পাইথন এবং পাইটর্চের সাথে ইআইটিসি/এআই/ডিএলপিপি ডিপ লার্নিং হল পাইথর্চ মেশিন লার্নিং লাইব্রেরির সাথে পাইথনে প্রোগ্রামিং ডিপ লার্নিংয়ের মৌলিক বিষয়ে ইউরোপীয় আইটি সার্টিফিকেশন প্রোগ্রাম।
পাইথন এবং পাইটর্কের সাথে ইআইটিসি/এআই/ডিএলপিপি ডিপ লার্নিংয়ের পাঠ্যক্রমটি নীচের কাঠামোর মধ্যে আয়োজিত পাইটর্চ লাইব্রেরির সাথে পাইথন প্রোগ্রামিংয়ে গভীর দক্ষতা অর্জনে ব্যবহারিক দক্ষতার উপর আলোকপাত করেছে, এই EITC শংসাপত্রের জন্য একটি রেফারেন্স হিসাবে বিস্তৃত ভিডিও ডুডটিক সামগ্রী অন্তর্ভুক্ত করে।
গভীর শেখা (গভীর কাঠামোগত শিক্ষার নামেও পরিচিত) প্রতিনিধিত্বমূলক শিক্ষার সাথে কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির উপর ভিত্তি করে মেশিন লার্নিং পদ্ধতির একটি বিস্তৃত পরিবারের অংশ। পড়াশোনা তদারকি, অর্ধ-তদারকি বা নিরীক্ষণযোগ্য হতে পারে। ডিপ লার্নিং আর্কিটেকচার যেমন গভীর স্নায়ু নেটওয়ার্ক, গভীর বিশ্বাস নেটওয়ার্ক, পুনরাবৃত্ত নিউরাল নেটওয়ার্ক এবং কনভ্যুশনাল নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি কম্পিউটার ভিশন, মেশিন ভিশন, স্পিচ স্বীকৃতি, প্রাকৃতিক ভাষা প্রসেসিং, অডিও স্বীকৃতি, সোশ্যাল নেটওয়ার্ক ফিল্টারিং, মেশিন ট্রান্সলেশন, বায়োইনফরম্যাটিকস সহ ক্ষেত্রগুলিতে প্রয়োগ করা হয়েছে , ওষুধের নকশা, মেডিকেল ইমেজ বিশ্লেষণ, উপাদান পরিদর্শন এবং বোর্ড গেম প্রোগ্রামগুলি যেখানে তারা তুলনামূলক ফলাফল তৈরি করেছে এবং কিছু ক্ষেত্রে মানব বিশেষজ্ঞের পারফরম্যান্সকে ছাড়িয়ে গেছে।
পাইথন হ'ল একটি ব্যাখ্যাযুক্ত, উচ্চ-স্তরের এবং সাধারণ-উদ্দেশ্য প্রোগ্রামিং ভাষা। পাইথনের নকশার দর্শন তার উল্লেখযোগ্য সাদা স্থানের উল্লেখযোগ্য ব্যবহারের সাথে কোড পাঠযোগ্যতার উপর জোর দেয়। এর ভাষা নির্মান এবং অবজেক্ট-ওরিয়েন্টেড পদ্ধতির লক্ষ্য প্রোগ্রামারদের ছোট এবং বড় আকারের প্রকল্পগুলির জন্য পরিষ্কার, লজিকাল কোড লিখতে সহায়তা করা। পাইথনকে প্রায়শই এর ব্যাপক স্ট্যান্ডার্ড লাইব্রেরির কারণে "ব্যাটারি অন্তর্ভুক্ত" ভাষা হিসাবে বর্ণনা করা হয়। পাইথন সাধারণত টেনসরফ্লো, কেরাস, পাইটর্চ এবং সাইকিট-শিখার মতো লাইব্রেরির সাহায্যে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা প্রকল্প এবং মেশিন লার্নিং প্রকল্পগুলিতে ব্যবহৃত হয়।
