সুচিপত্র[লুকান][দেখান]
- 1. CelebFaces অ্যাট্রিবিউট ডেটাসেট
- 2. DOTA
- 3. Google ফেসিয়াল এক্সপ্রেশন তুলনা ডেটাসেট
- 4. ভিজ্যুয়াল জিনোম
- 5. লিব্রি স্পিচ
- 6. সিটিস্পেস
- 7. গতিবিদ্যা ডেটাসেট
- 8. CelebAMask-HQ
- 9. পেন ট্রিব্যাঙ্ক
- 10. ভক্সসেলেব
- 11. SIXray
- 12. মার্কিন দুর্ঘটনা
- 13. চোখের রোগের স্বীকৃতি
- 14। হৃদরোগ
- 15. CLEVR
- 16. সার্বজনীন নির্ভরতা
- 17. KITTI – 360
- 18. MOT (মাল্টিপল অবজেক্ট ট্র্যাকিং)
- 19. PASCAL 3D+
- 20. প্রাণীদের মুখের বিকৃত মডেল
- 21. MPII হিউম্যান পোস্ট ডেটাসেট
- 22. UCF101
- 23. অডিওসেট
- 24. স্ট্যানফোর্ড ন্যাচারাল ল্যাঙ্গুয়েজ ইনফারেন্স
- 25. ভিজ্যুয়াল প্রশ্নের উত্তর
- উপসংহার
আজকাল, আমাদের বেশিরভাগই মেশিন লার্নিং এবং এআই মডেলগুলি বিকাশের দিকে মনোনিবেশ করি এবং বর্তমান ডেটাসেটগুলি ব্যবহার করে সমস্যাগুলি সমাধান করে। তবে প্রথমে, আমাদের অবশ্যই একটি ডেটাসেট, এর তাৎপর্য এবং শক্তিশালী AI এবং ML সমাধানগুলি বিকাশে এর ভূমিকাকে সংজ্ঞায়িত করতে হবে।
আজ, আমাদের কাছে ওপেন-সোর্স ডেটাসেটের আধিক্য রয়েছে যার উপর গবেষণা পরিচালনা করা যায় বা বিভিন্ন ক্ষেত্রে বাস্তব-বিশ্বের সমস্যাগুলি মোকাবেলা করার জন্য অ্যাপ্লিকেশন বিকাশ করা যায়।
যাইহোক, উচ্চ-মানের পরিমাণগত ডেটাসেটের অভাব উদ্বেগের কারণ। ডেটা ব্যাপকভাবে বেড়েছে এবং ভবিষ্যতে আরও দ্রুত হারে প্রসারিত হতে থাকবে।
এই পোস্টে, আমরা অবাধে উপলব্ধ ডেটাসেটগুলি কভার করব যা আপনি আপনার পরবর্তী AI প্রকল্প বিকাশ করতে ব্যবহার করতে পারেন।
1. CelebFaces অ্যাট্রিবিউট ডেটাসেট
CelebFaces অ্যাট্রিবিউটস ডেটাসেট (CelebA) তে 200K সেলিব্রিটি ফটো এবং প্রতিটি ছবির জন্য 40টি অ্যাট্রিবিউট টীকা রয়েছে, যা এটিকে প্রকল্পগুলির জন্য একটি চমৎকার সূচনা পয়েন্ট করে তোলে মুখ স্বীকৃতি, মুখ সনাক্তকরণ, ল্যান্ডমার্ক (বা মুখের উপাদান) স্থানীয়করণ, এবং মুখ সম্পাদনা ও সংশ্লেষণ। তদ্ব্যতীত, এই সংগ্রহের ফটোগুলিতে অবস্থানের বৈচিত্র্য এবং ব্যাকড্রপ বিশৃঙ্খলার বিস্তৃত পরিসর রয়েছে।
2. Dota
DOTA (এর ডেটাসেট বস্তু সনাক্তকরণ এরিয়াল ফটোতে) হল বস্তু সনাক্তকরণের জন্য একটি বৃহৎ মাপের ডেটাসেট যাতে 15টি সাধারণ বিভাগ (যেমন, জাহাজ, বিমান, গাড়ি ইত্যাদি), প্রশিক্ষণের জন্য 1411টি ছবি এবং বৈধতার জন্য 458টি ছবি অন্তর্ভুক্ত থাকে।
