আমাজন সেজমেকার একটি সম্পূর্ণরূপে পরিচালিত মেশিন লার্নিং (ML) পরিষেবা৷ SageMaker-এর সাথে, ডেটা বিজ্ঞানী এবং বিকাশকারীরা দ্রুত এবং সহজে ML মডেলগুলি তৈরি এবং প্রশিক্ষণ দিতে পারে এবং তারপরে সরাসরি একটি উত্পাদন-প্রস্তুত হোস্ট করা পরিবেশে স্থাপন করতে পারে৷ সেজমেকার অনুসন্ধান এবং বিশ্লেষণের জন্য আপনার ডেটা উত্সগুলিতে সহজে অ্যাক্সেসের জন্য একটি সমন্বিত জুপিটার অথরিং নোটবুক উদাহরণ সরবরাহ করে, তাই আপনাকে সার্ভারগুলি পরিচালনা করতে হবে না। এটি সাধারণ ML অ্যালগরিদমগুলিও সরবরাহ করে যা একটি বিতরণ করা পরিবেশে অত্যন্ত বড় ডেটার বিরুদ্ধে দক্ষতার সাথে চালানোর জন্য অপ্টিমাইজ করা হয়।
সেজমেকারের প্রয়োজন যে একটি এমএল মডেলের জন্য প্রশিক্ষণের ডেটা উপস্থিত থাকতে হবে Amazon Simple Storage Service (Amazon S3), Amazon Elastic File System (Amazon EFS) অথবা Amazon FSx for Luster (আরো তথ্যের জন্য, অ্যাক্সেস ট্রেনিং ডেটা পড়ুন). তিনটি সমর্থিত স্টোরেজ পরিষেবার বাইরে সঞ্চিত ডেটা ব্যবহার করে একটি মডেলকে প্রশিক্ষণ দেওয়ার জন্য, ডেটা প্রথমে এই পরিষেবাগুলির মধ্যে একটিতে (সাধারণত অ্যামাজন S3) প্রবেশ করাতে হবে। এর জন্য একটি ডেটা পাইপলাইন তৈরি করা প্রয়োজন (যেমন টুল ব্যবহার করে অ্যামাজন সেজমেকার ডেটা র্যাংলার) Amazon S3 এ ডেটা সরাতে। যাইহোক, এই পদ্ধতিটি এই ডেটা স্টোরেজ মিডিয়ামের জীবনচক্র পরিচালনার ক্ষেত্রে একটি ডেটা ম্যানেজমেন্ট চ্যালেঞ্জ তৈরি করতে পারে, এক্সেস কন্ট্রোল তৈরি করা, ডেটা অডিট করা এবং আরও অনেক কিছু, প্রশিক্ষণের কাজের সময়কালের জন্য প্রশিক্ষণ ডেটা স্টেজ করার উদ্দেশ্যে। এই ধরনের পরিস্থিতিতে, Amazon S3-এ ডেটার মধ্যবর্তী স্টোরেজ ছাড়াই ক্ষণস্থায়ী প্রশিক্ষণের দৃষ্টান্তগুলির সাথে সংযুক্ত ক্ষণস্থায়ী স্টোরেজ মিডিয়াতে সেজমেকারের কাছে ডেটা অ্যাক্সেসযোগ্য হওয়া বাঞ্ছনীয় হতে পারে।
এই পোস্টটি ব্যবহার করে এটি করার একটি উপায় দেখায় তুষারকণা ডেটা উত্স হিসাবে এবং Snowflake থেকে সরাসরি SageMaker ট্রেনিং কাজের উদাহরণে ডেটা ডাউনলোড করে।
সমাধান ওভারভিউ
আমরা ব্যবহার করি ক্যালিফোর্নিয়া হাউজিং ডেটাসেট এই পোস্টের জন্য একটি প্রশিক্ষণ ডেটাসেট হিসাবে এবং প্রতিটি জেলার জন্য গড় ঘরের মান ভবিষ্যদ্বাণী করার জন্য একটি ML মডেলকে প্রশিক্ষণ দিন। আমরা একটি নতুন টেবিল হিসাবে স্নোফ্লেকে এই ডেটা যোগ করি। আমরা একটি কাস্টম প্রশিক্ষণ কন্টেইনার তৈরি করি যা S3 বালতিতে ডেটা ডাউনলোড করার পরিবর্তে সরাসরি স্নোফ্লেক টেবিল থেকে প্রশিক্ষণের উদাহরণে ডেটা ডাউনলোড করে। প্রশিক্ষণের উদাহরণে ডেটা ডাউনলোড করার পরে, কাস্টম প্রশিক্ষণ স্ক্রিপ্ট ডেটা প্রস্তুতির কাজগুলি সম্পাদন করে এবং তারপর ব্যবহার করে এমএল মডেলকে প্রশিক্ষণ দেয় XGBoost এস্টিমেটর. এই পোস্টের জন্য সমস্ত কোড পাওয়া যায় গিটহুব রেপো.
