এটি ডার্টস নামের উইন্ডোজ অ্যাপ যার সর্বশেষ রিলিজটি Releaseminor0.22.0.zip হিসাবে ডাউনলোড করা যেতে পারে। এটি ওয়ার্কস্টেশনের জন্য বিনামূল্যের হোস্টিং প্রদানকারী OnWorks-এ অনলাইনে চালানো যেতে পারে।
ডার্টস উইথ অনওয়ার্কস নামের এই অ্যাপটি বিনামূল্যে অনলাইনে ডাউনলোড করুন এবং চালান।
এই অ্যাপটি চালানোর জন্য এই নির্দেশাবলী অনুসরণ করুন:
- 1. আপনার পিসিতে এই অ্যাপ্লিকেশনটি ডাউনলোড করুন৷
- 2. আমাদের ফাইল ম্যানেজারে প্রবেশ করুন https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX আপনি যে ইউজারনেম চান।
- 3. এই ধরনের ফাইল ম্যানেজারে এই অ্যাপ্লিকেশনটি আপলোড করুন।
- 4. এই ওয়েবসাইট থেকে যেকোনো OS OnWorks অনলাইন এমুলেটর শুরু করুন, তবে আরও ভালো উইন্ডোজ অনলাইন এমুলেটর।
- 5. OnWorks Windows OS থেকে আপনি এইমাত্র শুরু করেছেন, আমাদের ফাইল ম্যানেজারে যান https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX আপনার পছন্দের ব্যবহারকারীর নাম সহ।
- 6. অ্যাপ্লিকেশনটি ডাউনলোড করুন এবং এটি ইনস্টল করুন।
- 7. আপনার লিনাক্স ডিস্ট্রিবিউশন সফ্টওয়্যার সংগ্রহস্থল থেকে ওয়াইন ডাউনলোড করুন। একবার ইনস্টল হয়ে গেলে, আপনি ওয়াইন দিয়ে চালানোর জন্য অ্যাপটিতে ডাবল-ক্লিক করতে পারেন। এছাড়াও আপনি PlayOnLinux ব্যবহার করে দেখতে পারেন, ওয়াইনের উপর একটি অভিনব ইন্টারফেস যা আপনাকে জনপ্রিয় উইন্ডোজ প্রোগ্রাম এবং গেম ইনস্টল করতে সাহায্য করবে।
ওয়াইন লিনাক্সে উইন্ডোজ সফ্টওয়্যার চালানোর একটি উপায়, কিন্তু কোন উইন্ডোজ প্রয়োজন নেই। ওয়াইন হল একটি ওপেন সোর্স উইন্ডোজ সামঞ্জস্যপূর্ণ স্তর যা সরাসরি যেকোনো লিনাক্স ডেস্কটপে উইন্ডোজ প্রোগ্রাম চালাতে পারে। মূলত, ওয়াইন স্ক্র্যাচ থেকে পর্যাপ্ত উইন্ডোজ পুনরায় প্রয়োগ করার চেষ্টা করছে যাতে এটি আসলে উইন্ডোজের প্রয়োজন ছাড়াই সেই সমস্ত উইন্ডোজ অ্যাপ্লিকেশন চালাতে পারে।
স্ক্রীনশটগুলি
Ad
ডার্ট
বর্ণনাঃ
ডার্টস হল একটি পাইথন লাইব্রেরি যা সহজে ম্যানিপুলেশন এবং সময় সিরিজের পূর্বাভাস। এটিতে বিভিন্ন ধরণের মডেল রয়েছে, যেমন ARIMA থেকে গভীর নিউরাল নেটওয়ার্ক পর্যন্ত। স্কিট-লার্নের অনুরূপ fit() এবং predict() ফাংশন ব্যবহার করে মডেলগুলি একইভাবে ব্যবহার করা যেতে পারে। লাইব্রেরিটি মডেলগুলির ব্যাকটেস্ট করা, বিভিন্ন মডেলের ভবিষ্যদ্বাণীগুলিকে একত্রিত করা এবং বাহ্যিক ডেটা অ্যাকাউন্টে নেওয়া সহজ করে তোলে। ডার্ট ইউনিভেরিয়েট এবং মাল্টিভেরিয়েট টাইম সিরিজ এবং মডেল উভয়কেই সমর্থন করে। ML-ভিত্তিক মডেলগুলিকে একাধিক টাইম সিরিজ সম্বলিত সম্ভাব্য বড় ডেটাসেটগুলিতে প্রশিক্ষণ দেওয়া যেতে পারে এবং কিছু মডেল সম্ভাব্য পূর্বাভাসের জন্য একটি সমৃদ্ধ সমর্থন প্রদান করে। আমরা প্রথমে আপনার পছন্দের টুল (conda, venv, virtualenv সহ বা ভার্চুয়ালেনভর্যাপার ছাড়া) ব্যবহার করে অন্তত পাইথন 3.7 সহ আপনার প্রকল্পের জন্য একটি পরিষ্কার পাইথন পরিবেশ সেটআপ করার পরামর্শ দিই।
বৈশিষ্ট্য
- পূর্বাভাস মডেলের একটি বড় সংগ্রহ; পরিসংখ্যানগত মডেল (যেমন ARIMA) থেকে গভীর শিক্ষার মডেল (যেমন N-BEATS)
- TimeSeries মাল্টিভেরিয়েট হতে পারে - যেমন, একটি একক স্কেলার মানের পরিবর্তে একাধিক সময়-পরিবর্তিত মাত্রা ধারণ করে
- সমস্ত মেশিন লার্নিং ভিত্তিক মডেল (সমস্ত নিউরাল নেটওয়ার্ক সহ) সমর্থন একাধিক (সম্ভাব্য মাল্টিভেরিয়েট) সিরিজে প্রশিক্ষণ দেওয়া হচ্ছে
- TimeSeries বস্তুগুলি (ঐচ্ছিকভাবে) স্টোকাস্টিক টাইম সিরিজের প্রতিনিধিত্ব করতে পারে; উদাহরণস্বরূপ এটি আত্মবিশ্বাসের ব্যবধান পেতে ব্যবহার করা যেতে পারে এবং অনেক মডেল সম্ভাব্য পূর্বাভাসের বিভিন্ন স্বাদ সমর্থন করে
- ডার্টের অনেক মডেল পূর্বাভাস তৈরির জন্য ইনপুট হিসাবে অতীত-পর্যবেক্ষিত এবং/অথবা ভবিষ্যত-পরিচিত কোভেরিয়েট (বাহ্যিক ডেটা) টাইম সিরিজ সমর্থন করে
- সময়-নির্ভর ডেটা ছাড়াও, TimeSeries প্রতিটি মাত্রার জন্য স্ট্যাটিক ডেটাও ধারণ করতে পারে, যা কিছু মডেল দ্বারা শোষণ করা যেতে পারে
প্রোগ্রামিং ভাষা
পাইথন
বিভাগ
এটি একটি অ্যাপ্লিকেশন যা https://sourceforge.net/projects/darts.mirror/ থেকেও আনা যেতে পারে। আমাদের বিনামূল্যের অপারেটিভ সিস্টেমগুলির মধ্যে একটি থেকে সবচেয়ে সহজ উপায়ে অনলাইনে চালানোর জন্য এটি OnWorks-এ হোস্ট করা হয়েছে।
