डेटा है
में चतुर एल्गोरिदम के प्रशिक्षण के लिए एक महत्वपूर्ण संसाधन के रूप में उभरा
कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) की तेजी से विकसित हो रही दुनिया। जैसा कि व्यवसाय काम करते हैं
एआई सिस्टम का विकास और सुधार, इस विषय पर कि क्या एआई को प्रशिक्षित किया जाना चाहिए
मुफ़्त डेटा उत्पन्न होता है.
यह लेख
डेटा उपलब्ध कराने के पक्ष और विपक्ष में कारण प्रस्तुत करते हुए चर्चा में गहराई से उतरें
निःशुल्क, साथ ही उठाए गए लाभों और नैतिक विचारों की खोज करना
इस मुद्दे से.
लाभ
नि:शुल्क एआई प्रशिक्षण डेटा का
के प्रस्तावकों
खुला डेटा कहता है कि यह नवाचार का समर्थन करता है, एआई प्रौद्योगिकी तक पहुंच का विस्तार करता है, और
सामाजिक लाभों को बढ़ावा देता है। इसके समर्थन में यहां कुछ महत्वपूर्ण बिंदु दिए गए हैं
यह दृष्टिकोण:
तक पहुंच
विविध डेटा: प्रशिक्षण डेटा निःशुल्क उपलब्ध कराने से AI डेवलपर्स को मदद मिलती है
एआई की सटीकता और प्रभावकारिता में सुधार करते हुए, डेटासेट की एक विस्तृत श्रृंखला तक पहुंचें
कई डोमेन में मॉडल।
मुफ्त डेटा
छोटे संगठनों और व्यक्तिगत शोधकर्ताओं को अन्वेषण और विकास करने में सक्षम बनाता है
रचनात्मक एआई समाधान जो सामाजिक चिंताओं को अधिक कुशलता से संबोधित कर सकते हैं
प्रवेश की बाधाओं को कम करना।
तक पहुंच खोलें
प्रशिक्षण डेटा एआई में ज्ञान साझा करने और सहयोग को प्रोत्साहित करता है
समुदाय, संयुक्त विकास को सुविधाजनक बनाना और डेटा में अतिरेक को समाप्त करना
संग्रह संचालन.
RSI
निःशुल्क एआई प्रशिक्षण डेटा का विरोध
आलोचकों का मानना है
मुफ़्त डेटा की पेशकश गंभीर नैतिक और आर्थिक चिंताएँ पैदा करती है,
संभावित रूप से शोषण, गोपनीयता का उल्लंघन और प्रतिबंधित करना
डेटा-संचालित फर्मों के लिए संभावनाएँ। इसके विरुद्ध मुख्य तर्क निम्नलिखित हैं
AI प्रशिक्षण डेटा खोलें:
स्वामित्व
और डेटा का नियंत्रण
की अनुमति दे
डेटा तक निर्बाध पहुंच इस बात को लेकर चिंता पैदा करती है कि इसका मालिक कौन है और इसे नियंत्रित कौन करता है
बहुमूल्य जानकारी। इससे शोषण हो सकता है, जिसमें डेटा निर्माता भी शामिल हैं
उनके प्रयासों के लिए उचित मुआवजा नहीं दिया गया।
डेटा पूर्वाग्रह और प्रतिनिधित्व संबंधी मुद्दे
मुफ़्त एआई
प्रशिक्षण डेटासेट, जो अक्सर विभिन्न ऑनलाइन स्रोतों से एकत्र किए जाते हैं, इससे प्रभावित हो सकते हैं
अंतर्निहित पूर्वाग्रह और प्रतिनिधित्व संबंधी मुद्दे। ये पूर्वाग्रह दर्शाते हैं
डेटा स्रोतों की विशेषताएं और दृष्टिकोण मौजूदा बने रह सकते हैं
सामाजिक पूर्वाग्रह या रूढ़ियाँ। पक्षपातपूर्ण प्रशिक्षण डेटा भेदभाव को जन्म दे सकता है
या गलत एआई मॉडल, व्यक्तियों को नुकसान पहुंचाते हैं या अनुचित व्यवहार करते हैं
समूहों.