নিম্নলিখিত চিত্রটি সেজমেকারের সাথে এমএল মডেলগুলিকে প্রশিক্ষণের জন্য ডেটা উত্স হিসাবে স্নোফ্লেক ব্যবহার করার প্রস্তাবিত সমাধানের উচ্চ-স্তরের আর্কিটেকচারকে উপস্থাপন করে।
কর্মপ্রবাহের ধাপগুলি নিম্নরূপ:
- একটি SageMaker নোটবুক সেট আপ করুন এবং একটি এডাব্লুএস আইডেন্টিটি এবং অ্যাক্সেস ম্যানেজমেন্ট (IAM) ভূমিকা SageMaker অ্যাক্সেস করার জন্য উপযুক্ত অনুমতি সহ অ্যামাজন ইলাস্টিক কনটেইনার রেজিস্ট্রি (Amazon ECR), সিক্রেটস ম্যানেজার, এবং আপনার AWS অ্যাকাউন্টের মধ্যে অন্যান্য পরিষেবা।
- AWS সিক্রেটস ম্যানেজারে আপনার স্নোফ্লেক অ্যাকাউন্টের শংসাপত্র সংরক্ষণ করুন।
- আপনার স্নোফ্লেক অ্যাকাউন্টে একটি টেবিলে ডেটা ইনজেস্ট করুন।
- এমএল মডেল প্রশিক্ষণের জন্য একটি কাস্টম কন্টেইনার ইমেজ তৈরি করুন এবং এটিকে অ্যামাজন ইসিআর-এ পুশ করুন।
- এমএল মডেল প্রশিক্ষণের জন্য একটি সেজমেকার প্রশিক্ষণ কাজ চালু করুন। প্রশিক্ষণের উদাহরণটি সিক্রেটস ম্যানেজার থেকে স্নোফ্লেক শংসাপত্রগুলি পুনরুদ্ধার করে এবং তারপরে স্নোফ্লেক থেকে সরাসরি ডেটাসেট ডাউনলোড করতে এই শংসাপত্রগুলি ব্যবহার করে৷ এটি এমন পদক্ষেপ যা প্রথমে একটি S3 বালতিতে ডেটা ডাউনলোড করার প্রয়োজনীয়তা দূর করে।
- প্রশিক্ষিত এমএল মডেলটি একটি S3 বালতিতে সংরক্ষণ করা হয়।
পূর্বশর্ত
এই পোস্টে দেওয়া সমাধান বাস্তবায়ন করতে, আপনার একটি থাকা উচিত এডাব্লুএস অ্যাকাউন্ট, একটি স্নোফ্লেক অ্যাকাউন্ট এবং সেজমেকারের সাথে পরিচিতি।
একটি SageMaker নোটবুক এবং IAM ভূমিকা সেট আপ করুন৷
আমরা একটি সেজমেকার নোটবুক তৈরি করতে AWS CloudFormation ব্যবহার করি aws-aiml-blogpost-sagemaker-snowflake-example
এবং একটি IAM ভূমিকা বলা হয় SageMakerSnowFlakeExample
। চয়ন করুন স্ট্যাক চালু করুন আপনি যে অঞ্চলে সংস্থান স্থাপন করতে চান তার জন্য।
সিক্রেটস ম্যানেজারে স্নোফ্লেক শংসাপত্র সংরক্ষণ করুন
আপনার স্নোফ্লেক শংসাপত্রগুলি সিক্রেটস ম্যানেজারে একটি গোপনীয় হিসাবে সংরক্ষণ করুন। কিভাবে একটি গোপন তৈরি করতে নির্দেশাবলীর জন্য, পড়ুন Create an AWS Secrets Manager secret
.
