এই পোস্টটি আলিদা থেকে শেরউইন চু-এর সাথে সহ-লিখিত।
Alida বিশ্বের বৃহত্তম ব্র্যান্ডগুলিকে প্রতিক্রিয়া সংগ্রহের জন্য অত্যন্ত নিযুক্ত গবেষণা সম্প্রদায় তৈরি করতে সাহায্য করে যা গ্রাহকদের আরও ভাল অভিজ্ঞতা এবং পণ্যের উদ্ভাবনকে উত্সাহিত করে৷
আলিডার গ্রাহকরা একটি একক সমীক্ষার জন্য কয়েক হাজার নিযুক্ত প্রতিক্রিয়া পান, তাই আলিডা দল তাদের গ্রাহকদের স্কেলে পরিষেবা দেওয়ার জন্য মেশিন লার্নিং (ML) এর সুবিধা গ্রহণ করেছে৷ যাইহোক, প্রথাগত প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ (NLP) মডেল ব্যবহার করার সময়, তারা দেখেছে যে এই সমাধানগুলি ওপেন-এন্ডেড জরিপ প্রতিক্রিয়াগুলিতে পাওয়া সূক্ষ্ম প্রতিক্রিয়াগুলি সম্পূর্ণরূপে বোঝার জন্য লড়াই করেছে। মডেলগুলি প্রায়শই শুধুমাত্র পৃষ্ঠ-স্তরের বিষয় এবং অনুভূতি ক্যাপচার করে এবং গুরুত্বপূর্ণ প্রসঙ্গ মিস করে যা আরও সঠিক এবং অর্থপূর্ণ অন্তর্দৃষ্টির জন্য অনুমতি দেয়।
এই পোস্টে, আমরা কীভাবে অ্যানথ্রপিকের ক্লড ইনস্ট্যান্ট মডেল সম্পর্কে শিখি আমাজন বেডরক আলিডা দলকে দ্রুত একটি পরিমাপযোগ্য পরিষেবা তৈরি করতে সক্ষম করেছে যা জটিল সমীক্ষার প্রতিক্রিয়াগুলির মধ্যে বিষয় এবং অনুভূতিকে আরও সঠিকভাবে নির্ধারণ করে। নতুন পরিষেবাটি কয়েক ডজন মূল বিষয় বনাম শত শত শোরগোলপূর্ণ এনএলপি কীওয়ার্ডের উপর শক্তভাবে ক্লাস্টার করার মাধ্যমে বিষয়ের দাবিতে 4-6 গুণ উন্নতি করেছে।
অ্যামাজন বেডরক হল একটি সম্পূর্ণরূপে পরিচালিত পরিষেবা যা AI21 ল্যাবস, অ্যানথ্রোপিক, কোহেরে, মেটা, স্টেবিলিটি এআই, এবং অ্যামাজন-এর মতো নেতৃস্থানীয় AI কোম্পানিগুলি থেকে উচ্চ-সম্পাদনাকারী ফাউন্ডেশন মডেল (FMs) একটি একক API এর মাধ্যমে একটি বিস্তৃত সহ। নিরাপত্তা, গোপনীয়তা এবং দায়িত্বশীল এআই সহ জেনারেটিভ এআই অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করতে আপনার প্রয়োজনীয় ক্ষমতার সেট।
অ্যামাজন বেডরক ব্যবহার করে আলিডাকে তাদের পরিষেবা বাজারে আনার অনুমতি দিয়েছে যদি তারা অন্য মেশিন লার্নিং (এমএল) প্রদানকারী বা বিক্রেতাদের ব্যবহার করে থাকে।
চ্যালেঞ্জ
মাল্টিপল-চয়েস এবং ওপেন-এন্ডেড প্রশ্নের সংমিশ্রণ সহ সমীক্ষাগুলি বাজার গবেষকদের পরিমাণগত এবং গুণগত উভয় ডেটা পয়েন্ট ক্যাপচার করে আরও সামগ্রিক দৃষ্টিভঙ্গি পেতে দেয়।
একাধিক-পছন্দের প্রশ্নগুলি স্কেলে বিশ্লেষণ করা সহজ, তবে সূক্ষ্মতা এবং গভীরতার অভাব রয়েছে। প্রতিক্রিয়ার বিকল্পগুলি সেট করার ফলে অংশগ্রহণকারীদের প্রতিক্রিয়াগুলি পক্ষপাতমূলক বা প্রাইমিং হতে পারে।
উন্মুক্ত সমীক্ষা প্রশ্ন উত্তরদাতাদের প্রসঙ্গ এবং অপ্রত্যাশিত প্রতিক্রিয়া প্রদান করার অনুমতি দেয়। এই গুণগত ডেটা পয়েন্টগুলি একাধিক-পছন্দের প্রশ্ন একা ক্যাপচার করতে পারে তার বাইরে গবেষকদের বোঝার গভীরতা। ফ্রি-ফর্ম পাঠ্যের সাথে চ্যালেঞ্জ হল যে এটি জটিল এবং সূক্ষ্ম উত্তরের দিকে নিয়ে যেতে পারে যা ঐতিহ্যগত NLP-এর পক্ষে সম্পূর্ণরূপে বোঝা কঠিন। উদাহরণ স্বরূপ:
“আমি সম্প্রতি জীবনের কিছু কষ্ট অনুভব করেছি এবং সত্যিই হতাশ ও হতাশ হয়ে পড়েছিলাম। আমি যখন ভিতরে যাই, কর্মীরা সবসময় আমার প্রতি খুব সদয় ছিল। এটা আমাকে কিছু কঠিন সময় পার করতে সাহায্য করেছে!”