3. Google ফেসিয়াল এক্সপ্রেশন তুলনা ডেটাসেট
Google মুখের অভিব্যক্তি তুলনা ডেটাসেটে প্রায় 500,000 ছবির ট্রিপলেট রয়েছে, যার মধ্যে 156,000 মুখের ছবি রয়েছে৷ এটি লক্ষণীয় যে এই ডেটাসেটের প্রতিটি ট্রিপলেট কমপক্ষে ছয়টি মানব রেটার দ্বারা টীকা করা হয়েছিল।
এই ডেটাসেটটি মুখের অভিব্যক্তি বিশ্লেষণ জড়িত প্রকল্পগুলির জন্য দরকারী, যেমন অভিব্যক্তি-ভিত্তিক ছবি পুনরুদ্ধার, আবেগ শ্রেণীকরণ, অভিব্যক্তি সংশ্লেষণ ইত্যাদি। ডেটাসেটে অ্যাক্সেস পেতে, একটি সংক্ষিপ্ত ফর্ম পূরণ করতে হবে।
4. ভিজ্যুয়াল জিনোম
ভিজ্যুয়াল জিনোমে বহু-পছন্দের পরিবেশে ভিজ্যুয়াল প্রশ্নের উত্তর দেওয়ার ডেটা পাওয়া যায়। এটি 101,174 মিলিয়ন QA জোড়া সহ 1.7টি MSCOCO ফটোর সমন্বয়ে গঠিত, প্রতি ছবিতে গড়ে 17টি প্রশ্ন।
ভিজ্যুয়াল প্রশ্নের উত্তর দেওয়ার ডেটাসেটের তুলনায়, ভিজ্যুয়াল জিনোম ডেটাসেটের ছয়টি প্রশ্নের ধরন জুড়ে আরও ন্যায্য বিতরণ রয়েছে: কী, কোথায়, কখন, কে, কেন এবং কীভাবে।
এছাড়াও, ভিজ্যুয়াল জিনোম ডেটাসেটে 108K ফটো রয়েছে যা বস্তু, বৈশিষ্ট্য এবং সংযোগগুলির সাথে ভারীভাবে ট্যাগ করা হয়েছে।
5. লিব্রি স্পিচ
LibriSpeech corpus হল LibriVox প্রকল্প থেকে প্রায় 1,000 ঘন্টার অডিওবুকগুলির একটি সংগ্রহ৷ অডিওবুকগুলির বেশিরভাগই প্রজেক্ট গুটেনবার্গ থেকে উদ্ভূত।
প্রশিক্ষণের ডেটা 100hr, 360hr, এবং 500hr সেটের তিনটি পার্টিশনে বিভক্ত, যখন ডেভ এবং টেস্ট ডেটা অডিও দৈর্ঘ্যে প্রায় 5 ঘণ্টা।
6. সিটিস্পেস
শহুরে দৃশ্য সহ স্টেরিও ভিডিওগুলির সবচেয়ে সুপরিচিত বৃহৎ-স্কেল ডেটাবেসগুলির মধ্যে একটিকে দ্য সিটিস্কেপ বলা হয়।
জিপিএস অবস্থান, বহিরঙ্গন তাপমাত্রা, অহং-মোশন ডেটা এবং সঠিক স্টেরিও দৃষ্টিকোণ অন্তর্ভুক্ত পিক্সেল-সঠিক টীকা সহ, এতে 50টি স্বতন্ত্র জার্মান শহর থেকে রেকর্ডিং অন্তর্ভুক্ত রয়েছে।
7. গতিবিদ্যা ডেটাসেট
একটি বড় স্কেলে এবং ভাল মানের সাথে মানুষের কার্যকলাপ সনাক্ত করার জন্য সবচেয়ে সুপরিচিত ভিডিও ডেটাসেট হল কাইনেটিক্স ডেটাসেট। 600টি মানুষের কার্যকলাপ ক্লাসের প্রতিটির জন্য কমপক্ষে 600টি ভিডিও ক্লিপ রয়েছে, মোট 500,000 এর বেশি।
চলচ্চিত্রগুলো ইউটিউব থেকে টেনে নেওয়া হয়েছে; প্রতিটি প্রায় 10 সেকেন্ড দীর্ঘ এবং শুধুমাত্র একটি কার্যকলাপ ক্লাস তালিকাভুক্ত আছে.
