Machine Learning (ML) এবং Artificial Intelligence (AI) প্রযুক্তি বর্তমানে ব্যবসা এবং প্রযুক্তির সকল ক্ষেত্রে বিপ্লব ঘটিয়েছে। AWS (Amazon Web Services) এই প্রযুক্তির জন্য একাধিক শক্তিশালী এবং স্কেলেবল পরিষেবা প্রদান করে, যার মাধ্যমে ডেভেলপাররা সহজে AI এবং ML মডেল তৈরি, প্রশিক্ষণ এবং ডিপ্লয় করতে পারেন। AWS এর Machine Learning এবং AI সার্ভিসেস ব্যবহার করে প্রতিষ্ঠানগুলো তাদের প্রক্রিয়া, প্রোডাক্ট এবং গ্রাহক সেবা আরও স্মার্ট এবং স্বয়ংক্রিয় করতে পারে।
AWS ML সার্ভিসেস ডেভেলপারদের এবং ডেটা বিজ্ঞানীদের জন্য উচ্চমানের কাস্টম মডেল তৈরি এবং প্রশিক্ষণ করা সহজ করে তোলে। এটি ডেটা অ্যানালিটিক্স এবং কমপ্লেক্স মডেলিংয়ের জন্য বিভিন্ন ধরনের মডেল এবং টুল সরবরাহ করে।
AWS-এর AI সার্ভিসেস প্রস্তুত এবং প্রি-ট্রেইনড মডেল সরবরাহ করে, যা সহজে বিভিন্ন AI প্রজেক্টে ব্যবহার করা যেতে পারে, যেমন কম্পিউট ভিশন, স্পিচ রেকগনিশন, এবং ন্যাচারাল ল্যাঙ্গুয়েজ প্রসেসিং (NLP)।
AWS Machine Learning এবং AI সার্ভিসেস ডেভেলপারদের এবং প্রতিষ্ঠানের জন্য একটি শক্তিশালী এবং স্কেলেবল প্ল্যাটফর্ম সরবরাহ করে, যার মাধ্যমে তারা সহজেই ML মডেল তৈরি, প্রশিক্ষণ এবং ডিপ্লয় করতে পারেন। বিভিন্ন প্রি-বuilt মডেল এবং টুলস ব্যবহার করে, এই পরিষেবাগুলি ব্যবসায়িক কার্যক্রমকে আরও স্মার্ট, কার্যকর এবং স্বয়ংক্রিয় করে তোলে, যা প্রতিটি শিল্পের জন্য প্রযোজ্য।
Amazon Web Services (AWS) এর Machine Learning (ML) এবং Artificial Intelligence (AI) সেবা গুলি ক্লাউডে শক্তিশালী এবং স্কেলেবল অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করার জন্য বিভিন্ন টুল এবং সার্ভিস প্রদান করে। AWS এর ML এবং AI সার্ভিসেস ব্যবহার করে ডেভেলপাররা সহজে এবং দ্রুতভাবে AI এবং ML মডেল তৈরি, প্রশিক্ষণ এবং ডিপ্লয় করতে পারেন। এটি তাদেরকে ব্যাবসায়িক কার্যক্রমে উন্নতি করতে সাহায্য করে।
Amazon SageMaker হলো একটি fully managed মেশিন লার্নিং সার্ভিস যা ডেভেলপারদের এবং ডেটা সায়েন্টিস্টদের মেশিন লার্নিং মডেল তৈরি, প্রশিক্ষণ এবং ডিপ্লয় করার জন্য একটি এক্সটেনডেড প্ল্যাটফর্ম সরবরাহ করে। SageMaker বিভিন্ন ধরনের টুলস এবং লাইব্রেরি অফার করে, যার মাধ্যমে ডেটা প্রিপ্রোসেসিং, মডেল তৈরি এবং ডিপ্লয়মেন্ট সম্পূর্ণ করা যায়।
Amazon Comprehend হলো একটি Natural Language Processing (NLP) সেবা যা ডেটা থেকে গুরুত্বপূর্ণ ইনফরমেশন বের করার জন্য ব্যবহৃত হয়। এটি টেক্সট এনালাইসিস এবং সেন্টিমেন্ট এনালাইসিসের জন্য ব্যবহার করা হয়।
Amazon Rekognition একটি শক্তিশালী ইমেজ এবং ভিডিও বিশ্লেষণ সেবা, যা অবজেক্ট, দৃশ্য, মুখ, এবং শরীরের ভিন্নতা শনাক্ত করতে সহায়তা করে। এটি ডেভেলপারদের জন্য সহজে মেশিন লার্নিং ভিত্তিক ইমেজ অ্যানালাইসিস টুলস সরবরাহ করে।