इसके अतिरिक्त,
मुफ़्त AI प्रशिक्षण डेटासेट वास्तविक दुनिया का प्रतिनिधि नहीं हो सकता है
जनसंख्या, जिसके परिणामस्वरूप विषम या अपूर्ण मॉडल बनते हैं। यह विविधता का अभाव है
किनारे के मामलों को संभालने के लिए एआई सिस्टम की क्षमता को सीमित कर सकता है, पहचानें
कम प्रतिनिधित्व वाले समूह, या विविध परिदृश्यों में सटीक भविष्यवाणियाँ प्रदान करते हैं।
डेटा गुणवत्ता और विश्वसनीयता
सुनिश्चित करना
मजबूत निर्माण के लिए प्रशिक्षण डेटा की गुणवत्ता और विश्वसनीयता आवश्यक है
प्रभावी एआई मॉडल। मुफ़्त डेटासेट में अक्सर आवश्यक गुणवत्ता नियंत्रण का अभाव होता है
उपाय और मानक। उनमें अशुद्धियाँ, शोर आदि हो सकते हैं
विसंगतियाँ जो AI सिस्टम के प्रदर्शन पर नकारात्मक प्रभाव डाल सकती हैं।
अपर्याप्त डेटा गुणवत्ता के कारण अविश्वसनीय भविष्यवाणियाँ हो सकती हैं, सटीकता कम हो सकती है,
और नए परिदृश्यों का खराब सामान्यीकरण।
इसके अलावा,
निःशुल्क प्रशिक्षण डेटा की उत्पत्ति और प्रामाणिकता संदिग्ध हो सकती है। बिना
उचित सत्यापन और सत्यापन प्रक्रियाओं में जोखिम अधिक होता है
एआई मॉडल में भ्रामक या धोखाधड़ी वाले डेटा को शामिल करना। भरोसा करा
असत्यापित डेटा स्रोत एआई की विश्वसनीयता और अखंडता को कमजोर कर सकते हैं
सिस्टम.
गोपनीयता और
सुरक्षा जोखिम
डेटा बनाना
मुफ़्त में उपलब्ध संवेदनशील अनुमति देकर व्यक्तियों की गोपनीयता को ख़तरे में डाल सकता है
सहमति या पर्याप्त सुरक्षा उपायों के बिना व्यक्तिगत जानकारी का उपयोग किया जाना।
डेटा लीक और अवैध पहुंच व्यापक डेटा साझाकरण के दो संभावित खतरे हैं।
बाजार
विकृतियों
डेटा बनाना
मुफ्त में उपलब्ध होने से बड़ी कंपनियों का पक्ष लेकर प्रतिस्पर्धा में बाधा उत्पन्न हो सकती है
बड़े डेटासेट को संभालने की क्षमता। इसके परिणामस्वरूप असमान खेल हो सकता है
क्षेत्र, छोटे व्यवसायों को बाज़ार में प्रवेश करने से रोक रहा है और उनका गला घोंट रहा है
नवीनता।
कानूनी और नैतिक चिंताएँ
मुफ़्त का उपयोग
एआई प्रशिक्षण डेटा डेटा स्वामित्व से संबंधित कानूनी और नैतिक चिंताओं को बढ़ाता है,
बौद्धिक संपदा अधिकार, और गोपनीयता। बिना उचित डेटा एकत्र किया गया
सहमति या गोपनीयता नियमों के उल्लंघन पर गंभीर कानूनी कार्रवाई हो सकती है
संगठनों के लिए परिणाम. एआई मॉडल के प्रशिक्षण के लिए ऐसे डेटा का उपयोग करने से नेतृत्व हो सकता है
कानूनी विवाद, प्रतिष्ठा क्षति, और नियामक गैर-अनुपालन।
इसके अलावा,
मुफ़्त डेटासेट नैतिक दिशानिर्देशों और मानकों का पालन नहीं कर सकते हैं। वे कर सकते हैं
संवेदनशील या निजी जानकारी शामिल करें जिसका उपयोग बिना नहीं किया जाना चाहिए
स्पष्ट सहमति या उचित गुमनामीकरण। नैतिकता का सम्मान करने में असफल होना
विचार विश्वास को ख़त्म कर सकते हैं और व्यक्तियों के गोपनीयता अधिकारों को नुकसान पहुँचा सकते हैं।
निष्कर्ष
का विषय
क्या एआई को मुफ्त डेटा पर शिक्षित किया जाना चाहिए, यह कठिन मुद्दे उठाता है
नैतिकता, अर्थशास्त्र और तकनीकी प्रगति का जंक्शन। जबकि समर्थक
विरोधियों का मानना है कि मुफ्त डेटा नवप्रवर्तन और सामाजिक लाभ को बढ़ावा दे सकता है
गोपनीयता, स्वामित्व और बाज़ार विकृतियों के बारे में वैध चिंताएँ उठाएँ।
को संबोधित करने के लिए
डेटा एक्सेस और एआई प्रशिक्षण, उचित विनियमों और से जुड़े मुद्दे
पहुंच और पहुंच के बीच संतुलन बनाने के लिए प्रक्रियाओं की आवश्यकता होगी
निष्पक्षता. जैसे-जैसे एआई परिदृश्य बदलता है, इस बहस को जारी रखना महत्वपूर्ण है
और न्यायसंगत समाधान बनाएं जो सुरक्षा करते हुए एआई के वादे को अधिकतम करें
व्यक्तिगत अधिकार और आर्थिक निष्पक्षता
डेटा है
में चतुर एल्गोरिदम के प्रशिक्षण के लिए एक महत्वपूर्ण संसाधन के रूप में उभरा
कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) की तेजी से विकसित हो रही दुनिया। जैसा कि व्यवसाय काम करते हैं
एआई सिस्टम का विकास और सुधार, इस विषय पर कि क्या एआई को प्रशिक्षित किया जाना चाहिए
मुफ़्त डेटा उत्पन्न होता है.