পাইথনটি ডায়নামিক্যালি টাইপড (স্ট্র্যাটিক প্রোগ্রামিং ল্যাঙ্গুয়েজ সংকলনের সময় সঞ্চালিত প্রচলিত প্রোগ্রামিং আচরণগুলি রানটাইমের সময় কার্যকর করা হয়) এবং আবর্জনা-সংগৃহীত (স্বয়ংক্রিয় মেমরি পরিচালনা সহ)) এটি স্ট্রাকচার্ড (বিশেষত পদ্ধতিগত), অবজেক্ট-ওরিয়েন্টেড এবং ফাংশনাল প্রোগ্রামিং সহ একাধিক প্রোগ্রামিং প্যারাডিম সমর্থন করে। এটি 1980 এর দশকের শেষদিকে নির্মিত হয়েছিল এবং 1991 সালে প্রথম প্রকাশিত হয়েছিল গুডো ভ্যান রসাম এটিবি প্রোগ্রামিং ভাষার উত্তরসূরি হিসাবে। পাইথন ২.০, 2.0 সালে প্রকাশিত, নতুন উপলব্ধ বৈশিষ্ট্য যেমন তালিকার বোধগম্যতা এবং রেফারেন্স গণনা সহ একটি আবর্জনা সংগ্রহের ব্যবস্থা প্রবর্তন করে, এবং ২০২০ সালে এটি ২.2000 সংস্করণ দিয়ে বন্ধ করে দেওয়া হয়েছিল। ২০০৮ সালে প্রকাশিত পাইথন ৩.০, ভাষার একটি বৃহত সংশোধন ছিল পাইথন ২-তে পুরোপুরি সামঞ্জস্যপূর্ণ এবং অনেক বেশি পাইথন 2.7 কোডটি অযৌক্তিকভাবে চলবে না Py পাইথন 2020-এর শেষ-জীবন (এবং পাইপটি 3.0-এ সমর্থন ছেড়েছে) দিয়ে কেবল পাইথন ৩.2008.x এবং পরবর্তীকালে সমর্থিত রয়েছে, পুরানো সংস্করণগুলি এখনও রয়েছে সমর্থন যেমন উইন্ডোজ 2 (এবং পুরানো ইনস্টলারগুলি 3-বিট উইন্ডোতে সীমাবদ্ধ নয়)।
পাইথন ইন্টারপ্রেটাররা মূলধারার অপারেটিং সিস্টেমগুলির জন্য সমর্থিত এবং আরও কয়েকটির জন্য উপলব্ধ (এবং অতীতে আরও অনেকগুলি সমর্থিত ছিল)। প্রোগ্রামারদের একটি বিশ্ব সম্প্রদায় সিপিথন বিকাশ করে এবং বজায় রাখে, এটি একটি নিখরচায় এবং মুক্ত-উত্স রেফারেন্স বাস্তবায়ন। পাইথন সফটওয়্যার ফাউন্ডেশন একটি অলাভজনক সংস্থা পাইথন এবং সিপিথন বিকাশের জন্য সংস্থান পরিচালনা করে এবং পরিচালনা করে।
2021 সালের জানুয়ারী হিসাবে, পাইথন টিআইওবিইর সর্বাধিক জনপ্রিয় প্রোগ্রামিং ভাষার তালিকার তৃতীয় স্থান অর্জন করেছে, সি এবং জাভা এর পিছনে দ্বিতীয় স্থান অর্জন করেছে এবং ২০২০ সালের জন্য সর্বাধিক জনপ্রিয়তার জন্য তাদের পুরষ্কার পেয়েছে। এটি ২০০ 2020 সালের প্রোগ্রামিং ল্যাঙ্গুয়েজ নির্বাচিত হয়েছিল , এবং 2007।
