Google is committed to advancing racial equity for Black communities. See how.
This page was translated by the Cloud Translation API.
Switch to English

টেনসরফ্লো কেন

আপনি বিশেষজ্ঞ হন বা শিক্ষানবিশ, টেনসরফ্লো হ'ল একটি শেষ থেকে শেষের প্ল্যাটফর্ম যা আপনার পক্ষে এমএল মডেলগুলি তৈরি এবং স্থাপন করা সহজ করে তোলে।

চালিয়ে যান

আপনাকে মেশিন লার্নিংয়ের মাধ্যমে চ্যালেঞ্জিং, রিয়েল-ওয়ার্ল্ড সমস্যা সমাধানে সহায়তা করার জন্য একটি সম্পূর্ণ বাস্তুতন্ত্র

সহজ মডেল বিল্ডিং

টেনসরফ্লো একাধিক স্তরের বিমূর্ততা সরবরাহ করে যাতে আপনি আপনার প্রয়োজনের জন্য সঠিকটি চয়ন করতে পারেন। উচ্চ-স্তরের কেরাস এপিআই ব্যবহার করে মডেলগুলি তৈরি করুন এবং প্রশিক্ষণ দিন, এটি টেনসরফ্লো এবং মেশিন লার্নিং দিয়ে সহজ করে তোলে।

আপনার যদি আরও নমনীয়তার প্রয়োজন হয়, আগ্রহী সম্পাদনটি তাত্ক্ষণিক পুনরাবৃত্তি এবং স্বজ্ঞাত ডিবাগিংয়ের অনুমতি দেয়। বৃহত্তর এমএল প্রশিক্ষণের জন্য, মডেল সংজ্ঞা পরিবর্তন না করে বিভিন্ন হার্ডওয়্যার কনফিগারেশনগুলিতে বিতরণ প্রশিক্ষণের জন্য বিতরণ কৌশল এপিআই ব্যবহার করুন।

চালিয়ে যান

শক্তিশালী এমএল উত্পাদন যে কোনও জায়গায়

টেনসরফ্লো সবসময় উত্পাদনের জন্য সরাসরি পথ সরবরাহ করে। এটি সার্ভার, প্রান্ত ডিভাইস বা ওয়েবেই হোক না কেন, টেনসরফ্লো আপনাকে আপনার ভাষা বা প্ল্যাটফর্মটি যেই ভাষা ব্যবহার করুন না কেন সহজেই আপনার মডেলটিকে প্রশিক্ষণ এবং স্থাপন করতে দেয়।

আপনার যদি পূর্ণ উত্পাদন এমএল পাইপলাইন প্রয়োজন হয় তবে টেনসরফ্লো এক্সটেন্ডেড (টিএফএক্স) ব্যবহার করুন। মোবাইল এবং এজ ডিভাইসে অনুমান চালানোর জন্য, টেনসরফ্লো লাইট ব্যবহার করুন। টেনসরফ্লো.জেএস ব্যবহার করে জাভাস্ক্রিপ্ট পরিবেশে মডেলগুলি প্রশিক্ষণ এবং মোতায়েন করুন।

চালিয়ে যান

গবেষণার জন্য শক্তিশালী পরীক্ষা

গতি বা পারফরম্যান্স ত্যাগ ছাড়াই অত্যাধুনিক মডেলগুলি তৈরি এবং প্রশিক্ষণ দিন। টেনসরফ্লো আপনাকে জটিল টোপোলজগুলি তৈরির জন্য কেরাস ফাংশনাল এপিআই এবং মডেল সাবক্লাসিং এপিআইয়ের মতো বৈশিষ্ট্যগুলির সাথে নমনীয়তা এবং নিয়ন্ত্রণ সরবরাহ করে। সহজ প্রোটোটাইপিং এবং দ্রুত ডিবাগিংয়ের জন্য, আগ্রহী সম্পাদন ব্যবহার করুন।

টেনসরফ্লো শক্তিশালী অ্যাড-অন লাইব্রেরি এবং মডেলগুলির সাথে পরীক্ষার জন্য র‌্যাগড টেনারস, টেনসরফ্লো প্রব্যাবিলিটি, টেনসর 2 টেনসর এবং বিইআরটি সহ একটি বাস্তুতন্ত্রকে সমর্থন করে।