8. CelebAMask-HQ
CelebAMask-HQ হল 30,000টি উচ্চ-রেজোলিউশনের মুখের ফটোগুলির একটি সংগ্রহ যাতে সাবধানে টীকাযুক্ত মুখোশ এবং 19টি ক্লাস রয়েছে যাতে মুখের উপাদান যেমন ত্বক, নাক, চোখ, ভ্রু, কান, মুখ, ঠোঁট, চুল, টুপি, চশমা, কানের দুল, নেকলেস, ঘাড়, উপাদান
ডেটাসেটটি ফেস-জেনারেটিং এবং অ্যালগরিদম সম্পাদনার জন্য মুখ শনাক্তকরণ, মুখ পার্সিং এবং GAN পরীক্ষা এবং প্রশিক্ষণের জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে।
9. পেন ট্রিব্যাঙ্ক
সিকোয়েন্স ট্যাগিংয়ের জন্য মডেলের মূল্যায়নের জন্য সবচেয়ে উল্লেখযোগ্য এবং প্রায়শই ব্যবহৃত কর্পোরা হল ইংলিশ পেন ট্রিব্যাঙ্ক (PTB) কর্পাস, বিশেষ করে ওয়াল স্ট্রিট জার্নালের নিবন্ধগুলির সাথে সংশ্লিষ্ট কর্পাসের অংশ।
প্রতিটি শব্দের অবশ্যই তার বক্তব্যের অংশ টাস্কের একটি উপাদান হিসাবে ট্যাগ করা থাকতে হবে। অক্ষর-স্তর এবং শব্দ-স্তর ভাষা মডেলিং এছাড়াও প্রায়শই কর্পাস ব্যবহার করে।
10. ভক্সসেলেব
VoxCeleb হল একটি বড় মাপের স্পিচ আইডেন্টিফিকেশন ডেটাসেট যা থেকে স্বয়ংক্রিয়ভাবে তৈরি হয় ওপেন সোর্স মিডিয়া. VoxCeleb-এর 6k স্পিকারের থেকে এক মিলিয়নেরও বেশি উচ্চারণ রয়েছে।
যেহেতু ডেটাসেটে অডিও-ভিজ্যুয়াল রয়েছে, এটি ভিজ্যুয়াল স্পিচ সংশ্লেষণ, বক্তৃতা বিভাজন, মুখ থেকে ভয়েস বা বিপরীতে ক্রস-মডেল স্থানান্তর এবং বর্তমান মুখ শনাক্তকরণের পরিপূরক করতে ভিডিও থেকে মুখ শনাক্তকরণ প্রশিক্ষণ সহ বিভিন্ন অতিরিক্ত অ্যাপ্লিকেশনের জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে। ডেটাসেট
11. সিক্সরে
SIXray ডেটাসেটে 1,059,231টি এক্স-রে ছবি রয়েছে যা পাতাল রেল স্টেশন থেকে সংগ্রহ করা হয়েছে এবং ছয়টি প্রধান ধরণের নিষিদ্ধ আইটেম সনাক্ত করতে মানব নিরাপত্তা পরিদর্শকদের দ্বারা টীকা করা হয়েছে: পিস্তল, ছুরি, রেঞ্চ, প্লায়ার, কাঁচি এবং হাতুড়ি। উপরন্তু, বস্তুর স্থানীয়করণের কার্যকারিতা মূল্যায়ন করার জন্য প্রতিটি অননুমোদিত আইটেমের জন্য বাউন্ডিং বাক্সগুলি ম্যানুয়ালি টেস্টিং সেটগুলিতে যোগ করা হয়েছে।
12. মার্কিন দুর্ঘটনা
প্রকল্পের পদার্থ ইতিমধ্যেই ডেটাসেটের নাম দ্বারা প্রকাশিত হয়েছে, ইউএস অ্যাক্সিডেন্টস। দেশব্যাপী অটোমোবাইল দুর্ঘটনার এই ডেটাসেটে ফেব্রুয়ারি 2016 থেকে ডিসেম্বর 2021 পর্যন্ত তথ্য অন্তর্ভুক্ত রয়েছে এবং মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রের 49টি রাজ্যকে কভার করে৷
