उपयोगकर्ता-जनित सामग्री (यूजीसी) तेजी से बढ़ती है, साथ ही सामग्री और ऑनलाइन समुदायों को सुरक्षित और आज्ञाकारी रखने के लिए आवश्यकताएं और लागत भी बढ़ती है। आधुनिक वेब और मोबाइल प्लेटफॉर्म स्टार्टअप से लेकर बड़े संगठनों तक, सामाजिक सुविधाओं के माध्यम से व्यवसायों को बढ़ावा देते हैं और उपयोगकर्ता जुड़ाव बढ़ाते हैं। ऑनलाइन समुदाय के सदस्य सुरक्षित और समावेशी अनुभवों की अपेक्षा करते हैं जहां वे स्वतंत्र रूप से छवियों, वीडियो, टेक्स्ट और ऑडियो का उपभोग और योगदान कर सकते हैं। यूजीसी की लगातार बढ़ती मात्रा, विविधता और जटिलता ने पारंपरिक मानव मॉडरेशन वर्कफ़्लोज़ को उपयोगकर्ताओं की सुरक्षा के लिए बड़े पैमाने पर चुनौतीपूर्ण बना दिया है। ये सीमाएं ग्राहकों को अक्षम, महंगी और प्रतिक्रियाशील शमन प्रक्रियाओं में मजबूर करती हैं जो उपयोगकर्ताओं और व्यवसाय के लिए एक अनावश्यक जोखिम उठाती हैं। परिणाम एक खराब, हानिकारक और गैर-समावेशी सामुदायिक अनुभव है जो उपयोगकर्ताओं, समुदाय और व्यावसायिक उद्देश्यों को नकारात्मक रूप से प्रभावित करता है।
समाधान स्केलेबल कंटेंट मॉडरेशन वर्कफ्लो है जो आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई), मशीन लर्निंग (एमएल), डीप लर्निंग (डीएल), और नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग (एनएलपी) तकनीकों पर निर्भर करता है। ये निर्माण सटीकता और प्रक्रिया दक्षता बढ़ाने और परिचालन लागत को कम करते हुए उपयोगकर्ताओं को सुरक्षित और व्यस्त रखने के लिए आवश्यक कार्यों को चलाने के लिए मानव प्रतिभा को मॉडरेशन वर्कफ़्लो में अनुवाद, ट्रांसक्रिप्ट, पहचान, पता लगाने, मुखौटा, रिडक्ट, और रणनीतिक रूप से लाते हैं।
यह पोस्ट समीक्षा करती है कि AWS AI सेवाओं का उपयोग करके सामग्री मॉडरेशन वर्कफ़्लो कैसे बनाया जाए। सोशल मीडिया, गेमिंग, ई-कॉमर्स और विज्ञापन उद्योगों में स्वचालित सामग्री मॉडरेशन द्वारा लाए जाने वाले व्यावसायिक आवश्यकताओं, प्रभाव और लागत में कटौती के बारे में अधिक जानने के लिए, देखें सामग्री मॉडरेशन और अनुपालन को स्वचालित करने के लिए AWS AI सेवाओं का उपयोग करें.