यह लेख
डेटा उपलब्ध कराने के पक्ष और विपक्ष में कारण प्रस्तुत करते हुए चर्चा में गहराई से उतरें
निःशुल्क, साथ ही उठाए गए लाभों और नैतिक विचारों की खोज करना
इस मुद्दे से.
लाभ
नि:शुल्क एआई प्रशिक्षण डेटा का
के प्रस्तावकों
खुला डेटा कहता है कि यह नवाचार का समर्थन करता है, एआई प्रौद्योगिकी तक पहुंच का विस्तार करता है, और
सामाजिक लाभों को बढ़ावा देता है। इसके समर्थन में यहां कुछ महत्वपूर्ण बिंदु दिए गए हैं
यह दृष्टिकोण:
तक पहुंच
विविध डेटा: प्रशिक्षण डेटा निःशुल्क उपलब्ध कराने से AI डेवलपर्स को मदद मिलती है
एआई की सटीकता और प्रभावकारिता में सुधार करते हुए, डेटासेट की एक विस्तृत श्रृंखला तक पहुंचें
कई डोमेन में मॉडल।
मुफ्त डेटा
छोटे संगठनों और व्यक्तिगत शोधकर्ताओं को अन्वेषण और विकास करने में सक्षम बनाता है
रचनात्मक एआई समाधान जो सामाजिक चिंताओं को अधिक कुशलता से संबोधित कर सकते हैं
प्रवेश की बाधाओं को कम करना।
तक पहुंच खोलें
प्रशिक्षण डेटा एआई में ज्ञान साझा करने और सहयोग को प्रोत्साहित करता है
समुदाय, संयुक्त विकास को सुविधाजनक बनाना और डेटा में अतिरेक को समाप्त करना
संग्रह संचालन.
RSI
निःशुल्क एआई प्रशिक्षण डेटा का विरोध
आलोचकों का मानना है
मुफ़्त डेटा की पेशकश गंभीर नैतिक और आर्थिक चिंताएँ पैदा करती है,
संभावित रूप से शोषण, गोपनीयता का उल्लंघन और प्रतिबंधित करना
डेटा-संचालित फर्मों के लिए संभावनाएँ। इसके विरुद्ध मुख्य तर्क निम्नलिखित हैं
AI प्रशिक्षण डेटा खोलें:
स्वामित्व
और डेटा का नियंत्रण
की अनुमति दे
डेटा तक निर्बाध पहुंच इस बात को लेकर चिंता पैदा करती है कि इसका मालिक कौन है और इसे नियंत्रित कौन करता है
बहुमूल्य जानकारी। इससे शोषण हो सकता है, जिसमें डेटा निर्माता भी शामिल हैं
उनके प्रयासों के लिए उचित मुआवजा नहीं दिया गया।
डेटा पूर्वाग्रह और प्रतिनिधित्व संबंधी मुद्दे
मुफ़्त एआई
प्रशिक्षण डेटासेट, जो अक्सर विभिन्न ऑनलाइन स्रोतों से एकत्र किए जाते हैं, इससे प्रभावित हो सकते हैं
अंतर्निहित पूर्वाग्रह और प्रतिनिधित्व संबंधी मुद्दे। ये पूर्वाग्रह दर्शाते हैं
डेटा स्रोतों की विशेषताएं और दृष्टिकोण मौजूदा बने रह सकते हैं
सामाजिक पूर्वाग्रह या रूढ़ियाँ। पक्षपातपूर्ण प्रशिक्षण डेटा भेदभाव को जन्म दे सकता है
या गलत एआई मॉडल, व्यक्तियों को नुकसान पहुंचाते हैं या अनुचित व्यवहार करते हैं
समूहों.
