Help protect the Great Barrier Reef with TensorFlow on Kaggle Join Challenge

কেন TensorFlow

আপনি একজন বিশেষজ্ঞ বা শিক্ষানবিসই হোন না কেন, TensorFlow হল একটি এন্ড-টু-এন্ড প্ল্যাটফর্ম যা আপনার জন্য ML মডেল তৈরি এবং স্থাপন করা সহজ করে তোলে।

একটি সম্পূর্ণ ইকোসিস্টেম যা আপনাকে মেশিন লার্নিংয়ের মাধ্যমে চ্যালেঞ্জিং, বাস্তব-বিশ্বের সমস্যা সমাধানে সহায়তা করবে

সহজ মডেল বিল্ডিং

টেনসরফ্লো একাধিক স্তরের বিমূর্ততা অফার করে যাতে আপনি আপনার প্রয়োজনের জন্য সঠিকটি বেছে নিতে পারেন। উচ্চ-স্তরের Keras API ব্যবহার করে মডেল তৈরি করুন এবং প্রশিক্ষণ দিন, যা TensorFlow এবং মেশিন লার্নিং দিয়ে শুরু করা সহজ করে তোলে।

আপনার যদি আরও নমনীয়তার প্রয়োজন হয়, আগ্রহী সম্পাদন অবিলম্বে পুনরাবৃত্তি এবং স্বজ্ঞাত ডিবাগিংয়ের অনুমতি দেয়। বড় ML প্রশিক্ষণের কাজের জন্য, মডেলের সংজ্ঞা পরিবর্তন না করে বিভিন্ন হার্ডওয়্যার কনফিগারেশনে বিতরণ করা প্রশিক্ষণের জন্য ডিস্ট্রিবিউশন স্ট্র্যাটেজি API ব্যবহার করুন।

শক্তিশালী ML উত্পাদন যে কোন জায়গায়

TensorFlow সর্বদা উৎপাদনের জন্য একটি সরাসরি পথ প্রদান করেছে। সার্ভার, এজ ডিভাইস বা ওয়েবে যাই হোক না কেন, TensorFlow আপনাকে আপনার মডেলকে সহজে প্রশিক্ষিত করতে এবং স্থাপন করতে দেয়, আপনি যে ভাষা বা প্ল্যাটফর্ম ব্যবহার করুন না কেন।

টেনসরফ্লো এক্সটেন্ডেড (TFX) ব্যবহার করুন যদি আপনার একটি সম্পূর্ণ উৎপাদন ML পাইপলাইন প্রয়োজন হয়। মোবাইল এবং এজ ডিভাইসে অনুমান চালানোর জন্য, TensorFlow Lite ব্যবহার করুন। TensorFlow.js ব্যবহার করে জাভাস্ক্রিপ্ট পরিবেশে মডেলগুলিকে প্রশিক্ষণ ও স্থাপন করুন।

গবেষণার জন্য শক্তিশালী পরীক্ষা

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

টেনসরফ্লো শক্তিশালী অ্যাড-অন লাইব্রেরি এবং পরীক্ষা করার জন্য মডেলগুলির একটি ইকোসিস্টেমকেও সমর্থন করে, যার মধ্যে রয়েছে র‌্যাগড টেনসর, টেনসরফ্লো সম্ভাবনা, টেনসর2 টেনসর এবং বিইআরটি।

মেশিন লার্নিং কিভাবে কাজ করে তা জানুন

আপনি কি কখনো জানতে চেয়েছেন কিভাবে একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক কাজ করে? বা এমএল সমস্যা সমাধানের পদক্ষেপগুলি কী? চিন্তা করবেন না, আমরা আপনাকে কভার করেছি। নীচে মেশিন লার্নিং এর মৌলিক বিষয়গুলির একটি দ্রুত ওভারভিউ দেওয়া হল৷ অথবা, আপনি যদি আরও গভীরতর তথ্য খুঁজছেন, তাহলে শিক্ষানবিস এবং উন্নত বিষয়বস্তুর জন্য আমাদের শিক্ষা পৃষ্ঠায় যান।

ML এর ভূমিকা

মেশিন লার্নিং হল সুস্পষ্ট প্রোগ্রামিং বা নিয়ম ছাড়াই সফ্টওয়্যারকে একটি কাজ সম্পাদন করতে সাহায্য করার অনুশীলন। প্রথাগত কম্পিউটার প্রোগ্রামিংয়ের সাথে, একজন প্রোগ্রামার কম্পিউটারের ব্যবহার করা উচিত এমন নিয়মগুলি নির্দিষ্ট করে। যদিও ML এর জন্য আলাদা মানসিকতার প্রয়োজন। রিয়েল-ওয়ার্ল্ড এমএল কোডিংয়ের চেয়ে ডেটা বিশ্লেষণে অনেক বেশি ফোকাস করে। প্রোগ্রামাররা উদাহরণের একটি সেট প্রদান করে এবং কম্পিউটার ডেটা থেকে প্যাটার্ন শিখে। আপনি মেশিন লার্নিংকে "ডেটা সহ প্রোগ্রামিং" হিসাবে ভাবতে পারেন।

একটি ML সমস্যা সমাধানের পদক্ষেপ

এমএল ব্যবহার করে ডেটা থেকে উত্তর পাওয়ার প্রক্রিয়ার একাধিক ধাপ 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।

একটি নিউরাল নেটওয়ার্কের অ্যানাটমি

একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক হল 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 শেখে। উদাহরণস্বরূপ, এই ভিজ্যুয়াল ডায়াগ্রামে আমরা নিউরনগুলিকে লাইন, আকার এবং টেক্সচার সনাক্ত করতে দেখি। এই উপস্থাপনাগুলি (বা শেখা বৈশিষ্ট্যগুলি) ডেটাকে শ্রেণীবদ্ধ করা সম্ভব করে তোলে।

একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক প্রশিক্ষণ

নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি গ্রেডিয়েন্ট ডিসেন্ট দ্বারা প্রশিক্ষিত হয়। প্রতিটি স্তরের ওজনগুলি এলোমেলো মান দিয়ে শুরু হয় এবং নেটওয়ার্কটিকে আরও নির্ভুল করতে সময়ের সাথে সাথে এগুলি পুনরাবৃত্তিমূলকভাবে উন্নত হয়৷ নেটওয়ার্কটি কতটা ভুল তা পরিমাপ করার জন্য একটি লস ফাংশন ব্যবহার করা হয় এবং ক্ষতি কমাতে প্রতিটি ওজন বাড়ানো বা কমানো উচিত কিনা তা নির্ধারণ করতে ব্যাকপ্রোপ্যাগেশন নামক একটি পদ্ধতি ব্যবহার করা হয়।

আমাদের কমিউনিটি

TensorFlow সম্প্রদায় হল ডেভেলপার, গবেষক, স্বপ্নদর্শী, টিঙ্কার এবং সমস্যা সমাধানকারীদের একটি সক্রিয় গ্রুপ। আপনার ধারনা অবদান রাখতে, সহযোগিতা করতে এবং শেয়ার করার জন্য দরজা সবসময় খোলা থাকে।