Data Science একটি সমন্বিত প্রক্রিয়া যা স্ট্যাটিস্টিক্যাল বিশ্লেষণ, মেশিন লার্নিং, ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন এবং ডোমেইন এক্সপের্টাইজের সংমিশ্রণ। Data Science প্রকল্পের সাফল্য নিশ্চিত করতে সেরা চর্চাগুলি অনুসরণ করা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। সঠিক পদ্ধতি এবং কৌশল গ্রহণ করলে মডেল তৈরি, ডেটা বিশ্লেষণ, এবং ব্যবসায়িক সিদ্ধান্ত গ্রহণে সঠিক ফলাফল পাওয়া যায়। নিচে Data Science-এ সেরা চর্চাগুলি আলোচনা করা হল:
প্রকল্প শুরু করার আগে:
সমস্যাটি বোঝার মাধ্যমে আপনাকে সঠিক পথে পরিচালিত করতে সহায়তা করে এবং মডেলটি ব্যবসায়িক উদ্দেশ্যের সাথে সঙ্গতিপূর্ণ হবে।
Data Science প্রকল্পের ভিত্তি হলো সঠিক ডেটা। ডেটা সংগ্রহের সেরা চর্চাগুলি অন্তর্ভুক্ত:
সঠিক, উচ্চ মানের এবং প্রাসঙ্গিক ডেটা মডেলের কার্যকারিতা এবং নির্ভুলতা নিশ্চিত করে।
ডেটা কখনও নিখুঁত থাকে না, তাই ডেটা ক্লিনিং এবং প্রিপ্রসেসিং একটি অপরিহার্য ধাপ:
ডেটার গুণমান মডেলের পারফরম্যান্সে গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা রাখে। খারাপ বা অপূর্ণ ডেটা মডেলের কার্যকারিতা কমাতে পারে।
EDA হলো ডেটার প্রাথমিক বিশ্লেষণ, যা ডেটার প্যাটার্ন, সম্পর্ক এবং অস্বাভাবিকতা বুঝতে সাহায্য করে:
EDA আপনাকে মডেল নির্বাচন, বৈশিষ্ট্য ইঞ্জিনিয়ারিং, এবং আউটলাইয়ার হ্যান্ডলিংয়ে গাইড করে। এটি প্রাথমিকভাবে ডেটার গঠন এবং চরিত্র বোঝায়।
সঠিক মডেল এবং মূল্যায়ন মেট্রিক নির্বাচন অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ:
ভুল মডেল বা ভুল মূল্যায়ন মেট্রিকস ব্যবহার করলে মডেলটি বাস্তব পরিস্থিতিতে ভাল পারফর্ম না করতে পারে, যা ভুল সিদ্ধান্তে নিয়ে যেতে পারে।
একটি মডেল নির্বাচন করার পর, এটি সঠিকভাবে টিউন করতে হবে:
মডেল টিউনিং সঠিক হাইপারপ্যারামিটার নির্বাচন করতে সহায়ক, যা মডেলটি আরও সঠিক এবং কার্যকরী করে তোলে।
মডেলটি প্রশিক্ষণের পর, এটি টেস্ট ডেটার উপর ভ্যালিডেট করতে হবে:
ভাল ভ্যালিডেশন নিশ্চিত করে যে মডেলটি শুধুমাত্র প্রশিক্ষণ ডেটাতে নয়, বরং নতুন, অদেখা ডেটাতেও ভালোভাবে কাজ করবে।
Data Science প্রকল্পের জন্য উপযুক্ত রিপ্রোডাক্সিবিলিটি এবং ডকুমেন্টেশন অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ:
রিপ্রোডাক্সিবিলিটি নিশ্চিত করে যে অন্যরা আপনার ফলাফল যাচাই করতে পারে এবং ডকুমেন্টেশন প্রকল্পটি বুঝতে এবং বজায় রাখতে সহজ করে তোলে।
মডেলটি প্রশিক্ষণ এবং মূল্যায়নের পর, এটি উৎপাদন পরিবেশে ডিপ্লয় করতে হবে:
ডিপ্লয়মেন্টের মাধ্যমে মডেলটি বাস্তব সময়ে কাজ করতে শুরু করে, এবং মনিটরিং নিশ্চিত করে যে এটি কার্যকরী এবং সময়ের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ।
Data Science প্রকল্পে নৈতিক মানদণ্ড মেনে চলা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ:
াখ্যাযোগ্য মডেল ব্যবহার করুন অথবা SHAP, LIME এর মতো ব্যাখ্যামূলক টেকনিক ব্যবহার করুন।
নৈতিকতা নিশ্চিত করে যে মডেলটি সঠিকভাবে এবং দায়িত্বশীলভাবে ব্যবহৃত হচ্ছে, এবং এটি ব্যবসায়িক সিদ্ধান্তগুলিকে ন্যায্য এবং স্বচ্ছ করে তোলে।
Data Science প্রকল্পে দলগত কাজ অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ:
এটি নিশ্চিত করে যে প্রকল্পটি ব্যবসায়িক প্রয়োজনীয়তার সাথে মিলছে এবং সমস্ত দিক যথাযথভাবে পরিচালিত হচ্ছে।
Data Science একটি দ্রুত পরিবর্তিত ক্ষেত্র, তাই সর্বশেষ টুলস, অ্যালগরিদম, এবং কৌশল সম্পর্কে জানা জরুরি:
সততাযুক্ত শেখা নিশ্চিত করে যে আপনি সর্বশেষ পদ্ধতিগুলি জানেন এবং আপনার সমাধানগুলি সর্বদা প্রতিযোগিতামূলক ও উদ্ভাবনী থাকে।
Data Science-এ সেরা চর্চাগুলি অনুসরণ করা প্রকল্পের দক্ষতা এবং কার্যকারিতা বৃদ্ধি করে। স্পষ্ট সমস্যা বোঝা, সঠিক ডেটা সংগ্রহ, মডেল নির্বাচন, টিউনিং, ডকুমেন্টেশন, নৈতিকতা এবং স্বচ্ছতার সাথে কাজ করলে আপনি উচ্চ মানের মডেল তৈরি করতে পারবেন যা ব্যবসায়িক মান তৈরি করবে এবং সিদ্ধান্ত গ্রহণে সহায়ক হবে।
Data Cleaning এবং Preprocessing হল ডেটা সায়েন্স এবং মেশিন লার্নিং প্রক্রিয়ার অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ অংশ। মডেল তৈরির পূর্বে ডেটা পরিষ্কার এবং প্রক্রিয়া করা উচিত, কারণ যদি ডেটা খারাপ বা অনুপযুক্ত হয়, তবে তা মডেলের কার্যকারিতা এবং নির্ভুলতা কমিয়ে দিতে পারে। এই প্রক্রিয়াগুলির মাধ্যমে ডেটার গুণগত মান বৃদ্ধি করা হয় এবং সঠিক ফলাফল পাওয়া সম্ভব হয়। এখানে কিছু best practices আলোচনা করা হলো যা ডেটা ক্লিনিং এবং প্রি-প্রসেসিংয়ের সময় অনুসরণ করা উচিত।
ডেটাতে যদি কোন মান অনুপস্থিত থাকে, তবে তা মডেল ট্রেনিং এবং বিশ্লেষণকে প্রভাবিত করতে পারে। তাই অনুপস্থিত মানগুলি সঠিকভাবে হ্যান্ডেল করা জরুরি।
import pandas as pd
from sklearn.impute import SimpleImputer
# Data
data = pd.DataFrame({'Age': [25, None, 30, 35, None], 'Salary': [50000, 60000, 70000, 80000, 75000]})
# Imputation
imputer = SimpleImputer(strategy='mean')
data['Age'] = imputer.fit_transform(data[['Age']])
print(data)
আবার, ডেটার মধ্যে outliers থাকলে সেগুলি মডেল ট্রেনিংয়ে বিশাল প্রভাব ফেলতে পারে। তাই, অস্বাভাবিক বা বাহিরের মান গুলি সঠিকভাবে চিহ্নিত এবং সরিয়ে ফেলা উচিত।
import numpy as np
# Data with outliers
data = np.array([10, 12, 14, 15, 16, 100, 18, 20, 22, 30])
# IQR Calculation
Q1 = np.percentile(data, 25)
Q3 = np.percentile(data, 75)
IQR = Q3 - Q1
# Identifying Outliers
outliers = data[(data < (Q1 - 1.5 * IQR)) | (data > (Q3 + 1.5 * IQR))]
print(f'Outliers: {outliers}')
মেশিন লার্নিং মডেলগুলি ডেটার স্কেল সম্পর্কে সংবেদনশীল হতে পারে। Feature scaling হল একটি প্রক্রিয়া যার মাধ্যমে আপনি ডেটার স্কেলকে একই রকম করে তুলতে পারেন, যাতে সমস্ত ফিচার সমানভাবে মডেলে অবদান রাখতে পারে।
from sklearn.preprocessing import StandardScaler, MinMaxScaler
# Data
data = np.array([[10, 200], [20, 400], [30, 600]])
# Standardization
scaler = StandardScaler()
scaled_data = scaler.fit_transform(data)
# Normalization
min_max_scaler = MinMaxScaler()
normalized_data = min_max_scaler.fit_transform(data)
print(f'Standardized Data:\n{scaled_data}')
print(f'Normalized Data:\n{normalized_data}')
ক্যাটেগরিকাল ডেটাকে মডেলগুলির জন্য উপযুক্ত সংখ্যাত্মক ফরম্যাটে রূপান্তর করা প্রয়োজন।
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder, OneHotEncoder
# Label Encoding
label_encoder = LabelEncoder()
data = ['Red', 'Blue', 'Green']
encoded_data = label_encoder.fit_transform(data)
print(f'Label Encoded Data: {encoded_data}')
# One-Hot Encoding
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
onehot_encoder = OneHotEncoder(sparse=False)