समाधान अवलोकन
इन कार्यप्रवाहों को लागू करने के लिए आपको एमएल में विशेषज्ञता की आवश्यकता नहीं है और आप इन पैटर्नों को अपनी विशिष्ट व्यावसायिक आवश्यकताओं के अनुरूप बना सकते हैं! एडब्ल्यूएस इन क्षमताओं को पूरी तरह से प्रबंधित सेवाओं के माध्यम से वितरित करता है जो परिचालन जटिलता और अविभाज्य भारी भारोत्तोलन को दूर करता है, और बिना डेटा विज्ञान टीम के।
इस पोस्ट में, हम प्रदर्शित करते हैं कि कैसे कुशलतापूर्वक रिक्त स्थान को मॉडरेट किया जाए जहां ग्राहक टेक्स्ट, ऑडियो, छवियों, वीडियो और यहां तक कि पीडीएफ फाइलों का उपयोग करके उत्पादों पर चर्चा और समीक्षा करते हैं। निम्नलिखित आरेख समाधान वास्तुकला को दर्शाता है।
.. पूर्वापेक्षाएँ
डिफ़ॉल्ट रूप से, ये पैटर्न सर्वर रहित कार्यप्रणाली प्रदर्शित करते हैं, जहां आप केवल उसी के लिए भुगतान करते हैं जिसका आप उपयोग करते हैं। आप कंप्यूट संसाधनों के लिए भुगतान करना जारी रखते हैं, जैसे AWS फरगेट कंटेनर, और भंडारण, जैसे कि अमेज़न सरल भंडारण सेवा (अमेज़ॅन एस 3), जब तक आप उन संसाधनों को हटा नहीं देते। चर्चा की गई एडब्ल्यूएस एआई सेवाएं भी प्रति ऑपरेशन खपत मूल्य निर्धारण मॉडल का पालन करती हैं।
आपके खाते की योग्यता मानकर गैर-उत्पादन परिवेश नि:शुल्क टीयर के भीतर इनमें से प्रत्येक पैटर्न का परीक्षण कर सकते हैं।
मध्यम सादा पाठ
सबसे पहले, आपको सादे पाठ के लिए सामग्री मॉडरेशन लागू करने की आवश्यकता है। यह प्रक्रिया अधिक परिष्कृत मीडिया प्रकारों की नींव के रूप में कार्य करती है और इसमें दो उच्च-स्तरीय चरण शामिल हैं:
- लेख का अनुवाद करें।
- पाठ का विश्लेषण करें।
वैश्विक ग्राहक अपनी मूल भाषा में सामाजिक प्लेटफार्मों के साथ सहयोग करना चाहते हैं। इस अपेक्षा को पूरा करने से जटिलता बढ़ सकती है क्योंकि डिज़ाइन टीमों को प्रत्येक भाषा के लिए वर्कफ़्लो या चरणों का निर्माण करना चाहिए। इसके बजाय, आप उपयोग कर सकते हैं अमेज़न अनुवाद पाठ को 70 से अधिक क्षेत्रों में 15 से अधिक भाषाओं और रूपों में परिवर्तित करने के लिए। यह क्षमता आपको एक ही भाषा के लिए विश्लेषण नियम लिखने और उन नियमों को वैश्विक ऑनलाइन समुदाय में लागू करने में सक्षम बनाती है।
अमेज़ॅन ट्रांसलेट एक न्यूरल मशीन अनुवाद सेवा है जो तेज़, उच्च-गुणवत्ता, सस्ती और अनुकूलन योग्य भाषा अनुवाद प्रदान करती है। प्रमुख भाषा का पता लगाने के लिए आप इसे अपने कार्यप्रवाह में एकीकृत कर सकते हैं और पाठ का अनुवाद करें. निम्न आरेख वर्कफ़्लो दिखाता है।
एपीआई निम्नानुसार काम करते हैं:
- RSI डिटेक्टडोमिनेंट लैंग्वेज एपीआई इनपुट टेक्स्ट की प्रमुख भाषा निर्धारित करता है। उन भाषाओं की सूची के लिए जिनका Amazon Comprehend पता लगा सकता है, देखें प्रमुख भाषा.
- RSI अनुवाद पाठ एपीआई वैकल्पिक भाषा के साथ स्रोत भाषा से लक्ष्य भाषा में इनपुट टेक्स्ट का अनुवाद करता है अपवित्रता मास्किंग. उपलब्ध भाषाओं और भाषा कोडों की सूची के लिए, देखें समर्थित भाषाएं और भाषा कोड.