इसके अतिरिक्त,
मुफ़्त AI प्रशिक्षण डेटासेट वास्तविक दुनिया का प्रतिनिधि नहीं हो सकता है
जनसंख्या, जिसके परिणामस्वरूप विषम या अपूर्ण मॉडल बनते हैं। यह विविधता का अभाव है
किनारे के मामलों को संभालने के लिए एआई सिस्टम की क्षमता को सीमित कर सकता है, पहचानें
कम प्रतिनिधित्व वाले समूह, या विविध परिदृश्यों में सटीक भविष्यवाणियाँ प्रदान करते हैं।
डेटा गुणवत्ता और विश्वसनीयता
सुनिश्चित करना
मजबूत निर्माण के लिए प्रशिक्षण डेटा की गुणवत्ता और विश्वसनीयता आवश्यक है
प्रभावी एआई मॉडल। मुफ़्त डेटासेट में अक्सर आवश्यक गुणवत्ता नियंत्रण का अभाव होता है
उपाय और मानक। उनमें अशुद्धियाँ, शोर आदि हो सकते हैं
विसंगतियाँ जो AI सिस्टम के प्रदर्शन पर नकारात्मक प्रभाव डाल सकती हैं।
अपर्याप्त डेटा गुणवत्ता के कारण अविश्वसनीय भविष्यवाणियाँ हो सकती हैं, सटीकता कम हो सकती है,
और नए परिदृश्यों का खराब सामान्यीकरण।
इसके अलावा,
निःशुल्क प्रशिक्षण डेटा की उत्पत्ति और प्रामाणिकता संदिग्ध हो सकती है। बिना
उचित सत्यापन और सत्यापन प्रक्रियाओं में जोखिम अधिक होता है
एआई मॉडल में भ्रामक या धोखाधड़ी वाले डेटा को शामिल करना। भरोसा करा
असत्यापित डेटा स्रोत एआई की विश्वसनीयता और अखंडता को कमजोर कर सकते हैं
सिस्टम.
गोपनीयता और
सुरक्षा जोखिम
डेटा बनाना
मुफ़्त में उपलब्ध संवेदनशील अनुमति देकर व्यक्तियों की गोपनीयता को ख़तरे में डाल सकता है
सहमति या पर्याप्त सुरक्षा उपायों के बिना व्यक्तिगत जानकारी का उपयोग किया जाना।
डेटा लीक और अवैध पहुंच व्यापक डेटा साझाकरण के दो संभावित खतरे हैं।
बाजार
विकृतियों
डेटा बनाना
मुफ्त में उपलब्ध होने से बड़ी कंपनियों का पक्ष लेकर प्रतिस्पर्धा में बाधा उत्पन्न हो सकती है
बड़े डेटासेट को संभालने की क्षमता। इसके परिणामस्वरूप असमान खेल हो सकता है
क्षेत्र, छोटे व्यवसायों को बाज़ार में प्रवेश करने से रोक रहा है और उनका गला घोंट रहा है
नवीनता।
कानूनी और नैतिक चिंताएँ
मुफ़्त का उपयोग
एआई प्रशिक्षण डेटा डेटा स्वामित्व से संबंधित कानूनी और नैतिक चिंताओं को बढ़ाता है,
बौद्धिक संपदा अधिकार, और गोपनीयता। बिना उचित डेटा एकत्र किया गया
सहमति या गोपनीयता नियमों के उल्लंघन पर गंभीर कानूनी कार्रवाई हो सकती है
संगठनों के लिए परिणाम. एआई मॉडल के प्रशिक्षण के लिए ऐसे डेटा का उपयोग करने से नेतृत्व हो सकता है
कानूनी विवाद, प्रतिष्ठा क्षति, और नियामक गैर-अनुपालन।
इसके अलावा,
मुफ़्त डेटासेट नैतिक दिशानिर्देशों और मानकों का पालन नहीं कर सकते हैं। वे कर सकते हैं
संवेदनशील या निजी जानकारी शामिल करें जिसका उपयोग बिना नहीं किया जाना चाहिए