প্রথাগত NLP পদ্ধতিগুলি বিষয়গুলিকে "কষ্ট," "হতাশ," "দয়াময় কর্মী" এবং "কঠিন সময়ের মধ্য দিয়ে যাওয়া" হিসাবে চিহ্নিত করবে। এটি উত্তরদাতার সামগ্রিক বর্তমান নেতিবাচক জীবনের অভিজ্ঞতা এবং নির্দিষ্ট ইতিবাচক স্টোর অভিজ্ঞতার মধ্যে পার্থক্য করতে পারে না।
আলিডার বিদ্যমান সমাধান স্বয়ংক্রিয়ভাবে মুক্ত-সম্পন্ন প্রতিক্রিয়াগুলির বড় পরিমাণে প্রক্রিয়া করে, কিন্তু তারা চেয়েছিল যে তাদের গ্রাহকরা আরও ভাল প্রাসঙ্গিক বোধগম্যতা এবং উচ্চ-স্তরের বিষয় অনুমান লাভ করুক।
আমাজন বেডরক
এলএলএম প্রবর্তনের পূর্বে, আলিডা তাদের বিদ্যমান একক-মডেল সমাধানের উন্নতির জন্য এগিয়ে যাওয়ার পথ ছিল শিল্প বিশেষজ্ঞদের সাথে ঘনিষ্ঠভাবে কাজ করা এবং বিশেষ করে আলিডার গ্রাহকরা যে শিল্পের প্রতিটি ভার্টিক্যালের জন্য নতুন মডেল তৈরি, প্রশিক্ষণ এবং পরিমার্জন করে। এটি একটি সময় এবং ব্যয়-নিবিড় প্রচেষ্টা উভয়ই ছিল।
এলএলএমগুলিকে এত শক্তিশালী করে তোলে এমন একটি অগ্রগতি হল মনোযোগের প্রক্রিয়ার ব্যবহার। এলএলএমগুলি স্ব-মনোযোগ ব্যবস্থা ব্যবহার করে যা একটি প্রদত্ত প্রম্পটে শব্দগুলির মধ্যে সম্পর্ক বিশ্লেষণ করে। এটি এলএলএমগুলিকে আগের উদাহরণে বিষয় এবং অনুভূতিকে আরও ভালভাবে পরিচালনা করতে দেয় এবং একটি উত্তেজনাপূর্ণ নতুন প্রযুক্তি উপস্থাপন করে যা চ্যালেঞ্জ মোকাবেলায় ব্যবহার করা যেতে পারে।
অ্যামাজন বেডরকের সাথে, দল এবং ব্যক্তিরা অবিলম্বে অবকাঠামোর ব্যবস্থা বা এমএল ফ্রেমওয়ার্ক সেট আপ এবং কনফিগার করার বিষয়ে চিন্তা না করেই ফাউন্ডেশন মডেল ব্যবহার শুরু করতে পারে। আপনি নিম্নলিখিত পদক্ষেপগুলি দিয়ে শুরু করতে পারেন:
- যাচাই করুন যে আপনার ব্যবহারকারী বা ভূমিকার অ্যামাজন বেডরক সংস্থান তৈরি বা সংশোধন করার অনুমতি রয়েছে৷ বিস্তারিত জানার জন্য, দেখুন অ্যামাজন বেডরকের জন্য পরিচয়-ভিত্তিক নীতি উদাহরণ
- লগ ইন করুন আমাজন বেডরক কনসোল।
- উপরে মডেল অ্যাক্সেস পৃষ্ঠা, EULA পর্যালোচনা করুন এবং আপনার অ্যাকাউন্টে যে FMগুলি চান তা সক্ষম করুন৷
- নিম্নলিখিত পদ্ধতির মাধ্যমে FM-এর সাথে যোগাযোগ শুরু করুন:
আলিদার কার্যনির্বাহী নেতৃত্ব দল অ্যামাজন বেডরকের প্রাথমিক গ্রহণকারী হতে আগ্রহী কারণ তারা তাদের দলকে নতুন জেনারেটিভ এআই-চালিত সমাধান দ্রুত বাজারে আনতে সহায়তা করার ক্ষমতা স্বীকার করেছে।
ভিন্সি উইলিয়াম, আলিদার প্রকৌশল বিভাগের সিনিয়র ডিরেক্টর যিনি বিষয় এবং অনুভূতি বিশ্লেষণ পরিষেবা তৈরির জন্য দায়ী দলের নেতৃত্ব দেন, বলেছেন,
