জাভাস্ক্রিপ্ট বিকাশের জন্য টেনসরফ্লো
নীচের শেখার উপকরণগুলি শুরু করার আগে, আপনার উচিত:
HTML, CSS, এবং JavaScript ব্যবহার করে ব্রাউজার প্রোগ্রামিং এর সাথে স্বাচ্ছন্দ্য বোধ করুন
Node.js স্ক্রিপ্ট চালানোর জন্য কমান্ড লাইন ব্যবহার করার সাথে পরিচিত হন
এই পাঠ্যক্রমটি এমন ব্যক্তিদের জন্য যারা চান:
জাভাস্ক্রিপ্টে এমএল মডেল তৈরি করুন
জাভাস্ক্রিপ্ট চালানো যেতে পারে এমন যেকোনো জায়গায় বিদ্যমান মডেলগুলি চালান
ওয়েব ব্রাউজারে এমএল মডেল স্থাপন করুন
TensorFlow.js আপনাকে JavaScript-এ ML মডেলগুলি বিকাশ বা কার্যকর করতে দেয় এবং ব্রাউজার ক্লায়েন্ট সাইডে, Node.js এর মাধ্যমে সার্ভার সাইডে, React Native এর মাধ্যমে মোবাইল নেটিভ, Electron এর মাধ্যমে ডেস্কটপ নেটিভ, এমনকি Node.js এর মাধ্যমে IoT ডিভাইসেও ML ব্যবহার করতে দেয়। রাস্পবেরি পাইতে। TensorFlow.js সম্পর্কে আরও জানতে এবং এটি দিয়ে কী করা যেতে পারে, Google I/O-এ এই আলোচনাটি দেখুন।
ধাপ 1: ব্রাউজারে মেশিন লার্নিং এর সাথে পরিচিত হন
JavaScript-এ ML-এর মৌলিক বিষয়গুলির একটি দ্রুত পরিচিতি পেতে, Edx-এ স্ব-গতির কোর্সটি নিন বা নীচের ভিডিওগুলি দেখুন যা আপনাকে প্রথম নীতিগুলি থেকে, বিদ্যমান পূর্ব-তৈরি মডেলগুলি ব্যবহার করতে এবং এমনকি শ্রেণিবিন্যাসের জন্য আপনার নিজস্ব নিউরাল নেটওয়ার্ক তৈরি করে৷ আপনি এই ধারণাগুলির একটি ইন্টারেক্টিভ ওয়াকথ্রু জন্য JavaScript কোডল্যাবে একটি স্মার্ট ওয়েবক্যাম ব্যবহার করে দেখতে পারেন।
জাভাস্ক্রিপ্টে মেশিন লার্নিং-এর এই উচ্চ স্তরের ভূমিকা TensorFlow.js-এর সাথে তাদের প্রথম পদক্ষেপ নিতে চাওয়া ওয়েব ডেভেলপারদের জন্য।
TensorFlow.js ব্যবহার করে ওয়েব ML দিয়ে জিরো থেকে হিরোতে যান। কীভাবে পরবর্তী প্রজন্মের ওয়েব অ্যাপ তৈরি করবেন যা ক্লায়েন্ট সাইড চালাতে পারে এবং প্রায় যেকোনো ডিভাইসে ব্যবহার করা যায় তা শিখুন।
কিভাবে TensorFlow.js প্রাক-প্রশিক্ষিত মডেল (COCO-SSD) লোড এবং ব্যবহার করতে হয় তা শিখুন এবং সাধারণ বস্তুগুলিকে চিনতে এটি ব্যবহার করুন যাতে এটি প্রশিক্ষিত হয়েছে৷
ধাপ 2: ডিপ লার্নিং-এ আরও গভীরে যান
নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি কীভাবে কাজ করে সে সম্পর্কে গভীর বোঝার জন্য এবং বিভিন্ন সমস্যায় কীভাবে তাদের প্রয়োগ করতে হয় সে সম্পর্কে বিস্তৃত বোঝার জন্য, আমাদের কাছে দুটি বই উপলব্ধ রয়েছে।
TensorFlow.js শেখা শুরু করার জন্য একটি দুর্দান্ত জায়গা যদি আপনি সাধারণত টেনসর এবং মেশিন লার্নিং-এ নতুন হন কিন্তু জাভাস্ক্রিপ্ট সম্পর্কে ভাল ধারণা রাখেন। এই বইটি আপনাকে বুনিয়াদি থেকে সমস্ত পথ নিয়ে যায় যেমন টেনসরে কীভাবে ডেটা ম্যানিপুলেট করা যায় তা বোঝা, বাস্তব বিশ্বের অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে দ্রুত অগ্রসর হওয়া। পড়ার পরে, আপনি বুঝতে পারবেন কীভাবে বিদ্যমান মডেলগুলি লোড করতে হয়, তাদের কাছে ডেটা পাস করতে হয় এবং যে ডেটা বেরিয়ে আসে তা ব্যাখ্যা করতে হয়।
জাভাস্ক্রিপ্টের সাথে গভীর শিক্ষাও শুরু করার জন্য একটি দুর্দান্ত জায়গা। এটির সাথে GitHub থেকে প্রচুর সংখ্যক উদাহরণ রয়েছে যাতে আপনি জাভাস্ক্রিপ্টে মেশিন লার্নিংয়ের সাথে কাজ করার অনুশীলন করতে পারেন।
