Google is committed to advancing racial equity for Black communities. See how.

কেন TensorFlow

আপনি বিশেষজ্ঞ বা শিক্ষানবিশ যাই হোক না কেন, টেনসরফ্লো হ'ল একটি শেষ থেকে শেষ প্ল্যাটফর্ম যা আপনার পক্ষে এমএল মডেলগুলি তৈরি এবং মোতায়েন করা সহজ করে তোলে।

চালিয়ে

মেশিন লার্নিংয়ের সাথে চ্যালেঞ্জিং, বাস্তব বিশ্বের সমস্যা সমাধানে আপনাকে সাহায্য করার জন্য একটি সম্পূর্ণ বাস্তুতন্ত্র

সহজ মডেল বিল্ডিং

TensorFlow বিমূর্ততার একাধিক স্তর সরবরাহ করে যাতে আপনি আপনার প্রয়োজনের জন্য সঠিকটি বেছে নিতে পারেন। উচ্চ-স্তরের কেরাস এপিআই ব্যবহার করে মডেল তৈরি করুন এবং প্রশিক্ষণ দিন, যা টেন্সরফ্লো এবং মেশিন লার্নিংয়ের সাথে শুরু করা 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

যেকোনো জায়গায় এমএল উত্পাদন

TensorFlow সবসময় উৎপাদনের জন্য একটি সরাসরি পথ প্রদান করেছে। এটি সার্ভার, এজ ডিভাইস বা ওয়েবে হোক না কেন, TensorFlow আপনাকে আপনার মডেলকে সহজেই প্রশিক্ষণ এবং স্থাপন করতে দেয়, আপনি যে ভাষা বা প্ল্যাটফর্ম ব্যবহার করেন না কেন।

আপনার যদি সম্পূর্ণ উৎপাদন এমএল পাইপলাইনের প্রয়োজন হয় তবে টেন্সরফ্লো এক্সটেন্ডেড (টিএফএক্স) ব্যবহার করুন। মোবাইল এবং এজ ডিভাইসে অনুমান চালানোর জন্য, TensorFlow Lite ব্যবহার করুন। TensorFlow.js ব্যবহার করে জাভাস্ক্রিপ্ট পরিবেশে মডেলগুলিকে প্রশিক্ষণ ও স্থাপন করুন।

চালিয়ে

গবেষণার জন্য শক্তিশালী পরীক্ষা

গতি বা কর্মক্ষমতা ত্যাগ না করে অত্যাধুনিক মডেল তৈরি এবং প্রশিক্ষণ দিন। টেন্সরফ্লো আপনাকে জটিল টপোলজি তৈরির জন্য কেরাস ফাংশনাল এপিআই এবং মডেল সাবক্লাসিং এপিআই এর মতো বৈশিষ্ট্যগুলির সাথে নমনীয়তা এবং নিয়ন্ত্রণ দেয়। সহজ প্রোটোটাইপিং এবং দ্রুত ডিবাগিংয়ের জন্য, আগ্রহী সম্পাদন ব্যবহার করুন।

TensorFlow শক্তিশালী অ্যাড-অন লাইব্রেরি এবং মডেলের একটি ইকোসিস্টেমকেও সমর্থন করে যা পরীক্ষা করার জন্য, Ragged Tensors, TensorFlow Probability, Tensor2Tensor এবং BERT সহ।

চালিয়ে

আমাদের এআই পরিষেবা অংশীদারদের অন্বেষণ করুন

টেনসরফ্লো এআই সার্ভিস পার্টনার্স আপনাকে দ্রুত উদ্ভাবন, চৌকস সমাধান এবং টেনসরফ্লো দিয়ে আরও বড় স্কেল করতে সহায়তা করার জন্য একাধিক পরামর্শ এবং সফ্টওয়্যার সমাধান সরবরাহ করে।

টেনসরফ্লো এআই পরিষেবা অংশীদারের সাথে সংযুক্ত হন

আমাদের এআই পরিষেবা অংশীদারদের সংগ্রহটি অন্বেষণ করুন যাদের ব্যবসায়ীরা এআই / এমএল এবং টেনসরফ্লো ভিত্তিক সমাধানগুলি কার্যকর করতে সহায়তা করে experience