Amazon Polly হলো একটি Text-to-Speech (TTS) সেবা যা টেক্সট থেকে প্রাকৃতিক শব্দের স্পিচ তৈরি করে। এটি বিভিন্ন ভাষায় স্পিচ জেনারেট করতে পারে এবং স্বয়ংক্রিয়ভাবে শব্দের উচ্চারণ তৈরি করে।
Amazon Translate একটি Neural Machine Translation (NMT) সেবা যা এক ভাষা থেকে অন্য ভাষায় টেক্সট অনুবাদ করার জন্য ব্যবহৃত হয়। এটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে ভাষার মধ্যে ট্রান্সলেশন প্রক্রিয়া চালায় এবং দ্রুত অনুবাদ নিশ্চিত করে।
Amazon Textract হলো একটি AI-powered সেবা যা স্ক্যানড ডকুমেন্ট বা ফর্ম থেকে ডেটা বের করতে ব্যবহৃত হয়। এটি OCR (Optical Character Recognition) এর মতো কাজ করে এবং ডকুমেন্ট থেকে স্ট্রাকচারড ডেটা এক্সট্র্যাক্ট করতে সক্ষম।
Amazon Lex হলো একটি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা সেবা যা চ্যাটবট এবং ভয়েস সহকারী তৈরি করতে ব্যবহৃত হয়। এটি NLP এবং ASR (Automatic Speech Recognition) ব্যবহার করে মানুষ-মেশিন ইন্টারঅ্যাকশন সহজ করে।
Amazon Polly হলো একটি Text-to-Speech (TTS) সেবা যা টেক্সট কনভার্ট করে প্রাকৃতিক ভাষার ভয়েরে তৈরি শব্দে পরিণত করে। এটি টেক্সটের সঙ্গে নানা ধরনের উচ্চারণ এবং ইমোশন যুক্ত করে ভয়েস তৈরি করতে সক্ষম।
AWS Deep Learning AMIs হল একটি সেট প্রি-কনফিগারড এমেজি যা ডিপ লার্নিং মডেল তৈরি এবং প্রশিক্ষণের জন্য ব্যবহৃত হয়। এটি TensorFlow, Apache MXNet, Caffe, Theano, এবং PyTorch এর মতো ডিপ লার্নিং ফ্রেমওয়ার্কের সহায়তা দিয়ে কাজ করে।
AWS এর Machine Learning (ML) এবং Artificial Intelligence (AI) সার্ভিসেস ডেভেলপারদের জন্য অত্যন্ত শক্তিশালী টুলস সরবরাহ করে, যার মাধ্যমে সহজেই মেশিন লার্নিং এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা অ্যাপ্লিকেশন তৈরি, প্রশিক্ষণ এবং ডিপ্লয় করা সম্ভব। Amazon SageMaker, Rekognition, Polly, Textract, Lex, এবং অন্যান্য সেবাগুলি সিস্টেম এবং অ্যাপ্লিকেশনগুলির মধ্যে ML ও AI ফিচার ইন্টিগ্রেট করতে সহায়ক। AWS এর এই সেবাগুলি দ্রুত এবং কার্যকরীভাবে AI ও ML ব্যবহারের জন্য একটি পূর্ণাঙ্গ প্ল্যাটফর্ম সরবরাহ করে, যা ব্যবসায়িক কার্যক্রমে গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে।
Amazon SageMaker হলো AWS এর একটি fully managed মেশিন লার্নিং সেবা যা ডেভেলপারদের এবং ডেটা সায়েন্টিস্টদের জন্য মেশিন লার্নিং মডেল তৈরি, ট্রেনিং এবং ডিপ্লয় করার জন্য এক্সটেনডেড টুলস এবং সার্ভিস প্রদান করে। SageMaker মডেল ট্রেনিংকে সহজ এবং দ্রুত করতে সহায়তা করে এবং এটি অনেক ধরনের বিল্ট-ইন অ্যালগরিদম এবং ফ্রেমওয়ার্ক সমর্থন করে, যেমন TensorFlow, PyTorch, MXNet, এবং অন্যান্য।
এখানে আমরা SageMaker ব্যবহার করে একটি সাধারণ মডেল ট্রেনিং প্রক্রিয়া দেখব।
