অনুসারে গার্টনার, হাইপারঅটোমেশন হল 2022 সালের এক নম্বর প্রবণতা এবং ভবিষ্যতে অগ্রসর হতে থাকবে। হাইপারঅটোমেশনের প্রধান বাধাগুলির মধ্যে একটি হল এমন এলাকায় যেখানে আমরা এখনও মানুষের সম্পৃক্ততা কমাতে সংগ্রাম করছি। কম্পিউটার দৃষ্টিতে গভীর শিক্ষার ক্ষেত্রে দুর্দান্ত অগ্রগতি সত্ত্বেও, বুদ্ধিমান সিস্টেমের মানুষের ভিজ্যুয়াল স্বীকৃতির ক্ষমতার সাথে মেলে ধরা কঠিন সময় রয়েছে। এটি মূলত টীকাযুক্ত ডেটার অভাবের কারণে (অথবা যখন ডেটা বিক্ষিপ্ত হয়) এবং মান নিয়ন্ত্রণের মতো এলাকায়, যেখানে প্রশিক্ষিত মানুষের চোখ এখনও আধিপত্য বিস্তার করে। আরেকটি কারণ হ'ল পণ্য সরবরাহ শৃঙ্খলের সমস্ত ক্ষেত্রে মানুষের অ্যাক্সেসের সম্ভাব্যতা, যেমন উত্পাদন লাইনে মান নিয়ন্ত্রণ পরিদর্শন। ভিজ্যুয়াল পরিদর্শন ব্যাপকভাবে একটি উত্পাদন সুবিধার বিভিন্ন সরঞ্জামের অভ্যন্তরীণ এবং বাহ্যিক মূল্যায়ন করার জন্য ব্যবহৃত হয়, যেমন স্টোরেজ ট্যাঙ্ক, চাপ জাহাজ, পাইপিং, ভেন্ডিং মেশিন এবং অন্যান্য সরঞ্জাম, যা অনেক শিল্পে প্রসারিত হয়, যেমন ইলেকট্রনিক্স, চিকিৎসা, CPG, এবং কাঁচামাল এবং আরও অনেক কিছু।
স্বয়ংক্রিয় ভিজ্যুয়াল পরিদর্শনের জন্য কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (এআই) ব্যবহার করা বা এআই-এর সাথে মানুষের ভিজ্যুয়াল পরিদর্শন প্রক্রিয়া বৃদ্ধি করা নীচে বর্ণিত চ্যালেঞ্জগুলি মোকাবেলায় সহায়তা করতে পারে।
মানুষের চাক্ষুষ পরিদর্শনের চ্যালেঞ্জ
মানুষের নেতৃত্বে চাক্ষুষ পরিদর্শনে নিম্নলিখিত উচ্চ-স্তরের সমস্যা রয়েছে:
- স্কেল - বেশিরভাগ পণ্যই শেষ ভোক্তাদের কাছে উপলব্ধ করার আগে সমাবেশ থেকে সরবরাহ চেইন থেকে মান নিয়ন্ত্রণ পর্যন্ত একাধিক পর্যায়ে যায়। স্থান এবং সময়ের বিভিন্ন পয়েন্টে উত্পাদন প্রক্রিয়া বা সমাবেশের সময় ত্রুটিগুলি ঘটতে পারে। অতএব, ব্যক্তিগতভাবে মানুষের ভিজ্যুয়াল পরিদর্শন ব্যবহার করা সর্বদা সম্ভবপর বা সাশ্রয়ী নয়। স্কেল করার এই অক্ষমতা যেমন বিপর্যয়ের কারণ হতে পারে বিপি ডিপ ওয়াটার হরাইজনে তেল ছড়িয়ে পড়ে এবং চ্যালেঞ্জার স্পেস শাটল বিস্ফোরণ, যার সামগ্রিক নেতিবাচক প্রভাব (মানুষ এবং প্রকৃতির জন্য) আর্থিক ব্যয়কে অনেক দূরত্বে ছাড়িয়ে যায়।
- মানুষের চাক্ষুষ ত্রুটি - যেখানে মানুষের নেতৃত্বে চাক্ষুষ পরিদর্শন সুবিধাজনকভাবে সঞ্চালিত হতে পারে, সেখানে মানব ত্রুটি একটি প্রধান কারণ যা প্রায়ই উপেক্ষা করা হয়। নিম্নলিখিত অনুযায়ী রিপোর্ট, বেশিরভাগ পরিদর্শন কাজগুলি জটিল এবং সাধারণত 20-30% এর ত্রুটির হার প্রদর্শন করে, যা সরাসরি খরচ এবং অবাঞ্ছিত ফলাফলে অনুবাদ করে।