- গোপন নাম
snowflake_credentials
. এটি প্রয়োজনীয় কারণ কোড ইনsnowflake-load-dataset.ipynb
গোপন যে বলা হবে আশা. - দুটি কী সহ একটি কী-মানের জুড়ি হিসাবে গোপনটি তৈরি করুন:
- ব্যবহারকারীর নাম - আপনার স্নোফ্লেক ব্যবহারকারীর নাম।
- পাসওয়ার্ড - আপনার স্নোফ্লেক ব্যবহারকারী নামের সাথে যুক্ত পাসওয়ার্ড।
আপনার স্নোফ্লেক অ্যাকাউন্টে একটি টেবিলে ডেটা ইনজেস্ট করুন
ডেটা গ্রহণ করতে, নিম্নলিখিত পদক্ষেপগুলি সম্পূর্ণ করুন:
- সেজমেকার কনসোলে, নির্বাচন করুন নোটবুক নেভিগেশন ফলকে।
- নোটবুক aws-aiml-blogpost-sagemaker-snowflake-উদাহরণ নির্বাচন করুন এবং চয়ন করুন JupyterLab খুলুন.
- বেছে নিন
snowflake-load-dataset.ipynb
JupyterLab এ এটি খুলতে। এই নোটবুকটি গ্রাস করবে ক্যালিফোর্নিয়া হাউজিং ডেটাসেট একটি স্নোফ্লেকের টেবিলে। - নোটবুকে, আপনার স্নোফ্লেক অ্যাকাউন্টের সাথে মেলে এমন একটি দিয়ে স্থানধারক মান প্রতিস্থাপন করতে নিম্নলিখিত ঘরের বিষয়বস্তু সম্পাদনা করুন:
- রান মেনুতে, নির্বাচন করুন সমস্ত সেল চালান এই নোটবুকে কোড চালানোর জন্য। এটি নোটবুকে স্থানীয়ভাবে ডেটাসেট ডাউনলোড করবে এবং তারপর এটি স্নোফ্লেক টেবিলে প্রবেশ করবে।
নোটবুকের নিচের কোড স্নিপেটটি ডেটাসেটটিকে স্নোফ্লেকে প্রবেশ করে। দেখুন snowflake-load-dataset.ipynb
সম্পূর্ণ কোডের জন্য নোটবুক।
- কোনো ত্রুটি ছাড়াই সমস্ত কোষ চালানোর পরে নোটবুকটি বন্ধ করুন। আপনার ডেটা এখন স্নোফ্লেকে উপলব্ধ। নিম্নলিখিত স্ক্রিনশট দেখায়
california_housing
স্নোফ্লেকে তৈরি করা টেবিল।
চালান sagemaker-snowflake-example.ipynb
নোটবই
এই নোটবুকটি একটি স্নোফ্লেক সংযোগ সহ একটি কাস্টম ট্রেনিং কন্টেইনার তৈরি করে, স্নোফ্লেক থেকে ডেটা অ্যামাজন S3-তে স্টেজিং না করেই ট্রেনিং ইন্সট্যান্সের ক্ষণস্থায়ী স্টোরেজে ডেটা বের করে এবং ডেটার উপর ডিস্ট্রিবিউটেড ডেটা প্যারালাল (DDP) XGBoost মডেল প্রশিক্ষণ সঞ্চালন করে৷ এত ছোট ডেটাসেটের মডেল প্রশিক্ষণের জন্য DDP প্রশিক্ষণের প্রয়োজন নেই; এটি সম্প্রতি প্রকাশিত সেজমেকার বৈশিষ্ট্যের উদাহরণের জন্য এখানে অন্তর্ভুক্ত করা হয়েছে।
প্রশিক্ষণের জন্য একটি কাস্টম ধারক তৈরি করুন