একটি গবেষণামূলক গবেষণায় দেখা গেছে যে পাইথনের মতো স্ক্রিপ্টিং ভাষা সি এবং জাভার মতো প্রচলিত ভাষাগুলির চেয়ে বেশি উত্পাদনশীল এবং অভিধানে স্ট্রিং ম্যানিপুলেশন এবং অনুসন্ধানের সাথে জড়িত প্রোগ্রামিংয়ের সমস্যাগুলির জন্য, এবং নির্ধারণ করে যে মেমরির ব্যবহার প্রায়শই "জাভা থেকে ভাল ছিল এবং না সি বা সি ++ এর চেয়ে অনেক খারাপ। পাইথন ব্যবহার করা বড় সংস্থাগুলির মধ্যে রয়েছে আইআইপিপিএ, গুগল, ইয়াহু !, সিইআরএন, নাসা, ফেসবুক, আমাজন, ইনস্টাগ্রাম।
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার অ্যাপ্লিকেশনগুলি ছাড়াই পাইথন, মডিউলার আর্কিটেকচার, সাধারণ বাক্য গঠন এবং সমৃদ্ধ পাঠ্য প্রক্রিয়াকরণ সরঞ্জামগুলির সাথে স্ক্রিপ্টিং ভাষা হিসাবে প্রায়শই প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণের জন্য ব্যবহৃত হয়।
পাইটর্চটি টর্চ লাইব্রেরির উপর ভিত্তি করে একটি ওপেন সোর্স মেশিন লার্নিং লাইব্রেরি যা কম্পিউটার ভিশন এবং প্রাকৃতিক ভাষা প্রসেসিংয়ের মতো অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য ব্যবহৃত হয়, যা প্রাথমিকভাবে ফেসবুকের এআই গবেষণা ল্যাব (এফআইআর) দ্বারা বিকাশ করা হয়েছিল। এটি পরিমার্জিত BSD লাইসেন্সের অধীনে মুক্ত এবং ওপেন সোর্স সফ্টওয়্যার। যদিও পাইথন ইন্টারফেসটি আরও পালিশযুক্ত এবং বিকাশের প্রাথমিক ফোকাস, পাইটর্চের একটি সি ++ ইন্টারফেসও রয়েছে। টেসলা অটোপাইলট, উবারের পাইরো, হিউজিংফ্রিজের ট্রান্সফর্মারস, পাইটর্চ বাজ এবং ক্যাটালিস্ট সহ পাইটর্চের শীর্ষে বেশ কয়েকটি ডিপ লার্নিং সফ্টওয়্যার নির্মিত হয়েছে।
- গ্রাফিক্স প্রসেসিং ইউনিট (জিপিইউ) এর মাধ্যমে শক্তিশালী ত্বরণ সহ টেনসর কম্পিউটিং (নুমপির মতো)
- একটি টেপ-ভিত্তিক স্বয়ংক্রিয় (গণনামূলক) পার্থক্য সিস্টেমের উপর নির্মিত গভীর নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি
ফেসবুক পেইটর্চ এবং কনভলিউশনাল আর্কিটেকচার উভয়ই ফিচার ফিচার এম্বেডিং (ক্যাফ 2) পরিচালনা করে তবে দুটি ফ্রেমওয়ার্ক দ্বারা সংজ্ঞায়িত মডেলগুলি পারস্পরিক বেমানান ছিল। ফ্রেমওয়ার্কের মধ্যে মডেল রূপান্তর করার জন্য ওপেন নিউরাল নেটওয়ার্ক এক্সচেঞ্জ (ওএনএনএক্স) প্রকল্পটি সেপ্টেম্বর 2017 সালে ফেসবুক এবং মাইক্রোসফ্ট দ্বারা তৈরি করা হয়েছিল। ক্যাফ 2 মার্চ 2018 এর শেষে পাইটর্চে একীভূত হয়েছিল।