এই বইটি প্রদর্শন করবে কিভাবে বিভিন্ন ধরনের নিউরাল নেটওয়ার্ক আর্কিটেকচার ব্যবহার করতে হয়, যেমন কনভোল্যুশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক, রিকারেন্ট নিউরাল নেটওয়ার্ক, এবং উন্নত প্রশিক্ষণের দৃষ্টান্ত যেমন রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং। এটি প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়ায় নিউরাল নেটওয়ার্কের সাথে আসলে কী ঘটছে তার স্পষ্ট ব্যাখ্যা প্রদান করে।
একটি বিস্তৃত প্রযুক্তিগত দর্শকদের জন্য TensorFlow.js মৌলিক বিষয়গুলির জন্য একটি হ্যান্ডস-অন এন্ড-টু-এন্ড পদ্ধতি। একবার আপনি এই বইটি শেষ করে ফেললে, আপনি TensorFlow.js-এর সাহায্যে কীভাবে প্রোডাকশন-রেডি ডিপ লার্নিং সিস্টেম তৈরি এবং স্থাপন করবেন তা জানতে পারবেন।
টেনসরফ্লো লাইব্রেরির প্রধান লেখকদের দ্বারা লিখিত, এই বইটি আপনার ব্রাউজারে বা নোডে জাভাস্ক্রিপ্টে গভীর শিক্ষার অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য আকর্ষণীয় ব্যবহারের ক্ষেত্রে এবং গভীরভাবে নির্দেশনা প্রদান করে।
ধাপ 3: TensorFlow.js ব্যবহার করে উদাহরণ সহ অনুশীলন করুন
অনুশীলন নিখুঁত করে তোলে, এবং অভিজ্ঞতা অর্জন করা ধারণাগুলি লক করার সর্বোত্তম উপায়। সাধারণ ব্যবহারের ক্ষেত্রে এই ধাপে ধাপে নির্দেশিকা সহ আপনার জ্ঞানকে আরও এগিয়ে নিতে TensorFlow.js কোডল্যাবগুলি দেখুন:
একটি ফাঁকা ক্যানভাস থেকে আপনার নিজস্ব "শিক্ষাযোগ্য মেশিন" তৈরি করুন
কনভোলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্কের সাথে হাতে লেখা অঙ্কের স্বীকৃতি
একটি Python SavedModelকে TensorFlow.js ফরম্যাটে রূপান্তর করুন
একটি TensorFlow.js মডেল স্থাপন এবং হোস্ট করতে Firebase ব্যবহার করুন
কাস্টম এজ কেসগুলি পরিচালনা করতে একটি মন্তব্য স্প্যাম সনাক্তকরণ মডেলকে পুনরায় প্রশিক্ষণ দিন৷
নিউরাল নেটওয়ার্ক সম্পর্কে আপনার জ্ঞানের সাথে, আপনি টেনসরফ্লো টিমের তৈরি ওপেন সোর্স উদাহরণগুলি আরও সহজে অন্বেষণ করতে পারেন। এগুলি সবই GitHub-এ উপলব্ধ , তাই আপনি কোডটি অনুসন্ধান করতে পারেন এবং দেখতে পারেন কিভাবে তারা কাজ করে।
GitHub-এর একটি সংগ্রহস্থল যাতে TensorFlow.js-এ বাস্তবায়িত উদাহরণের একটি সেট রয়েছে। প্রতিটি উদাহরণ ডিরেক্টরি স্বতন্ত্র তাই ডিরেক্টরিটি অন্য প্রকল্পে অনুলিপি করা যেতে পারে।
TensorFlow টিউটোরিয়ালগুলি জুপিটার নোটবুক হিসাবে লেখা হয় এবং সরাসরি Google Colab-এ চালানো হয়—একটি হোস্ট করা নোটবুক পরিবেশ যার কোনো সেটআপের প্রয়োজন হয় না। Run in Google Colab বোতামে ক্লিক করুন।
ধাপ 4: কিছু নতুন করুন!
একবার আপনি আপনার জ্ঞান পরীক্ষা করে নিলে, এবং কিছু TensorFlow.js উদাহরণের সাথে অনুশীলন করলে, আপনার নিজের প্রজেক্ট তৈরি করা শুরু করার জন্য প্রস্তুত হওয়া উচিত। আমাদের পূর্বপ্রশিক্ষিত মডেলগুলি দেখুন এবং মিনিটের মধ্যে একটি অ্যাপ তৈরি করা শুরু করুন৷ অথবা আপনি আপনার সংগ্রহ করা ডেটা ব্যবহার করে বা সর্বজনীন ডেটাসেট ব্যবহার করে আপনার নিজের মডেলকে প্রশিক্ষণ দিতে পারেন৷ Kaggle এবং Google ডেটাসেট অনুসন্ধান আপনার মডেলকে প্রশিক্ষণের জন্য খোলা ডেটাসেটগুলি খুঁজে পাওয়ার জন্য দুর্দান্ত জায়গা।
আপনি যদি অনুপ্রেরণা খুঁজছেন, আমাদের মেড উইথ TensorFlow.js শো দেখুন এবং সারা বিশ্বে যারা তাদের অ্যাপ্লিকেশনে TensorFlow.js ব্যবহার করেছেন তাদের থেকে পর্বগুলি বলুন ৷
আপনি সামাজিক মিডিয়াতে #MadeWithTFJS হ্যাশট্যাগ অনুসন্ধান করে সম্প্রদায়ের সাম্প্রতিক অবদানগুলিও দেখতে পারেন৷