আমরা এখন ML মডেল প্রশিক্ষণ কাজের জন্য একটি কাস্টম ধারক তৈরি করি। নোট করুন যে একটি ডকার কন্টেইনার তৈরি করার জন্য রুট অ্যাক্সেস প্রয়োজন। এই সেজমেকার নোটবুকটি রুট অ্যাক্সেস সক্ষম করে স্থাপন করা হয়েছিল। যদি আপনার এন্টারপ্রাইজ সংস্থার নীতিগুলি ক্লাউড সংস্থানগুলিতে রুট অ্যাক্সেসের অনুমতি না দেয় তবে আপনি অন্য কোথাও (উদাহরণস্বরূপ, আপনার ল্যাপটপ) ডকার কন্টেইনার তৈরি করতে নিম্নলিখিত ডকার ফাইল এবং শেল স্ক্রিপ্টগুলি ব্যবহার করতে চাইতে পারেন এবং তারপরে এটিকে অ্যামাজন ইসিআর-এ পুশ করতে পারেন৷ আমরা SageMaker XGBoost কন্টেইনার ইমেজের উপর ভিত্তি করে ধারকটি ব্যবহার করি 246618743249.dkr.ecr.us-west-2.amazonaws.com/sagemaker-xgboost:1.5-1
নিম্নলিখিত সংযোজন সহ:
- সার্জারির পাইথনের জন্য স্নোফ্লেক সংযোগকারী স্নোফ্লেক টেবিল থেকে প্রশিক্ষণের উদাহরণে ডেটা ডাউনলোড করতে।
- স্নোফ্লেক শংসাপত্র পুনরুদ্ধার করতে সিক্রেটস ম্যানেজারের সাথে সংযোগ করার জন্য একটি পাইথন স্ক্রিপ্ট।
স্নোফ্লেক সংযোগকারী এবং পাইথন স্ক্রিপ্ট ব্যবহার করা নিশ্চিত করে যে ব্যবহারকারীরা এমএল মডেল প্রশিক্ষণের জন্য এই কন্টেইনার চিত্রটি ব্যবহার করেন তাদের প্রশিক্ষণ স্ক্রিপ্টের অংশ হিসাবে এই কোডটি লিখতে হবে না এবং তারা ইতিমধ্যেই উপলব্ধ এই কার্যকারিতা ব্যবহার করতে পারে।
প্রশিক্ষণ কন্টেইনারের জন্য নিম্নলিখিত ডকারফাইল:
কন্টেইনার ইমেজ তৈরি করা হয়েছে এবং অ্যামাজন ইসিআর-এ পুশ করা হয়েছে। এই চিত্রটি এমএল মডেল প্রশিক্ষণের জন্য ব্যবহৃত হয়।
একটি SageMaker প্রশিক্ষণ কাজ ব্যবহার করে ML মডেল প্রশিক্ষণ
আমরা সফলভাবে কন্টেইনার ইমেজ তৈরি করে এটিকে অ্যামাজন ইসিআর-এ পুশ করার পর, আমরা মডেল প্রশিক্ষণের জন্য এটি ব্যবহার শুরু করতে পারি।
- স্নোফ্লেক ব্যবহার করে ডাটা ডাউনলোড করতে আমরা পাইথন স্ক্রিপ্টের একটি সেট তৈরি করি পাইথনের জন্য স্নোফ্লেক সংযোগকারী, ডেটা প্রস্তুত করুন এবং তারপর ব্যবহার করুন
XGBoost Regressor