মেশিন লার্নিং কিভাবে কাজ করে তা জানুন

আপনি কি কখনো জানতে চেয়েছেন কিভাবে একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক কাজ করে? অথবা এমএল সমস্যা সমাধানের জন্য পদক্ষেপগুলি কী? চিন্তা করবেন না, আমরা আপনাকে আচ্ছাদিত করেছি। নীচে মেশিন লার্নিংয়ের মৌলিক বিষয়গুলির একটি দ্রুত পর্যালোচনা দেওয়া হল is অথবা, যদি আপনি আরও গভীরভাবে তথ্য খুঁজছেন, তাহলে আমাদের শিক্ষা পৃষ্ঠায় শুরু করুন এবং উন্নত বিষয়বস্তুর জন্য।

এমএল এর ভূমিকা

মেশিন লার্নিং হল সফ্টওয়্যারকে স্পষ্ট প্রোগ্রামিং বা নিয়ম ছাড়াই একটি কাজ সম্পাদন করতে সাহায্য করার অভ্যাস। Traditionalতিহ্যগত কম্পিউটার প্রোগ্রামিংয়ের সাথে, একজন প্রোগ্রামার নিয়মগুলি নির্দিষ্ট করে যা কম্পিউটারের ব্যবহার করা উচিত। এমএল এর জন্য আলাদা মানসিকতার প্রয়োজন। রিয়েল-ওয়ার্ল্ড এমএল কোডিংয়ের চেয়ে ডেটা বিশ্লেষণে অনেক বেশি মনোনিবেশ করে। প্রোগ্রামাররা উদাহরণের একটি সেট প্রদান করে এবং কম্পিউটার তথ্য থেকে নিদর্শন শেখে। আপনি মেশিন লার্নিংকে "ডেটা সহ প্রোগ্রামিং" হিসাবে ভাবতে পারেন।

একটি এমএল সমস্যা সমাধানের পদক্ষেপ

এমএল ব্যবহার করে ডেটা থেকে উত্তর পাওয়ার প্রক্রিয়াটিতে একাধিক পদক্ষেপ রয়েছে। একটি ধাপে ধাপে ওভারভিউ জন্য, এই চেক আউট নির্দেশিকা যে শো টেক্সট শ্রেণীবিভাগ জন্য সম্পূর্ণ কর্মপ্রবাহ, এবং একটি ডেটা সেটটি সংগ্রহ, এবং প্রশিক্ষণ ও TensorFlow সঙ্গে একটি মডেল মূল্যায়নের মতো গুরুত্বপূর্ণ পদক্ষেপ বর্ণনা করে।

নিউরাল নেটওয়ার্কের অ্যানাটমি

নিউরাল নেটওয়ার্ক হচ্ছে এক ধরনের মডেল যা প্যাটার্ন চিনতে প্রশিক্ষিত হতে পারে। এটা তোলে ইনপুট এবং আউটপুট স্তর সহ স্তর গঠিত হয়, এবং কমপক্ষে একটি স্তর লুকানো । প্রতিটি স্তরের নিউরনগুলি ডেটার ক্রমবর্ধমান বিমূর্ত উপস্থাপনা শিখেছে। উদাহরণস্বরূপ, এই ভিজ্যুয়াল ডায়াগ্রামে আমরা নিউরনগুলি লাইন, আকার এবং টেক্সচার সনাক্তকরণ করতে দেখি। এই উপস্থাপনাগুলি (বা শেখা বৈশিষ্ট্যগুলি) ডেটা শ্রেণিবদ্ধ করা সম্ভব করে তোলে।

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 সঠিকভাবে প্রমাণ করতে ব্যবহৃত হয় এবং ক্ষতি হ্রাস করার জন্য প্রতিটি ওজন বাড়ানো উচিত, বা হ্রাস করা উচিত কিনা 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।