- কর্মী এবং বিবিধ খরচ - যদিও মান নিয়ন্ত্রণের সামগ্রিক খরচ শিল্প এবং অবস্থানের উপর নির্ভর করে ব্যাপকভাবে পরিবর্তিত হতে পারে, কারো কারো মতে অনুমান, একজন প্রশিক্ষিত গুণমান পরিদর্শকের বেতন প্রতি বছর $26,000-60,000 (USD) এর মধ্যে। এছাড়াও অন্যান্য বিবিধ খরচ আছে যা সবসময় হিসাব করা যায় না।
সেজমেকার জাম্পস্টার্ট বিভিন্ন দিয়ে শুরু করার জন্য একটি দুর্দান্ত জায়গা আমাজন সেজমেকার কিউরেটেড ওয়ান-ক্লিক সলিউশন, উদাহরণ নোটবুক, এবং প্রাক-প্রশিক্ষিত কম্পিউটার ভিশন, ন্যাচারাল ল্যাঙ্গুয়েজ প্রসেসিং এবং ট্যাবুলার ডেটা মডেলের মাধ্যমে বৈশিষ্ট্য এবং ক্ষমতা যা ব্যবহারকারীরা বেছে নিতে পারেন, ফাইন-টিউন (যদি প্রয়োজন হয়) এবং AWS SageMaker অবকাঠামো ব্যবহার করে স্থাপন করতে পারেন।
এই পোস্টে, আমরা কীভাবে দ্রুত একটি স্বয়ংক্রিয় ত্রুটি সনাক্তকরণ সমাধান স্থাপন করতে পারি, ডেটা ইনজেশন থেকে মডেল ইনফারেন্সিং পর্যন্ত, একটি সর্বজনীনভাবে উপলব্ধ ডেটাসেট এবং সেজমেকার জাম্পস্টার্ট ব্যবহার করে চলছি।
সমাধান ওভারভিউ
এই সমাধানটি সেজমেকার ব্যবহার করে স্বয়ংক্রিয়ভাবে পৃষ্ঠের ত্রুটিগুলি সনাক্ত করতে একটি অত্যাধুনিক গভীর শিক্ষার পদ্ধতি ব্যবহার করে। ডিফেক্ট ডিটেকশন নেটওয়ার্ক বা ডিডিএন মডেল উন্নত দ্রুত আর-সিএনএন এবং একটি ইস্পাত পৃষ্ঠের একটি ছবিতে সম্ভাব্য ত্রুটিগুলি চিহ্নিত করে৷ দ্য NEU পৃষ্ঠ ত্রুটি ডাটাবেস, একটি ভারসাম্যপূর্ণ ডেটাসেট যাতে একটি হট-রোল্ড স্টিল স্ট্রিপের ছয় ধরনের সাধারণ পৃষ্ঠের ত্রুটি থাকে: রোলড-ইন স্কেল (RS), প্যাচ (Pa), ক্রেজিং (Cr), পিটেড সারফেস (PS), অন্তর্ভুক্তি (ইন), এবং স্ক্র্যাচ (এসসি)। ডাটাবেসটিতে 1,800টি গ্রেস্কেল চিত্র রয়েছে: ত্রুটির প্রতিটি প্রকারের 300টি নমুনা।
সন্তুষ্ট
জাম্পস্টার্ট সলিউশনে নিম্নলিখিত নিদর্শনগুলি রয়েছে, যা থেকে আপনার কাছে উপলব্ধ JupyterLab ফাইল ব্রাউজার:
- মেঘ গঠন/ - এডাব্লুএস ক্লাউডফর্মেশন প্রাসঙ্গিক সেজমেকার সংস্থান তৈরি করতে এবং অনুমতি প্রয়োগ করতে কনফিগারেশন ফাইল। তৈরি সংস্থান মুছে ফেলার জন্য ক্লিনআপ স্ক্রিপ্টগুলিও অন্তর্ভুক্ত করে।
- src / - নিম্নলিখিত রয়েছে:
- প্রস্তুত_ডেটা/ - NEU ডেটাসেটের জন্য ডেটা প্রস্তুতি।
- ঋষি_খুটি_সনাক্তকরণ/ - নিম্নলিখিত সম্বলিত প্রধান প্যাকেজ:
- ডেটা সেটটি - NEU ডেটাসেট হ্যান্ডলিং রয়েছে।
- মডেল - ডিফেক্ট ডিটেকশন নেটওয়ার্ক নামে স্বয়ংক্রিয় ত্রুটি পরিদর্শন (এডিআই) সিস্টেম রয়েছে। নিম্নলিখিত দেখুন কাগজ বিস্তারিত জানার জন্য.