data = [['Red'], ['Blue'], ['Green']]
onehot_encoded = onehot_encoder.fit_transform(data)
print(f'One-Hot Encoded Data:\n{onehot_encoded}')
যখন ডেটাতে শ্রেণী বা ক্যাটেগরি সঠিকভাবে সমানভাবে বিভক্ত না থাকে, তখন মডেল প্রক্রিয়া করতে সমস্যা হতে পারে। এই সমস্যাটি class imbalance হিসেবে পরিচিত।
from imblearn.over_sampling import SMOTE
# SMOTE technique to balance classes
smote = SMOTE(sampling_strategy='minority')
X_resampled, y_resampled = smote.fit_resample(X, y)
ডেটাতে অনেক সময় অপ্রয়োজনীয় বা অতিরিক্ত ফিচার থাকে যা মডেলের কার্যকারিতা হ্রাস করতে পারে। সঠিক ফিচার নির্বাচন করার মাধ্যমে মডেলকে আরও কার্যকরী করা যায়।
from sklearn.feature_selection import RFE
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
# Model
model = LogisticRegression()
selector = RFE(model, n_features_to_select=3)
selector.fit(X_train, y_train)
# Selected features
print(f'Selected features: {selector.support_}')
যখন ফিচারের সংখ্যা অত্যন্ত বেশি হয়, তখন এটি মডেলের প্রশিক্ষণ এবং ডেটা বিশ্লেষণকে ধীর করে দিতে পারে। PCA (Principal Component Analysis) বা t-SNE (t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding) ব্যবহার করে ডেটার মাত্রা কমানো যায়।
from sklearn.decomposition import PCA
# PCA for dimensionality reduction
pca = PCA(n_components=2)
X_reduced = pca.fit_transform(X)
Data Cleaning এবং Preprocessing হল ম
ডেল ট্রেনিং প্রক্রিয়ার অপরিহার্য অংশ। সঠিকভাবে ডেটা প্রক্রিয়া করা এবং পরিষ্কার করা মডেলের কার্যকারিতা বাড়াতে সহায়ক। Missing data handling, outlier detection, feature scaling, categorical encoding, class imbalance handling, এবং feature selection হল ডেটা প্রক্রিয়াকরণের জন্য কিছু গুরুত্বপূর্ণ পদক্ষেপ। এসব best practices মেনে চললে, আপনি আপনার মডেলের পারফরম্যান্স উন্নত করতে পারবেন এবং ভাল ফলাফল পেতে সহায়ক হবে।
Model Selection এবং Evaluation মেশিন লার্নিং (ML) বা ডিপ লার্নিং মডেল তৈরি করার এবং তার কার্যকারিতা মূল্যায়ন করার জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ ধাপ। সঠিক মডেল নির্বাচন এবং তার যথাযথ মূল্যায়ন মডেলটিকে বাস্তব দুনিয়ায় সঠিকভাবে কাজ করার জন্য প্রস্তুত করতে সাহায্য করে। এখানে আমরা মডেল নির্বাচন এবং মূল্যায়ন সংক্রান্ত সেরা কিছু প্র্যাকটিস আলোচনা করব।
মডেল নির্বাচন হল ডেটা এবং সমস্যার ধরন অনুযায়ী সঠিক অ্যালগরিদম বা মডেল নির্বাচন করা। সঠিক মডেল নির্বাচনের জন্য কিছু গুরুত্বপূর্ণ স্টেপ:
মডেল প্রশিক্ষণ শেষ হলে, model evaluation প্রক্রিয়াটি নিশ্চিত করতে সাহায্য করবে যে মডেলটি বাস্তব জীবনে কার্যকর হবে। কিছু গুরুত্বপূর্ণ মডেল মূল্যায়ন প্র্যাকটিস:
মডেল ডেপ্লয়মেন্ট হল সেই প্রক্রিয়া যার মাধ্যমে আপনি মডেলটিকে বাস্তব জীবনে কার্যকরভাবে ব্যবহার করার জন্য প্রস্তুত করেন।
Hyperparameter Tuning এবং Optimization মেশিন লার্নিং এবং ডিপ লার্নিং মডেল প্রশিক্ষণের একটি গুরুত্বপূর্ণ অংশ, যা মডেলের কর্মক্ষমতা উন্নত করতে সাহায্য করে। Hyperparameters হলো সেই প্যারামিটারগুলি যেগুলি মডেল প্রশিক্ষণের সময় পরিবর্তন করা হয় না, কিন্তু মডেলের পারফরম্যান্সের ওপর বড় প্রভাব ফেলে। এগুলি নির্ধারণ করা হয় মডেল নির্মাণের আগে এবং প্রশিক্ষণের সময় ডেটা থেকে শেখানো হয় না। Hyperparameter tuning-এর মাধ্যমে আমরা এই প্যারামিটারগুলির সেরা মান নির্বাচন করি, যা মডেলকে সর্বোচ্চ কর্মক্ষমতা প্রদান করবে।