প্রথমে, SageMaker ব্যবহার করতে হলে আপনার কাছে একটি IAM রোল থাকতে হবে, যা SageMaker কে আপনার ডেটা এবং রিসোর্সে অ্যাক্সেস করতে অনুমতি দেয়।
AmazonSageMakerFullAccess
AmazonS3ReadOnlyAccess
(যদি আপনার ডেটা S3 তে থাকে)SageMaker এর মাধ্যমে ট্রেনিং শুরু করার আগে আপনাকে ডেটা প্রস্তুত করতে হবে। ডেটা সাধারণত Amazon S3 বকেটে রাখা হয় এবং সেখানে আপনার ট্রেনিং এবং ভ্যালিডেশন ডেটা আপলোড করতে হবে।
s3://your-bucket-name/train-data/
s3://your-bucket-name/validation-data/
এখন, আপনি আপনার মডেল ট্রেনিং শুরু করতে পারেন। SageMaker দুটি প্রধান উপায়ে মডেল ট্রেনিং সাপোর্ট করে:
প্রয়োজনীয় লাইব্রেরি ইনস্টল করা:
SageMaker এর API ব্যবহার করার জন্য আপনি boto3
লাইব্রেরি ব্যবহার করবেন:
import sagemaker
from sagemaker import get_execution_role
from sagemaker import Session
from sagemaker.amazon.amazon_estimator import get_image_uri
S3 ডেটা সন্নিবেশ এবং ট্রেনিং ডেটা প্রস্তুত করা:
# S3 bucket path
s3_input_train = 's3://your-bucket-name/train-data/'
s3_input_validation = 's3://your-bucket-name/validation-data/'
নির্দিষ্ট মডেল এবং অ্যালগরিদম নির্বাচন:
# মডেল নাম এবং অ্যালগরিদম
container = get_image_uri(region='us-west-2', repo_name='linear-learner')
# SageMaker Estimator তৈরি করা
estimator = sagemaker.estimator.Estimator(
container,
role=get_execution_role(),
instance_count=1,
instance_type='ml.m5.large',
output_path='s3://your-bucket-name/output',
sagemaker_session=sagemaker.Session()
)
ট্রেনিং সেটআপ এবং মডেল ট্রেনিং শুরু করা:
estimator.set_hyperparameters(feature_dim=30, # feature dimension
mini_batch_size=100,
predictor_type='regressor')
# ট্রেনিং এবং ভ্যালিডেশন ডেটা ইনপুট নির্ধারণ
train_input = sagemaker.s3_input(s3_input_train, distribution='FullyReplicated', content_type='text/csv', s3_data_type='S3Prefix')
validation_input = sagemaker.s3_input(s3_input_validation, distribution='FullyReplicated', content_type='text/csv', s3_data_type='S3Prefix')
# ট্রেনিং শুরু করা
estimator.fit({'train': train_input, 'validation': validation_input})
মডেল ট্রেনিং পরবর্তী ফলাফল এবং মডেল সেভ করা:
ট্রেনিং কমপ্লিট হওয়ার পর, মডেলটি আপনার নির্দিষ্ট S3 বকেটে সংরক্ষণ হবে এবং আপনি এই মডেলটি পরে ডিপ্লয় করতে পারবেন।
SageMaker মডেল ডিপ্লয় এবং ইনফারেন্সের জন্য একটি সহজ প্রক্রিয়া সরবরাহ করে। আপনাকে মডেল ডিপ্লয় করতে একটি Endpoint তৈরি করতে হবে, যাতে আপনি লাইভ ডেটার উপর ইনফারেন্স করতে পারেন।
মডেল ডিপ্লয় করা:
predictor = estimator.deploy(
initial_instance_count=1,
instance_type='ml.m5.large'
)
ইনফারেন্স (Prediction) করা:
result = predictor.predict(test_data)
print(result)
ডিপ্লয়মেন্ট পরিষ্কার করা:
predictor.delete_endpoint()
Amazon SageMaker হল AWS এর একটি শক্তিশালী সেবা যা ডেভেলপার এবং ডেটা সায়েন্টিস্টদের মেশিন লার্নিং মডেল তৈরি, ট্রেনিং এবং ডিপ্লয় করতে সহায়তা করে। SageMaker ব্যবহার করে আপনি দ্রুত এবং সহজে মডেল ট্রেনিং, স্কেলিং এবং প্রোডাকশন ডিপ্লয়মেন্ট করতে পারেন। SageMaker এর built-in অ্যালগরিদম এবং কাস্টম ট্রেনিং স্ক্রিপ্ট ব্যবহার করে মডেল তৈরি করা সম্ভব। SageMaker এ ডেটা প্রিপ্রসেসিং, মডেল প্রশিক্ষণ, এবং ইনফারেন্সের জন্য একত্রিত একটি পূর্ণাঙ্গ প্ল্যাটফর্ম রয়েছে, যা মেশিন লার্নিং ডেভেলপমেন্টের জন্য একটি সহজ এবং কার্যকরী সমাধান প্রদান করে।
AWS Rekognition, Polly, এবং Lex হলো তিনটি শক্তিশালী পরিষেবা, যা বিশেষভাবে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) এবং মেশিন লার্নিং (ML) ব্যবহারের মাধ্যমে উন্নত ফিচার সরবরাহ করে। এই সেবাগুলির মাধ্যমে আপনি আপনার অ্যাপ্লিকেশন বা সিস্টেমে উন্নত ইমেজ এবং ভিডিও বিশ্লেষণ, টেক্সট-টু-স্পিচ, এবং চ্যাটবট ফিচার ইন্টিগ্রেট করতে পারবেন।
AWS Rekognition হলো একটি শক্তিশালী কম্পিউটার ভিশন পরিষেবা, যা ইমেজ এবং ভিডিও বিশ্লেষণ করতে সাহায্য করে। এটি ছবির মধ্যে অবজেক্ট, দৃশ্য, এবং লোকের সনাক্তকরণ সহ বহু ধরনের ইমেজ প্রসেসিং সেবা প্রদান করে। এর মাধ্যমে আপনি ফেস রিকগনিশন, প্যাটার্ন সনাক্তকরণ, এবং ভিডিও অ্যানালাইসিস খুব সহজেই করতে পারেন।
AWS Polly একটি টেক্সট-টু-স্পিচ (TTS) সেবা যা পাঠ্য (টেক্সট) কে বাস্তবসম্মত কণ্ঠে রূপান্তরিত করে। Polly বিভিন্ন ভাষা এবং কণ্ঠের মধ্যে অনুকরণ করে স্পিচ তৈরি করতে সক্ষম। এটি উন্নত AI কণ্ঠের প্রযুক্তি ব্যবহার করে, যা খুবই প্রাকৃতিক শোনায়।
AWS Lex হলো একটি চ্যাটবট এবং স্পিচ ইনটেনসিভ অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করার সেবা, যা স্বয়ংক্রিয়ভাবে ব্যবহারকারীর প্রশ্নের উত্তর দিতে পারে। এটি Amazon Alexa এর প্রযুক্তি ব্যবহার করে এবং মেশিন লার্নিং এবং ন্যাচারাল ল্যাঙ্গুয়েজ প্রসেসিং (NLP) এর মাধ্যমে কাজ করে।
এই তিনটি সেবা একত্রে ব্যবহার করে আপনি অত্যন্ত উন্নত, মিথস্ক্রিয়া সক্ষম অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করতে পারেন। উদাহরণস্বরূপ:
AWS Rekognition, Polly, এবং Lex তিনটি অত্যন্ত শক্তিশালী সেবা যা কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং মেশিন লার্নিং এর মাধ্যমে আপনার অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে উন্নত ফিচার যোগ করার সুযোগ দেয়। আপনি যদি ইমেজ বা ভিডিও বিশ্লেষণ, টেক্সট-টু-স্পিচ বা চ্যাটবট ফিচার যোগ করতে চান, তবে এই সেবাগুলি আপনাকে প্রয়োজনীয় দক্ষতা এবং সক্ষমতা প্রদান করবে।