“এলএলএমগুলি গুণগত বিশ্লেষণে একটি বড় উল্লম্ফন প্রদান করে এবং এমন কিছু করে যা মানুষের পক্ষে করা সম্ভব নয়। অ্যামাজন বেডরক হল একটি গেম চেঞ্জার, এটি আমাদের জটিলতা ছাড়াই এলএলএমগুলিকে লাভ করতে দেয়।"
ইঞ্জিনিয়ারিং দলটি আমাজন বেডরকের সাথে শুরু করার তাত্ক্ষণিক স্বাচ্ছন্দ্যের অভিজ্ঞতা লাভ করেছে। তারা বিভিন্ন ফাউন্ডেশন মডেল থেকে নির্বাচন করতে পারে এবং মডেলগুলি চালানোর জন্য রাইট-সাইজিং, প্রভিশনিং, ডিপ্লোয়িং এবং কনফিগারিং রিসোর্সে সময় ব্যয় করার পরিবর্তে প্রম্পট ইঞ্জিনিয়ারিং-এ ফোকাস করা শুরু করতে পারে।
সমাধান ওভারভিউ
আলিদার চিফ আর্কিটেক্ট শেরউইন চু, আলিদার মাইক্রোসার্ভিসেস আর্কিটেকচার পদ্ধতি শেয়ার করেছেন। আলিদা তার প্রথম অ্যাপ্লিকেশন হিসাবে জরিপ প্রতিক্রিয়া বিশ্লেষণ সহ একটি পরিষেবা হিসাবে বিষয় এবং অনুভূতির শ্রেণীবিভাগ তৈরি করেছে। এই পদ্ধতির সাথে, সাধারণ LLM বাস্তবায়নের চ্যালেঞ্জগুলি যেমন প্রম্পট পরিচালনার জটিলতা, টোকেন সীমা, অনুরোধের সীমাবদ্ধতা এবং পুনরায় চেষ্টাগুলিকে বিমূর্ত করা হয়, এবং সমাধানটি ব্যবহার করার জন্য অ্যাপ্লিকেশনগুলির সাথে কাজ করার জন্য একটি সহজ এবং স্থিতিশীল API থাকতে দেয়৷ এই বিমূর্তকরণ স্তর পদ্ধতি পরিষেবা মালিকদের ক্রমাগত অভ্যন্তরীণ বাস্তবায়নের বিবরণ উন্নত করতে এবং API-ব্রেকিং পরিবর্তনগুলিকে কমিয়ে আনতে সক্ষম করে। পরিশেষে, পরিষেবার পদ্ধতিটি যেকোনও ডেটা গভর্নেন্স এবং নিরাপত্তা নীতি বাস্তবায়নের জন্য একটি একক পয়েন্টের অনুমতি দেয় যা প্রতিষ্ঠানে AI গভর্নেন্স পরিপক্ক হওয়ার সাথে সাথে বিকশিত হয়।
নিম্নলিখিত চিত্রটি সমাধানের আর্কিটেকচার এবং প্রবাহকে চিত্রিত করে।
আলিদা বিভিন্ন প্রদানকারীর কাছ থেকে এলএলএম মূল্যায়ন করেছেন, এবং অ্যানথ্রপিকের ক্লড ইন্সট্যান্টকে খরচ এবং কর্মক্ষমতার মধ্যে সঠিক ভারসাম্য খুঁজে পেয়েছেন। প্রম্পট ইঞ্জিনিয়ারিং দলের সাথে ঘনিষ্ঠভাবে কাজ করে, চু একটি একক মনোলিথ প্রম্পট পদ্ধতির বিপরীতে একটি প্রম্পট চেইনিং কৌশল বাস্তবায়নের পক্ষে পরামর্শ দিয়েছিলেন।
প্রম্পট চেইনিং আপনাকে নিম্নলিখিতগুলি করতে সক্ষম করে:
- আপনার উদ্দেশ্যকে ছোট, যৌক্তিক ধাপে ভাগ করুন
- প্রতিটি পদক্ষেপের জন্য একটি প্রম্পট তৈরি করুন
- LLM-কে ক্রমানুসারে প্রম্পট প্রদান করুন
এটি পরিদর্শনের অতিরিক্ত পয়েন্ট তৈরি করে, যার নিম্নলিখিত সুবিধা রয়েছে:
- আপনি ইনপুট প্রম্পটে যে পরিবর্তনগুলি করেন তা পদ্ধতিগতভাবে মূল্যায়ন করা সহজ
- আপনি প্রতিটি ধাপে নির্ভুলতা এবং কর্মক্ষমতা আরও বিস্তারিত ট্র্যাকিং এবং পর্যবেক্ষণ বাস্তবায়ন করতে পারেন