स्पष्ट सहमति या उचित गुमनामीकरण। नैतिकता का सम्मान करने में असफल होना
विचार विश्वास को ख़त्म कर सकते हैं और व्यक्तियों के गोपनीयता अधिकारों को नुकसान पहुँचा सकते हैं।
निष्कर्ष
का विषय
क्या एआई को मुफ्त डेटा पर शिक्षित किया जाना चाहिए, यह कठिन मुद्दे उठाता है
नैतिकता, अर्थशास्त्र और तकनीकी प्रगति का जंक्शन। जबकि समर्थक
विरोधियों का मानना है कि मुफ्त डेटा नवप्रवर्तन और सामाजिक लाभ को बढ़ावा दे सकता है
गोपनीयता, स्वामित्व और बाज़ार विकृतियों के बारे में वैध चिंताएँ उठाएँ।
को संबोधित करने के लिए
डेटा एक्सेस और एआई प्रशिक्षण, उचित विनियमों और से जुड़े मुद्दे
पहुंच और पहुंच के बीच संतुलन बनाने के लिए प्रक्रियाओं की आवश्यकता होगी
निष्पक्षता. जैसे-जैसे एआई परिदृश्य बदलता है, इस बहस को जारी रखना महत्वपूर्ण है
और न्यायसंगत समाधान बनाएं जो सुरक्षा करते हुए एआई के वादे को अधिकतम करें
व्यक्तिगत अधिकार और आर्थिक निष्पक्षता
- एसईओ संचालित सामग्री और पीआर वितरण। आज ही प्रवर्धित हो जाओ।
- प्लेटोडेटा.नेटवर्क वर्टिकल जेनरेटिव एआई। स्वयं को शक्तिवान बनाएं। यहां पहुंचें।
- प्लेटोआईस्ट्रीम। Web3 इंटेलिजेंस। ज्ञान प्रवर्धित। यहां पहुंचें।
- प्लेटोईएसजी. ऑटोमोटिव/ईवीएस, कार्बन, क्लीनटेक, ऊर्जा, पर्यावरण, सौर, कचरा प्रबंधन। यहां पहुंचें।
- BlockOffsets. पर्यावरणीय ऑफसेट स्वामित्व का आधुनिकीकरण। यहां पहुंचें।
- स्रोत: https://www.financemagnates.com//fintech/data/should-ais-be-trained-on-data-for-free/
- :हैस
- :है
- :नहीं
- a
- क्षमता
- About
- पहुँच
- डेटा तक पहुंच
- एक्सेसिबिलिटी
- शुद्धता
- सही
- के पार
- पता
- स्वीकार कर लिया
- फायदे
- के खिलाफ
- AI
- एआई प्रशिक्षण
- एल्गोरिदम
- की अनुमति दे
- an
- और
- उपयुक्त
- हैं
- तर्क
- लेख
- कृत्रिम
- कृत्रिम बुद्धिमत्ता
- कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI)
- AS
- At
- प्रामाणिकता
- उपलब्ध
- शेष
- बैनर
- बाधाओं
- BE
- मानना
- लाभ
- के बीच
- पूर्वाग्रह
- झुका हुआ
- पूर्वाग्रहों
- विस्तृत
- इमारत
- व्यवसायों
- by
- कर सकते हैं
- क्षमताओं
- मामलों
- के कारण
- संभावना
- विशेषताएँ
- सहयोग
- संग्रह
- समुदाय
- आपूर्ति की
- प्रतियोगिता
- चिंताओं
- जुड़ा हुआ
- सहमति
- Consequences
- विचार
- शामिल
- नियंत्रण
- नियंत्रण
- सका
- बनाना
- क्रिएटिव
- रचनाकारों
- भरोसा
- महत्वपूर्ण
- तिथि
- डेटा प्राप्त करना
- डेटा पूर्वाग्रह
- डेटा साझा करना
- डेटा पर ही आधारित
- डेटासेट
- बहस
- विकसित करना
- डेवलपर्स
- मुश्किल
- चर्चा
- विवादों
- कई
- विविधता
- डोमेन
- आर्थिक
- अर्थशास्त्र (इकोनॉमिक्स)
- Edge
- प्रभावी
- प्रभावोत्पादकता