প্রায় 1.5 মিলিয়ন দুর্ঘটনার রেকর্ড এখন এই সংগ্রহে রয়েছে। এটি বেশ কয়েকটি ট্র্যাফিক API ব্যবহার করে রিয়েল-টাইমে সংগ্রহ করা হয়েছিল।
এই APIগুলি বিভিন্ন উত্স থেকে সংগৃহীত ট্র্যাফিক তথ্য প্রেরণ করে, যার মধ্যে রয়েছে ট্রাফিক ক্যামেরা, আইন প্রয়োগকারী সংস্থা এবং মার্কিন যুক্তরাষ্ট্র এবং রাজ্যের পরিবহন বিভাগ।
13. চোখের রোগের স্বীকৃতি
সংগঠিত চক্ষু সংক্রান্ত ডেটাবেস অকুলার ডিজিজ ইন্টেলিজেন্ট রিকগনিশন (ODIR) 5,000 রোগীর তথ্য রয়েছে, যার মধ্যে রয়েছে তাদের বয়স, তাদের বাম এবং ডান চোখের ফান্ডাসের রঙ এবং চিকিৎসা পেশাদারদের ডায়াগনস্টিক কীওয়ার্ড।
এই ডেটাসেটটি চীনের বিভিন্ন হাসপাতাল এবং চিকিৎসা সুবিধা থেকে রোগীর ডেটার একটি প্রকৃত সংগ্রহ যা Shanggong Medical Technology Co., Ltd. অধিগ্রহণ করেছে। সঙ্গে মান নিয়ন্ত্রণ ব্যবস্থাপনা, টীকাগুলি দক্ষ মানব পাঠকদের দ্বারা ট্যাগ করা হয়েছে৷
14. হৃদরোগ
এই হৃদরোগের ডেটাসেটটি বয়স, লিঙ্গ, বুকে ব্যথার ধরণ, বিশ্রামে থাকা রক্তচাপ ইত্যাদির মতো 76টি প্যারামিটারের ভিত্তিতে রোগীর হৃদরোগের অস্তিত্ব সনাক্ত করতে সহায়তা করে।
303টি ক্ষেত্রে, ডাটাবেসটি কেবল একটি অসুস্থতার অস্তিত্ব (মান 1,2,3,4) এর অনুপস্থিতি (মান 0) থেকে আলাদা করতে চায়।
15. CLEVR
CLEVR ডেটাসেট (কম্পোজিশনাল ল্যাঙ্গুয়েজ অ্যান্ড এলিমেন্টারি ভিজ্যুয়াল রিজনিং) ভিজ্যুয়াল প্রশ্নের উত্তর নকল করে। এটিতে 3D-রেন্ডার করা বস্তুর ফটোগ্রাফ রয়েছে, প্রতিটি ফটোগ্রাফের সাথে বেশ কয়েকটি বিভাগে বিভক্ত অত্যন্ত রচনামূলক প্রশ্নগুলির একটি সিরিজ রয়েছে।
সমস্ত ট্রেন এবং যাচাইকরণের ছবি এবং প্রশ্নগুলির জন্য, ডেটাসেটে 70,000টি ফটোগ্রাফ এবং 700,000টি প্রশিক্ষণের জন্য প্রশ্ন, 15,000টি ছবি এবং 150,000টি যাচাইকরণের জন্য প্রশ্ন, এবং 15,000টি ছবি এবং 150,000টি প্রশ্ন রয়েছে যার মধ্যে বস্তু, দৃশ্য, গ্রাফের প্রোগ্রাম, গ্রাফ সংক্রান্ত বিষয়গুলি পরীক্ষা করার জন্য রয়েছে৷
16. সার্বজনীন নির্ভরতা
ইউনিভার্সাল ডিপেনডেন্সিস (ইউডি) প্রকল্পের লক্ষ্য বহু ভাষার জন্য ক্রস-ভাষাগতভাবে অভিন্ন রূপবিদ্যা এবং সিনট্যাক্স ট্রিব্যাঙ্ক টীকা তৈরি করা। সংস্করণ 2.7, যা 2020 সালে প্রকাশিত হয়েছিল, 183টি ভাষায় 104টি ট্রিব্যাঙ্ক রয়েছে।
টীকাটি সার্বজনীন POW ট্যাগ, নির্ভরতা প্রধান এবং সর্বজনীন নির্ভরতা লেবেল দ্বারা গঠিত।
