হ্যান্ডস-অন অভিজ্ঞতা এবং অনুশীলনের জন্য কীভাবে একজন Google ক্লাউড প্ল্যাটফর্মে সাইন আপ করতে পারেন?
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং মেশিন লার্নিং সার্টিফিকেশন প্রোগ্রামের প্রেক্ষাপটে Google ক্লাউডের জন্য সাইন আপ করতে, বিশেষ করে স্কেলে সার্ভারহীন ভবিষ্যদ্বাণীগুলিতে ফোকাস করার জন্য, আপনাকে কয়েকটি ধাপ অনুসরণ করতে হবে যা আপনাকে প্ল্যাটফর্ম অ্যাক্সেস করতে এবং এর সংস্থানগুলিকে কার্যকরভাবে ব্যবহার করতে সক্ষম করবে৷
Google ক্লাউড প্ল্যাটফর্ম (GCP) ডেটা প্রসেসিং, মডেল প্রশিক্ষণ এবং ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মডেল স্থাপন সহ মেশিন লার্নিং কাজের জন্য বিশেষভাবে উপকারী বিস্তৃত পরিসরের পরিষেবা অফার করে।
নিম্নলিখিত নির্দেশিকা সাইন-আপ প্রক্রিয়ার একটি বিশদ ব্যাখ্যা প্রদান করে, যার মধ্যে রয়েছে পূর্বশর্ত, অ্যাকাউন্ট তৈরি এবং Google ক্লাউডের মেশিন লার্নিং পরিষেবাগুলি ব্যবহার করার জন্য মূল বিবেচনা।
সাইন আপ করার জন্য পূর্বশর্ত
1. গুগল অ্যাকাউন্ট: আপনি শুরু করার আগে নিশ্চিত করুন যে আপনার একটি Google অ্যাকাউন্ট আছে। এটি প্রয়োজনীয় কারণ GCP Google-এর পরিষেবাগুলির স্যুটের সাথে একীভূত। আপনার যদি একটি না থাকে তবে আপনি Google অ্যাকাউন্ট তৈরি পৃষ্ঠায় গিয়ে এটি তৈরি করতে পারেন।
2. মূল্যপরিশোধ পদ্ধতি: যদিও GCP সীমিত সম্পদ সহ একটি বিনামূল্যের স্তর অফার করে, আপনাকে সাইন আপ করার জন্য একটি বৈধ অর্থপ্রদানের পদ্ধতি (ক্রেডিট কার্ড বা ব্যাঙ্ক অ্যাকাউন্ট) প্রদান করতে হবে। আপনার পরিচয় যাচাই করার জন্য এবং আপনি বিনামূল্যে স্তরের সীমা অতিক্রম করলে আপনাকে চার্জ করার জন্য এটি প্রয়োজন।
3. ক্লাউড কম্পিউটিং ধারণার সাথে পরিচিতি: বাধ্যতামূলক না হলেও, ভার্চুয়াল মেশিন, স্টোরেজ এবং নেটওয়ার্কিংয়ের মতো ক্লাউড কম্পিউটিং ধারণাগুলির প্রাথমিক ধারণা থাকা উপকারী হতে পারে। এই মৌলিক জ্ঞান আপনাকে আরও কার্যকরভাবে প্ল্যাটফর্ম নেভিগেট করতে সাহায্য করবে।
ধাপে ধাপে সাইন আপ প্রক্রিয়া
ধাপ 1: Google ক্লাউড প্ল্যাটফর্ম অ্যাক্সেস করা
– [Google ক্লাউড প্ল্যাটফর্ম কনসোলে](https://console.cloud.google.com/) নেভিগেট করুন। এটি কেন্দ্রীয় হাব যেখানে আপনি আপনার সমস্ত ক্লাউড পরিষেবা এবং সংস্থানগুলি পরিচালনা করবেন৷
ধাপ 2: বিনামূল্যে ট্রায়াল শুরু করা হচ্ছে