- RSI प्रारंभ निष्पादन और स्टार्टसिंकनिष्पादन एपीआई एक शुरू करते हैं AWS स्टेप फ़ंक्शंस राज्य मशीन।
इसके बाद, आप टेक्स्ट में कनेक्शन को उजागर करने के लिए एनएलपी का उपयोग कर सकते हैं, जैसे प्रमुख वाक्यांशों की खोज करना, भावना का विश्लेषण करना और व्यक्तिगत रूप से पहचान योग्य जानकारी (पीआईआई) का पता लगाना। Amazon Comprehend एपीआई उन मूल्यवान अंतर्दृष्टि को निकालते हैं और उन्हें कस्टम फ़ंक्शन हैंडलर में पास करते हैं।
उन हैंडलर्स को अंदर चला रहा है AWS लाम्बा फ़ंक्शन सर्वर या क्लस्टर के बारे में सोचे बिना आपके कोड को व्यापक रूप से मापता है। वैकल्पिक रूप से, आप अमेज़न कॉम्प्रिहेंड से इनसाइट्स को प्रोसेस कर सकते हैं माइक्रोसर्विस आर्किटेक्चर पैटर्न. रनटाइम के बावजूद, आपका कोड टेक्स्ट को पार्स करने के बजाय परिणामों का उपयोग करने पर केंद्रित है।
निम्न आरेख कार्यप्रवाह दिखाता है।
लैम्ब्डा फ़ंक्शन निम्नलिखित एपीआई के साथ इंटरैक्ट करता है:
- RSI पता लगाने की क्षमता एपीआई वास्तविक दुनिया की वस्तुओं जैसे लोगों और पाठ में स्थानों के नामों की खोज और समूह करता है। आप अनुपयुक्त और व्यवसाय-विशिष्ट निकाय प्रकारों को सुधारने के लिए कस्टम शब्दावली का उपयोग कर सकते हैं।
- RSI डिटेक्ट सेंटीमेंट एपीआई पाठ की समग्र भावना को सकारात्मक, नकारात्मक या तटस्थ के रूप में पहचानती है। आप रुचि की उद्योग-विशिष्ट स्थितियों को पहचानने और पाठ के वैचारिक अर्थ को निकालने के लिए कस्टम क्लासिफायर को प्रशिक्षित कर सकते हैं।
- RSI डिटेक्टPIIइकाइयाँ API आपके टेक्स्ट में PII की पहचान करता है, जैसे पता, बैंक खाता नंबर या फ़ोन नंबर। आउटपुट में PII निकाय का प्रकार और उसका संगत स्थान होता है।
मध्यम ऑडियो फ़ाइलें
ऑडियो फाइलों को मॉडरेट करने के लिए, आपको फाइल को टेक्स्ट में ट्रांसक्राइब करना होगा और फिर उसका विश्लेषण करना होगा। आप अलग-अलग फ़ाइलों (सिंक्रोनस) को संसाधित कर रहे हैं या लाइव ऑडियो स्ट्रीम (एसिंक्रोनस) के आधार पर इस प्रक्रिया के दो प्रकार हैं। सिंक्रोनस वर्कफ़्लोज़ बैच प्रोसेसिंग के लिए आदर्श होते हैं, जिसमें कॉलर को एक पूर्ण प्रतिक्रिया प्राप्त होती है। इसके विपरीत, ऑडियो स्ट्रीम को कई ट्रांसक्रिप्शन परिणामों के साथ आवधिक नमूने की आवश्यकता होती है।
Amazon Transcribe एक स्वचालित वाक् पहचान सेवा है जो ऑडियो को टेक्स्ट में बदलने के लिए एमएल मॉडल का उपयोग करती है। आप इसे सिंक्रोनस वर्कफ़्लोज़ में एकीकृत कर सकते हैं प्रतिलेखन कार्य शुरू करना और समय-समय पर नौकरी की स्थिति पूछताछ. कार्य पूरा होने के बाद, आप पिछले चरण से सादे पाठ मॉडरेशन वर्कफ़्लो का उपयोग करके आउटपुट का विश्लेषण कर सकते हैं।
निम्न आरेख कार्यप्रवाह दिखाता है।
एपीआई निम्नानुसार काम करते हैं:
- RSI स्टार्ट ट्रांसक्रिप्शन जॉब भाषण को पाठ में बदलने के लिए एपीआई एक अतुल्यकालिक कार्य शुरू करता है।
- RSI ट्रांसक्रिप्शन जॉब प्राप्त करें एपीआई ट्रांसक्रिप्शन जॉब के बारे में जानकारी देता है। नौकरी की स्थिति देखने के लिए देखें
TranscriptionJobStatus
खेत। यदि स्थिति संपत्ति हैCOMPLETED
, आप में निर्दिष्ट स्थान पर परिणाम पा सकते हैंTranscriptFileUri
खेत। यदि आप सामग्री पुनर्निर्देशन सक्षम करते हैं, तो संशोधित प्रतिलेख में दिखाई देता हैRedactedTranscriptFileUri
.
