একটি মেশিন লার্নিং মডেল তৈরি করা কেবল ডেটা খাওয়ানো নয়, প্রচুর ঘাটতি রয়েছে যা কোনও মডেলের যথার্থতাকে প্রভাবিত করে। ওভারফিটিং ইন মেশিন লার্নিংয়ে এমন একটি ঘাটতি যা মডেলটির পারফরম্যান্সের পাশাপাশি নির্ভুলতা বাধা দেয়। নিম্নলিখিত নিবন্ধগুলি এই নিবন্ধে আচ্ছাদিত রয়েছে:
জাভাতে একটি প্রোগ্রাম বন্ধ করুন
- মেশিন লার্নিংয়ে ওভারফিটিং কী?
- ওভারফিটিংয়ের উদাহরণ
- সিগন্যাল বনাম শোরগোল
- আন্ডারফিটিং কী?
- ওভারফিটিং কীভাবে সনাক্ত করবেন?
- কীভাবে মেশিন লার্নিংয়ে ওভারফিটিং এড়ানো যায়
- গুডনেস অফ ফিট?
- বায়াস এবং ভেরিয়েন্সের মধ্যে বাণিজ্য বন্ধ
মেশিন লার্নিংয়ে ওভারফিটিং কী?
একটি পরিসংখ্যানগত মডেলকে বলা হয় যে আমরা এটি প্রয়োজনের তুলনায় অনেক বেশি ডেটা ফিড করি। এটি সম্পর্কিত করে তুলতে, বড় আকারের পোশাকের সাথে ফিট করার চেষ্টা করুন।
যখন কোনও মডেল তার প্রয়োজনের তুলনায় আরও বেশি ডেটা ফিট করে, তখন এটি কোলাহলপূর্ণ ডেটা এবং ডেটাতে অসত মানগুলি ধরা শুরু করে। ফলস্বরূপ, মডেলটির দক্ষতা এবং নির্ভুলতা হ্রাস পায়। আসুন কীভাবে তা ঘটে তা বোঝার জন্য আসুন আমরা ওভারফিটের কয়েকটি উদাহরণ দেখে নিই।
ওভারফিটিংয়ের উদাহরণ
উদাহরণ 1
আমরা যদি সরল উদাহরণ নিই লিনিয়ার রিগ্রেশন , সর্বোত্তম ফিট লাইন এবং ডেটা পয়েন্টগুলির মধ্যে সর্বনিম্ন ব্যয় নির্ধারণের জন্য ডেটা প্রশিক্ষণ দেওয়া। ব্যয়টি হ্রাস করে সর্বোত্তম সেরা ফিট খুঁজে বের করার জন্য এটি অনেকগুলি পুনরাবৃত্তির মধ্য দিয়ে যায়। এখানেই ওভারফিটিং ছবিতে আসে।
উপরের চিত্রটিতে প্রদর্শিত লাইনটি একটি নতুন ডেটা পয়েন্টের জন্য খুব কার্যকর ফলাফল দিতে পারে। ওভারফিটিংয়ের ক্ষেত্রে, আমরা যখন ডেটা সেটটিতে প্রশিক্ষণ অ্যালগরিদম চালাই, আমরা প্রতিটি সংখ্যার পুনরাবৃত্তির সাথে ব্যয় হ্রাস করার অনুমতি দিই।
এই চলছে খুব বেশি সময়ের জন্য হ্রাস হওয়া ব্যয়টির অর্থ হবে তবে এটি ডেটা সেট থেকে গোলমাল করা ডেটাও ফিট করবে। ফলাফলটি নীচের গ্রাফের মতো দেখতে লাগবে।
এটি দক্ষ দেখায় তবে বাস্তবে তা নয়। যেমন একটি অ্যালগরিদমের মূল লক্ষ্য লিনিয়ার রিগ্রেশন একটি প্রভাবশালী প্রবণতা সন্ধান এবং তদনুসারে ডাটা পয়েন্ট ফিট করা হয়। তবে এই ক্ষেত্রে, লাইনটি সমস্ত ডেটা পয়েন্টগুলিতে ফিট করে, যা নতুন এন্ট্রি ডেটা পয়েন্টগুলির জন্য সর্বোত্তম ফলাফলগুলির পূর্বাভাস দেওয়ার ক্ষেত্রে মডেলের দক্ষতার সাথে অপ্রাসঙ্গিক।