- একবার GCP কনসোলে, আপনি "বিনামূল্যে শুরু করুন" এর একটি বিকল্প দেখতে পাবেন। সাইন-আপ প্রক্রিয়া শুরু করতে এই বোতামে ক্লিক করুন। Google একটি বিনামূল্যের ট্রায়াল অফার করে যার মধ্যে $300 ক্রেডিট রয়েছে, যা 90 দিনের বেশি ব্যবহার করা যেতে পারে। তাৎক্ষণিক আর্থিক প্রতিশ্রুতি ছাড়াই মেশিন লার্নিং পরিষেবা নিয়ে পরীক্ষা করার জন্য এটি আদর্শ।
ধাপ 3: বিলিং সেট আপ করা
- আপনাকে একটি বিলিং অ্যাকাউন্ট সেট আপ করতে বলা হবে। প্রয়োজনীয় হিসাবে আপনার পেমেন্ট তথ্য লিখুন. নিশ্চিন্ত থাকুন, যতক্ষণ না আপনি বিনামূল্যে স্তরের সীমা অতিক্রম না করেন বা ট্রায়াল ক্রেডিট শেষ না হয় ততক্ষণ পর্যন্ত আপনাকে চার্জ করা হবে না। Google ক্লাউড একটি বিলিং সতর্কতা বৈশিষ্ট্য প্রদান করে যা আপনি যখন আপনার ব্যয়ের সীমার কাছাকাছি চলে যান তখন আপনাকে অবহিত করতে পারে।
ধাপ 4: একটি প্রকল্প তৈরি করা
- বিলিং সেট আপ করার পরে, আপনাকে একটি নতুন প্রকল্প তৈরি করতে হবে। GCP-এর প্রকল্পগুলি হল আপনার সংস্থান এবং পরিষেবাগুলিকে সংগঠিত করার একটি উপায়৷ উপরের নেভিগেশন বারে প্রজেক্ট ড্রপডাউনে ক্লিক করুন এবং "নতুন প্রকল্প" নির্বাচন করুন। আপনার প্রকল্পের নাম দিন এবং আপনার তৈরি করা বিলিং অ্যাকাউন্ট নির্বাচন করুন।
ধাপ 5: API এবং পরিষেবা সক্রিয় করা
- মেশিন লার্নিং কাজের জন্য, আপনাকে নির্দিষ্ট API সক্রিয় করতে হবে। কনসোলের "APIs এবং পরিষেবাগুলি" বিভাগে নেভিগেট করুন এবং আপনার কোর্সের সাথে প্রাসঙ্গিক হতে পারে এমন অন্যদের মধ্যে ক্লাউড মেশিন লার্নিং ইঞ্জিন API সক্ষম করুন৷ এই APIগুলি মেশিন লার্নিং মডেল স্থাপন এবং পরিচালনার জন্য প্রয়োজনীয় কার্যকারিতা প্রদান করে।
মেশিন লার্নিং এর জন্য গুগল ক্লাউড ব্যবহার করা
একবার আপনি সাইন আপ করে আপনার অ্যাকাউন্ট সেট আপ করলে, আপনি Google ক্লাউডের মেশিন লার্নিং ক্ষমতাগুলি অন্বেষণ শুরু করতে পারেন৷ এখানে কিছু মূল পরিষেবা এবং ধারণা রয়েছে যা আপনার কোর্সের প্রসঙ্গে দরকারী হবে:
গুগল ক্লাউড এআই প্ল্যাটফর্ম
- এআই প্ল্যাটফর্ম: এটি মেশিন লার্নিং মডেল তৈরি, প্রশিক্ষণ এবং স্থাপনের জন্য ডিজাইন করা সরঞ্জাম এবং পরিষেবাগুলির একটি বিস্তৃত স্যুট। এটি TensorFlow, PyTorch এবং Scikit-learn এর মত জনপ্রিয় ফ্রেমওয়ার্ক সমর্থন করে। এআই প্ল্যাটফর্ম পরিচালিত পরিষেবা প্রদান করে, যার অর্থ আপনাকে অন্তর্নিহিত অবকাঠামো নিয়ে চিন্তা করতে হবে না।
- প্রশিক্ষণ মডেল: আপনি স্কেলে মডেল প্রশিক্ষণের জন্য AI প্ল্যাটফর্ম ব্যবহার করতে পারেন। এটি বিতরণ করা প্রশিক্ষণ এবং হাইপারপ্যারামিটার টিউনিংকে সমর্থন করে, যা মডেলের কর্মক্ষমতা অপ্টিমাইজ করার জন্য অপরিহার্য। আপনি সরাসরি আপনার স্থানীয় পরিবেশ বা ক্লাউড কনসোল থেকে প্রশিক্ষণের কাজ জমা দিতে পারেন।