लाइव ऑडियो स्ट्रीम को एक अलग पैटर्न की आवश्यकता होती है जो रीयल-टाइम डिलीवरी मॉडल का समर्थन करता है। स्ट्रीमिंग में पहले से रिकॉर्ड किया गया मीडिया, जैसे मूवी, संगीत और पॉडकास्ट, और रीयल-टाइम मीडिया, जैसे लाइव समाचार प्रसारण शामिल हो सकते हैं। आप ऑडियो अंशों को तुरंत उपयोग करके ट्रांसक्राइब कर सकते हैं अमेज़ॅन ट्रांसक्राइब स्ट्रीमिंग HTTP / 2 और WebSockets प्रोटोकॉल पर। सेवा में एक हिस्सा पोस्ट करने के बाद, आपको एक या अधिक प्राप्त होते हैं ट्रांसक्रिप्शन परिणाम ऑब्जेक्ट आंशिक और पूर्ण प्रतिलेखन खंडों का वर्णन करना। जिन खंडों को मॉडरेशन की आवश्यकता होती है, वे पिछले अनुभाग से सादे पाठ कार्यप्रवाह का पुन: उपयोग कर सकते हैं। निम्नलिखित आरेख इस प्रक्रिया को दिखाता है।
RSI स्टार्टस्ट्रीमिंग ट्रांसक्रिप्शन एपीआई एक द्विदिश HTTP / 2 स्ट्रीम शुरू करता है जहां ऑडियो स्ट्रीम अमेज़ॅन ट्रांसक्राइब करता है, ट्रांसक्रिप्शन परिणामों को आपके एप्लिकेशन में स्ट्रीम करता है।
मध्यम चित्र और तस्वीरें
छवियों को मॉडरेट करने के लिए छवियों और फ़ोटो सामग्री से अनुपयुक्त, अवांछित, या आपत्तिजनक सामग्री का पता लगाना आवश्यक है जिसमें नग्नता, अश्लीलता, हिंसा और अन्य श्रेणियां शामिल हैं।
अमेज़ॅन रेकग्निशन आपको एमएल विशेषज्ञता की आवश्यकता के बिना अपनी छवि और वीडियो मॉडरेशन वर्कफ़्लो को सुव्यवस्थित या स्वचालित करने में सक्षम बनाता है। Amazon Rekognition मॉडरेशन-संबंधित लेबलों का एक पदानुक्रमित वर्गीकरण देता है। यह जानकारी आपके मानकों और प्रथाओं, उपयोगकर्ता सुरक्षा और अनुपालन दिशानिर्देशों के अनुसार बारीक व्यावसायिक नियमों को परिभाषित करना आसान बनाती है। इन क्षमताओं का उपयोग करने के लिए एमएल अनुभव की आवश्यकता नहीं है। अमेज़ॅन रिकॉग्निशन एक छवि में पाठ का पता लगा सकता है और पढ़ सकता है और पाए गए प्रत्येक शब्द के लिए बाउंडिंग बॉक्स लौटा सकता है। अमेज़ॅन रिकॉग्निशन अंग्रेजी, अरबी, रूसी, जर्मन, फ्रेंच, इतालवी, पुर्तगाली और स्पेनिश में लिखे गए टेक्स्ट डिटेक्शन का समर्थन करता है!