এমএল মডেল প্রশিক্ষণের জন্য। এটি প্রশিক্ষণের উদাহরণে সরাসরি ডেটা ডাউনলোড করার পদক্ষেপ যা প্রশিক্ষণ ডেটার জন্য মধ্যবর্তী স্টোরেজ হিসাবে Amazon S3 ব্যবহার করা এড়িয়ে যায়। - আমরা প্রশিক্ষণ কোডের মাধ্যমে ডেটার একটি এলোমেলো উপসেট ডাউনলোড করে বিতরণকৃত ডেটা সমান্তরাল প্রশিক্ষণের সুবিধা প্রদান করি যাতে প্রতিটি প্রশিক্ষণের উদাহরণ স্নোফ্লেক থেকে সমান পরিমাণে ডেটা ডাউনলোড করে। উদাহরণস্বরূপ, যদি দুটি প্রশিক্ষণ নোড থাকে, তাহলে প্রতিটি নোড স্নোফ্লেক টেবিলের 50% সারিগুলির একটি এলোমেলো নমুনা ডাউনলোড করে৷ নিম্নলিখিত কোডটি দেখুন:
- আমরা তখন সেজমেকার SDK-কে প্রশিক্ষণের স্ক্রিপ্ট প্রদান করি
Estimator
সোর্স ডিরেক্টরি সহ যাতে আমরা যে সমস্ত স্ক্রিপ্ট তৈরি করি তা প্রশিক্ষণের পাত্রে সরবরাহ করা যেতে পারে যখন প্রশিক্ষণ কাজটি ব্যবহার করে চালানো হয়Estimator.fit
পদ্ধতি:আরও তথ্যের জন্য, দেখুন একটি স্কিট-লার্ন ট্রেনিং স্ক্রিপ্ট প্রস্তুত করুন.
- মডেল প্রশিক্ষণ সম্পূর্ণ হওয়ার পরে, প্রশিক্ষিত মডেলটি একটি হিসাবে পাওয়া যায়
model.tar.gz
অঞ্চলের জন্য ডিফল্ট সেজমেকার বালতিতে ফাইল করুন:
আপনি এখন নতুন ডেটাতে অনুমান পাওয়ার জন্য প্রশিক্ষিত মডেল স্থাপন করতে পারেন! নির্দেশাবলীর জন্য, পড়ুন আপনার এন্ডপয়েন্ট তৈরি করুন এবং আপনার মডেল স্থাপন করুন।
পরিষ্কার কর
ভবিষ্যতের চার্জ এড়াতে, সংস্থানগুলি মুছুন। আপনি IAM ভূমিকা এবং SageMaker নোটবুক তৈরি করতে ব্যবহৃত CloudFormation টেমপ্লেট মুছে এটি করতে পারেন।
আপনাকে স্নোফ্লেক কনসোল থেকে ম্যানুয়ালি স্নোফ্লেক সংস্থানগুলি মুছতে হবে।
উপসংহার
এই পোস্টে, আমরা দেখিয়েছি যে কীভাবে স্নোফ্লেক টেবিলে সংরক্ষিত ডেটা সেজমেকার ট্রেনিং কাজের উদাহরণে ডাউনলোড করতে হয় এবং একটি কাস্টম প্রশিক্ষণ কন্টেইনার ব্যবহার করে একটি XGBoost মডেলকে প্রশিক্ষণ দিতে হয়। এই পদ্ধতির সাহায্যে আমরা আমাজন S3-এ ডেটা মঞ্চস্থ না করেই SageMaker নোটবুকের সাথে ডাটা উৎস হিসেবে স্নোফ্লেককে সরাসরি সংহত করতে পারি।
আমরা আপনাকে অন্বেষণ করে আরও শিখতে উত্সাহিত করি অ্যামাজন সেজমেকার পাইথন এসডিকে এবং এই পোস্টে দেওয়া নমুনা বাস্তবায়ন এবং আপনার ব্যবসার সাথে প্রাসঙ্গিক একটি ডেটাসেট ব্যবহার করে একটি সমাধান তৈরি করুন। আপনার যদি প্রশ্ন বা পরামর্শ থাকে, একটি মন্তব্য করুন.