এখানে কিছু best practices আলোচনা করা হলো যা আপনাকে hyperparameter tuning এবং optimization প্রক্রিয়াকে সঠিকভাবে পরিচালনা করতে সাহায্য করবে।
Hyperparameters নির্বাচন করতে আগে আপনাকে জানতে হবে মডেলটি কেমন কাজ করে এবং কোন প্যারামিটারগুলো মডেলের পারফরম্যান্সের ওপর সবচেয়ে বেশি প্রভাব ফেলে। কিছু সাধারণ hyperparameters:
Grid Search হল সবচেয়ে সাধারণ এবং ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত hyperparameter tuning পদ্ধতি। এই পদ্ধতিতে আপনি বিভিন্ন hyperparameters এর মানের জন্য একটি grid (যথাযথ মানের সেট) তৈরি করেন এবং প্রতিটি combination এর জন্য মডেল প্রশিক্ষণ দেন। এরপর, সর্বোচ্চ পারফরম্যান্সের জন্য সেরা combination নির্বাচন করা হয়।
Grid Search এর প্রধান সুবিধা হল এটি ম্যানুয়ালি কাস্টম hyperparameters নির্বাচন করার প্রয়োজনীয়তা কমিয়ে দেয়। তবে, এর প্রধান অসুবিধা হলো এটি প্রচুর কম্পিউটেশনাল খরচ এবং সময়সাপেক্ষ।
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
# র্যান্ডম ফরেস্ট ক্লাসিফায়ার
rf = RandomForestClassifier()
# হাইপারপ্যারামিটার গ্রিড তৈরি
param_grid = {
'n_estimators': [10, 50, 100],
'max_depth': [10, 20, None],
'min_samples_split': [2, 5, 10]
}
# GridSearchCV ব্যবহার করা
grid_search = GridSearchCV(estimator=rf, param_grid=param_grid, cv=5, n_jobs=-1)
grid_search.fit(X_train, y_train)
# সেরা প্যারামিটারগুলি
print("Best Parameters:", grid_search.best_params_)
Random Search হল Grid Search এর একটি বিকল্প, যেখানে আপনি predefined মানের মধ্যে এলোমেলোভাবে কিছু প্যারামিটার নির্বাচন করেন। এর মাধ্যমে কম্পিউটেশনাল খরচ অনেকটা কমানো যায় এবং অনেক সময়ে এটি Grid Search এর চেয়ে দ্রুত এবং আরও কার্যকরী হতে পারে।
from sklearn.model_selection import RandomizedSearchCV
from scipy.stats import randint
# র্যান্ডম ফরেস্ট ক্লাসিফায়ার
rf = RandomForestClassifier()
# র্যান্ডম হাইপারপ্যারামিটার গ্রিড তৈরি
param_dist = {
'n_estimators': randint(10, 200),
'max_depth': [None, 10, 20, 30],
'min_samples_split': randint(2, 10)
}
# RandomizedSearchCV ব্যবহার করা
random_search = RandomizedSearchCV(estimator=rf, param_distributions=param_dist, n_iter=100, cv=5, n_jobs=-1)
random_search.fit(X_train, y_train)
# সেরা প্যারামিটারগুলি
print("Best Parameters:", random_search.best_params_)
Bayesian Optimization একটি পরবর্তী পর্যায়ের hyperparameter tuning কৌশল যা probabilistic model ব্যবহার করে সেরা প্যারামিটার কনফিগারেশন খোঁজার চেষ্টা করে। এটি অত্যন্ত কার্যকরী হতে পারে যখন আপনি সময় এবং কম্পিউটেশনাল খরচ কমাতে চান। এখানে, আমরা একটি Gaussian Process মডেল ব্যবহার করে সম্ভাব্য সেরা প্যারামিটার নির্বাচন করি।
Hyperparameter tuning করার সময় Cross-Validation ব্যবহার করা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। Cross-validation নিশ্চিত করে যে আপনার মডেল overfitting বা underfitting হচ্ছে না। আপনি সাধারণত k-fold cross-validation ব্যবহার করবেন যেখানে ডেটাকে k ভাগে বিভক্ত করা হয় এবং প্রতিটি অংশ থেকে প্রশিক্ষণ ও পরীক্ষণ সম্পাদিত হয়।