आप विशिष्ट मॉडरेशन कार्यों को पूरी तरह से स्वचालित करने के लिए मशीन पूर्वानुमानों का उपयोग कर सकते हैं। यह क्षमता मानव मध्यस्थों को उच्च-क्रम के कार्य पर ध्यान केंद्रित करने में सक्षम बनाती है। इसके अलावा, Amazon Rekognition ML का उपयोग करके लाखों छवियों या हजारों वीडियो की तुरंत समीक्षा कर सकता है और आगे की कार्रवाई की आवश्यकता वाली संपत्तियों के सबसेट को फ़्लैग कर सकता है। प्रीफ़िल्टरिंग मानव टीमों द्वारा मॉडरेट की जाने वाली सामग्री की मात्रा को कम करते हुए व्यापक लेकिन लागत प्रभावी मॉडरेशन कवरेज प्रदान करने में मदद करता है।
निम्न आरेख कार्यप्रवाह दिखाता है।
एपीआई निम्नानुसार काम करते हैं:
- RSI डिटेक्टमॉडरेशनलेबल एपीआई निर्दिष्ट जेपीईजी या पीएनजी स्वरूपित छवियों में असुरक्षित सामग्री का पता लगाता है। अपनी आवश्यकताओं के आधार पर चित्रों को मॉडरेट करने के लिए DetectModerationLabels का उपयोग करें। उदाहरण के लिए, हो सकता है कि आप उन छवियों को फ़िल्टर करना चाहें जिनमें नग्नता है लेकिन विचारोत्तेजक सामग्री वाली छवियां नहीं हैं।
- RSI डिटेक्टटेक्स्ट एपीआई इनपुट छवि में टेक्स्ट का पता लगाता है और इसे मशीन-पठनीय टेक्स्ट में परिवर्तित करता है।
मध्यम समृद्ध पाठ दस्तावेज़
अगला, आप उपयोग कर सकते हैं अमेज़न टेक्सट्रेक स्कैन किए गए दस्तावेज़ों से हस्तलिखित पाठ और डेटा निकालने के लिए। यह प्रक्रिया का आह्वान करने के साथ शुरू होती है प्रारंभ दस्तावेज़ विश्लेषण माइक्रोसॉफ्ट वर्ड और एडोब पीडीएफ फाइलों को पार्स करने के लिए कार्रवाई। आप के साथ कार्य की प्रगति की निगरानी कर सकते हैं दस्तावेज़ विश्लेषण प्राप्त करें कार्रवाई.
विश्लेषण परिणाम दस्तावेज़ में प्रत्येक खुला पृष्ठ, अनुच्छेद, तालिका और कुंजी-मान युग्म निर्दिष्ट करता है। उदाहरण के लिए, मान लें कि किसी स्वास्थ्य प्रदाता को केवल दावा विवरण फ़ील्ड में रोगी के नामों को मास्क करना चाहिए। उस स्थिति में, विश्लेषण रिपोर्ट शक्ति दे सकती है बुद्धिमान दस्तावेज़ प्रसंस्करण पाइपलाइन जो विशिष्ट डेटा फ़ील्ड को मॉडरेट और रिडक्ट करता है। निम्नलिखित चित्र पाइपलाइन को दर्शाता है।
एपीआई निम्नानुसार काम करते हैं:
- RSI प्रारंभ दस्तावेज़ विश्लेषण एपीआई कुंजी-मूल्य जोड़े, टेबल और चयन तत्वों जैसे खोजे गए आइटमों के बीच संबंधों के लिए इनपुट दस्तावेज़ का एसिंक्रोनस विश्लेषण शुरू करता है
- RSI दस्तावेज़ विश्लेषण प्राप्त करें एपीआई को अमेज़ॅन टेक्स्टट्रैक्ट एसिंक्रोनस ऑपरेशन के परिणाम मिलते हैं जो दस्तावेज़ में टेक्स्ट का विश्लेषण करता है
मध्यम वीडियो
