটাসেট
- রায়
- সংজ্ঞায়িত
- প্রদর্শন
- প্রদর্শিত
- স্থাপন
- সনাক্তকরণ
- বিভিন্ন
- ডিজিটাল
- আলোচনা করা
- আলোচনা
- প্রভেদ করা
- বৈচিত্র্য
- do
- Dont
- নাটকীয়ভাবে
- পরিচালনা
- প্রতি
- কার্যকারিতা
- প্রচেষ্টা
- পারেন
- ইমেইল
- শিরীষের গুঁড়ো
- শেষপ্রান্ত
- ইঞ্জিন
- সমৃদ্ধ করা
- সত্ত্বা
- প্রবেশ
- মূল্যায়ন
- ঘটনা
- ঘটনাবলী
- উদাহরণ
- উদাহরণ
- আশা করা
- প্রত্যাশা
- অভিজ্ঞতা
- ব্যাখ্যা
- এক্সপ্লোরিং
- ব্যাপ্ত
- মিথ্যা
- বৈশিষ্ট্য
- প্রতিক্রিয়া
- কয়েক
- চূড়ান্ত
- আর্থিক
- আর্থিক প্রতিষ্ঠান সমূহ
- আর্থিক খাত
- আবিষ্কার
- fintechs
- কেন্দ্রবিন্দু
- অনুসরণ করা
- অনুসরণ
- জন্য
- প্রতারণা
- জালিয়াতি সনাক্তকরণ
- প্রতারনা প্রতিরোধ
- জালিয়াত
- প্রতারণাপূর্ণ
- প্রতারণামূলক কার্যকলাপ
- বিনামূল্যে
- থেকে
- সম্পূর্ণরূপে
- তদ্ব্যতীত
- ভবিষ্যৎ
- লাভ করা
- জমায়েত
- উত্পাদন করা
- বিশ্বব্যাপী
- সরকার
- অতিশয়
- হাত
- আছে
- he
- প্রচন্ডভাবে
- সাহায্য
- সাহায্য
- ঊর্ধ্বতন
- ঐতিহাসিক
- ইতিহাস
- কিভাবে
- যাহোক
- এইচটিএমএল
- HTTPS দ্বারা
- মানুষেরা
- অভিন্ন
- সনাক্ত করা
- পরিচয়
- পরিচয় যাচাইকরণ
- অবিলম্বে
- প্রভাব
- উন্নত করা
- উন্নতি
- উন্নতি
- in
- বৃদ্ধি
- বর্ধিত
- বৃদ্ধি
- ক্রমবর্ধমান
- অবগত
- প্রারম্ভিক
- অর্ন্তদৃষ্টি
- অস্থায়িত্ব
- প্রতিষ্ঠান
- বুদ্ধিমান
- মধ্যে
- তদন্ত
- IP
- IT
- এর
- JPG
- পরিচিত
- লেবেল
- রং
- ভূদৃশ্য
- বড়
- নেতৃত্ব
- শিখতে
- শিক্ষা
- উচ্চতা
- মত
- সীমিত
- সীমা
- সামান্য
- লোকসান
- কম
- হ্রাসকরন
- মেশিন
- মেশিন লার্নিং
- করা
- মেকিং
- পরিচালিত
- ব্যবস্থাপনা
- ম্যানুয়াল
- অনেক
- মিলেছে
- পরিমাপ
- মেটাডাটা
- পদ্ধতি
- ছন্দোবিজ্ঞান
- হতে পারে
- সর্বনিম্ন
- ML
- মডেল
- মডেল
- আধুনিকীকরণ
- মনিটর
- অধিক
- পরন্তু
- বহু
- নাম
- নতুন
- এখন
- সংখ্যা
- of
- on
- অনলাইন
- কেবল
- অনুকূল
- অপ্টিমিজ
- পছন্দ
- or
- সংগঠন
- সংগঠন
- অন্যান্য
- আমাদের
- ছাড়িয়া যাত্তয়া
- শেষ
- পরাস্ত
- নিজের
- প্রধানতম
- কামুক
- নিদর্শন
- প্রদান
- প্রদান প্রদানকারী
- পেমেন্ট
- কর্মক্ষমতা
- সঞ্চালিত
- ফার্মা
- জায়গা
- প্ল্যাটফর্ম
- Plato
- প্লেটো ডেটা ইন্টেলিজেন্স
- প্লেটোডাটা
- বিন্দু
- ধনাত্মক
- সম্ভব
- পোস্ট
- সম্ভাব্য
- ভবিষ্যদ্বাণী
- ভবিষ্যতবাণী
- উপস্থিতি
- নিরোধক
- প্রতিরোধ
- সমস্যা
- প্রক্রিয়া
- প্রসেস
- রক্ষা
- প্রদান
- প্রদানকারীর
- উপলব্ধ
- প্রকাশ্য
- গুণ
- প্রশ্ন
- দ্রুত
- পরিসর
- হার
- প্রকৃত সময়
- হ্রাস করা
- মুক্তি
- রিপোর্ট
- প্রতিবেদন
- প্রয়োজন
- আবশ্যকতা
- গবেষণা
- Resources
- প্রতিক্রিয়া
- ফল
- ফলাফল
- এখানে ক্লিক করুন
- ঝুঁকি
- ঝুকি ব্যবস্থাপনা
- ভূমিকা
- নিয়ম
- নিয়ম
- পরিস্থিতিতে
- বিজ্ঞানী
- স্কোর
- SDK
- সেক্টর
- জ্যেষ্ঠ
- পরিবেশন করা
- সেবা
- সেবা
- সেট
- শেয়ারিং
- দোকান
- উচিত
- প্রদর্শনী
- প্রদর্শিত
- শো
- গুরুত্বপূর্ণ
- উল্লেখযোগ্যভাবে
- কেবল
- আয়তন
- ছোট
- So
- সমাধান
- সলিউশন
- সমাধান
- সমাধানে
- কিছু
- বাস্তববুদ্ধিসম্পন্ন
- বিশেষজ্ঞ
- বিশেষজ্ঞদের
- বিশেষভাবে
- ব্যয় করা
- শুরু
- প্রারম্ভ
- অবস্থা
- ধাপ
- সঞ্চিত
- দোকান
- এমন
- পৃষ্ঠতল
- পদ্ধতি
- সিস্টেম
- টেবিল
- কার্যপদ্ধতি
- টীম
- প্রযুক্তি
- প্রযুক্তিঃ
- পরীক্ষা
- চেয়ে
- যে
- সার্জারির
- বিশ্ব
- তাদের
- যার ফলে
- অতএব
- এইগুলো
- তারা
- এই
- দ্বারা
- সময়
- সময় অপগিত হয় এমন
- থেকে
- আজকের
- একসঙ্গে
- শীর্ষ
- ঐতিহ্যগত
- রেলগাড়ি
- প্রশিক্ষিত
- প্রশিক্ষণ
- লেনদেন
- প্রবণতা
- সাধারণত
- পরিণামে
- অনিশ্চয়তা
- আপডেট
- আপডেট
- ব্যবহার
- ব্যবহারকারী
- ব্যবহার
- যাচাই করুন
- মূল্য
- প্রতিপাদন
- যাচাই
- দেখুন
- আয়তন
- ভলিউম
- ছিল
- উপায়
- we
- কি
- যে
- যখন
- সঙ্গে
- কর্মপ্রবাহ
- কাজ
- বিশ্ব
- বছর
- আপনি
- আপনার
- zephyrnet