পাইটর্চ সংখ্যার একজাতীয় বহুমাত্রিক আয়তক্ষেত্রাকার অ্যারে সংরক্ষণ এবং পরিচালনা করতে টেনসর (টর্চ.টেনসর) নামে একটি শ্রেণি সংজ্ঞায়িত করে। পাইটর্চ টেনেসরগুলি নুমপি অ্যারেগুলির মতো, তবে এটি একটি সিউডিএ-সক্ষম এনভিডিয়া জিপিইউতেও পরিচালনা করা যেতে পারে। পাইটর্চ বিভিন্ন উপ-ধরণের টেনসরগুলিকে সমর্থন করে।
পাইটর্চের কয়েকটি গুরুত্বপূর্ণ মডিউল রয়েছে। এর মধ্যে রয়েছে:
- অটোগ্রাড মডিউল: পাইটর্চ একটি পদ্ধতি ব্যবহার করে যা স্বয়ংক্রিয় ডিফারেন্সেশন called কোন রেকর্ডার রেকর্ড করে যেগুলি অপারেশনগুলি সম্পাদন করেছে এবং তারপরে গ্রেডিয়েন্টগুলি গণনা করতে এটি পিছনে প্রদর্শিত হয়। ফরোয়ার্ড পাসে প্যারামিটারগুলির পার্থক্য গণনা করে এক যুগের সময় বাঁচানোর জন্য নিউরাল নেটওয়ার্ক তৈরি করার সময় এই পদ্ধতিটি বিশেষত শক্তিশালী।
- অপ্টিম মডিউল: টর্চ.ওপিটিম এমন একটি মডিউল যা নিউরাল নেটওয়ার্ক তৈরির জন্য ব্যবহৃত বিভিন্ন অপ্টিমাইজেশন অ্যালগরিদমগুলি প্রয়োগ করে। সাধারণত ব্যবহৃত বেশিরভাগ পদ্ধতি ইতিমধ্যে সমর্থিত, তাই এগুলি স্ক্র্যাচ থেকে তৈরি করার প্রয়োজন নেই।
- এনএন মডিউল: পাইটর্চ অটোগ্র্যাড কম্পিউটেশনাল গ্রাফগুলি সংজ্ঞায়িত করতে এবং গ্রেডিয়েন্টগুলি নেওয়া সহজ করে তোলে তবে জটিল নিউরাল নেটওয়ার্ক সংজ্ঞায়িত করার জন্য কাঁচা অটোগ্রাড কিছুটা নিচু স্তরের হতে পারে। এখানেই এনএন মডিউল সাহায্য করতে পারে।
সার্টিফিকেশন পাঠ্যক্রমের সাথে নিজেকে বিশদভাবে পরিচিত করতে আপনি নীচের টেবিলটি প্রসারিত এবং বিশ্লেষণ করতে পারেন।
Python এবং PyTorch সার্টিফিকেশন পাঠ্যক্রমের সাথে EITC/AI/DLPP ডিপ লার্নিং হ্যারিসন কিন্সলির একটি ভিডিও আকারে ওপেন-অ্যাক্সেস শিক্ষামূলক উপকরণ উল্লেখ করে। শেখার প্রক্রিয়াটি একটি ধাপে ধাপে কাঠামোতে বিভক্ত (প্রোগ্রাম -> পাঠ -> বিষয়) প্রাসঙ্গিক পাঠ্যক্রমের অংশগুলিকে কভার করে। ডোমেন বিশেষজ্ঞদের সাথে সীমাহীন পরামর্শ প্রদান করা হয়।
সার্টিফিকেশন পদ্ধতির বিস্তারিত জানার জন্য চেক করুন কিভাবে এটা কাজ করে.
EITC/AI/DLPP ডিপ লার্নিং উইথ পাইথন এবং পাইটর্চ প্রোগ্রামের জন্য সম্পূর্ণ অফলাইন স্ব-শিক্ষার প্রস্তুতিমূলক উপকরণ একটি PDF ফাইলে ডাউনলোড করুন
EITC/AI/DLPP প্রস্তুতিমূলক উপকরণ - স্ট্যান্ডার্ড সংস্করণ
EITC/AI/DLPP প্রস্তুতিমূলক উপকরণ – পর্যালোচনা প্রশ্ন সহ বর্ধিত সংস্করণ