- ব্যবহার - ভিজ্যুয়ালাইজেশন এবং COCO মূল্যায়নের জন্য বিভিন্ন ইউটিলিটি।
- classifier.py - শ্রেণীবিভাগের কাজের জন্য।
- detector.py - সনাক্তকরণ কাজের জন্য।
- transforms.py - প্রশিক্ষণে ব্যবহৃত চিত্র রূপান্তর ধারণ করে।
- নোটবুক/ - স্বতন্ত্র নোটবুক, এই পোস্টে পরে আরও বিশদে আলোচনা করা হয়েছে।
- স্ক্রিপ্ট/ - প্রশিক্ষণ এবং নির্মাণের জন্য বিভিন্ন স্ক্রিপ্ট।
ডিফল্ট ডেটাসেট
এই সমাধানটি NEU-CLS ডেটাসেটে একটি শ্রেণীবিভাগকারী এবং NEU-DET ডেটাসেটের একটি আবিষ্কারককে প্রশিক্ষণ দেয়৷ এই ডেটাসেটে মোট 1800টি ছবি এবং 4189টি বাউন্ডিং বাক্স রয়েছে। আমাদের ডেটাসেটের ত্রুটিগুলির ধরনগুলি নিম্নরূপ:
- ক্রেজিং (শ্রেণী:
Cr
, লেবেল: 0) - অন্তর্ভুক্তি (শ্রেণী:
In
, লেবেল: 1) - খণ্ডিত পৃষ্ঠ (শ্রেণী:
PS
, লেবেল: 2) - প্যাচ (শ্রেণী: পা, লেবেল: 3)
- রোল্ড-ইন স্কেল (শ্রেণী:
RS
, লেবেল: 4) - স্ক্র্যাচ (শ্রেণী:
Sc
, লেবেল: 5)
নীচে ছয়টি শ্রেণীর নমুনা চিত্র রয়েছে।
নিম্নলিখিত চিত্রগুলি নমুনা সনাক্তকরণ ফলাফল। বাম থেকে ডানে, আমাদের কাছে আসল চিত্র, গ্রাউন্ড ট্রুথ ডিটেকশন এবং সেজমেকার ডিডিএন মডেল আউটপুট রয়েছে।
স্থাপত্য
জাম্পস্টার্ট সমাধানটি প্রাক-প্যাকেজ করা হয় অ্যামাজন সেজমেকার স্টুডিও নোটবুকগুলি যেগুলি প্রয়োজনীয় ডেটাসেটগুলি ডাউনলোড করে এবং মডেল/গুলিকে প্রশিক্ষণের জন্য কোড এবং সহায়ক ফাংশন ধারণ করে এবং একটি রিয়েল-টাইম সেজমেকার এন্ডপয়েন্ট ব্যবহার করে স্থাপনা করে৷
সমস্ত নোটবুক জনসাধারণের থেকে ডেটাসেট ডাউনলোড করে আমাজন সিম্পল স্টোরেজ সার্ভিস (Amazon S3) ছবিগুলি কল্পনা করতে বালতি এবং আমদানি সহায়ক ফাংশন। নোটবুকগুলি ব্যবহারকারীকে সমাধানটি কাস্টমাইজ করার অনুমতি দেয়, যেমন মডেল প্রশিক্ষণ বা সঞ্চালনের জন্য হাইপারপ্যারামিটার প্রশিক্ষণ স্থানান্তর যদি আপনি আপনার ত্রুটি সনাক্তকরণ ব্যবহারের ক্ষেত্রে সমাধান ব্যবহার করতে চান।
সমাধানটিতে নিম্নলিখিত চারটি স্টুডিও নোটবুক রয়েছে:
- 0_demo.ipynb - NEU-DET ডেটাসেটে একটি প্রাক-প্রশিক্ষিত DDN মডেল থেকে একটি মডেল অবজেক্ট তৈরি করে এবং এটিকে একটি রিয়েল-টাইম সেজমেকার এন্ডপয়েন্টের পিছনে স্থাপন করে। তারপরে আমরা সনাক্তকরণের জন্য ত্রুটি সহ কিছু চিত্রের নমুনা পাঠাই এবং ফলাফলগুলি কল্পনা করি।