এখন আসুন সমস্যা বিবরণের সাহায্যে আরও বর্ণনামূলক উদাহরণ বিবেচনা করি।
উদাহরণ 2
সমস্যা বিবৃতি: আসুন আমরা ভবিষ্যদ্বাণী করতে চাইব যে কোনও ফুটবল খেলোয়াড় টিয়ার 2 লীগের তার বর্তমান পারফরম্যান্সের ভিত্তিতে একটি স্তর 1 ফুটবল ক্লাবে একটি স্লট নামবে কিনা।
এখন কল্পনা করুন, আমরা ফলাফল সহ 10,000 টির মতো খেলোয়াড়কে মডেলটি প্রশিক্ষণ এবং ফিট করি। আমরা যখন আসল ডেটা সেটটিতে ফলাফলটি পূর্বাভাস দেওয়ার চেষ্টা করি, আমাদের বলি যে আমরা একটি 99% নির্ভুলতা পেয়েছি। তবে ভিন্ন ডেটা সেটে যথার্থতা প্রায় 50 শতাংশ আসে। এর অর্থ মডেলটি আমাদের প্রশিক্ষণের ডেটা এবং অদেখা ডেটা থেকে ভাল জেনারেল করে না।
ওভারফিটিংয়ের মতো দেখতে এটি। এটি মেশিন লার্নিং এবং এমনকি ডেটা সায়েন্সের একটি খুব সাধারণ সমস্যা। এখন আসুন আমরা সংকেত এবং শব্দটি বুঝতে পারি।
সিগন্যাল বনাম শোরগোল
ভবিষ্যদ্বাণীপূর্ণ মডেলিংয়ে, সংকেত বলতে প্রকৃত অন্তর্নিহিত প্যাটার্ন বোঝায় যা মডেলটিকে ডেটা শিখতে সহায়তা করে। অন্যদিকে, শব্দগুচ্ছ ডেটা সেটে অপ্রাসঙ্গিক এবং এলোমেলো ডেটা। শব্দ এবং সংকেত ধারণা বুঝতে, আসুন আমরা একটি বাস্তব জীবনের উদাহরণ গ্রহণ করি।
আমাদের ধরুন আমরা বয়স থেকে বনাম সাক্ষরতার মডেল করতে চাই। যদি আমরা জনসংখ্যার খুব বড় অংশের নমুনা করি তবে আমরা একটি সুস্পষ্ট সম্পর্ক খুঁজে পাব। এটি সংকেত, যেখানে শব্দটি সিগন্যালের সাথে হস্তক্ষেপ করে। আমরা যদি স্থানীয় জনসাধারণের জন্য একই কাজ করি তবে সম্পর্কটি কর্দমাক্ত হয়ে যাবে। এটি বহিরাগতদের এবং এলোমেলোভাবে প্রভাবিত হবে, উদাহরণস্বরূপ, একজন প্রাপ্ত বয়স্ক প্রথম দিকে স্কুলে যায় বা কিছু প্রাপ্তবয়স্ক পড়াশোনা করতে পারে না ইত্যাদি etc.
মেশিন লার্নিংয়ের শব্দের সাথে শব্দ এবং সংকেত সম্পর্কে কথা বলা, একটি ভাল মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম স্বয়ংক্রিয়ভাবে শব্দ থেকে সংকেত পৃথক করবে। যদি অ্যালগরিদম খুব জটিল বা অদক্ষ হয়, তবে এটি শব্দটি শিখতে পারে। অতএব, মডেল overfitting। আসুন আমরা মেশিন লার্নিংয়ের পাশাপাশি আন্ডারফিটিংও বুঝতে পারি।
আন্ডারফিটিং কী?