লেখক সম্পর্কে
অমিত অরোরা Amazon Web Services-এর একজন AI এবং ML বিশেষজ্ঞ আর্কিটেক্ট, এন্টারপ্রাইজ গ্রাহকদের তাদের উদ্ভাবনগুলিকে দ্রুত স্কেল করতে ক্লাউড-ভিত্তিক মেশিন লার্নিং পরিষেবাগুলি ব্যবহার করতে সাহায্য করে৷ এছাড়াও তিনি ওয়াশিংটন ডিসির জর্জটাউন ইউনিভার্সিটির এমএস ডেটা সায়েন্স এবং অ্যানালিটিক্স প্রোগ্রামের একজন সহকারী প্রভাষক।
দিব্যা মুরলীধরন অ্যামাজন ওয়েব সার্ভিসের একজন সলিউশন আর্কিটেক্ট। তিনি এন্টারপ্রাইজ গ্রাহকদের প্রযুক্তির মাধ্যমে ব্যবসায়িক সমস্যা সমাধানে সহায়তা করার বিষয়ে উত্সাহী। তিনি রচেস্টার ইনস্টিটিউট অফ টেকনোলজি থেকে কম্পিউটার সায়েন্সে মাস্টার্স করেছেন। অফিসের বাইরে, তিনি রান্না, গান এবং গাছপালা বৃদ্ধিতে সময় ব্যয় করেন।
সের্গেই এরমোলিন AWS-এর একজন প্রধান AIML সলিউশন আর্কিটেক্ট। পূর্বে, তিনি ইন্টেলে গভীর শিক্ষা, বিশ্লেষণ এবং বিগ ডেটা প্রযুক্তির জন্য সফ্টওয়্যার সমাধানের স্থপতি ছিলেন। মেশিন লার্নিং এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার প্রতি অনুরাগ সহ একজন সিলিকন ভ্যালির অভিজ্ঞ, সের্গেই প্রাক-GPU দিন থেকে নিউরাল নেটওয়ার্কগুলিতে আগ্রহী ছিলেন, যখন তিনি হিউলেট-প্যাকার্ডে কোয়ার্টজ ক্রিস্টাল এবং সিজিয়াম পারমাণবিক ঘড়ির বার্ধক্য আচরণের ভবিষ্যদ্বাণী করতে তাদের ব্যবহার করেছিলেন। সের্গেই স্ট্যানফোর্ড থেকে একটি MSEE এবং একটি CS সার্টিফিকেট এবং ক্যালিফোর্নিয়া স্টেট ইউনিভার্সিটি, স্যাক্রামেন্টো থেকে পদার্থবিদ্যা এবং যান্ত্রিক প্রকৌশলে BS ডিগ্রি ধারণ করেছেন। কাজের বাইরে, সের্গেই ওয়াইন তৈরি, স্কিইং, বাইক চালানো, পালতোলা এবং স্কুবা-ডাইভিং উপভোগ করেন। সের্গেই একজন স্বেচ্ছাসেবক পাইলটও এঞ্জেল ফ্লাইট.
- 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/use-snowflake-as-a-data-source-to-train-ml-models-with-amazon-sagemaker/
- : হয়
- $ ইউপি
- 1
- 10
- 7
- 8
- a
- সম্পর্কে
- প্রবেশ
- প্রবেশযোগ্য
- হিসাব
- সংযোজন
- পর
- বিরুদ্ধে
- পক্বতা
- AI
- এআইএমএল
- আলগোরিদিম
- সব
- অনুমতি
- ইতিমধ্যে
- মর্দানী স্ত্রীলোক
- অ্যামাজন এফএসএক্স
- আমাজন সেজমেকার
- অ্যামাজন ওয়েব সার্ভিসেস
- পরিমাণ
- বিশ্লেষণ
- বৈশ্লেষিক ন্যায়
- এবং