- 1_retrain_from_checkpoint.ipynb - আমাদের প্রাক-প্রশিক্ষিত ডিটেক্টরকে আরও কয়েকটি যুগের জন্য পুনরায় প্রশিক্ষণ দেয় এবং ফলাফলের তুলনা করে। আপনি আপনার নিজস্ব ডেটাসেটও আনতে পারেন; যাইহোক, আমরা নোটবুকে একই ডেটাসেট ব্যবহার করি। এছাড়াও প্রাক-প্রশিক্ষিত মডেলকে ফাইন-টিউনিং করে ট্রান্সফার লার্নিং সম্পাদনের একটি পদক্ষেপ অন্তর্ভুক্ত করা হয়েছে। একটি নির্দিষ্ট টাস্কের উপর একটি গভীর শিক্ষার মডেলকে ফাইন-টিউন করার জন্য একটি নির্দিষ্ট ডেটাসেট থেকে শেখা ওজন ব্যবহার করে অন্য ডেটাসেটে মডেলের কর্মক্ষমতা বাড়ানোর অন্তর্ভুক্ত। আপনি প্রাথমিক প্রশিক্ষণে ব্যবহৃত একই ডেটাসেটের উপর ফাইন-টিউনিংও করতে পারেন তবে সম্ভবত বিভিন্ন হাইপারপ্যারামিটারের সাথে।
- 2_detector_from_scratch.ipynb - একটি ছবিতে ত্রুটি আছে কিনা তা সনাক্ত করতে স্ক্র্যাচ থেকে আমাদের ডিটেক্টরকে প্রশিক্ষণ দেয়।
- 3_শ্রেণীবিভাগ_from_scratch.ipynb - আমাদের ক্লাসিফায়ারকে স্ক্র্যাচ থেকে একটি চিত্রের ত্রুটির ধরন শ্রেণীবদ্ধ করতে প্রশিক্ষণ দেয়।
প্রতিটি নোটবুকে বয়লারপ্লেট কোড থাকে যা একটি সেজমেকার স্থাপন করে রিয়েল-টাইম এন্ডপয়েন্ট মডেল অনুমানের জন্য। আপনি JupyterLab ফাইল ব্রাউজারে গিয়ে এবং জাম্পস্টার্ট সলিউশন ডিরেক্টরির "নোটবুক" ফোল্ডারে নেভিগেট করে অথবা জাম্পস্টার্ট সলিউশনে "ওপেন নোটবুক" ক্লিক করে, বিশেষত "পণ্যের ত্রুটি সনাক্তকরণ" সমাধান পৃষ্ঠায় (নীচে দেখুন) নোটবুকের তালিকা দেখতে পারেন )
পূর্বশর্ত
এই পোস্টে বর্ণিত সমাধানের অংশ আমাজন সেজমেকার জাম্পস্টার্ট. এই SageMaker JumpStart 1P সলিউশন চালানোর জন্য এবং আপনার AWS অ্যাকাউন্টে পরিকাঠামো স্থাপন করতে, আপনাকে একটি সক্রিয় Amazon SageMaker স্টুডিও ইনস্ট্যান্স তৈরি করতে হবে (অনবোর্ড টু অ্যামাজন সেজমেকার ডোমেন দেখুন)।
লাফ শুরু বৈশিষ্ট্যগুলি সেজমেকার নোটবুক দৃষ্টান্তগুলিতে উপলব্ধ নয় এবং আপনি এর মাধ্যমে সেগুলি অ্যাক্সেস করতে পারবেন না এডাব্লুএস কমান্ড লাইন ইন্টারফেস (AWS CLI)।
সমাধান স্থাপন করুন
আমরা এই সমাধানে উচ্চ-স্তরের পদক্ষেপের জন্য ওয়াকথ্রু ভিডিও প্রদান করি। শুরু করতে, সেজমেকার জাম্পস্টার্ট চালু করুন এবং বেছে নিন পণ্য ত্রুটি সনাক্তকরণ সমাধান সলিউশন ট্যাব।
প্রদত্ত সেজমেকার নোটবুকগুলি ইনপুট ডেটা ডাউনলোড করে এবং পরবর্তী ধাপগুলি চালু করে৷ ইনপুট ডেটা একটি S3 বালতিতে অবস্থিত।
আমরা ক্লাসিফায়ার এবং ডিটেক্টর মডেলগুলিকে প্রশিক্ষণ দিই এবং সেজমেকারে ফলাফলগুলি মূল্যায়ন করি। যদি ইচ্ছা হয়, আপনি প্রশিক্ষিত মডেল স্থাপন করতে পারেন এবং SageMaker এন্ডপয়েন্ট তৈরি করতে পারেন।
পূর্ববর্তী ধাপ থেকে তৈরি SageMaker শেষ বিন্দু একটি HTTPS এন্ডপয়েন্ট এবং ভবিষ্যদ্বাণী করতে সক্ষম।
আপনি এর মাধ্যমে মডেল প্রশিক্ষণ এবং স্থাপনা নিরীক্ষণ করতে পারেন অ্যামাজন ক্লাউডওয়াচ.