वीडियो सामग्री मॉडरेशन के लिए एक मानक दृष्टिकोण एक फ्रेम नमूनाकरण प्रक्रिया के माध्यम से है। कई उपयोग के मामलों में प्रत्येक फ्रेम की जांच करने की आवश्यकता नहीं होती है, और प्रत्येक 15-30 सेकंड में एक का चयन करना पर्याप्त होता है। नमूना वीडियो फ़्रेम पिछले अनुभाग से छवियों को मॉडरेट करने के लिए स्टेट मशीन का पुन: उपयोग कर सकते हैं। इसी तरह, ऑडियो को मॉडरेट करने की मौजूदा प्रक्रिया फ़ाइल की श्रव्य सामग्री का समर्थन कर सकती है। निम्न आरेख इस वर्कफ़्लो को दिखाता है।
RSI आह्वान एपीआई एक लैम्ब्डा फ़ंक्शन चलाता है और समकालिक रूप से प्रतिक्रिया की प्रतीक्षा करता है।
मान लीजिए कि मीडिया फ़ाइल एक पूरी फिल्म है जिसमें कई दृश्य हैं। उस स्थिति में, आप उपयोग कर सकते हैं अमेज़ॅन रिकॉग्निशन सेगमेंट एपीआई, तकनीकी संकेतों या शॉट डिटेक्शन का पता लगाने के लिए एक समग्र एपीआई। इसके बाद, आप इन टाइम ऑफ़सेट का उपयोग पिछले वीडियो मॉडरेशन पैटर्न के साथ प्रत्येक सेगमेंट को समानांतर प्रोसेस करने के लिए कर सकते हैं, जैसा कि निम्नलिखित आरेख में दिखाया गया है।
एपीआई निम्नानुसार काम करते हैं:
- RSI स्टार्टसेगमेंटेशन डिटेक्शन एपीआई एक संग्रहीत वीडियो में सेगमेंट डिटेक्शन का एसिंक्रोनस डिटेक्शन शुरू करता है
- RSI सेगमेंटेशन डिटेक्शन प्राप्त करें API को StartSegmentDetection API द्वारा शुरू किए गए Amazon Rekognition वीडियो विश्लेषण के सेगमेंट डिटेक्शन परिणाम मिलते हैं
मूवी से अलग-अलग फ्रेम निकालने के लिए कई बार Amazon S3 से ऑब्जेक्ट लाने की आवश्यकता नहीं होती है। एक भोले समाधान में वीडियो को मेमोरी में पढ़ना और अंत तक पेजिंग करना शामिल है। यह पैटर्न छोटी क्लिप के लिए आदर्श है और जहां आकलन समय के प्रति संवेदनशील नहीं हैं।
एक अन्य रणनीति में फ़ाइल को एक बार ले जाना शामिल है अमेज़ॅन इलास्टिक फ़ाइल सिस्टम (अमेज़ॅन ईएफएस), लैम्ब्डा जैसी अन्य एडब्ल्यूएस सेवाओं के लिए पूरी तरह से प्रबंधित, स्केलेबल, साझा फाइल सिस्टम। साथ लैम्ब्डा के लिए अमेज़न ईएफएस, आप कुशलतापूर्वक कार्य आमंत्रणों में डेटा वितरित कर सकते हैं। प्रत्येक आमंत्रण कुशलता से एक छोटे से हिस्से को संभालता है, बड़े पैमाने पर समानांतर प्रसंस्करण और तेजी से प्रसंस्करण समय की क्षमता को अनलॉक करता है।
क्लीन अप
इस पोस्ट में विधियों के साथ प्रयोग करने के बाद, आपको भविष्य की लागतों से बचने के लिए S3 बकेट में किसी भी सामग्री को हटा देना चाहिए। यदि आपने इन पैटर्नों को प्रावधानित गणना संसाधनों के साथ लागू किया है जैसे अमेज़ॅन इलास्टिक कम्प्यूट क्लाउड (अमेज़न EC2) या अमेज़ॅन इलास्टिक कंटेनर सेवा (अमेज़ॅन ईसीएस), आपको आगे के शुल्क से बचने के लिए उन उदाहरणों को रोकना चाहिए।
निष्कर्ष