এই কৌশলটির মূল বিবেচ্য বিষয়গুলির মধ্যে রয়েছে LLM-এ করা অনুরোধের সংখ্যা বৃদ্ধি এবং উদ্দেশ্যটি সম্পূর্ণ করতে সামগ্রিক সময়ের ফলে বৃদ্ধি। আলিদার ব্যবহারের ক্ষেত্রে তারা এলএলএম-এর একক প্রম্পটে ওপেন-এন্ডেড প্রতিক্রিয়াগুলির একটি সংগ্রহ ব্যাচ করার জন্য বেছে নিয়েছে যা তারা এই প্রভাবগুলি অফসেট করার জন্য বেছে নিয়েছে।
এনএলপি বনাম এলএলএম
আলিডার বিদ্যমান এনএলপি সমাধান ওপেন-এন্ডেড জরিপ প্রতিক্রিয়া বিশ্লেষণ করার জন্য ক্লাস্টারিং অ্যালগরিদম এবং পরিসংখ্যানগত শ্রেণীবিভাগের উপর নির্ভর করে। যখন একটি কফি শপের মোবাইল অ্যাপের নমুনা প্রতিক্রিয়ার জন্য প্রয়োগ করা হয়, তখন এটি শব্দের ধরণগুলির উপর ভিত্তি করে বিষয়গুলি বের করে কিন্তু প্রকৃত বোঝার অভাব ছিল৷ নিম্নলিখিত সারণীতে NLP প্রতিক্রিয়া বনাম এলএলএম প্রতিক্রিয়াগুলির তুলনা করার কিছু উদাহরণ রয়েছে।
জরিপ প্রতিক্রিয়া | বিদ্যমান ঐতিহ্যগত NLP | ক্লড ইনস্ট্যান্টের সাথে অ্যামাজন বেডরক | |
বিষয় | বিষয় | অনুভূতি | |
আমি প্রায় একচেটিয়াভাবে আমার ড্রিঙ্কস অ্যাপের মাধ্যমে অর্ডার করি বিসি সুবিধাজনক এবং সুপার কাস্টমাইজড ড্রিঙ্কস অর্ডার করা কম বিব্রতকর। এবং আমি পুরস্কার উপার্জন ভালোবাসি! | ['অ্যাপ বিসি সুবিধা', 'পানীয়', 'পুরস্কার'] | মোবাইল অর্ডার করার সুবিধা | ধনাত্মক |
অ্যাপটি বেশ ভাল কাজ করে আমার একমাত্র অভিযোগ হল যে আমি আমার উপহার কার্ডে যে পরিমাণ অর্থ চাই তা যোগ করতে পারছি না। রিফিল করার জন্য কেন এটি বিশেষভাবে $10 হতে হবে?! | ['অভিযোগ', 'অ্যাপ', 'গিফট কার্ড', 'নম্বর মানি'] | মোবাইল অর্ডার পূরণের গতি | নেতিবাচক |
উদাহরণের ফলাফলগুলি দেখায় যে কীভাবে বিদ্যমান সমাধানটি প্রাসঙ্গিক কীওয়ার্ডগুলি বের করতে সক্ষম হয়েছিল, কিন্তু আরও সাধারণ বিষয়ের গ্রুপ অ্যাসাইনমেন্ট অর্জন করতে সক্ষম হয় না।
বিপরীতে, Amazon Bedrock এবং Anthropic Claude Instant ব্যবহার করে, প্রসঙ্গ প্রশিক্ষণ সহ LLM পূর্ব-নির্ধারিত বিষয়গুলিতে প্রতিক্রিয়া বরাদ্দ করতে এবং অনুভূতি বরাদ্দ করতে সক্ষম।
আলিদার গ্রাহকদের জন্য আরও ভাল উত্তর দেওয়ার জন্য, এই বিশেষ ব্যবহারের ক্ষেত্রে, ঐতিহ্যগত NLP পদ্ধতির উপর LLM ব্যবহার করে একটি সমাধান অনুসরণ করা প্রশিক্ষণ এবং একটি উপযুক্ত মডেল বজায় রাখার জন্য প্রচুর সময় এবং প্রচেষ্টা বাঁচিয়েছে। নিম্নলিখিত সারণী একটি ঐতিহ্যগত এনএলপি মডেল বনাম একটি এলএলএম-এর প্রেক্ষাপটে প্রশিক্ষণের তুলনা করে।
. | ডেটা প্রয়োজনীয়তা | প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়া | মডেল অভিযোজনযোগ্যতা |
একটি ঐতিহ্যগত NLP মডেল প্রশিক্ষণ | হাজার হাজার মানব-লেবেলযুক্ত উদাহরণ |
স্বয়ংক্রিয় এবং ম্যানুয়াল বৈশিষ্ট্য প্রকৌশলের সমন্বয়। পুনরাবৃত্তিমূলক ট্রেন এবং চক্র মূল্যায়ন. |