পরিষ্কার কর
আপনি যখন এই সমাধানটি শেষ করেছেন, তখন নিশ্চিত করুন যে আপনি সমস্ত অবাঞ্ছিত AWS সংস্থান মুছে ফেলেছেন৷ আপনি AWS CloudFormation ব্যবহার করতে পারেন স্বয়ংক্রিয়ভাবে সমাধান এবং নোটবুক দ্বারা তৈরি করা সমস্ত মান সম্পদ মুছে ফেলার জন্য। AWS CloudFormation কনসোলে, প্যারেন্ট স্ট্যাকটি মুছুন। প্যারেন্ট স্ট্যাক মুছে দিলে নেস্টেড স্ট্যাকগুলি স্বয়ংক্রিয়ভাবে মুছে যায়।
আপনি এই নোটবুকে তৈরি করা অতিরিক্ত সংস্থানগুলিকে ম্যানুয়ালি মুছে ফেলতে হবে, যেমন সমাধানের ডিফল্ট বালতি বা অতিরিক্ত সেজমেকার এন্ডপয়েন্ট ছাড়াও অতিরিক্ত S3 বালতি (একটি কাস্টম নাম ব্যবহার করে)।
উপসংহার
এই পোস্টে, আমরা বিভিন্ন শিল্পে চাক্ষুষ পরিদর্শন, গুণমান নিয়ন্ত্রণ, এবং ত্রুটি সনাক্তকরণের বর্তমান অবস্থার সমস্যাগুলি সমাধান করতে সেজমেকার জাম্পস্টার্ট ব্যবহার করে একটি সমাধান প্রবর্তন করেছি। আমরা একটি প্রাক-প্রশিক্ষিত ব্যবহার করে নির্মিত স্বয়ংক্রিয় ত্রুটি পরিদর্শন সিস্টেম নামে একটি অভিনব পদ্ধতির সুপারিশ করেছি ডিডিএন মডেল ইস্পাত পৃষ্ঠতলের ত্রুটি সনাক্তকরণের জন্য। আপনি জাম্পস্টার্ট সমাধান চালু করার পরে এবং সর্বজনীন NEU ডেটাসেটগুলি ডাউনলোড করার পরে, আপনি একটি সেজমেকার রিয়েল-টাইম এন্ডপয়েন্টের পিছনে একটি প্রাক-প্রশিক্ষিত মডেল স্থাপন করেছেন এবং ক্লাউডওয়াচ ব্যবহার করে এন্ডপয়েন্ট মেট্রিক্স বিশ্লেষণ করেছেন। আমরা জাম্পস্টার্ট সমাধানের অন্যান্য বৈশিষ্ট্যগুলি নিয়েও আলোচনা করেছি, যেমন কীভাবে আপনার নিজের প্রশিক্ষণের ডেটা আনতে হয়, ট্রান্সফার লার্নিং সঞ্চালন করতে হয় এবং ডিটেক্টর এবং ক্লাসিফায়ারকে পুনরায় প্রশিক্ষণ দিতে হয়।
এটি চেষ্টা করে দেখুন জাম্পস্টার্ট সমাধান সেজমেকার স্টুডিওতে, ত্রুটি সনাক্তকরণের জন্য একটি নতুন ডেটাসেটে বিদ্যমান মডেলটিকে পুনরায় প্রশিক্ষণ দেওয়া বা সেজমেকার জাম্পস্টার্টের লাইব্রেরি থেকে বেছে নেওয়া কম্পিউটার ভিশন মডেল, এনএলপি মডেল or সারণী মডেল এবং আপনার নির্দিষ্ট ব্যবহারের ক্ষেত্রে তাদের স্থাপন করুন।
লেখক সম্পর্কে