অতিরিক্ত সাফল্য এড়াতে, আমরা প্রথম পর্যায়ে প্রশিক্ষণটি বন্ধ করতে পারি। তবে এটি প্রশিক্ষণের ডেটা থেকে মডেলটি যথেষ্ট পরিমাণে শিখতে না পারার কারণও হতে পারে, প্রভাবশালী প্রবণতাটি ধরা খুব অসুবিধাজনক হতে পারে। এটি আন্ডারফিটিং হিসাবে পরিচিত। ফলাফলটি অত্যধিক মানানসই, ফলাফলগুলি পূর্বাভাস দেওয়ার ক্ষেত্রে অদক্ষতা হিসাবে একই।
এখন আমরা মেশিন লার্নিংয়ে আন্ডারফিটিং এবং ওভারফিটিং আসলে কী তা বুঝতে পেরেছি, আসুন আমরা কীভাবে মেশিন লার্নিংয়ে ওভারফিটিং সনাক্ত করতে পারি তা বোঝার চেষ্টা করি।
ওভারফিটিং কীভাবে সনাক্ত করবেন?
ওভারফিটিংয়ের সাথে প্রধান চ্যালেঞ্জটি হ'ল নতুন ডেটা সহ আমাদের মডেলের পারফরম্যান্সের নির্ভুলতা অনুমান করা। আমরা প্রকৃতপক্ষে এটি পরীক্ষা না করা পর্যন্ত সঠিকতাটি অনুমান করতে সক্ষম হবো না।
এই সমস্যার সমাধানের জন্য, আমরা প্রাথমিক ডেটা সেটটিকে পৃথক প্রশিক্ষণ এবং পরীক্ষার ডেটা সেটগুলিতে ভাগ করতে পারি। এই কৌশলটির সাহায্যে আমরা আমাদের ডেটা নতুন ডেটা দিয়ে কতটা ভাল পারফর্ম করবে তা অনুমান করতে পারি।
আসুন এটি একটি উদাহরণ দিয়ে বুঝতে পারি, কল্পনা করুন যে আমরা প্রশিক্ষণের সেটটিতে 90+ শতাংশ নির্ভুলতা এবং পরীক্ষার সেটটিতে 50 শতাংশ নির্ভুলতা পেয়েছি। তারপরে, স্বয়ংক্রিয়ভাবে এটি মডেলের জন্য একটি লাল পতাকা হবে।
ওভারফিটিং সনাক্তকরণের আরেকটি উপায় একটি সরল মডেল দিয়ে শুরু করা যা একটি মানদণ্ড হিসাবে কাজ করবে।
এই পদ্ধতির সাহায্যে, আপনি যদি আরও জটিল অ্যালগরিদম চেষ্টা করেন তবে মডেলটির জন্য অতিরিক্ত জটিলতা এমনকি সার্থক কিনা তা আপনি বুঝতে সক্ষম হবেন। এটি হিসাবে পরিচিত ওকামের রেজার পরীক্ষা , এটি দুটি মডেলের ক্ষেত্রে তুলনামূলক পারফরম্যান্সের ক্ষেত্রে মূলত সরল মডেলটিকে বেছে নেয়। ওভারফিটিং সনাক্তকরণ একটি ভাল অনুশীলন হলেও,তবে ওভারফিটিং প্রতিরোধের জন্য বেশ কয়েকটি কৌশল রয়েছে। আসুন আমরা কীভাবে মেশিন লার্নিংয়ে অতিরিক্ত চাপ প্রতিরোধ করতে পারি তা একবার দেখে নেওয়া যাক
কীভাবে মেশিন লার্নিংয়ে ওভারফিটিং এড়ানো যায়?