उपयोगकर्ता-जनित सामग्री और गेमिंग, सोशल मीडिया, ई-कॉमर्स और वित्तीय और स्वास्थ्य सेवा संगठनों के लिए इसका मूल्य बढ़ता रहेगा। फिर भी, स्टार्टअप और बड़े संगठनों को परिचालन लागत को कम करते हुए उपयोगकर्ताओं, सूचनाओं और व्यवसाय की सुरक्षा के लिए कुशल मॉडरेशन प्रक्रियाएं बनाने की आवश्यकता है। यह समाधान दर्शाता है कि कैसे एआई, एमएल और एनएलपी प्रौद्योगिकियां आपको बड़े पैमाने पर सामग्री को मॉडरेट करने में कुशलता से मदद कर सकती हैं। आप अपनी विशिष्ट मॉडरेशन आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए AWS AI सेवाओं को अनुकूलित कर सकते हैं! ये पूरी तरह से प्रबंधित क्षमताएं परिचालन संबंधी जटिलताओं को दूर करती हैं। वह लचीलापन रणनीतिक रूप से प्रासंगिक अंतर्दृष्टि और मानवीय प्रतिभा को आपकी मॉडरेशन प्रक्रियाओं में एकीकृत करता है।
अतिरिक्त जानकारी, संसाधनों के लिए, और आज ही मुफ्त में आरंभ करने के लिए, यहां जाएं एडब्ल्यूएस सामग्री मॉडरेशन होमपेज.
लेखक के बारे में
नैट बाचमेयर एक AWS सीनियर सॉल्यूशंस आर्किटेक्ट है जो खानाबदोश रूप से न्यूयॉर्क की खोज करता है, एक समय में एक क्लाउड एकीकरण। वह अनुप्रयोगों को स्थानांतरित करने और आधुनिकीकरण करने में माहिर हैं। इसके अलावा, नैट एक पूर्णकालिक छात्र है और उसके दो बच्चे हैं।
राम पठानी सैन फ्रांसिस्को खाड़ी क्षेत्र में अमेज़न वेब सेवाओं में एक समाधान वास्तुकार है। उन्होंने कृषि, बीमा, बैंकिंग, खुदरा, स्वास्थ्य देखभाल और जीवन विज्ञान, आतिथ्य और हाई-टेक वर्टिकल में ग्राहकों को एडब्ल्यूएस क्लाउड पर सफलतापूर्वक अपना व्यवसाय चलाने में मदद की है। वह डेटाबेस, एनालिटिक्स और मशीन लर्निंग में माहिर हैं।
रूप बैंस एआई/एमएल पर ध्यान केंद्रित करते हुए एडब्ल्यूएस में एक समाधान वास्तुकार है। उन्हें आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग का उपयोग करके ग्राहकों को नवाचार करने और उनके व्यावसायिक उद्देश्यों को प्राप्त करने में मदद करने का शौक है। अपने खाली समय में रूप को पढ़ना और लंबी पैदल यात्रा करना पसंद है।
- कॉइनस्मार्ट। यूरोप का सर्वश्रेष्ठ बिटकॉइन और क्रिप्टो एक्सचेंज।
- प्लेटोब्लॉकचैन। Web3 मेटावर्स इंटेलिजेंस। ज्ञान प्रवर्धित। नि: शुल्क प्रवेश।
- क्रिप्टोहॉक। Altcoin रडार। मुफ्त परीक्षण।
- स्रोत: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/content-moderation-design-patterns-with-aws-managed-ai-services/
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- स्वचालित
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- प्रभार
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- समुदाय
- समुदाय
- जटिलताओं