AWS AI সার্ভিসেস এমন একটি প্ল্যাটফর্ম যা আপনাকে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) এবং মেশিন লার্নিং (ML) প্রযুক্তির সুবিধা প্রদান করে। AWS এর AI সেবা গুলি সহজে ইন্টিগ্রেট করা যায়, যা ব্যবসার জন্য উন্নত অ্যানালিটিক্স, স্বয়ংক্রিয় সিদ্ধান্ত গ্রহণ এবং ব্যবহারকারী অভিজ্ঞতা উন্নত করতে সহায়তা করে। AWS AI সেবাগুলোর মধ্যে রয়েছে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, ন্যাচারাল ল্যাঙ্গুয়েজ প্রসেসিং (NLP), কম্পিউটার ভিশন, এবং কাস্টম মডেল তৈরি করার মতো শক্তিশালী টুলস।
AWS এ AI সেবাগুলি সরাসরি ক্লাউড অ্যাপ্লিকেশন, ওয়েব সার্ভিসেস এবং মোবাইল অ্যাপ্লিকেশনে সহজে ইন্টিগ্রেট করা যেতে পারে। এখানে AWS AI সার্ভিসের কিছু প্রধান সেবার ইন্টিগ্রেশন বিষয়ক আলোচনা করা হলো।
Amazon Rekognition এবং Amazon Lambda
আপনি যদি আপনার ওয়েব অ্যাপ্লিকেশন বা মোবাইল অ্যাপ্লিকেশন থেকে ছবি আপলোড করতে চান এবং সেগুলোর মধ্যে অবজেক্ট শনাক্ত করতে চান, তাহলে আপনি Amazon Rekognition সেবা ব্যবহার করতে পারেন। আপনি S3 বকেটে ছবি আপলোড করলে, একটি Lambda ফাংশন ট্রিগার হয়ে গিয়ে সেই ছবির মধ্যে অবজেক্ট বা চেহারা শনাক্ত করবে এবং আপনার অ্যাপ্লিকেশনে সেই তথ্য প্রদর্শন করবে।
ইন্টিগ্রেশন উদাহরণ:
Amazon Polly এবং Mobile App
Amazon Polly সেবা ব্যবহার করে আপনি আপনার মোবাইল অ্যাপ্লিকেশনকে এমন একটি ফিচার দিতে পারেন যা পাঠ্যকে কথায় রূপান্তর করবে। এটি ইন্টিগ্রেট করে আপনি মোবাইল অ্যাপ্লিকেশনগুলোর অভিজ্ঞতা উন্নত করতে পারেন, যেমন প্রতিবন্ধী ব্যক্তির জন্য অ্যাপ্লিকেশনটিকে আরও ব্যবহারযোগ্য করা।
ইন্টিগ্রেশন উদাহরণ:
Amazon Lex এবং Amazon Connect (Contact Center Automation)
আপনি একটি কল সেন্টারে Amazon Lex ব্যবহার করে একটি কাস্টম চ্যাটবট বা ভয়েস-ভিত্তিক অ্যাসিস্ট্যান্ট তৈরি করতে পারেন। এটি আপনার কল সেন্টার বা গ্রাহক সহায়তা পরিষেবাকে স্বয়ংক্রিয় করতে সহায়ক।
ইন্টিগ্রেশন উদাহরণ:
Amazon Comprehend এবং AWS Lambda
Amazon Comprehend ব্যবহার করে আপনি আপনার ডেটার মধ্যে অনুভূতি বিশ্লেষণ (Sentiment Analysis), ভাষা শনাক্তকরণ এবং প্রাসঙ্গিক তথ্য বের করতে পারেন। আপনি এই সেবাটি ইন্টিগ্রেট করে টেক্সট বিশ্লেষণ করতে পারেন এবং Lambda ফাংশনের মাধ্যমে সেই বিশ্লেষণ ফলাফল অ্যাপ্লিকেশন বা ডাটাবেসে স্টোর করতে পারেন।
ইন্টিগ্রেশন উদাহরণ:
Amazon Translate এবং Customer Support Application
আপনি যদি একটি আন্তর্জাতিক গ্রাহক সহায়তা সিস্টেম পরিচালনা করেন, তাহলে Amazon Translate ব্যবহার করে আপনি একটি ভাষা থেকে অন্য ভাষায় গ্রাহক সহায়তা টিকেট অনুবাদ করতে পারেন। এটি গ্রাহকদেরকে তাদের মাতৃভাষায় সহায়তা দেওয়ার সুবিধা প্রদান করে।
ইন্টিগ্রেশন উদাহরণ:
AWS-এর AI সেবাগুলি সহজেই বিভিন্ন অ্যাপ্লিকেশন এবং সিস্টেমের সাথে ইন্টিগ্রেট করা যায়, যার ফলে আপনি দ্রুত এবং কার্যকরীভাবে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং মেশিন লার্নিং সুবিধাগুলি আপনার সিস্টেমে ব্যবহার করতে পারেন। Rekognition, Polly, Lex, Comprehend, Translate এবং অন্যান্য AI সেবা ইন্টিগ্রেট করে আপনি উন্নত গ্রাহক অভিজ্ঞতা, ডেটা বিশ্লেষণ, এবং মডার্নাইজড সিস্টেম তৈরি করতে পারবেন, যা স্বয়ংক্রিয়ভাবে কাজ করে এবং কার্যকারিতা বাড়ায়।
AWS (Amazon Web Services) এবং অন্যান্য ক্লাউড প্ল্যাটফর্মে AI সার্ভিসেস ইন্টিগ্রেট করার মাধ্যমে বিভিন্ন ধরনের অ্যাপ্লিকেশন এবং সিস্টেম উন্নত করা যায়। এই AI সার্ভিসগুলি যেমন Machine Learning (ML), Natural Language Processing (NLP), Computer Vision, Recommendation Systems, এবং Speech Recognition প্রভৃতি কাজ করতে সাহায্য করে। এগুলি মূলত ডেটা বিশ্লেষণ, কাস্টমার এক্সপিরিয়েন্স উন্নত, এবং ব্যবসায়িক সিদ্ধান্তে সহায়তা দেয়।
এখানে কিছু গুরুত্বপূর্ণ AI সার্ভিসেস এবং তাদের ব্যবহার কেস নিয়ে আলোচনা করা হলো:
Amazon Rekognition একটি AI সার্ভিস যা computer vision এর মাধ্যমে ইমেজ এবং ভিডিও বিশ্লেষণ করে। এটি ইমেজ থেকে অবজেক্ট, দৃশ্য, এবং মুখ চিহ্নিত করতে পারে এবং ভিডিও থেকেও সেইসব বিশ্লেষণ করতে সক্ষম।
Amazon Polly একটি উচ্চমানের text-to-speech সার্ভিস যা টেক্সট কনটেন্টকে প্রাকৃতিক শোনাচ্ছে এমন ভয়েসে রূপান্তরিত করে।
Amazon Lex একটি AI সার্ভিস যা চ্যাটবট বা ভার্চুয়াল অ্যাসিস্ট্যান্ট তৈরি করতে সাহায্য করে। এটি Natural Language Understanding (NLU) এবং Automatic Speech Recognition (ASR) ব্যবহার করে।
Amazon Comprehend একটি Natural Language Processing (NLP) সার্ভিস যা টেক্সট থেকে তথ্য নিষ্কাশন করতে সাহায্য করে, যেমন অনুভূতি বিশ্লেষণ, মূল ভাষা শনাক্তকরণ, এবং এন্টিটি রিকগনিশন।
Amazon Translate একটি ন্যাচারাল ল্যাঙ্গুয়েজ ট্রান্সলেশন সেবা, যা এক ভাষা থেকে অন্য ভাষায় টেক্সট অনুবাদ করতে সাহায্য করে।
Amazon Forecast হলো একটি AI সেবা যা টাইম সিরিজ ডেটা থেকে পূর্বাভাস তৈরি করতে সাহায্য করে, যেমন বিক্রয়, স্টক প্রাইস, বা অন্যান্য পরিসংখ্যানিক ডেটা।
Amazon Personalize হলো একটি AI সেবা যা ব্যবহারকারীদের জন্য কাস্টমাইজড রিকমেন্ডেশন তৈরি করে। এটি ব্যবহারকারীর আচরণ এবং পছন্দের ভিত্তিতে কাস্টম রিকমেন্ডেশন তৈরি করতে পারে।
AWS-এর AI সার্ভিসেস যেমন Rekognition, Polly, Lex, Comprehend, Translate, Forecast, এবং Personalize বিভিন্ন শিল্পে বিভিন্ন ব্যবহার কেসের জন্য প্রযোজ্য। এই সেবাগুলি আপনার অ্যাপ্লিকেশন বা সিস্টেমে machine learning, natural language processing, computer vision, এবং recommendation systems ব্যবহার করে ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা এবং ব্যবসার কার্যক্ষমতা উন্নত করতে সাহায্য করে।
Read more