সম্পূর্ণরূপে নীচে তালিকাভুক্ত মেশিন লার্নিংয়ে অতিমাত্রায় এড়াতে বেশ কয়েকটি কৌশল রয়েছে।
1. ক্রস-বৈধকরণ
ওভারফিটিং এড়ানো / প্রতিরোধের সবচেয়ে শক্তিশালী বৈশিষ্ট্যগুলির মধ্যে একটি হ'ল ক্রস-বৈধতা। এর পিছনে ধারণাটি হ'ল মিনি ট্রেন-টেস্ট-স্প্লিট তৈরি করতে প্রাথমিক প্রশিক্ষণের ডেটা ব্যবহার করা এবং তারপরে আপনার মডেলটির সাথে তাল মিলিয়ে এই বিভাজনগুলি ব্যবহার করুন।
স্ট্যান্ডার্ড কে-ফোল্ড বৈধকরণে, ডেটা কে-সাবসেটে বিভক্ত হয় যা ভাঁজ নামেও পরিচিত। এর পরে, কে -1 ভাঁজগুলিতে অ্যালগরিদম পুনরাবৃত্তভাবে প্রশিক্ষণ দেওয়া হয় যখন বাকী ভাঁজগুলি পরীক্ষার সেট হিসাবে ব্যবহার করে, যা হোল্ডআউট ভাঁজ হিসাবেও পরিচিত।
ক্রস-বৈধকরণ কেবলমাত্র মূল প্রশিক্ষণ সেট সহ হাইপারপ্যারামিটারগুলি টিউন করতে সহায়তা করে। এটি মূলত চূড়ান্ত মডেলটি নির্বাচনের জন্য সত্য অদেখা ডেটা সেট হিসাবে পরীক্ষা সেটটিকে আলাদাভাবে রাখে। অতএব, পুরোপুরি অতিরিক্ত মানা এড়ানো।
2. আরও ডেটা সহ প্রশিক্ষণ
এই কৌশলটি প্রতিটি সময় কার্যকর নাও হতে পারে, যেমন আমরা উপরের উদাহরণেও আলোচনা করেছি, যেখানে উল্লেখযোগ্য পরিমাণ জনসংখ্যার প্রশিক্ষণ মডেলকে সহায়তা করে। এটি মূলত সিগন্যালটিকে আরও ভালভাবে সনাক্ত করতে মডেলকে সহায়তা করে।
তবে কিছু ক্ষেত্রে বর্ধিত ডেটা বলতে মডেলকে আরও শোরগোল খাওয়ানো হতে পারে। আমরা যখন আরও ডেটা দিয়ে মডেলটিকে প্রশিক্ষণ দিচ্ছি, তখন আমাদের নিশ্চিত করতে হবে যে ডেটা পরিষ্কার এবং এলোমেলোতা এবং অসঙ্গতি থেকে মুক্ত।
3. বৈশিষ্ট্য অপসারণ
যদিও কিছু অ্যালগরিদমের বৈশিষ্ট্যগুলির একটি স্বয়ংক্রিয় নির্বাচন রয়েছে। যাদের মধ্যে অন্তর্নির্মিত বৈশিষ্ট্য নির্বাচন নেই তাদের একটি উল্লেখযোগ্য সংখ্যকের জন্য, আমরা সাধারণীকরণের উন্নতি করতে ইনপুট বৈশিষ্ট্যগুলি থেকে ম্যানুয়ালি কয়েকটি অপ্রাসঙ্গিক বৈশিষ্ট্যগুলি মুছে ফেলতে পারি।
এটি করার একটি উপায় হ'ল কোনও বৈশিষ্ট্য কীভাবে মডেলটির সাথে খাপ খায় সে সম্পর্কে উপসংহার নেওয়া। কোড লাইন বাই লাইন ডিবাগ করার সাথে এটি বেশ মিল।
যদি কোনও বৈশিষ্ট্য মডেলটির প্রাসঙ্গিকতা ব্যাখ্যা করতে অক্ষম হয় তবে আমরা কেবল সেই বৈশিষ্ট্যগুলি সনাক্ত করতে পারি। আমরা এমনকি একটি ভাল সূচনা পয়েন্টের জন্য কয়েকটি বৈশিষ্ট্য নির্বাচনের হিউরিস্টিক ব্যবহার করতে পারি।
4. প্রথম দিকে বন্ধ
যখন মডেলটি প্রশিক্ষণ নিচ্ছেন, আপনি প্রকৃতপক্ষে প্রতিটি পুনরাবৃত্তির উপর ভিত্তি করে মডেল কতটা ভাল পারফর্ম করেন তা পরিমাপ করতে পারবেন। পুনরাবৃত্তিগুলি মডেলের কর্মক্ষমতা উন্নত করে যখন আমরা এক পর্যায়ে এটি করতে পারি। এর পরে, মডেলটি প্রতিটি পুনরাবৃত্তির পরে সাধারণীকরণ দুর্বল হওয়ায় প্রশিক্ষণ ডেটাটিকে অত্যধিক করে তোলে।