- অন্য
- অভিগমন
- যথাযথ
- স্থাপত্য
- রয়েছি
- কৃত্রিম
- কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা
- AS
- যুক্ত
- At
- নিরীক্ষণ
- রচনা
- সহজলভ্য
- ডেস্কটপ AWS
- এডাব্লুএস ক্লাউডফর্মেশন
- ভিত্তি
- ভিত্তি
- BE
- কারণ
- বিশাল
- বড় ডেটা
- নির্মাণ করা
- ভবন
- নির্মিত
- ব্যবসায়
- by
- ক্যালিফোর্নিয়া
- নামক
- CAN
- সেল
- শংসাপত্র
- চ্যালেঞ্জ
- চার্জ
- বেছে নিন
- পরিস্কার করা
- ঘড়ি
- মেঘ
- কোড
- স্তম্ভ
- কলাম
- মন্তব্য
- সাধারণ
- সম্পূর্ণ
- কম্পিউটার
- কম্পিউটার বিজ্ঞান
- সংযোগ করা
- সংযোগ
- কনসোল
- আধার
- ধারণ
- সুখী
- নিয়ন্ত্রণগুলি
- সৃষ্টি
- নির্মিত
- সৃষ্টি
- তৈরি করা হচ্ছে
- পরিচয়পত্র
- প্রথা
- গ্রাহকদের
- উপাত্ত
- ডাটা ব্যাবস্থাপনা
- ডেটা প্রস্তুতি
- তথ্য বিজ্ঞান
- তথ্য ভান্ডার
- DATETIME
- দিন
- DDP
- সিদ্ধান্ত নিচ্ছে
- গভীর
- গভীর জ্ঞানার্জন
- ডিফল্ট
- ডিগ্রী
- স্থাপন
- মোতায়েন
- ডেভেলপারদের
- সরাসরি
- বণ্টিত
- জেলা
- ডকশ্রমিক
- Dont
- ডাউনলোড
- ডাউনলোড
- প্রতি
- সহজে
- দক্ষতার
- পারেন
- ঘটিয়েছে
- অন্যত্র
- সক্ষম করা
- উত্সাহিত করা
- শেষপ্রান্ত
- প্রকৌশল
- নিশ্চিত
- উদ্যোগ
- পরিবেশ
- ভুল
- উদাহরণ
- এক্সিকিউট
- বিদ্যমান
- আশা
- অন্বেষণ
- এক্সপ্লোরিং
- চায়ের
- অত্যন্ত
- সহজতর করা
- ন্যায্য
- ঘনিষ্ঠতা
- বৈশিষ্ট্য
- ব্যক্তিত্ব
- ফাইল
- চূড়ান্ত
- প্রথম
- ফিট
- অনুসরণ
- অনুসরণ
- জন্য
- থেকে
- সম্পূর্ণ
- সম্পূর্ণরূপে
- কার্যকারিতা
- ভবিষ্যৎ
- পাওয়া
- পেয়ে
- GitHub
- চালু
- ক্রমবর্ধমান
- আছে
- জমিদারি
- সাহায্য
- এখানে
- উচ্চস্তর
- ঝুলিতে
- হোস্ট
- হোস্ট
- ঘর
- হাউজিং
- কিভাবে
- কিভাবে
- যাহোক
- এইচটিএমএল
- HTTPS দ্বারা
- পরিচয়
- ভাবমূর্তি
- বাস্তবায়ন
- বাস্তবায়ন
- আমদানি
- in
- অন্তর্ভুক্ত করা
- অন্তর্ভুক্ত
- সূচক
- তথ্য
- প্রবর্তিত
- ইনস্টল
- উদাহরণ
- প্রতিষ্ঠান
- নির্দেশাবলী
- সম্পূর্ণ
- সংহত
- ইন্টেল
- বুদ্ধিমত্তা
- আগ্রহী
- IT
- কাজ
- কী
- ল্যাপটপ
- বড়
- গত
- শিখতে
- শিক্ষা
- ত্যাগ
- জীবনচক্র
- ln
- স্থানীয়ভাবে
- মেশিন
- মেশিন লার্নিং
- পরিচালনা করা
- পরিচালিত
- ব্যবস্থাপনা
- পরিচালক
- পরিচালক
- ম্যানুয়ালি
- ম্যাচিং
