ChatGPT vs Gemini in Easy Bengali

ChatGPT vs Gemini in Easy Bengali | Gemini এবং ChatGPT -এর মধ্যে কোনটি কোডিং এর জন্য ভালো ? 2024

by

আমাদের মধ্যে অনেকেই AI সম্মন্ধে পরিচিত নই, কিন্তু চিন্তা করবেন না। আপনার সাহায্যকারী হিসেবে রয়েছে AI অর্থাৎ আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স যেমন Gemini এবং ChatGPT ইত্যাদি। আপনি কি বুঝতে পারছেন না? Gemini এবং ChatGPT (ChatGPT vs Gemini) – এর মধ্যে কোনটি আপনার কোডিং এর যাত্রায় সহকারী হিসাবে সবচেয়ে সুবিধা জনক।

এই আধুনিক সময়ে আপনার কার্যকলাপ কে আরো দ্রুত এগিয়ে নিতে যেতে AI হয়ে উঠেছে একটি জনপ্রিয় সঙ্গী। আমরা এই ব্লগ এ ChatGPT এবং Gemini AI নিয়ে আলোচনা করবো।  

ChatGPT vs Gemini AI এর সংক্ষিপ্তকরণ

ChatGPTGemini
সৃষ্টিকর্তাOpenAIGoogle
ব্যবহৃত modelGPT-3.5Gemini Pro
তথ্য সূত্রMassive text dataset (Sept. 2021 limit for Free tier), real-time web search (ChatGPT Plus)pen_sparkLikely web archives (Common Crawl), image-text databases, proprietary data; real-time web search capabilitiespen_spark
গৃহীত ভাষাChatGPT তে আপনারা ব্যবহার করতে পারবেন 9 রকমের ভাষা তার মধ্যে আপনারা পাচ্ছেন English , Chinese , French এবং Spanish |Gemini তে আপনার ব্যবহার করতে পারবেন ৪০ রকমের ভাষা যার মধ্যে আপনার পেয়ে যাবেন ChatGPT তে উপলব্ধ 9 রকমের ভাষা ও ।
দামবিনামূল্যবিনামূল্য

কেন আপনারা Code লেখার জন্য AI Chatbot ব্যবহার করবেন?

Code লেখার জন্য AI Chat bot ব্যবহারের পেছনে বেশ কিছু গুরুত্ব রয়েছে যেমন –

  • এই Chatbot আপনাকে নিজে থেকে Repetitive coding tasks যেমন Writing boilerplate code, Generating basic functions এবং snippets code এর ক্ষেত্রে পরামর্শ দেয়। এর দ্বারা আপনি অনেকটাই চিন্তা মুক্ত হতে পারবেন এবং এর ফলে আপনার মস্তিষ্কের স্বয়ংক্রিয়তা বাড়বে।
  • আপনার লিখিত Code আপনি AI Chatbot এর কাছে চেক করে নিতে পারবেন ও এর মাধ্যমে আপনার কোড এ যদি কোনরকমের ভুল থাকে সেটা সহজেই AI Chatbot এর সাহায্যে করে চেক করে ঠিক করে নিতে পারবেন এবং সেটাকে আরো হয়তো উন্নত মানের পরে তুলতে পারবেন।
  • আপনি যদি কোডের কোথাও বুঝতে না পারেন সেটা সহজে AI Chatbot আপনাকে বুঝিয়ে দেবে এবং তার হয়তো কোনো সহজ পদ্ধতি দেখিয়ে দিতে পারবে, যার মাধ্যমে আপনি সহজেই তখন কোডের কাজ সম্পন্ন করতে পারবেন। 
  • দিনে দিনে নতুন উপলব্ধ হওয়া কোডের পদ্ধতি এবং নতুন ল্যাংগুয়েজকে নিজের করে নিচ্ছে AI Chatbot. এর মাধ্যমে আপনি যদি আপনার পছন্দের ল্যাঙ্গুয়েজ এর জন্য AI Chatbot এর সাহায্য নিয়ে থাকেন তার মাধ্যমে আপনিও বর্তমানে উপলব্ধ উন্নত প্রযুক্তির Code অথবা ভাষার সাথে যুক্ত থাকতে পারবেন।
  • আপনি যদি কোনো ইন্টারন্যাশনাল প্রজেক্ট নিয়ে কাজ করেন তবে আপনি AI Chatbot এর মাধ্যমে সহজেই এই প্রজেক্টটি সম্পূর্ণ করতে পারবেন।

Also Read :- Is Google Wallet and Google Pay the same ? | Google Wallet vs Google Pay in Easy Bengali 2024

ChatGPT vs Gemini ⋮ একটি ওয়েবসাইট বানানোর ক্ষেত্রে কোনটি উত্তম? 