সুতরাং মূলত, তাড়াতাড়ি থামানো মানে মডেলটি যে বিন্দুটি ট্রেনিংয়ের ডেটাগুলিকে উপভোগ করতে শুরু করে সেই বিন্দুটি পাস করার আগে প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়া বন্ধ করে দেয়। এই কৌশলটি বেশিরভাগ ক্ষেত্রে ব্যবহৃত হয় গভীর জ্ঞানার্জন ।
৫. নিয়মিতকরণ
এটির মূলত অর্থ হল, কৃত্রিমভাবে বিস্তৃত কৌশলগুলির বিস্তৃত ব্যবহার করে আপনার মডেলটিকে আরও সহজ হতে বাধ্য করা। এটি সম্পূর্ণরূপে আমরা যে ধরণের শিক্ষার্থী ব্যবহার করছি তার উপর নির্ভর করে। উদাহরণস্বরূপ, আমরা একটি ছাঁটাই করতে পারেন , এ একটি ড্রপআউট ব্যবহার করুন নিউরাল নেটওয়ার্ক বা রিগ্রেশনে ব্যয় ফাংশনে একটি পেনাল্টি প্যারামিটার যুক্ত করুন।
বেশিরভাগ ক্ষেত্রে নিয়মিতকরণ হ'ল হাইপারপ্যারমিটারও হয়। এর অর্থ এটি ক্রস-বৈধকরণের মাধ্যমেও সুর করা যেতে পারে।
6. জমায়েত
এই কৌশলটি মূলত বিভিন্ন মেশিন লার্নিং মডেলগুলির পূর্বাভাসকে একত্রিত করে। জমা দেওয়ার জন্য দুটি সাধারণ পদ্ধতির নীচে তালিকাভুক্ত করা হয়েছে:
ব্যাগিং মডেলগুলির চেয়ে বেশি সুযোগ কমাতে চেষ্টা করে
সহজ মডেলের ভবিষ্যদ্বাণীমূলক নমনীয়তা উন্নত করার প্রচেষ্টা বুস্টিং
যদিও তারা উভয়ই নকশাকৃত পদ্ধতি, পদ্ধতির সম্পূর্ণ বিপরীত দিক থেকে শুরু হয়। ব্যাগিং জটিল বেস মডেলগুলি ব্যবহার করে এবং তাদের পূর্বাভাসগুলি সহজ করার চেষ্টা করে যখন বুস্টিং সহজ বেস মডেলগুলি ব্যবহার করে এবং এর সামগ্রিক জটিলতা বাড়াতে চেষ্টা করে।
গুডনেস অফ ফিট?
পরিসংখ্যানগত মডেলিংয়ে, ফিটের সুক্ষ্মতা বোঝা যায় ফলাফল বা ভবিষ্যদ্বাণী করা মানগুলি পর্যবেক্ষণ করা বা সত্য মানের সাথে কতটা ঘনিষ্ঠ হয়।এমন একটি মডেল যা সংকেতের পরিবর্তে শব্দ শিখেছে তার চেয়ে বেশি ফিট করা হয়েছে কারণ এটি প্রশিক্ষণের ডেটা সেটটি ফিট করবে তবে নতুন ডেটা সেটটির সাথে আরও দরিদ্র দক্ষতা থাকবে।
জাভা মধ্যে একটি সংরক্ষিত শব্দ কি
বায়াস এবং ভেরিয়েন্সের মধ্যে বাণিজ্য off
বৈকল্পিক এবং পক্ষপাত উভয়ই পূর্বাভাস ত্রুটির ফর্ম । উচ্চ বৈকল্পিক এবং উচ্চ পক্ষপাতের মধ্যে বাণিজ্য বন্ধ পরিসংখ্যান এবং মেশিন লার্নিং একটি খুব গুরুত্বপূর্ণ ধারণা। এটি এমন একটি ধারণা যা সমস্ত তত্ত্বাবধানে থাকা মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমগুলিকে প্রভাবিত করে।
পক্ষপাতিত্ব-বৈকল্পিক বাণিজ্য বন্ধ কোনও মেশিন লার্নিং মডেলের জটিলতা নির্ধারণ, আন্ডারফিটিং এবং ওভারফিট করার ক্ষেত্রে খুব গুরুত্বপূর্ণ প্রভাব ফেলে।
বায়াস
এটি পূর্বাভাসিত মান এবং মডেলের প্রকৃত বা সত্য মানের মধ্যে পার্থক্য ছাড়া কিছুই নয়। মডেলদের পক্ষে জটিল সংকেতগুলি থেকে শিখানো সবসময় সহজ নয়।