- যান্ত্রিক
- মিডিয়া
- মধ্যম
- মেনু
- পদ্ধতি
- ML
- মডেল
- মডেল
- অধিক
- পদক্ষেপ
- MS
- নাম
- ন্যাভিগেশন
- প্রয়োজন
- চাহিদা
- নেটওয়ার্ক
- নিউরাল নেটওয়ার্ক
- নতুন
- পরবর্তী
- নোড
- নোড
- নোটবই
- সংখ্যা
- লক্ষ্য
- of
- দপ্তর
- on
- ONE
- খোলা
- অপ্টিমাইজ
- ক্রম
- সংগঠন
- অন্যান্য
- বাহিরে
- প্যাকেজ
- পান্ডাস
- শার্সি
- সমান্তরাল
- অংশ
- আবেগ
- কামুক
- পাসওয়ার্ড
- সঞ্চালিত
- অনুমতি
- পদার্থবিদ্যা
- চালক
- পাইপলাইন
- স্থানধারক
- কারখানা
- Plato
- প্লেটো ডেটা ইন্টেলিজেন্স
- প্লেটোডাটা
- নীতি
- জনবহুল
- পোস্ট
- ভবিষ্যদ্বাণী করা
- প্রস্তুত করা
- বর্তমান
- পূর্বে
- অধ্যক্ষ
- সমস্যা
- কার্যক্রম
- প্রস্তাবিত
- প্রদান
- প্রদত্ত
- উপলব্ধ
- উদ্দেশ্য
- ধাক্কা
- ধাক্কা
- পাইথন
- প্রশ্ন
- দ্রুত
- এলোমেলো
- দ্রুত
- বরং
- পড়া
- সম্প্রতি
- রেকর্ড
- হ্রাস
- এলাকা
- মুক্ত
- প্রাসঙ্গিক
- প্রতিস্থাপন করা
- প্রতিনিধিত্ব করে
- প্রয়োজনীয়
- প্রয়োজন
- Resources
- প্রত্যাবর্তন
- ভূমিকা
- শিকড়
- সারিটি
- চালান
- স্ক্যারামেন্ট
- ঋষি নির্মাতা
- পালতোলা
- সংরক্ষণ করুন
- স্কেল
- বিজ্ঞান
- বিজ্ঞানীরা
- scikit-শিখতে
- স্ক্রিপ্ট
- SDK
- গোপন
- সার্ভারের
- সেবা
- সেবা
- সেট
- আকৃতি
- খোল
- উচিত
- শো
- গুরুত্বপূর্ণ
- সিলিকোন
- সিলিকন ভ্যালি
- সহজ
- থেকে
- পরিস্থিতিতে
- ছোট
- So
- সফটওয়্যার
- সমাধান
- সলিউশন
- সমাধান
- উৎস
- সোর্স
- স্থান
- বিশেষজ্ঞ
- উপস্থাপনকারী
- শুরু
- রাষ্ট্র
- বিবৃতি
- ধাপ
- প্রারম্ভিক ব্যবহারের নির্দেশাবলী
- স্টোরেজ
- সঞ্চিত
- সাবনেট
- সফলভাবে
- এমন
- সমর্থন
- সমর্থিত
- পদ্ধতি
- টেবিল
- কাজ
- প্রযুক্তি
- প্রযুক্তিঃ
- টেমপ্লেট
- শর্তাবলী
- যে
- সার্জারির
- উৎস
- তাদের
- তাহাদিগকে
- এইগুলো
- তিন
- দ্বারা
- সময়
- থেকে
- সরঞ্জাম
- মোট
- রেলগাড়ি
- প্রশিক্ষিত
- প্রশিক্ষণ
- ট্রেন
- সাধারণত
- বিশ্ববিদ্যালয়
- আপডেট
- us
- ব্যবহার
- ব্যবহারকারী
- ব্যবহারকারী
- উপত্যকা
- মূল্য
- মানগুলি
- ঝানু
- স্বেচ্ছাসেবক
- ওয়াশিংটন
- উপায়..
- ওয়েব
- ওয়েব সার্ভিস
- যে
- হু
- ইচ্ছা
- সঙ্গে
- মধ্যে
- ছাড়া
- হয়া যাই ?
- লেখা
- এক্সজিবিস্ট
- আপনি
- আপনার
- zephyrnet