মডেল পুনরায় প্রশিক্ষণের প্রয়োজনের কারণে ধীর গতির পরিবর্তন |
এলএলএম-এর প্রেক্ষাপটে প্রশিক্ষণ | বেশ কিছু উদাহরণ |
প্রম্পট মধ্যে উড়ে প্রশিক্ষিত. প্রসঙ্গ উইন্ডো আকার দ্বারা সীমিত. |
প্রম্পট পরিবর্তন করে দ্রুত পুনরাবৃত্তি। প্রসঙ্গ উইন্ডোর আকারের কারণে সীমিত ধরে রাখা। |
উপসংহার
অ্যামাজন বেডরকে অ্যানথ্রপিকের ক্লাউড ইন্সট্যান্ট মডেলের অ্যালিডার ব্যবহার ওপেন-এন্ডেড জরিপ প্রতিক্রিয়া বিশ্লেষণের জন্য এলএলএম-এর শক্তিশালী ক্ষমতা প্রদর্শন করে। আলিদা একটি উচ্চতর পরিষেবা তৈরি করতে সক্ষম হয়েছিল যা তাদের NLP-চালিত পরিষেবার তুলনায় বিষয় বিশ্লেষণে 4-6 গুণ বেশি সুনির্দিষ্ট ছিল। অতিরিক্তভাবে, LLM-এর জন্য ইন-কনটেক্সট প্রম্পট ইঞ্জিনিয়ারিং ব্যবহার করা উন্নয়নের সময়কে উল্লেখযোগ্যভাবে হ্রাস করেছে, কারণ তাদের একটি ঐতিহ্যগত NLP মডেলকে প্রশিক্ষণের জন্য হাজার হাজার মানব-লেবেলযুক্ত ডেটা পয়েন্টগুলিকে কিউরেট করার প্রয়োজন ছিল না। এটি শেষ পর্যন্ত আলিদাকে তাদের গ্রাহকদের আরও সমৃদ্ধ অন্তর্দৃষ্টি দেওয়ার অনুমতি দেয়!
আপনি যদি অ্যামাজন বেডরকের সাথে আপনার নিজস্ব ফাউন্ডেশন মডেল উদ্ভাবন তৈরি করতে প্রস্তুত হন তবে এই লিঙ্কটি দেখুন অ্যামাজন বেডরক সেট আপ করুন. আপনি যদি অন্যান্য আকর্ষণীয় অ্যামাজন বেডরক অ্যাপ্লিকেশনগুলি সম্পর্কে পড়তে আগ্রহী হন তবে দেখুন অ্যামাজন বেডরক নির্দিষ্ট বিভাগ AWS মেশিন লার্নিং ব্লগের।
লেখক সম্পর্কে
কিনম্যান লাম AWS-এর জন্য একজন ISV/DNB সলিউশন আর্কিটেক্ট। স্মার্টফোন, জিওলোকেশন, আইওটি এবং ওপেন সোর্স সফ্টওয়্যার স্পেসে প্রযুক্তি কোম্পানি তৈরি এবং ক্রমবর্ধমান করার ক্ষেত্রে তার 17 বছরের অভিজ্ঞতা রয়েছে। AWS-এ, তিনি ক্রমবর্ধমান ব্যবসার ক্রমবর্ধমান চাহিদা মেটাতে, নতুন পণ্য ও পরিষেবা চালু করতে, নতুন বাজারে প্রবেশ করতে এবং তাদের গ্রাহকদের আনন্দ দিতে কোম্পানিগুলিকে শক্তিশালী অবকাঠামো তৈরি করতে সাহায্য করতে তার অভিজ্ঞতা ব্যবহার করেন।
শেরউইন চু আলিডা-এর প্রধান স্থপতি, স্থাপত্যের দিকনির্দেশনা, প্রযুক্তি পছন্দ এবং জটিল সমস্যা সমাধানে পণ্য দলকে সাহায্য করে। তিনি একজন অভিজ্ঞ সফ্টওয়্যার প্রকৌশলী, স্থপতি এবং বিভিন্ন শিল্পের জন্য সাস স্পেসে 20 বছরেরও বেশি সময় ধরে নেতা। তিনি AWS এবং GCP-তে অসংখ্য B2B এবং B2C সিস্টেম তৈরি ও পরিচালনা করেছেন।