বেদান্ত জৈন একজন সিনিয়র এআই/এমএল স্পেশালিস্ট সলিউশন আর্কিটেক্ট, গ্রাহকদের AWS-এর মেশিন লার্নিং ইকোসিস্টেম থেকে মূল্য বের করতে সাহায্য করে। AWS-এ যোগদানের আগে, বেদান্ত বিভিন্ন কোম্পানি যেমন Databricks, Hortonworks (এখন Cloudera) এবং JP Morgan Chase-এ ML/Data Science Speciality পদে অধিষ্ঠিত ছিলেন। তার কাজের বাইরে, বেদান্ত একটি অর্থপূর্ণ জীবনযাপনের জন্য বিজ্ঞানকে ব্যবহার করে সঙ্গীত তৈরি করতে এবং বিশ্বজুড়ে সুস্বাদু নিরামিষ খাবারের অন্বেষণে আগ্রহী।
তাও সূর্য AWS-এর একজন ফলিত বিজ্ঞানী। তিনি তার পিএইচ.ডি. ম্যাসাচুসেটস বিশ্ববিদ্যালয়, আমহার্স্ট থেকে কম্পিউটার বিজ্ঞানে। তার গবেষণার আগ্রহ গভীর শক্তিবৃদ্ধি শেখার এবং সম্ভাব্য মডেলিংয়ের মধ্যে রয়েছে। তিনি AWS DeepRacer, AWS Deep Composer-এ অবদান রেখেছিলেন। তিনি তার অবসর সময়ে বলরুম নাচ এবং পড়া পছন্দ করেন।
- "
- &
- 000
- 100
- 2022
- 28
- a
- ক্ষমতার
- সম্পর্কে
- প্রবেশ
- অনুযায়ী
- হিসাব
- সক্রিয়
- যোগ
- ঠিকানা
- উন্নয়নের
- AI
- সব
- যদিও
- সর্বদা
- মর্দানী স্ত্রীলোক
- অন্য
- ফলিত
- প্রয়োগ করা
- অভিগমন
- কাছাকাছি
- কৃত্রিম
- কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা
- কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (এআই)
- সমাবেশ
- মূল্যায়ন
- অটোমেটেড
- স্বয়ংক্রিয়ভাবে
- স্বয়ংক্রিয়তা
- সহজলভ্য
- ডেস্কটপ AWS
- বাধা
- আগে
- পিছনে
- হচ্ছে
- নিচে
- মধ্যে
- আনা
- ব্রাউজার
- ভবন
- ক্ষমতা
- সক্ষম
- কেস
- চেন
- চ্যালেঞ্জ
- মৃগয়া
- বেছে নিন
- শ্রেণী
- ক্লাস
- শ্রেণীবিন্যাস
- কোড
- কোম্পানি
- জটিল
- কম্পিউটার
- কম্পিউটার বিজ্ঞান
- কনফিগারেশন
- কনসোল
- ভোক্তা
- ধারণ
- অবিরত
- অবদান রেখেছে
- নিয়ন্ত্রণ
- নিয়ন্ত্রণগুলি
- সাশ্রয়ের
- খরচ
- সৃষ্টি
- নির্মিত
- সৃষ্টি
- প্লেলিস্টে যোগ করা
- বর্তমান
- বর্তমান অবস্থা
- প্রথা
- গ্রাহকদের
- কাস্টমাইজ
- উপাত্ত
- ডেটাবেস
- গভীর
- নির্ভর করে
- স্থাপন
- মোতায়েন
- বিস্তৃতি
- স্থাপন
- সত্ত্বেও
- বিস্তারিত
- বিস্তারিত
- সনাক্তকরণ
- বিভিন্ন
- সরাসরি
- দুর্যোগ
- দূরত্ব
- ডোমেইন
- ডাউনলোড
- সময়
- প্রতি
- বাস্তু
- ইলেক্ট্রনিক্স
- শেষপ্রান্ত
- উপকরণ
- মূল্যায়ন
- মূল্যায়ন
- উদাহরণ
- প্রদর্শক