এই বিভাগে আমরা তুলনা করব ChatGPT এবং Gemini দুই AI অ্যাসিস্ট্যান্ট এর মধ্যে কোনটি আপনাকে Code লেখার ক্ষেত্রে বেশি সাহায্য করতে পারবে। আমরা এদের শক্তির তুলনা করব, কার কোডিং বোঝার ক্ষমতা বেশি, কে সহজে একটা ওয়েবসাইট বানানোর বিভিন্ন দিকগুলোকে তুলে ধরতে পারছে এবং কে সহজে জটিল বিষয়বস্তুগুলোকে আমাদের সামনে তুলে ধরছে।

Prompt:

Basic HTML code for a word-counting website.

ChatGPT

<!DOCTYPE html> <html lang="en">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
<title>Word Count Tool</title>
<style>

body {
    font-family: Arial, sans-serif;
    margin: 0;
    padding: 20px;
}
textarea {
    width: 100%;
    height: 200px;
    margin-bottom: 10px;
    padding: 10px;
    font-size: 16px;
}
button {
    padding: 10px 20px;
    font-size: 16px;
    cursor: pointer;
}
#wordCount {
    font-size: 18px;
    margin-top: 10px;
}
</style>

</head>
<body>
<h1>Word Count Tool</h1>
<p>Type or paste your text below to count the number of words:</p> 
<textarea id="textInput" placeholder="Enter your text here..."></textarea> <button onclick="countWords()">Count Words</button>
<p>ChatGPT vs Gemini</p> 
<p>ChatGPT vs Gemini</p> 
<div id="wordCount"></div>

<script>
function countWords() {
    var text = document.getElementById('textInput').value;
    var wordCount = text.split(/\s+/).filter(function(word) {
        return word.length > 0;
    }).length;
    document.getElementById('wordCount').innerText = "Word count: " + wordCount;
}
</script>

</body> 
</html>
HTML

Output:

ChatGPT vs Gemini
ChatGPT vs Gemini

Gemini

<!DOCTYPE html>
<html lang="en"> 
<head>
<meta charset="UTF-8">
<title>Word Counter</title>
</head>

<body>
<h1>Word Counter</h1>
<textarea id="textInput" placeholder="Enter your text here..."></textarea> 
<button onclick="countWords()">Count Words</button>
<p>ChatGPT vs Gemini</p> 
<p>ChatGPT vs Gemini</p> 
<p>ChatGPT vs Gemini</p> 
<div id="wordCount">Word count: 0</div>

<script>
function countWords() {
    // Get the text from the textarea
    const text = document.getElementById("textInput").value;

    // Split the text into words (remove leading/trailing spaces)
    const words = text.trim().split(/\s+/);
    
    // Update the word count display
    const wordCountDisplay = document.getElementById("wordCount"); 
    wordCountDisplay.textContent = `Word count: ${words.length}`;
}
</script>

</body>
</html>
HTML

Output:

ChatGPT vs Gemini
ChatGPT vs Gemini

শেষ ফলাফলের ওপরে ভিত্তি করে বলা যেতেই পারে ChatGPT বনাম Gemini দিয়ে একটা ওয়েবসাইট ডিজাইন করার ক্ষেত্রে ChatGPT দ্বারা প্রকাশিত কোডটি ভালো ফলাফল দিয়েছে। 

Also Read :- How to Send Formatted WhatsApp Messages for Free 2024 | WhatsApp-এ messages পাঠান বুলেট পয়েন্ট, নম্বরযুক্ত ও আরও অনেক format-এ

ChatGPT vs Gemini পাইথন কোড লেখার ক্ষেত্রে

Prompt: Write a fully documented Python code to load and read the breast cancer dataset from the sk-learn library, and then give me some insights from the data along with visualisations, and then use multiple algorithms and choose the one machine learning model to use on the dataset and give the results for the model as well.

ChatGPT

# Import necessary libraries
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from sklearn.datasets import load_breast_cancer
from sklearn.model_selection import train_test_split, cross_val_score
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.model_selection import GridSearchCV

# Load the breast cancer dataset
data = load_breast_cancer()

# Extract features and target
X = data.data
y = data.target

# Create a DataFrame for better visualization
df = pd.DataFrame(data=np.c_[X, y], columns=np.append(data.feature_names, ['target']))
df['target'] = df['target'].astype(int)

# Split the data into training and testing sets
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# Standardize features
scaler = StandardScaler()
X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train)
X_test_scaled = scaler.transform(X_test)

# Insights and Visualizations
# 1. Distribution of target classes
plt.figure(figsize=(6, 4))
sns.countplot(data=df, x='target')
plt.title('Distribution of Target Classes')
plt.xlabel('Target')
plt.ylabel('Count')
plt.show()