- कुशलता
- प्रयासों
- नष्ट
- उभरा
- सक्षम बनाता है
- को प्रोत्साहित करती है
- में प्रवेश
- प्रविष्टि
- न्यायसंगत
- आवश्यक
- नैतिक
- आचार
- मौजूदा
- फैलता
- शोषण
- का पता लगाने
- तलाश
- अभिनंदन करना
- में नाकाम रहने
- काफी
- निष्पक्षता
- खेत
- फर्मों
- का पालन करें
- निम्नलिखित
- के लिए
- कपटपूर्ण
- मुक्त
- से
- जा
- समूह की
- विकास
- दिशा निर्देशों
- संभालना
- नुकसान
- है
- मदद करता है
- यहाँ उत्पन्न करें
- उच्चतर
- HTTPS
- अवैध
- प्रभाव
- में सुधार
- में सुधार लाने
- in
- ग़लत
- शामिल
- शामिल
- व्यक्ति
- व्यक्तियों
- करें-
- निहित
- नवोन्मेष
- ईमानदारी
- बौद्धिक
- बौद्धिक संपदा
- बुद्धि
- में
- मुद्दा
- मुद्दों
- IT
- ख़तरे में डालना
- संयुक्त
- जेपीजी
- रखना
- ज्ञान
- रंग
- परिदृश्य
- बड़ा
- नेतृत्व
- प्रमुख
- लीक
- कानूनी
- वैध
- सीमा
- मुख्य
- निर्माण
- बहुत
- बाजार
- अधिकतम करने के लिए
- मई..
- उपायों
- भ्रामक
- मॉडल
- अधिक
- आवश्यक
- नकारात्मक
- नया
- शोर
- of
- की पेशकश
- अक्सर
- on
- ऑनलाइन
- खुला
- मुक्त डेटा
- संचालन
- विपक्ष
- or
- संगठनों
- स्वामित्व
- मालिक
- प्रदर्शन
- स्टाफ़
- प्लेटो
- प्लेटो डेटा इंटेलिजेंस
- प्लेटोडाटा
- खेल
- बिन्दु
- पॉइंट ऑफ व्यू
- अंक
- गरीब
- आबादी
- संभावित
- संभावित
- भविष्यवाणियों
- एकांत
- निजी
- निजी जानकारी
- प्रक्रिया
- प्रक्रियाओं
- प्रगति
- वादा
- को बढ़ावा देता है
- उचित
- संपत्ति
- संपत्ति के अधिकार
- संरक्षण
- सूत्र
- प्रदान करना
- प्रदान कर
- गुणवत्ता
- उठाना
- उठाया
- उठाता
- रेंज
- असली दुनिया
- कारण
- पहचान
- घटी
- प्रतिबिंबित
- नियम
- नियामक
- सम्बंधित
- विश्वसनीयता
- रिलायंस
- प्रतिनिधि
- अपेक्षित
- शोधकर्ताओं
- संसाधन
- सम्मान
- सीमित
- परिणाम
- जिसके परिणामस्वरूप
- अधिकार
- जोखिम
- मजबूत
- s
- सुरक्षा उपायों
- कहना
- परिदृश्यों
- सुरक्षा
- संवेदनशील
- गंभीर
- बांटने
- चाहिए
- महत्वपूर्ण
- छोटे
- सामाजिक
- समाधान ढूंढे
- कुछ
- सूत्रों का कहना है
- मानकों
- हड़ताल
- विषय
- ऐसा
- पर्याप्त
- समर्थन
- समर्थकों
- समर्थन करता है
- प्रणाली
- सिस्टम
- प्रौद्योगिकीय
- टेक्नोलॉजी
- कि
- RSI
- लेकिन हाल ही
- वहाँ।
- इन
- वे
- इसका
- सेवा मेरे
- विषय
- प्रशिक्षित
- प्रशिक्षण
- उपचार
- ट्रस्ट
- दो
- कमजोर
- प्रस्तुत किया हुआ
- अनुचित
- उपयोग
- प्रयुक्त
- का उपयोग
- उपयोग किया
- सत्यापन
- मूल्यवान
- विभिन्न
- सत्यापन
- देखें
- दृष्टिकोण
- उल्लंघन
- उल्लंघन
- कुंआ
- या
- कौन कौन से
- जब
- कौन
- चौड़ा
- विस्तृत श्रृंखला
- मर्जी
- साथ में
- बिना
- काम
- विश्व
- जेफिरनेट
