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

TensorFlow পরিচিতি

TensorFlow নতুনদের এবং বিশেষজ্ঞদের জন্য ডেস্কটপ, মোবাইল, ওয়েব এবং ক্লাউডের জন্য মেশিন লার্নিং মডেল তৈরি করা সহজ করে তোলে। শুরু করতে নীচের বিভাগগুলি দেখুন।

টেনসরফ্লো

আপনার পরবর্তী মেশিন লার্নিং প্রজেক্ট তৈরি করতে আপনাকে সাহায্য করার জন্য নতুনদের এবং বিশেষজ্ঞদের জন্য টিউটোরিয়াল সহ TensorFlow এর ভিত্তি জানুন।

জাভাস্ক্রিপ্টের জন্য

নতুন মেশিন লার্নিং মডেল তৈরি করতে এবং জাভাস্ক্রিপ্টের সাথে বিদ্যমান মডেল স্থাপন করতে TensorFlow.js ব্যবহার করুন।

মোবাইল এবং IoT এর জন্য

Android, iOS, Edge TPU, এবং Raspberry Pi এর মতো মোবাইল এবং এম্বেড করা ডিভাইসে TensorFlow Lite দিয়ে অনুমান চালান।

উৎপাদনের জন্য

TensorFlow Extended (TFX) ব্যবহার করে প্রশিক্ষণ এবং অনুমানের জন্য একটি উৎপাদন-প্রস্তুত ML পাইপলাইন স্থাপন করুন।

টেনসরফ্লো ইকোসিস্টেম

TensorFlow Python বা JavaScript ব্যবহার করে মডেল তৈরি ও প্রশিক্ষণের জন্য এবং আপনি যে ভাষাই ব্যবহার করুন না কেন ক্লাউডে, অন-প্রিম, ব্রাউজারে বা অন-ডিভাইসে সহজেই স্থাপন করার জন্য ওয়ার্কফ্লোগুলির একটি সংগ্রহ প্রদান করে।