from sklearn.model_selection import cross_val_score
# মডেল তৈরি
rf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, max_depth=20)
# Cross-validation ব্যবহার
scores = cross_val_score(rf, X_train, y_train, cv=5)
# সেরা ফলাফল
print("Cross-Validation Scores:", scores)
print("Mean CV Score:", scores.mean())
Early Stopping একটি পদ্ধতি যা মডেল প্রশিক্ষণের সময় ট্রেনিং এবং ভ্যালিডেশন লস মনিটর করে এবং যদি মডেল ভ্যালিডেশন ডেটাতে আরও উন্নতি না করে তবে প্রশিক্ষণ বন্ধ করে দেয়। এটি প্রশিক্ষণের সময় এবং overfitting রোধ করতে সাহায্য করে।
from sklearn.neural_network import MLPClassifier
# মডেল তৈরি
mlp = MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(100,), max_iter=1000, early_stopping=True, validation_fraction=0.1)
# মডেল প্রশিক্ষণ
mlp.fit(X_train, y_train)
Hyperparameter tuning-এর পর, সেরা মডেল নির্বাচন করতে আপনাকে model evaluation metrics (যেমন, accuracy, precision, recall, F1-score, ROC-AUC) ব্যবহার করতে হবে। এটি মডেলের কার্যকারিতা নির্ধারণ করতে সহায়ক।
from sklearn.metrics import classification_report
# পূর্বাভাস করা
y_pred = model.predict(X_test)
# মডেল মূল্যায়ন
print(classification_report(y_test, y_pred))
Hyperparameter Tuning মডেল এর কর্মক্ষমতা বৃদ্ধি করতে গুরুত্বপূর্ণ এবং সঠিক প্যারামিটার নির্বাচন মডেলের নির্ভুলতা ও কার্যকারিতা প্রভাবিত করে। Grid Search, Random Search, Bayesian Optimization, এবং Cross-Validation এগুলি হলো জনপ্রিয় পদ্ধতি যা ব্যবহার করে আমরা মডেলটি অপটিমাইজ করতে পারি। Proper early stopping, model evaluation, এবং best practices অনুসরণ করে একটি কার্যকরী মডেল তৈরি করা যায়।
Model Deployment এবং Maintenance হল মডেল উন্নয়ন প্রক্রিয়ার শেষ এবং গুরুত্বপূর্ণ ধাপ। যখন মডেলটি প্রশিক্ষিত এবং পরীক্ষা করা হয়, তখন এটি বাস্তব পরিবেশে ব্যবহার করার জন্য স্থাপন করা (Deployment) এবং তার পরবর্তীতে সঠিকভাবে কার্যকরী রাখা (Maintenance) অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। এখানে কিছু best practices আলোচনা করা হচ্ছে, যা মডেল ডিপ্লয়মেন্ট এবং মেইনটেন্যান্সে সাহায্য করবে।
Model Deployment হল মডেলটি বাস্তব জীবনে ব্যবহারের জন্য প্রস্তুত করা, যাতে এটি ব্যবহারকারীদের বা ব্যবসায়িক প্রক্রিয়াগুলির জন্য ফলাফল প্রদান করতে পারে।
মডেল ডিপ্লয় করার পর, তার কার্যকারিতা সঠিকভাবে কাজ করছে কিনা এবং ডেটার সাথে মিল রেখে এটি আপডেট করা হচ্ছে কিনা, তা নিশ্চিত করতে maintenance অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ।
Model Deployment এবং Maintenance সফলভাবে পরিচালনা করতে হলে কিছু গুরুত্বপূর্ণ best practices অনুসরণ করা উচিত:
এই practices অনুসরণ করলে মডেল ডিপ্লয়মেন্ট এবং মেইনটেনেন্স আরও কার্যকরী ও স্থিতিশীল হতে পারে, যা ব্যবসায়িক সাফল্য এবং ডেটা সায়েন্স প্রক্রিয়া উন্নত করতে সহায়ক।
Read more
or
Lorem ipsum dolor, sit amet consectetur adipisicing elit. Ducimus nihil, quo, quis minus aspernatur expedita, incidunt facilis aliquid inventore voluptate dolores accusantium laborum labore a dolorum dolore omnis qui? Consequuntur sed facilis repellendus corrupti amet in quibusdam ducimus illo autem, a praesentium.