চালিয়ে যান

কীভাবে মেশিন লার্নিং কাজ করে তা শিখুন

আপনি কি কখনও জানতে চেয়েছিলেন যে নিউরাল নেটওয়ার্ক কীভাবে কাজ করে? বা একটি এমএল সমস্যা সমাধানের পদক্ষেপগুলি কী? চিন্তা করবেন না, আমরা আপনাকে coveredেকে রেখেছি নীচে মেশিন লার্নিংয়ের মৌলিক বিষয়গুলির একটি দ্রুত পর্যালোচনা দেওয়া হল। অথবা, আপনি যদি আরও গভীরতর তথ্যের সন্ধান করেন তবে শিক্ষানবিশ এবং উন্নত সামগ্রীর জন্য আমাদের শিক্ষার পৃষ্ঠায় যান।

এমএল তে পরিচয়

মেশিন লার্নিং হ'ল সফটওয়্যারকে স্পষ্ট প্রোগ্রামিং বা নিয়ম ছাড়াই কোনও কার্য সম্পাদনে সহায়তা করার অনুশীলন। Traditionalতিহ্যবাহী কম্পিউটার প্রোগ্রামিংয়ের সাথে, একজন প্রোগ্রামার নিয়মগুলি নির্দিষ্ট করে যা কম্পিউটার ব্যবহার করা উচিত। এমএল একটি আলাদা মানসিকতা প্রয়োজন, যদিও। রিয়েল-ওয়ার্ল্ড এমএল কোডিংয়ের চেয়ে ডেটা বিশ্লেষণে অনেক বেশি মনোনিবেশ করে। প্রোগ্রামারগণ উদাহরণের একটি সেট সরবরাহ করে এবং কম্পিউটার ডেটা থেকে নিদর্শনগুলি শিখে। আপনি মেশিন লার্নিংটিকে "ডেটা সহ প্রোগ্রামিং" হিসাবে ভাবতে পারেন।

একটি এমএল সমস্যা সমাধানের পদক্ষেপ

এমএল ব্যবহার করে ডেটা থেকে উত্তর পাওয়ার প্রক্রিয়াটিতে একাধিক পদক্ষেপ রয়েছে। ধাপে ধাপে পর্যালোচনা করার জন্য, এই গাইডটি পরীক্ষা করে দেখুন যা পাঠ্য শ্রেণীবদ্ধকরণের জন্য সম্পূর্ণ কর্মপ্রবাহ দেখায়, এবং ডেটাসেট সংগ্রহ, এবং টেনসরফ্লো সহ একটি মডেলকে প্রশিক্ষণ এবং মূল্যায়ন করার মতো গুরুত্বপূর্ণ পদক্ষেপগুলি বর্ণনা করে।

নিউরাল নেটওয়ার্কের এনাটমি

একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক এমন এক ধরণের মডেল যা নিদর্শনগুলি সনাক্ত করতে প্রশিক্ষণ দেওয়া যেতে পারে। এটি ইনপুট এবং আউটপুট স্তর এবং কমপক্ষে একটি লুকানো স্তর সহ স্তরগুলি সমন্বয়ে গঠিত। প্রতিটি স্তরের নিউরনগুলি ডেটার ক্রমবর্ধমান বিমূর্ত উপস্থাপনা শিখেছে। উদাহরণস্বরূপ, এই ভিজ্যুয়াল ডায়াগ্রামে আমরা নিউরনগুলি লাইন, আকার এবং টেক্সচার সনাক্তকরণ করতে দেখি। এই উপস্থাপনাগুলি (বা শিখে নেওয়া বৈশিষ্ট্য) ডেটা শ্রেণীবদ্ধ করা সম্ভব করে।

একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক প্রশিক্ষণ

নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি গ্রেডিয়েন্ট বংশোদ্ভূত দ্বারা প্রশিক্ষিত হয়। প্রতিটি স্তরের ওজন এলোমেলো মানগুলির সাথে শুরু হয় এবং নেটওয়ার্কটিকে আরও নির্ভুল করতে সময়ের সাথে এগুলি পুনরাবৃত্তভাবে উন্নত হয়। একটি ক্ষতি ফাংশনটি নেটওয়ার্কটি কতটা সঠিক তা প্রমাণ করতে ব্যবহৃত হয় এবং ক্ষতি হ্রাস করার জন্য প্রতিটি ওজন বাড়ানো উচিত কি না হ্রাস করা উচিত তা নির্ধারণ করতে ব্যাকপ্রোপেশন নামে একটি পদ্ধতি ব্যবহৃত হয়।

আমাদের কমিউনিটি

টেনসরফ্লো সম্প্রদায়টি বিকাশকারী, গবেষক, দূরদর্শী, টিঙ্কার এবং সমস্যা সমাধানকারীদের একটি সক্রিয় গ্রুপ। আপনার ধারণা অবদান, সহযোগিতা এবং ভাগ করে নেওয়ার জন্য দরজা সর্বদা উন্মুক্ত থাকে।