- বিদ্যমান
- বিস্তৃতি
- সুবিধা
- বৈশিষ্ট্য
- অনুসরণ
- অনুসরণ
- থেকে
- ক্রিয়াকলাপ
- ভবিষ্যৎ
- চালু
- গ্রেস্কেল
- মহান
- অতিশয়
- হ্যান্ডলিং
- সাহায্য
- সাহায্য
- দিগন্ত
- কিভাবে
- কিভাবে
- যাহোক
- HTTPS দ্বারা
- মানবীয়
- মানুষেরা
- সনাক্ত করা
- ভাবমূর্তি
- চিত্র
- প্রভাব
- অন্তর্ভুক্ত
- অন্তর্ভুক্ত
- অন্তর্ভুক্তি
- স্বতন্ত্র
- শিল্প
- শিল্প
- পরিকাঠামো
- ইনপুট
- উদাহরণ
- বুদ্ধিমত্তা
- বুদ্ধিমান
- মধ্যে রয়েছে
- সমস্যা
- IT
- যোগদান
- জে পি মরগ্যান
- জেপি মরগান চেজ
- লেবেল
- ভাষা
- শুরু করা
- চালু
- নেতৃত্ব
- জ্ঞানী
- শিক্ষা
- লাইব্রেরি
- লাইন
- তালিকা
- অবস্থান
- মেশিন
- মেশিন লার্নিং
- মেশিন
- প্রণীত
- মুখ্য
- করা
- মেকিং
- ম্যানুয়ালি
- উত্পাদন
- ম্যাসাচুসেটস
- ম্যাচিং
- উপকরণ
- অর্থপূর্ণ
- চিকিৎসা
- ছন্দোবিজ্ঞান
- মডেল
- মডেল
- আর্থিক
- মনিটর
- অধিক
- মরগান
- সেতু
- বহু
- সঙ্গীত
- নাসা
- প্রাকৃতিক
- প্রকৃতি
- নেভিগেট
- নেতিবাচক
- নেটওয়ার্ক
- নোটবই
- সংখ্যা
- প্রাপ্ত
- তেল
- মূল
- অন্যান্য
- সামগ্রিক
- নিজের
- প্যাকেজ
- অংশ
- বিশেষ
- কামুক
- প্যাচ
- কর্মক্ষমতা
- করণ
- সম্ভবত
- পয়েন্ট
- সম্ভব
- ভবিষ্যতবাণী
- চাপ
- আগে
- প্রক্রিয়া
- প্রক্রিয়াজাতকরণ
- পণ্য
- উত্পাদনের
- পণ্য
- প্রদান
- প্রদত্ত
- প্রকাশ্য
- গুণ
- দ্রুত
- হার
- কাঁচা
- পড়া
- প্রকৃত সময়
- হ্রাস করা
- প্রাসঙ্গিক
- প্রয়োজনীয়
- গবেষণা
- Resources
- ফলাফল
- চালান
- বেতন
- একই
- SC
- স্কেল
- বিজ্ঞান
- বিজ্ঞানী
- সহজ
- ছয়
- সমাধান
- সলিউশন
- কিছু
- স্থান
- বিশেষজ্ঞ
- বিশিষ্টতা
- নির্দিষ্ট
- বিশেষভাবে
- গাদা
- ইন্টার্নশিপ
- মান
- শুরু
- শুরু
- রাষ্ট্র
- রাষ্ট্র-এর-শিল্প
- এখনো
- স্টোরেজ
- চিত্রশালা
- সরবরাহ
- সরবরাহ শৃঙ্খল
- পৃষ্ঠতল
- পদ্ধতি
- সিস্টেম
- কাজ
- সার্জারির
- বিশ্ব
- অতএব
- দ্বারা
- সময়
- প্রশিক্ষণ
- ট্রেন
- হস্তান্তর
- রূপান্তরের
- সাধারণত
- বিশ্ববিদ্যালয়
- আমেরিকান ডলার
- ব্যবহার
- ব্যবহারকারী
- ইউটিলিটি
- মূল্য
- বিভিন্ন
- Videos
- চেক
- দৃষ্টি
- কল্পনা
- উইকিপিডিয়া
- হয়া যাই ?
- বিশ্ব
- বছর
- আপনার