1 hour ago
Lorem ipsum dolor, sit amet consectetur adipisicing elit. Ducimus nihil, quo, quis minus aspernatur expedita, incidunt facilis aliquid inventore voluptate dolores accusantium laborum labore a dolorum dolore omnis qui? Consequuntur sed facilis repellendus corrupti amet in quibusdam ducimus illo autem, a praesentium.
1 hour ago
Lorem ipsum dolor, sit amet consectetur adipisicing elit. Ducimus nihil, quo, quis minus aspernatur expedita, incidunt facilis aliquid inventore voluptate dolores accusantium laborum labore a dolorum dolore omnis qui? Consequuntur sed facilis repellendus corrupti amet in quibusdam ducimus illo autem, a praesentium.
1 hour ago
Lorem ipsum dolor, sit amet consectetur adipisicing elit. Ducimus nihil, quo, quis minus aspernatur expedita, incidunt facilis aliquid inventore voluptate dolores accusantium laborum labore a dolorum dolore omnis qui? Consequuntur sed facilis repellendus corrupti amet in quibusdam ducimus illo autem, a praesentium.
1 hour ago
Lorem ipsum dolor, sit amet consectetur adipisicing elit. Ducimus nihil, quo, quis minus aspernatur expedita, incidunt facilis aliquid inventore voluptate dolores accusantium laborum labore a dolorum dolore omnis qui? Consequuntur sed facilis repellendus corrupti amet in quibusdam ducimus illo autem, a praesentium.
1 hour ago
Lorem ipsum dolor, sit amet consectetur adipisicing elit. Ducimus nihil, quo, quis minus aspernatur expedita, incidunt facilis aliquid inventore voluptate dolores accusantium laborum labore a dolorum dolore omnis qui? Consequuntur sed facilis repellendus corrupti amet in quibusdam ducimus illo autem, a praesentium.
1 hour ago
Lorem ipsum dolor, sit amet consectetur adipisicing elit. Ducimus nihil, quo, quis minus aspernatur expedita, incidunt facilis aliquid inventore voluptate dolores accusantium laborum labore a dolorum dolore omnis qui? Consequuntur sed facilis repellendus corrupti amet in quibusdam ducimus illo autem, a praesentium.
1 hour ago
Lorem ipsum dolor, sit amet consectetur adipisicing elit. Ducimus nihil, quo, quis minus aspernatur expedita, incidunt facilis aliquid inventore voluptate dolores accusantium laborum labore a dolorum dolore omnis qui? Consequuntur sed facilis repellendus corrupti amet in quibusdam ducimus illo autem, a praesentium.
1 hour ago
Lorem ipsum dolor, sit amet consectetur adipisicing elit. Ducimus nihil, quo, quis minus aspernatur expedita, incidunt facilis aliquid inventore voluptate dolores accusantium laborum labore a dolorum dolore omnis qui? Consequuntur sed facilis repellendus corrupti amet in quibusdam ducimus illo autem, a praesentium.
1 hour ago
Lorem ipsum dolor, sit amet consectetur adipisicing elit. Ducimus nihil, quo, quis minus aspernatur expedita, incidunt facilis aliquid inventore voluptate dolores accusantium laborum labore a dolorum dolore omnis qui? Consequuntur sed facilis repellendus corrupti amet in quibusdam ducimus illo autem, a praesentium.
1 hour ago