# 2. Correlation between features
plt.figure(figsize=(12, 8))
sns.heatmap(df.corr(), annot=True, cmap='coolwarm', fmt='.2f')
plt.title('Correlation Heatmap')
plt.show()

# 3. Pairplot of a few important features
plt.figure(figsize=(12, 8))
sns.pairplot(df[['mean radius', 'mean texture', 'mean perimeter', 'mean area', 'target']], hue='target', diag_kind='kde')
plt.show()

# Choose the best suitable machine learning model
# Models to be evaluated: Logistic Regression, Support Vector Machine, Random Forest, K-Nearest Neighbors
models = {
    "Logistic Regression": LogisticRegression(max_iter=10000),
    "Support Vector Machine": SVC(kernel='linear'),
    "Random Forest": RandomForestClassifier(n_estimators=100),
    "K-Nearest Neighbors": KNeighborsClassifier()
}

# Evaluate models using cross-validation
results = {}
for name, model in models.items():
    scores = cross_val_score(model, X_train_scaled, y_train, cv=5)
    results[name] = scores.mean()

# Print cross-validation results
print("Cross-validation results:")
for name, score in results.items():
    print(f"{name}: {score:.4f}")

# Select the best model
best_model_name = max(results, key=results.get)
best_model = models[best_model_name]
print("\nBest model:", best_model_name)

# Train and evaluate the best model
best_model.fit(X_train_scaled, y_train)
y_pred_train = best_model.predict(X_train_scaled)
y_pred_test = best_model.predict(X_test_scaled)

train_accuracy = accuracy_score(y_train, y_pred_train)
test_accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred_test)

print("\nTraining Accuracy:", train_accuracy)
print("Testing Accuracy:", test_accuracy)
print("\nClassification Report:")
print(classification_report(y_test, y_pred_test))
Python
Output:

These are the insights given by the code generated by ChatGPT:

image 1 TechinBengali.com
ChatGPT vs Gemini

YWOtP2Y 0BU1N2I0CaA8GMEFHJvdVx5hh LzJvL2geZzRQZEQA1F5lyqJ6hYMAAev9ktCdLMKUKKsIPIijiQI0Yjc9BiVRBDlTSy7Tu6jwTi TechinBengali.com

TechinBengali.com

Best suited Machine Learning Model:

y4vwHnvGKbny3 GbPVeWIlETplddANHseL58pmzfhGetJCtA wTer9CXdB24WOwvXuaa4FZL ZhC7qkn9RcqAqCgUth8wUno Aq FUeERvhVrVbCsi7AF TechinBengali.com

Gemini

import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_breast_cancer
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report

# Load the breast cancer dataset
data = load_breast_cancer()

# Convert data and target to pandas dataframe
df = pd.DataFrame(data.data, columns=data.feature_names)
df['target'] = data.target

print(df.info())

# Check distribution of target variable (malignant or benign)
df['target'].value_counts().plot(kind='bar')

# Explore features with boxplots (consider features you might find interesting)
df.plot(kind='box', subplots=True, figsize=(12, 12))

# Split data into training and testing sets
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(df.drop('target', axis=1), df['target'], test_size=0.2)

# Define and train multiple machine learning models
models = []
models.append(('Logistic Regression', LogisticRegression()))
models.append(('SVC', SVC()))
models.append(('KNN', KNeighborsClassifier()))
models.append(('Decision Tree', DecisionTreeClassifier()))
models.append(('Random Forest', RandomForestClassifier()))

# Evaluate each model and print results
for name, model in models:
    model.fit(X_train, y_train)
    y_pred = model.predict(X_test)
    print(f"\n--- {name} Results ---")
    print(f"Accuracy: {accuracy_score(y_test, y_pred)}")
    print(classification_report(y_test, y_pred))

# Choose the best performing model based on your evaluation criteria (e.g., accuracy)
best_model_name, best_model = models[0]  # Modify this to choose the best model

# Train the chosen model on the entire training data
best_model.fit(X_train, y_train)

# Use the best model to predict on unseen data (X_test)
y_pred = best_model.predict(X_test)

# Print final evaluation results for the best model
print(f"\n--- Final Results ({best_model_name}) ---")
print(f"Accuracy: {accuracy_score(y_test, y_pred)}")
print(classification_report(y_test, y_pred))
Python
Output

Insights given by Gemini code:

gxazGErebZnFVLRAW8cWvo5hOjSYJGHnHHEAhur1MPfnaQ5o N4TXLpCEiX5mPEjsBEno7O79t7cE43ZvGbLGsO45vnGyBnqAyaShYZbe78hyAvpq7gZc9j F yEz6bXR9S1faQXjyLD5WDDM6bYn8Y TechinBengali.com

Best suited ML Model:

TechinBengali.com

Also Read :- Add Me to Google Search ব্যবহার করে কীভাবে Google People Card তৈরি করবেন | Easy Bengali | 2024

ChatGPT vs Gemini ⋮ কোডিংয়ের জন্য কোনটি বেশি ভালো?