মার্ক রায় AWS-এর জন্য একজন প্রধান মেশিন লার্নিং আর্কিটেক্ট, গ্রাহকদের AI/ML এবং জেনারেটিভ AI সমাধান ডিজাইন ও তৈরি করতে সাহায্য করে। 2023 সালের শুরু থেকে তার ফোকাস অ্যামাজন বেডরক, বিল্ডারদের জন্য AWS-এর ফ্ল্যাগশিপ জেনারেটিভ এআই অফার চালু করার জন্য সমাধান আর্কিটেকচার প্রচেষ্টার নেতৃত্ব দিচ্ছে। মার্কের কাজটি এন্টারপ্রাইজ জুড়ে জেনারেটিভ এআই, এজেন্ট এবং এমএল স্কেলিং-এ প্রাথমিক আগ্রহ সহ বিস্তৃত ব্যবহারের ক্ষেত্রে কভার করে। তিনি কোম্পানিগুলিকে বীমা, আর্থিক পরিষেবা, মিডিয়া এবং বিনোদন, স্বাস্থ্যসেবা, ইউটিলিটি এবং উত্পাদনে সহায়তা করেছেন। AWS-এ যোগদানের আগে, মার্ক 25 বছরেরও বেশি সময় ধরে একজন স্থপতি, বিকাশকারী এবং প্রযুক্তি নেতা ছিলেন, যার মধ্যে 19 বছরের আর্থিক পরিষেবা রয়েছে। মার্কের ছয়টি AWS সার্টিফিকেশন রয়েছে, যার মধ্যে ML স্পেশালিটি সার্টিফিকেশন রয়েছে।
- 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/alida-gains-deeper-understanding-of-customer-feedback-with-amazon-bedrock/
- : আছে
- : হয়
- :না
- $ ইউপি
- 10
- 100
- 121
- 135
- 17
- 19
- 2%
- 20
- 20 বছর
- 2023
- 25
- 5
- 7
- 8
- 9
- a
- ক্ষমতা
- সক্ষম
- সম্পর্কে
- বিমূর্ত
- বিমূর্তন
- হিসাব
- সঠিকতা
- সঠিক
- সঠিক
- অর্জন করা
- অর্জন
- দিয়ে
- যোগ
- অতিরিক্ত
- উপরন্তু
- ঠিকানা
- এজেন্ট
- AI
- এআই শাসন
- এআই চালিত
- এআই / এমএল
- আলগোরিদিম
- অনুমতি
- অনুমতি
- অনুমতি
- প্রায়
- একা
- বরাবর
- এছাড়াও
- সর্বদা
- মর্দানী স্ত্রীলোক
- অ্যামাজন ওয়েব সার্ভিসেস
- পরিমাণ
- an
- বিশ্লেষণ
- বিশ্লেষণ করা
- বিশ্লেষণ
- এবং
- উত্তর
- নৃতাত্ত্বিক
- কোন
- API
- অ্যাপ্লিকেশন
- আবেদন
- অ্যাপ্লিকেশন
- ফলিত
- অভিগমন
- স্থাপত্য
- স্থাপত্য
- রয়েছি
- AS
- দায়িত্ব অর্পণ করা
- নিয়োগ
- At
- মনোযোগ
- অটোমেটেড
- স্বয়ংক্রিয়ভাবে
- দূরে
- ডেস্কটপ AWS
- এডাব্লুএস মেশিন লার্নিং
- B2B
- B2C
- ভারসাম্য
- ভিত্তি
- Batching
- BE
- কারণ
- হয়েছে
- সুবিধা
- উত্তম
- মধ্যে
- তার পরেও
- বিশাল
- বৃহত্তম
- ব্লগ
- উভয়
- ব্রান্ডের
- ক্রমশ
- আনা
- প্রশস্ত
- নির্মাণ করা
- বিল্ডার
- ভবন
- নির্মিত
- ব্যবসা
- কিন্তু
- by
- CAN
- পেতে পারি
- ক্ষমতা
- গ্রেপ্তার
- আধৃত
- ক্যাপচার
- কার্ড
- কেস
- মামলা
- সাক্ষ্যদান
- সার্টিফিকেশন
- চ্যালেঞ্জ
- চ্যালেঞ্জ
- পরিবর্তন
- পরিবর্তন
- চেকআউট
- নেতা
- পছন্দ
- বেছে
- শ্রেণীবিন্যাস
- ক্লদ
- ঘনিষ্ঠভাবে
- থলোথলো
- কফি
- সংগ্রহ
- সমাহার
- সাধারণ
- সম্প্রদায়গুলি
- কোম্পানি
- তুলনা
- তুলনা
- অভিযোগ
- সম্পূর্ণ
- জটিল
- জটিলতা
- কনফিগার করার
- বিবেচ্য বিষয়
- কনসোল
- সীমাবদ্ধতার
- গ্রাসকারী
- প্রসঙ্গ
- বর্ণনাপ্রাসঙ্গিক
- অবিরাম
- বিপরীত হত্তয়া
- সুবিধা
