ML Community Day is November 9! Join us for updates from TensorFlow, JAX, and more Learn more

কেন TensorFlow

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

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

সহজ মডেল ভবন

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 লার্নিং দিয়ে শুরু করা সহজ করে তোলে।

যদি আপনার আরও নমনীয়তার প্রয়োজন হয়, আগ্রহী বাস্তবায়ন তাত্ক্ষণিক পুনরাবৃত্তি এবং স্বজ্ঞাত ডিবাগিংয়ের অনুমতি দেয়। বড় এমএল প্রশিক্ষণ কাজের জন্য, মডেল সংজ্ঞা পরিবর্তন না করে বিভিন্ন হার্ডওয়্যার কনফিগারেশনের উপর বিতরণ প্রশিক্ষণের জন্য বিতরণ কৌশল API ব্যবহার করুন।

যেকোনো জায়গায় এমএল উত্পাদন

TensorFlow সবসময় উৎপাদনের জন্য একটি সরাসরি পথ প্রদান করেছে। এটি সার্ভার, প্রান্ত ডিভাইস বা ওয়েবে হোক না কেন, টেন্সরফ্লো আপনাকে আপনার মডেলটি 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 মডেলগুলি প্রশিক্ষণ ও স্থাপন করুন।

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 এক্সিকিউশন ব্যবহার করুন।

টেন্সরফ্লো শক্তিশালী অ্যাড-অন লাইব্রেরি এবং মডেলের একটি ইকোসিস্টেমকে সমর্থন করে যা পরীক্ষা করার জন্য, র‍্যাগড টেনসার, টেন্সরফ্লো সম্ভাব্যতা, টেন্সর 2 টেন্সর এবং বিইআরটি সহ।

মেশিন লার্নিং কিভাবে কাজ করে তা জানুন

আপনি কি কখনও জানতে চেয়েছিলেন কিভাবে একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক কাজ করে? অথবা এমএল সমস্যা সমাধানের জন্য পদক্ষেপগুলি কী? চিন্তা করবেন না, আমরা আপনাকে আচ্ছাদিত করেছি। নীচে মেশিন লার্নিং এর মৌলিক বিষয়গুলির একটি দ্রুত ওভারভিউ দেওয়া হল। অথবা, যদি আপনি আরও গভীরভাবে তথ্য খুঁজছেন, তাহলে আমাদের শিক্ষাগত পৃষ্ঠায় যান শিক্ষানবিস এবং উন্নত সামগ্রীর জন্য।

এমএল এর ভূমিকা

মেশিন লার্নিং হল সফ্টওয়্যারকে স্পষ্ট প্রোগ্রামিং বা নিয়ম ছাড়াই একটি কাজ সম্পাদন করতে সাহায্য করার অভ্যাস। Traditionalতিহ্যবাহী 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

ML ব্যবহার করে তথ্য 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।

নিউরাল নেটওয়ার্কের অ্যানাটমি

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

একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক প্রশিক্ষণ

স্নায়ু নেটওয়ার্ক গ্রেডিয়েন্ট বংশদ্ভুত দ্বারা প্রশিক্ষিত হয়। প্রতিটি স্তরের ওজন এলোমেলো মান দিয়ে শুরু হয় এবং নেটওয়ার্কগুলিকে আরও নির্ভুল করার জন্য এগুলি পুনরাবৃত্তিমূলকভাবে উন্নত হয়। নেটওয়ার্কটি কতটা ভুল তা পরিমাপ করার জন্য একটি লস ফাংশন ব্যবহার করা হয় এবং ক্ষতি কমানোর জন্য প্রতিটি ওজন বাড়ানো উচিত, নাকি কমানো হবে তা নির্ধারণের জন্য ব্যাকপ্রোপ্যাগেশন নামে একটি পদ্ধতি ব্যবহার করা হয়।

আমাদের কমিউনিটি

TensorFlow সম্প্রদায় ডেভেলপার, গবেষক, দূরদর্শী, টিঙ্কার এবং সমস্যা সমাধানকারীদের একটি সক্রিয় গ্রুপ। আপনার ধারণাগুলি অবদান, সহযোগিতা এবং ভাগ করে নেওয়ার জন্য দরজা সর্বদা উন্মুক্ত।