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- आज्ञाकारी
- व्यापक
- गणना करना
- कनेक्शन
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- खपत
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- कंटेनरों
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- चर्चा करना
- दस्तावेजों
- नहीं करता है
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- कुशलता
- सक्षम
- सगाई
- अंग्रेज़ी
- सत्ता
- उदाहरण
- मौजूदा
- उम्मीद
- अनुभव
- अनुभव
- प्रयोग
- विशेषज्ञता
- तेजी
- फास्ट
- और तेज
- विशेषताएं
- वित्तीय
- लचीलापन
- प्रवाह
- फोकस
- केंद्रित
- का पालन करें
- निम्नलिखित
- पाया
- बुनियाद
- फ्रेम
- फ्रांसिस्को
- मुक्त
- फ्रेंच
- ईंधन
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- दिशा निर्देशों
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- चलचित्र
- चलचित्र
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- विभिन्न
- संगीत
- नामों
- प्राकृतिक
- नकारात्मक
- न्यूयॉर्क
- समाचार
- संख्या
- ऑनलाइन
- संचालित
- आपरेशन
- संगठनों
- अन्य
- कुल
- आवेशपूर्ण
- पैटर्न
- वेतन
- पीडीएफ
- स्टाफ़
- मुहावरों
- प्लेटफार्म
- पॉडकास्ट
- गरीब
- पुर्तगाली
- सकारात्मक
- संभावित
- बिजली
- भविष्यवाणियों
- पिछला
- कीमत निर्धारण
- प्रक्रिया
- प्रक्रियाओं
- प्रसंस्करण
- उत्पाद
- संपत्ति
- रक्षा करना
- प्रोटोकॉल
- प्रदान करना
- जल्दी से
- पढ़ना
- वास्तविक समय
- प्राप्त करना
- पहचान
- को कम करने
- रिश्ते
- रिपोर्ट
- की आवश्यकता होती है
- अपेक्षित
- आवश्यकताएँ
- उपयुक्त संसाधन चुनें
- प्रतिक्रिया
- परिणाम
- खुदरा
- वापसी
- रिटर्न
- की समीक्षा
- समीक्षा
- जोखिम
- नियम
- रन
- सुरक्षित
- सुरक्षा
- सेन
- सैन फ्रांसिस्को
- स्केलेबल
- स्केल
- दृश्यों
- विज्ञान
- विज्ञान
- सेकंड
- खंड
- खंड
- भावुकता
- serverless
- सेवा
- सेवाएँ
- साझा
- कम
- दिखाया
- उसी प्रकार
- सरल
- छोटा
- सोशल मीडिया
- सोशल मीडिया
- समाधान
- समाधान ढूंढे
- परिष्कृत
- रिक्त स्थान
- माहिर
- मानक
- मानकों
- प्रारंभ
- शुरू
- शुरू होता है
- स्टार्टअप
- राज्य
- स्थिति
- भंडारण
- स्ट्रेटेजी
- धारा
- स्ट्रीमिंग
- छात्र
- सफलतापूर्वक
- समर्थन
- समर्थन करता है
- प्रणाली
- प्रतिभा
- लक्ष्य
- कार्य
- टीम
- तकनीकी
- टेक्नोलॉजीज
- परीक्षण
- स्रोत
- विचारधारा
- हजारों
- यहाँ
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- आज
- एक साथ
- परंपरागत
- प्रतिलेख
- अनुवाद करें
- प्रकार
- उजागर
- उपयोग
- उपयोगकर्ताओं
- मूल्य
- विविधता
- कार्यक्षेत्र
- वीडियो
- वीडियो
- आयतन
- वेब
- वेब सेवाओं
- क्या
- या
- जब
- अंदर
- बिना
- काम