- মূল্য
- পারা
- কভার
- সৃষ্টি
- সৃষ্টি
- কঠোর
- সহকারী যাজক
- বর্তমান
- ক্রেতা
- গ্রাহকদের
- কাস্টমাইজড
- চক্র
- উপাত্ত
- ডেটা পয়েন্ট
- গভীর করা
- গভীর
- আমোদ
- প্রদান
- দাবি
- প্রমান
- মোতায়েন
- গভীরতা
- নকশা
- বিশদ
- বিস্তারিত
- নির্ধারণ করে
- বিকাশ
- বিকাশকারী
- উন্নয়ন
- নকশা
- কঠিন
- অভিমুখ
- Director
- হতাশ
- প্রভেদ করা
- do
- না
- নিচে
- ডজন
- পানীয়
- কারণে
- প্রতি
- আগ্রহী
- পূর্বে
- গোড়ার দিকে
- রোজগার
- আরাম
- সহজ
- প্রভাব
- প্রচেষ্টা
- প্রচেষ্টা
- প্রয়োজক
- সক্ষম করা
- সক্ষম করা
- সম্ভব
- প্রচেষ্টা
- জড়িত
- প্রকৌশলী
- প্রকৌশল
- প্রবেশ করান
- উদ্যোগ
- বিনোদন
- থার (eth)
- মূল্যায়ন
- মূল্যায়ন
- গজান
- উদাহরণ
- উদাহরণ
- উত্তেজনাপূর্ণ
- কেবলমাত্র
- কার্যনির্বাহী
- বিদ্যমান
- অভিজ্ঞতা
- অভিজ্ঞ
- অভিজ্ঞতা
- বিশেষজ্ঞদের
- নির্যাস
- দ্রুত
- বৈশিষ্ট্য
- প্রতিক্রিয়া
- পরিশেষে
- আর্থিক
- অর্থনৈতিক সেবা সমূহ
- প্রথম
- পোত-নায়কের জাহাজ
- প্রবাহ
- কেন্দ্রবিন্দু
- মনোযোগ
- অনুসরণ
- জন্য
- অগ্রবর্তী
- পাওয়া
- ভিত
- অবকাঠামো
- থেকে
- জ্বালানির
- সিদ্ধি
- সম্পূর্ণরূপে
- লাভ করা
- একেই
- খেলা
- খেলা পরিবর্তনকারী
- সংগ্রহ করা
- জিসিপি
- সাধারণীকৃত
- সৃজক
- জেনারেটিভ এআই
- পাওয়া
- পেয়ে
- উপহার
- দাও
- প্রদত্ত
- ভাল
- শাসন
- গ্রুপ
- ক্রমবর্ধমান
- ছিল
- হাতল
- কষ্ট
- আছে
- জমিদারি
- he
- স্বাস্থ্যসেবা
- সাহায্য
- সাহায্য
- সাহায্য
- সাহায্য
- উচ্চস্তর
- উচ্চ দক্ষতা
- অত্যন্ত
- তার
- ঝুলিতে
- হোলিস্টিক
- কিভাবে
- যাহোক
- এইচটিএমএল
- HTTP
- HTTPS দ্বারা
- শত শত
- i
- সনাক্ত করা
- if
- প্রকাশ
- আশু
- অবিলম্বে
- বাস্তবায়ন
- বাস্তবায়ন
- উন্নত করা
- উন্নতি
- in
- অন্তর্ভুক্ত করা
- অন্তর্ভুক্ত
- সুদ্ধ
- বৃদ্ধি
- ক্রমবর্ধমান
- ব্যক্তি
- শিল্প
- শিল্প
- শিল্প বিশেষজ্ঞদের
- পরিকাঠামো
- ইনোভেশন
- ইনপুট
- অর্ন্তদৃষ্টি
- তাত্ক্ষণিক
- পরিবর্তে
- বীমা
- আলাপচারিতার
- স্বার্থ
- আগ্রহী
- অভ্যন্তরীণ
- মধ্যে
- কুচুটে
- ভূমিকা
- IOT
- IT
- পুনরাবৃত্তি
- এর
- যোগদান
- JPG
- চাবি
- কীওয়ার্ড
- রকম
- ল্যাবস
- রং
- প্রহার করা
- ভাষা
- বড়
- শুরু করা
- স্তর
- নেতৃত্ব
- নেতা
- নেতৃত্ব
- নেতৃত্ব
- বিশালাকার
- লাফ
- শিখতে
- শিক্ষা
- কম
- লেভারেজ
- জীবন
- মত
- সীমা
- LINK
- এলএলএম
- যৌক্তিক
- LoL
- ভালবাসা
- মেশিন
- মেশিন লার্নিং
- প্রণীত
- বজায় রাখার
- করা
- পরিচালিত
- পরিচালক
- ম্যানুয়াল
- উত্পাদন
- ছাপ
- চিহ্ন
- বাজার
- বাজার
- matures
- মে..