- মডেল স্থাপন: একবার আপনার মডেল প্রশিক্ষিত হয়ে গেলে, AI প্ল্যাটফর্ম আপনাকে এটিকে একটি REST API হিসাবে স্থাপন করার অনুমতি দেয়৷ এটি স্কেলে সার্ভারহীন ভবিষ্যদ্বাণী প্রদান করে অ্যাপ্লিকেশন এবং পরিষেবাগুলিতে আপনার মডেলকে একীভূত করা সহজ করে তোলে৷
Google ক্লাউড সঞ্চয়স্থান
- মেঘ স্টোরেজ: এই পরিষেবাটি বড় ডেটাসেট এবং মডেল আর্টিফ্যাক্ট সংরক্ষণের জন্য ব্যবহৃত হয়। এটি একটি স্কেলযোগ্য স্টোরেজ সমাধান যা অন্যান্য Google ক্লাউড পরিষেবাগুলির সাথে নির্বিঘ্নে সংহত করে৷ আপনি আপনার প্রশিক্ষণ ডেটা পরিচালনা করতে এবং আপনার মেশিন লার্নিং প্রক্রিয়াগুলির আউটপুট সংরক্ষণ করতে ক্লাউড স্টোরেজ ব্যবহার করতে পারেন।
BigQuery- তে
- BigQuery- তে: এটি একটি সম্পূর্ণ-পরিচালিত, সার্ভারহীন ডেটা গুদাম যা Google-এর পরিকাঠামোর প্রক্রিয়াকরণ শক্তি ব্যবহার করে দ্রুত SQL কোয়েরি সক্ষম করে৷ এটি বড় ডেটাসেট বিশ্লেষণের জন্য বিশেষভাবে উপযোগী এবং অন্তর্দৃষ্টি এবং ট্রেন মডেলগুলি পেতে মেশিন লার্নিং ওয়ার্কফ্লোগুলির সাথে একীভূত করা যেতে পারে।
তথ্য প্রবাহ
- তথ্য প্রবাহ: এই পরিষেবাটি রিয়েল-টাইম ডেটা প্রসেসিং ক্ষমতা প্রদান করে৷ এটি মেশিন লার্নিং মডেলগুলিতে ফিড করার আগে ডেটা প্রিপ্রসেস করার জন্য দরকারী। Dataflow Apache Beam সমর্থন করে, আপনাকে ডেটা প্রসেসিং পাইপলাইন লিখতে দেয় যা বিভিন্ন রানটাইম পরিবেশে বহনযোগ্য।
উদাহরণ ব্যবহার কেস: স্কেলে সার্ভারহীন ভবিষ্যদ্বাণী
এমন একটি পরিস্থিতি বিবেচনা করুন যেখানে আপনি একটি টেলিকমিউনিকেশন কোম্পানির জন্য গ্রাহক মন্থনের পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য একটি মেশিন লার্নিং মডেল তৈরি করেছেন। Google ক্লাউড ব্যবহার করে, আপনি এই মডেলটিকে AI প্ল্যাটফর্মে স্থাপন করতে পারেন এবং এটিকে একটি API হিসাবে প্রকাশ করতে পারেন৷ এটি কোম্পানির CRM সিস্টেমকে আগত গ্রাহক ডেটার জন্য গ্রাহক মন্থন ঝুঁকি সম্পর্কে রিয়েল-টাইম ভবিষ্যদ্বাণী করতে সক্ষম করে।
- ডেটা ইনজেশন: গ্রাহক ডেটা আসার সাথে সাথে রিয়েল-টাইমে প্রিপ্রসেস করতে এবং পরিষ্কার করতে ডেটাফ্লো ব্যবহার করুন।
- মডেল স্থাপন: AI প্ল্যাটফর্মে প্রশিক্ষিত মডেল স্থাপন করুন, যা চাহিদার ভিত্তিতে স্বয়ংক্রিয়ভাবে স্কেল করে, সার্ভারহীন পূর্বাভাস প্রদান করে।