17. KITTI - 360
মোবাইল রোবটগুলির জন্য সর্বাধিক ব্যবহৃত ডেটাসেটগুলির মধ্যে একটি এবং৷ স্বায়ত্তশাসিত গাড়ি চালানো KITTI (Karlsruhe Institute of Technology and Toyota Technology Institute)।
এটি ঘন্টার মূল্যের ট্র্যাফিক পরিস্থিতিতে তৈরি যা সেন্সর পদ্ধতির একটি পরিসর ব্যবহার করে ক্যাপচার করা হয়েছে, যেমন উচ্চ-রেজোলিউশন RGB, গ্রেস্কেল স্টেরিও এবং 3D লেজার স্ক্যানার ক্যামেরা। ডেটাসেটটি সময়ের সাথে সাথে অনেক গবেষকদের দ্বারা উন্নত করা হয়েছে যারা তাদের প্রয়োজন অনুসারে এটির বিভিন্ন অংশ ম্যানুয়ালি টীকা করেছেন।
18. MOT (মাল্টিপল অবজেক্ট ট্র্যাকিং)
এমওটি (মাল্টিপল অবজেক্ট ট্র্যাকিং) হল একাধিক অবজেক্ট ট্র্যাকিং এর জন্য একটি ডেটাসেট যার মধ্যে পাবলিক লোকেশনের ইনডোর এবং আউটডোর সিনারিগুলি অন্তর্ভুক্ত রয়েছে যা পথচারীদের আগ্রহের বস্তু হিসাবে অন্তর্ভুক্ত করে। প্রতিটি দৃশ্যের ভিডিও দুটি ভাগে বিভক্ত, একটি প্রশিক্ষণের জন্য এবং অন্যটি পরীক্ষার জন্য।
ডেটাসেট অন্তর্ভুক্ত বস্তু সনাক্তকরণ তিনটি ডিটেক্টর ব্যবহার করে ভিডিও ফ্রেমে: SDP, Faster-RCNN, এবং DPM।
19. PASCAL 3D+
Pascal3D+ মাল্টি-ভিউ ডেটাসেট বন্য থেকে সংগৃহীত ফটোগ্রাফের সমন্বয়ে গঠিত, অর্থাৎ, উচ্চ পরিবর্তনশীলতা সহ আইটেম বিভাগের ছবি, অনিয়ন্ত্রিত পরিস্থিতিতে, জনাকীর্ণ পরিবেশে এবং বিভিন্ন অবস্থানে ক্যাপচার করা। Pascal3D+ PASCAL VOC 12 ডেটাসেট থেকে 2012টি কঠোর অবজেক্ট বিভাগ অন্তর্ভুক্ত করে।
এই আইটেমগুলিতে ভঙ্গি সংক্রান্ত তথ্য চিহ্নিত করা আছে (অ্যাজিমুথ, উচ্চতা এবং ক্যামেরার দূরত্ব)। Pascal3D+ অতিরিক্তভাবে এই 12টি বিভাগে ইমেজনেট সংগ্রহ থেকে পোজ-টীকাযুক্ত ফটো অন্তর্ভুক্ত করে।
20. প্রাণীদের মুখের বিকৃত মডেল
ফেসিয়াল ডিফরমেবল মডেলস অফ অ্যানিম্যালস (এফডিএমএ) প্রকল্পের লক্ষ্য হল মানুষের মুখের ল্যান্ডমার্ক সনাক্তকরণ এবং ট্র্যাকিংয়ের বর্তমান পদ্ধতিগুলিকে চ্যালেঞ্জ করা এবং নতুন অ্যালগরিদমগুলি বিকাশ করা যা প্রাণীর মুখের বৈশিষ্ট্যগুলির বৈশিষ্ট্যযুক্ত যথেষ্ট বড় পরিবর্তনশীলতার সাথে মোকাবিলা করতে পারে।
প্রকল্পের অ্যালগরিদমগুলি মুখের আবেগ বা অবস্থান, আংশিক অবরোধ এবং আলোর পরিবর্তন দ্বারা প্রবর্তিত বৈচিত্রগুলি মোকাবেলা করার সময় মানুষের মুখের ল্যান্ডমার্কগুলিকে চিনতে এবং ট্র্যাক করার ক্ষমতা প্রদর্শন করেছে।
21. MPII হিউম্যান পোস্ট ডেটাসেট