- me
- অর্থপূর্ণ
- মেকানিজম
- মিডিয়া
- সম্মেলন
- মেটা
- পদ্ধতি
- মাইক্রোসারওয়াইস
- microservices
- কমান
- মিস
- ML
- মোবাইল
- মোবাইল অ্যাপ
- মডেল
- মডেল
- পরিবর্তন
- টাকা
- পর্যবেক্ষণ
- অধিক
- my
- প্রাকৃতিক
- স্বভাবিক ভাষা
- স্বাভাবিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ
- প্রয়োজন
- নেতিবাচক
- নতুন
- নতুন পণ্য
- NLP
- সামান্য পার্থক্য
- সংক্ষিপ্ত
- সংখ্যা
- অনেক
- উদ্দেশ্য
- of
- নৈবেদ্য
- অফার
- অফসেট
- প্রায়ই
- on
- কেবল
- খোলা
- ওপেন সোর্স
- চিরা
- বিরোধী
- অপশন সমূহ
- or
- ক্রম
- ক্রম
- সংগঠন
- অন্যান্য
- শেষ
- সামগ্রিক
- নিজের
- মালিকদের
- পৃষ্ঠা
- অংশগ্রাহক
- বিশেষ
- নিদর্শন
- কর্মক্ষমতা
- অনুমতি
- Plato
- প্লেটো ডেটা ইন্টেলিজেন্স
- প্লেটোডাটা
- বিন্দু
- পয়েন্ট
- নীতি
- নীতি
- ধনাত্মক
- সম্ভব
- পোস্ট
- ক্ষমতাশালী
- যথাযথ
- উপস্থাপন
- চমত্কার
- প্রাথমিক
- অধ্যক্ষ
- পূর্বে
- গোপনীয়তা
- সমস্যা সমাধান
- প্রক্রিয়া
- প্রক্রিয়াজাতকরণ
- পণ্য
- পণ্য উদ্ভাবনের
- পণ্য
- পণ্য এবং সেবা
- অনুরোধ জানানো
- প্রদান
- প্রদানকারীর
- অনুগমন
- গুণগত
- মাত্রিক
- প্রশ্ন
- দ্রুত
- পরিসর
- পড়া
- প্রস্তুত
- সত্যিই
- গ্রহণ করা
- সম্প্রতি
- স্বীকৃত
- হ্রাসপ্রাপ্ত
- পরিমার্জন
- সম্পর্ক
- প্রাসঙ্গিক
- নির্ভর
- অনুরোধ
- অনুরোধ
- গবেষণা
- গবেষকরা
- Resources
- প্রতিক্রিয়া
- প্রতিক্রিয়া
- দায়ী
- ফলে এবং
- ফলাফল
- স্মৃতিশক্তি
- এখানে ক্লিক করুন
- গরীয়ান
- অধিকার
- শক্তসমর্থ
- ভূমিকা
- চালান
- SaaS
- প্রসঙ্গ
- সংরক্ষিত
- বলেছেন
- মাপযোগ্য
- স্কেল
- আরোহী
- নিরাপত্তা
- সুরক্ষা নীতি
- দেখ
- নির্বাচন করা
- জ্যেষ্ঠ
- অনুভূতি
- পরিবেশন করা
- সেবা
- সেবা
- সেট
- বিন্যাস
- বিভিন্ন
- ভাগ
- প্রদর্শনী
- উল্লেখযোগ্যভাবে
- সহজ
- থেকে
- একক
- ছয়
- আয়তন
- ক্ষুদ্রতর
- স্মার্টফোন
- So
- সফটওয়্যার
- সফটওয়্যার ইঞ্জিনিয়ার
- সমাধান
- সলিউশন
- কিছু
- উৎস
- স্থান
- বিশিষ্টতা
- নির্দিষ্ট
- বিশেষভাবে
- খরচ
- স্থায়িত্ব
- স্থিতিশীল
- দণ্ড
- শুরু
- শুরু
- পরিসংখ্যানসংক্রান্ত
- প্রারম্ভিক ব্যবহারের নির্দেশাবলী
- দোকান
- অকপট
- কৌশল
- এমন
- উপযুক্ত
- সুপার
- উচ্চতর
- জরিপ
- সিস্টেম
- টেবিল
- লাগে
- টীম
- দল
- প্রযুক্তিঃ
- প্রযুক্তি সংস্থাগুলি
- দশ
- পাঠ
- চেয়ে
- যে
- সার্জারির
- তাদের
- অতএব
- এইগুলো
- তারা
- কিছু
- এই
- হাজার হাজার
- দ্বারা
- আঁটসাঁটভাবে
- সময়
- বার
- থেকে
- টোকেন
- বিষয়
- টপিক
- শক্ত
- অনুসরণকরণ
- ঐতিহ্যগত
- রেলগাড়ি
- প্রশিক্ষণ
- সত্য
- পরিণামে
- অপ্রত্যাশিত
- বোঝা
- বোধশক্তি
- উপরে
- us
- ব্যবহার
- ব্যবহার ক্ষেত্রে
- ব্যবহৃত
- ব্যবহারকারী
- ব্যবহারসমূহ
- ব্যবহার
- ইউটিলিটি
- বিভিন্ন
- সুবিশাল
- বিক্রেতারা
- উল্লম্ব
- খুব
- মাধ্যমে
- চেক
- ভলিউম
- vs
- প্রয়োজন
- চেয়েছিলেন
- ছিল
- উপায়..
- we
- ওয়েব
- ওয়েব সার্ভিস
- গিয়েছিলাম
- ছিল
- কি
- কখন
- যে
- হু
- কেন
- ব্যাপক
- প্রশস্ত পরিসর
- ইচ্ছা
- উইলিয়াম
- জানলা
- সঙ্গে
- মধ্যে
- ছাড়া
- শব্দ
- শব্দ
- হয়া যাই ?
- কাজ
- কাজ
- বিশ্বের
- চিন্তা
- would
- বছর
- আপনি
- আপনার
- zephyrnet