व्यापार के रुझान, ग्राहक व्यवहार, बिक्री राजस्व, मांग में वृद्धि और खरीदार की प्रवृत्ति को समझना सभी डेटा से शुरू होता है। व्यवसायों को सफल परिणाम प्राप्त करने के लिए डेटा की खोज, विश्लेषण, व्याख्या और रुझान खोजना आवश्यक है।
बिजनेस एनालिस्ट बिजनेस मेट्रिक्स के विज़ुअलाइज़ेशन और भविष्य की घटनाओं की भविष्यवाणी जैसी गतिविधियों के माध्यम से डेटा-संचालित व्यावसायिक निर्णयों को सुविधाजनक बनाने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं। मशीन लर्निंग (एमएल) जैसी तकनीकों द्वारा समर्थित सरल विश्लेषण के लिए इन विश्लेषकों को विज़ुअल बिजनेस इंटेलिजेंस (बीआई) टूल प्रदान करके त्वरित पुनरावृत्ति और तेज़ समय-से-मूल्य प्राप्त किया जा सकता है।
अमेज़न क्विकसाइट एक पूरी तरह से प्रबंधित, क्लाउड-नेटिव बीआई सेवा है जो आपके डेटा से कनेक्ट करना, इंटरैक्टिव डैशबोर्ड और रिपोर्ट बनाना आसान बनाती है, और इन्हें क्विकसाइट के भीतर या आपके एप्लिकेशन या वेबसाइट में एम्बेड किए गए हजारों उपयोगकर्ताओं के साथ साझा करती है। अमेज़ॅन सेजमेकर कैनवास एक विज़ुअल इंटरफ़ेस है जो व्यापार विश्लेषकों को किसी भी एमएल अनुभव की आवश्यकता के बिना या कोड की एक पंक्ति लिखने की आवश्यकता के बिना सटीक एमएल भविष्यवाणियां करने में सक्षम बनाता है।
इस पोस्ट में, हम दिखाते हैं कि कैसे आप कैनवस से एमएल-आधारित भविष्यवाणियों का उपयोग करके QuickSight में भविष्यवाणियों को स्पष्ट रूप से डाउनलोड किए बिना और QuickSight में आयात किए बिना भविष्य कहनेवाला डैशबोर्ड प्रकाशित कर सकते हैं। यह समाधान आपको कैनवस से क्विकसाइट पर भविष्यवाणियां भेजने में मदद करेगा, जिससे आपको प्रभावी व्यावसायिक परिणाम प्राप्त करने के लिए एमएल का उपयोग करके त्वरित निर्णय लेने में मदद मिलेगी।
समाधान अवलोकन
निम्नलिखित अनुभागों में, हम उन चरणों पर चर्चा करते हैं जो प्रशासकों को उपयोगकर्ताओं को कैनवस से क्विकसाइट पर निर्बाध रूप से पुनर्निर्देशित करने के लिए सही अनुमतियाँ कॉन्फ़िगर करने में मदद करेंगे। फिर हम एक मॉडल बनाने और भविष्यवाणियों को चलाने का तरीका बताते हैं, और व्यापार विश्लेषक अनुभव प्रदर्शित करते हैं।
.. पूर्वापेक्षाएँ
इस समाधान को लागू करने के लिए निम्नलिखित पूर्वापेक्षाएँ आवश्यक हैं:
कैनवास के समान QuickSight क्षेत्र का उपयोग करना सुनिश्चित करें। आप QuickSight कंसोल पर प्रोफ़ाइल आइकन से नेविगेट करके क्षेत्र को बदल सकते हैं।
व्यवस्थापक सेटअप
इस खंड में, हम IAM संसाधनों को स्थापित करने, डेटा तैयार करने, प्रशिक्षण डेटासेट के साथ डेटा को प्रशिक्षित करने और सत्यापन डेटासेट का अनुमान लगाने के चरणों का विवरण देते हैं। इसके बाद, हम डेटा को आगे के विश्लेषण के लिए QuickSight को भेजते हैं।
QuickSight पहुँच के लिए एक नई IAM नीति बनाएँ
IAM नीति बनाने के लिए, निम्न चरणों को पूरा करें:
- IAM कंसोल पर, चुनें Policies नेविगेशन फलक में
- चुनें नीति बनाएं.