MPII হিউম্যান পোজ ডেটাসেটে প্রায় 25K ফটো রয়েছে, যার মধ্যে 15Kটি প্রশিক্ষণের নমুনা, যার মধ্যে 3Kটি বৈধকরণের নমুনা, এবং যার মধ্যে 7Kটি পরীক্ষার নমুনা।
অবস্থানগুলি 16টি পর্যন্ত শারীরিক জয়েন্টগুলির সাথে ম্যানুয়ালি লেবেলযুক্ত, এবং ফটোগ্রাফগুলি 410টি বিভিন্ন মানবিক ক্রিয়াকলাপ কভার করে YouTube ফিল্ম থেকে নেওয়া হয়েছে।
22. ইউসিএফ101
UCF101 ডেটাসেটে 13,320টি বিভাগে সংগঠিত 101টি ভিডিও ক্লিপ রয়েছে৷ এই 101টি বিভাগগুলিকে পাঁচটি বিভাগে বিভক্ত করা হয়েছে: শারীরিক গতিবিধি, মানব-মানুষের মিথস্ক্রিয়া, মানব-বস্তুর মিথস্ক্রিয়া, বাদ্যযন্ত্র বাজানো এবং খেলাধুলা।
ভিডিওগুলি ইউটিউব থেকে নেওয়া হয়েছে এবং 27 ঘন্টার মধ্যে রয়েছে৷
23. অডিওসেট
অডিওসেট হল একটি অডিও ইভেন্ট ডেটাসেট যা 2 মিলিয়নেরও বেশি মানব-টীকাযুক্ত 10-সেকেন্ডের ভিডিও সেগমেন্ট নিয়ে গঠিত। এই তথ্যটি টীকা করার জন্য, 632টি ইভেন্টের ধরন সমন্বিত একটি হায়ারার্কিক্যাল অন্টোলজি ব্যবহার করা হয়, যা বোঝায় যে একই শব্দকে ভিন্নভাবে লেবেল করা হতে পারে।
24. স্ট্যানফোর্ড ন্যাচারাল ল্যাঙ্গুয়েজ ইনফারেন্স
SNLI ডেটাসেট (স্ট্যানফোর্ড ন্যাচারাল ল্যাঙ্গুয়েজ ইনফারেন্স) 570k বাক্যের জোড়া রয়েছে যা ম্যানুয়ালি এনটেইলমেন্ট, দ্বন্দ্ব বা নিরপেক্ষ হিসাবে শ্রেণীবদ্ধ করা হয়েছে।
প্রাঙ্গন হল Flickr30k ছবির বর্ণনা, যখন হাইপোথিসিসগুলি ক্রাউড-সোর্সড টীকাকারদের দ্বারা তৈরি করা হয়েছিল যাদের একটি ভিত্তি প্রদান করা হয়েছিল এবং এনটেলিং, দ্বন্দ্বমূলক এবং নিরপেক্ষ বিবৃতি তৈরি করার নির্দেশ দেওয়া হয়েছিল।
25. ভিজ্যুয়াল প্রশ্নের উত্তর
ভিজ্যুয়াল প্রশ্ন উত্তর (VQA) হল একটি ডেটাসেট যাতে ছবি সম্পর্কিত খোলামেলা প্রশ্ন থাকে। এই প্রশ্নের উত্তর দেওয়ার জন্য, আপনাকে দৃষ্টি, ভাষা এবং সাধারণ জ্ঞান উপলব্ধি করতে হবে।
উপসংহার
যেহেতু মেশিন লার্নিং এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) কার্যত প্রতিটি ব্যবসায় এবং আমাদের দৈনন্দিন জীবনে আরও বেশি প্রচলিত হয়ে ওঠে, তাই এই বিষয়ে উপলব্ধ সংস্থান এবং তথ্যের সংখ্যাও বৃদ্ধি পায়।
রেডিমেড পাবলিক ডেটাসেটগুলি এআই মডেলগুলি বিকাশের জন্য একটি দুর্দান্ত সূচনা পয়েন্ট প্রদান করে এবং সেইসঙ্গে পাকা এমএল প্রোগ্রামারদের সময় বাঁচাতে এবং তাদের প্রকল্পের অন্যান্য উপাদানগুলিতে ফোকাস করার অনুমতি দেয়।
নির্দেশিকা সমন্ধে মতামত দিন