আসুন কল্পনা করা যাক লিনিয়ার রিগ্রেশন অ-লিনিয়ার ডেটা সহ একটি মডেল to মডেল পর্যালোচনাগুলি কতটা দক্ষতার সাথে শিখেন, তা কার্ভে দক্ষতার সাথে মডেল করবে না। এটি আন্ডারফিটিং নামে পরিচিত।
বৈচিত্র্য
এটি প্রশিক্ষণের ডেটাতে নির্দিষ্ট সেটগুলিতে মডেলের সংবেদনশীলতা বোঝায়। একটি উচ্চ বৈকল্পিক অ্যালগরিদম একটি উদ্ভট মডেল তৈরি করবে যা প্রশিক্ষণের সেট থেকে একেবারে পৃথক।
এমন একটি অ্যালগোরিদম কল্পনা করুন যা সংযোজিত এবং অতি-নমনীয় মডেলটির সাথে খাপ খায়, এটি প্রশিক্ষণের জন্য গোলমাল থেকে শিখবে যে অত্যধিক মানানসই হয়।
বায়াস-ভেরিয়েন্স ট্রেড অফ
একটি মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমকে মডেলটি প্রশিক্ষণের জন্য এককালীন পদ্ধতি হিসাবে ধরে নেওয়া যায় না, পরিবর্তে, এটি পুনরাবৃত্তিমূলক প্রক্রিয়া।
একটি সহজ এবং কঠোর কাঠামো সহ কম বৈকল্পিক-উচ্চ পক্ষপাত অ্যালগরিদমগুলি কম জটিল।
তারা এমন মডেলগুলিকে প্রশিক্ষণ দেবে যা সামঞ্জস্যপূর্ণ তবে গড়পথে ভুল।
এর মধ্যে রয়েছে লিনিয়ার বা প্যারামেট্রিক অ্যালগোরিদম, যেমন রিগ্রেশন, ইত্যাদি
উচ্চ বৈকল্পিক-নিম্ন পক্ষপাত অ্যালগরিদম আরও নমনীয় কাঠামো সহ জটিল হয়।
তারা এমন মডেলগুলিকে প্রশিক্ষণ দেবে যা গড়পড়ায় অসম্পূর্ণ তবে সঠিক।
এর মধ্যে নন-লিনিয়ার বা নন-প্যারাম্যাট্রিক অ্যালগোরিদম যেমন , ইত্যাদি
এটি আমাদের এই নিবন্ধের শেষে নিয়ে আসে যেখানে আমরা মেশিন লার্নিংয়ে ওভারফিটিং শিখেছি এবং এটি এড়াতে বিভিন্ন কৌশল সম্পর্কে। আমি আশা করি এই টিউটোরিয়ালে আপনার সাথে যা ভাগ করা হয়েছে তার সাথে আপনি পরিষ্কার হয়ে গেছেন।
আপনি যদি 'মেশিন লার্নিং-এ ওভারফিটিং' সম্পর্কিত এই নিবন্ধটি খুঁজে পেয়ে থাকেন তবে এটি দেখুন check বিশ্বজুড়ে ছড়িয়ে থাকা 250,000 এরও বেশি সন্তুষ্ট শিক্ষার্থীর নেটওয়ার্ক সহ একটি বিশ্বস্ত অনলাইন লার্নিং সংস্থা।
আমরা এখানে আপনার যাত্রার প্রতিটি পদক্ষেপে আপনাকে সহায়তা করতে এবং এমন একটি পাঠ্যক্রম নিয়ে হাজির হলাম যা শিক্ষার্থী এবং পেশাদারদের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে । কোথাকারটি আপনাকে পাইথন প্রোগ্রামিংয়ে একটি প্রধান সূচনা দেওয়ার জন্য এবং বিভিন্ন এবং মূল এবং উন্নত পাইথন উভয় ধারণার পাশাপাশি প্রশিক্ষণের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে পছন্দ , ইত্যাদি
আপনি যদি কোনও প্রশ্ন আসে তবে 'ওভারফিটিং ইন মেশিন লার্নিং' এর মন্তব্য বিভাগে আপনার সমস্ত প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করতে দ্বিধা বোধ করুন এবং আমাদের দলটি উত্তর দিতে পেরে খুশি হবে।