ChatGPT তে কোড প্রধানত Feature pre-processing, Exploration এবং Model selection এর ওপরে ফোকাস করে।

  • স্কেল ফিচার SVM বা KNN এর মতন অনেক সময় মেশিন লার্নিং এলগরিদম এর জন্য গুরুত্বপূর্ণ হতে পারে।
  • ChatGPT আমাদের কে প্রদান করে Distribution plots, Correlation heatmaps এবং Pairplots এর মতো Data, কোনো জিনিসকে আরো ভালোভাবে বোঝার জন্য অথবা তাকে Visualise করার জন্য।
  • Cross-validation স্কোর এর ওপর ভিত্তি করে মডেলটিকে বাছা হয়।

Gemini AI প্রধানত কাজ করে অনেক মডেলের ওপর। এক্ষেত্রে ওই মডেল গুলি মধ্যে যেটি দ্রুত আপনাকে ফলাফল প্রদান করতে পারবে Gemini সেটিকে আপনার সামনে তুলে ধরে। 

  • এটি স্কেল ফিচার ব্যবহার করে না যার কারণে অনেক সময় ফলাফলের ক্ষেত্রে আপনারা সর্বোত্তম কর্ম ক্ষমতা সম্পন্ন মডেল গুলিতে দেখতে পাবেন না।
  • Gemini প্রধানত অনেক মডেলের মধ্যে তুলনা করে, সেটির মধ্যে থেকে দ্রুত নির্ভুল ফলাফল প্রকাশকারী কে বেছে নেয়।
  • Gemini কোন মডেলের বৈশিষ্ট্যর ওপরে অত নজর দেয় না। এটি প্রধানত নজর দেয় মডেলগুলির দ্রুত ফলাফলের ওপরে এবং সেটির উপর ভিত্তি করে নিজে ফলাফল প্রকাশ করে।

আপনারা যদি মডেলের Data সম্পর্কিত ফলাফল এবং কোন জায়গা থেকে সেই তথ্য বেছে নেওয়া হচ্ছে জানতে ইচ্ছুক হয়ে থাকেন সেক্ষেত্রে ভালো ফলাফল পাবেন ChatGPT দ্বারা।

অন্যদিকে আপনারা যদি চান খুব তাড়াতাড়ি ফলাফল আপনার কাছে আসুক এবং সেটিকে অতো বিস্তারিত হতে হবে না, সেক্ষেত্রে আপনারা Gemini AI ব্যবহার করতে পারেন।

I have earned over Rs 5000 using EarnKaro.com. Try it, it’s a ZERO investment App to earn money from home.

Just share amazing deals & earn maximum profits!

উপসংহার :

আমাদের এই ব্লগে আপনারা দেখতে পেলেন ChatGPT এবং Gemini (ChatGPT vs Gemini) উভয় AI Chatbot ই নির্দিষ্ট ব্যবহারের ক্ষেত্রে একটি নির্দিষ্ট ফলাফল আপনাকে প্রদান করে। একজন coder অথবা Data Science বিশেষজ্ঞ হিসাবে আপনার মূলত জানা দরকার আপনি কোন বিষয়ের উপর আপনার ফলাফল চাইছেন। তার ওপর ভিত্তি করে আপনি উভয় AI Chatbot এর মধ্যে যেকোনো একটিকে আপনার আশানুরূপ ফলাফলের জন্য ব্যবহার করতে পারেন। 

তবে এক্ষেত্রে বলা যেতে পারে ChatGPT এবং Gemini (ChatGPT vs Gemini) উভয়ই ক্ষেত্রেই একটি নির্দিষ্ট পরিমাণে মানুষের হস্তক্ষেপ করতে লাগে।

1 thought on “ChatGPT vs Gemini in Easy Bengali | Gemini এবং ChatGPT -এর মধ্যে কোনটি কোডিং এর জন্য ভালো ? 2024”

  1. Thank you sir. I have been wanting to know such information for a long time. I have checked many websites but I really liked your information.

    Reply

Leave a Comment

সব ধরনের প্রযুক্তিগত জ্ঞান শুধুমাত্র TechinBengali.com এ

Facebook-f Whatsapp Telegram Youtube Pinterest
Quick Links

© All Rights Reserved.