- ইন্টিগ্রেশন: AI প্ল্যাটফর্মের REST API-কে CRM সিস্টেমের সাথে একীভূত করুন, গ্রাহক পরিষেবা প্রতিনিধিদের মন্থন ঝুঁকির স্কোর পেতে এবং গ্রাহকদের ধরে রাখার জন্য সক্রিয় পদক্ষেপ নেওয়ার অনুমতি দেয়।
কী বিবেচনা
- খরচ ব্যবস্থাপনা: অপ্রত্যাশিত চার্জ এড়াতে আপনার Google ক্লাউড পরিষেবাগুলির ব্যবহার নিরীক্ষণ করুন৷ বিলিং ড্যাশবোর্ড ব্যবহার করুন এবং আপনার খরচ ট্র্যাক করতে সতর্কতা সেট আপ করুন৷
- নিরাপত্তা: আপনার ক্লাউড সংস্থানগুলি সুরক্ষিত করার জন্য সর্বোত্তম অনুশীলনগুলি প্রয়োগ করুন, যেমন আপনার প্রকল্পগুলিতে অনুমতি এবং অ্যাক্সেস নিয়ন্ত্রণ করতে আইডেন্টিটি এবং অ্যাক্সেস ম্যানেজমেন্ট (IAM) ব্যবহার করা৷
- সম্মতি: নিশ্চিত করুন যে আপনার Google ক্লাউড পরিষেবাগুলির ব্যবহার প্রাসঙ্গিক ডেটা সুরক্ষা প্রবিধানগুলি মেনে চলে, যেমন GDPR বা HIPAA, বিশেষ করে যদি আপনি সংবেদনশীল ডেটা পরিচালনা করেন৷
এই পদক্ষেপগুলি অনুসরণ করে এবং Google ক্লাউডের ক্ষমতাগুলিকে কাজে লাগানোর মাধ্যমে, আপনি ব্যবহারিক অনুশীলন করতে পারেন এবং স্কেলে মেশিন লার্নিং স্থাপনার সাথে অভিজ্ঞতা অর্জন করতে পারেন৷ এটি শুধুমাত্র তাত্ত্বিক ধারণা সম্পর্কে আপনার বোধগম্যতা বাড়াবে না বরং বাস্তব-বিশ্বের পরিস্থিতিতে প্রযোজ্য মূল্যবান দক্ষতাও প্রদান করবে।
সম্পর্কিত অন্যান্য সাম্প্রতিক প্রশ্ন এবং উত্তর EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং:
- একটি নির্দিষ্ট সমস্যার জন্য সঠিক অ্যালগরিদম নির্বাচনের মানদণ্ড কী কী?
- যদি কেউ গুগল মডেল ব্যবহার করে এবং নিজের উদাহরণে প্রশিক্ষণ দেয়, তাহলে কি গুগল প্রশিক্ষণের তথ্য থেকে করা উন্নতিগুলি ধরে রাখে?
- প্রশিক্ষণের আগে কোন এমএল মডেলটি ব্যবহার করতে হবে তা কীভাবে জানা যাবে?
- রিগ্রেশন টাস্ক কী?
- ভার্টেক্স এআই এবং অটোএমএল টেবিলের মধ্যে কীভাবে রূপান্তর করা যায়?
- R-squared, ARIMA অথবা GARCH এর মতো অর্থনীতিগত মডেল ব্যবহার করে আর্থিক তথ্য আপলোড এবং পরিসংখ্যানগত বিশ্লেষণ এবং পূর্বাভাস সম্পাদনের জন্য Kaggle ব্যবহার করা কি সম্ভব?
- করোনারি হৃদরোগের ঝুঁকি পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য কি মেশিন লার্নিং ব্যবহার করা যেতে পারে?
- গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিংকে ভার্টেক্স এআই হিসেবে পুনঃব্র্যান্ড করার ফলে আসলে কী কী পরিবর্তন এসেছে?
- একটি মডেলের কর্মক্ষমতা মূল্যায়নের মেট্রিক্স কী কী?
- রৈখিক রিগ্রেশন কী?
EITC/AI/GCML Google ক্লাউড মেশিন লার্নিং-এ আরও প্রশ্ন ও উত্তর দেখুন