লোড এবং প্রিপ্রসেস ডেটা
মডেল তৈরি করুন, ট্রেন করুন এবং পুনরায় ব্যবহার করুন
স্থাপন করুন
পাইথন উন্নয়ন
CPU GPU TPU
টেনসরফ্লো
টেনসরফ্লো ইনপুট পাইপলাইন তৈরি করুন
tf.data API আপনাকে সহজ, পুনরায় ব্যবহারযোগ্য টুকরা থেকে জটিল ইনপুট পাইপলাইন তৈরি করতে সক্ষম করে।
অন্বেষণ
টেনসরফ্লো
কেরাস ব্যবহার করে মডেল তৈরি করুন এবং ট্রেন করুন
tf.keras মডেল তৈরি এবং প্রশিক্ষণের জন্য একটি উচ্চ-স্তরের API। এটি TensorFlow-নির্দিষ্ট কার্যকারিতা সমর্থন করে, যেমন উদগ্রীব সম্পাদন, tf.data পাইপলাইন এবং অনুমানকারী।
অন্বেষণ
টেনসরফ্লো
পাইথন ব্যবহার করে স্থাপন করুন
একটি মোবাইল বা প্রান্ত ডিভাইসে, ব্রাউজারে বা টেনসরফ্লো সার্ভিং ব্যবহার করে স্কেলে স্থাপন করুন।
জাভাস্ক্রিপ্ট ডেভেলপমেন্ট
সিপিইউ জিপিইউ
TensorFlow.js
পূর্বপ্রশিক্ষিত TensorFlow.js, TensorFlow বা TFLite মডেলগুলি ব্যবহার করুন এবং সেগুলিকে ওয়েব বা অন্যান্য JS প্ল্যাটফর্মে চালান৷
এজ ডিভাইস
সিপিইউ জিপিইউ আরপিআই
টেনসরফ্লো লাইট
Android, iOS, এবং Raspberry Pi এর মতো মোবাইল বা এমবেড করা ডিভাইসগুলিতে স্থাপন করুন
বিকাশকারীর নির্দেশিকা পড়ুন এবং একটি নতুন মডেল বাছাই করুন বা বিদ্যমান একটিকে পুনরায় প্রশিক্ষণ দিন, এটিকে একটি সংকুচিত ফাইলে রূপান্তর করুন, এটিকে একটি প্রান্ত ডিভাইসে লোড করুন এবং তারপরে এটি অপ্টিমাইজ করুন৷
অন্বেষণ
শেষ থেকে শেষ উত্পাদন
CPU GPU TPU
টিএফএক্স
TF ডেটা বৈধকরণের সাথে ইনপুট ডেটা যাচাই করুন
এমনকি আপনি একটি মডেলকে প্রশিক্ষণ দেওয়ার আগে আপনার ডেটা বিশ্লেষণ এবং রূপান্তর করতে TFX উপাদানগুলি কীভাবে ব্যবহার করবেন তা দেখুন।
অন্বেষণ
টিএফএক্স
TF ট্রান্সফর্মের সাথে ফিচার ইঞ্জিনিয়ারিং
কীভাবে একটি প্রিপ্রসেসিং ফাংশন সংজ্ঞায়িত করতে হয় যা একটি মেশিন লার্নিং মডেলকে প্রশিক্ষণের জন্য ব্যবহৃত ডেটাতে কাঁচা ডেটাকে রূপান্তরিত করে এবং দেখুন কিভাবে Apache Beam বাস্তবায়নটি একটি বিম পাইপলাইনে প্রিপ্রসেসিং ফাংশন রূপান্তর করে ডেটা রূপান্তর করতে ব্যবহৃত হয়।
অন্বেষণ
টিএফএক্স
মডেলিং এবং প্রশিক্ষণ
একটি পরিচালিত প্রক্রিয়া হিসাবে একটি TFX পাইপলাইনে আপনার মডেলগুলিকে কীভাবে প্রশিক্ষণ দেওয়া যায় তা শিখুন।
অন্বেষণ
টিএফএক্স
TF মডেল বিশ্লেষণের সাথে মডেলের কর্মক্ষমতা বোঝা
দেখুন কিভাবে TensorFlow মডেল বিশ্লেষণ আপনাকে TFX পাইপলাইনে মডেল মূল্যায়ন করতে এবং Jupyter নোটবুকে ফলাফলগুলি কল্পনা করতে দেয়।
অন্বেষণ
টিএফএক্স
TF সার্ভিং সহ একটি REST API সহ মডেলগুলি পরিবেশন করুন
টেনসরফ্লো সার্ভিং আপনাকে একই সার্ভার আর্কিটেকচার এবং APIগুলি রেখে নতুন অ্যালগরিদম এবং পরীক্ষা নিয়োজিত করার অনুমতি দেয় তা জানুন৷
অন্বেষণ
টুলস
টেনসরবোর্ড
TensorBoard হল প্রশিক্ষণ এবং ফলাফল কল্পনা করার একটি টুল
TensorBoard এর সাহায্যে আপনি পরীক্ষার মেট্রিক্স যেমন ক্ষতি এবং নির্ভুলতা ট্র্যাক করতে পারেন, মডেল গ্রাফটি কল্পনা করতে পারেন, একটি নিম্ন মাত্রিক স্থানে প্রজেক্ট এমবেডিং এবং আরও অনেক কিছু।
অন্বেষণ
টেনসরফ্লো হাব
TensorFlow হাব বিদ্যমান মডেলের একটি বিস্তৃত লাইব্রেরি
TensorFlow Hub হল একটি লাইব্রেরি যা মডিউল নামক মেশিন লার্নিং মডেলগুলির পুনঃব্যবহারযোগ্য অংশগুলির প্রকাশনা, আবিষ্কার এবং ব্যবহারের জন্য।
অন্বেষণ

আপনার এমএল জ্ঞান প্রসারিত খুঁজছেন?

মেশিন লার্নিং নীতি এবং মূল ধারণাগুলির একটি প্রাথমিক বোঝার সাথে TensorFlow ব্যবহার করা সহজ। আপনার দক্ষতা বিকাশের জন্য মৌলিক মেশিন লার্নিং অনুশীলনগুলি শিখুন এবং প্রয়োগ করুন।

এমএল শিখুন

মৌলিক এমএল এলাকায় আপনার দক্ষতা উন্নত করতে কিউরেটেড পাঠ্যক্রম দিয়ে শুরু করুন।