- पर JSON टैब, संपादक में निम्नलिखित अनुमति नीति दर्ज करें:
आईएएम नीति भाषा के बारे में विवरण के लिए, देखें IAM JSON नीति संदर्भ.
- चुनें अगला: टैग.
- आप टैग को की-वैल्यू पेयर के रूप में अटैच करके पॉलिसी में मेटाडेटा जोड़ सकते हैं, फिर चुनें अगला: समीक्षा करें.
आईएएम में टैग का उपयोग करने के बारे में अधिक जानकारी के लिए देखें IAM संसाधनों को टैग करना.
- पर समीक्षा नीति पृष्ठ, एक नाम दर्ज करें (उदाहरण के लिए,
canvas-quicksight-access-policy
) और नीति का एक वैकल्पिक विवरण। - की समीक्षा करें सारांश आपकी नीति द्वारा दी गई अनुमतियों को देखने के लिए अनुभाग।
- चुनें नीति बनाएं अपने काम को बचाने के लिए।
आपके द्वारा नीति बनाने के बाद, आप इसे अपनी निष्पादन भूमिका से जोड़ सकते हैं जो आपके उपयोगकर्ताओं को QuickSight में उपयोगकर्ताओं को बैच पूर्वानुमान भेजने के लिए आवश्यक अनुमतियाँ प्रदान करती है।
अपने स्टूडियो निष्पादन भूमिका में नीति संलग्न करें
नीति को अपनी स्टूडियो निष्पादन भूमिका से जोड़ने के लिए, निम्न चरणों को पूरा करें:
- SageMaker कंसोल पर, चुनें डोमेन नेविगेशन फलक में
- अपना डोमेन चुनें।
- चुनें डोमेन सेटिंग्स.
- नीचे भूमिका का नाम कॉपी करें निष्पादन भूमिका.
- IAM कंसोल पर, चुनें भूमिकाओं नेविगेशन फलक में
- खोज बार में, आपके द्वारा कॉपी की गई निष्पादन भूमिका दर्ज करें, फिर भूमिका चुनें।
- उपयोगकर्ता की भूमिका के लिए पृष्ठ पर, नेविगेट करें अनुमति नीतियां अनुभाग।
- पर अनुमतियाँ जोड़ें मेनू, चुनें नीतियों को संलग्न करें.
- पहले बनाई गई नीति के लिए खोजें (
canvas-quicksight-access-policy
), इसे चुनें, और चुनें अनुमतियाँ जोड़ें.
अब आपके पास आपकी निष्पादन भूमिका से जुड़ी एक IAM नीति है जो आपके उपयोगकर्ताओं को QuickSight में उपयोगकर्ताओं को बैच पूर्वानुमान भेजने के लिए आवश्यक अनुमतियाँ प्रदान करती है।
डेटासेट डाउनलोड करें
आइए उन डेटासेट को डाउनलोड करें जिनका उपयोग हम मॉडल को प्रशिक्षित करने और भविष्यवाणियां करने के लिए करते हैं:
एक मॉडल बनाएँ और भविष्यवाणियाँ चलाएँ
इस खंड में, हम कवर करते हैं कि हम कैसे एक मॉडल बना सकते हैं और ऋण डेटासेट पर भविष्यवाणियां चला सकते हैं। फिर हम व्यापार अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए डेटा को QuickSight डैशबोर्ड पर भेजते हैं।
कैनवास लॉन्च करें
कैनवस लॉन्च करने के लिए, निम्नलिखित चरणों को पूरा करें:
- SageMaker कंसोल पर, चुनें डोमेन नेविगेशन फलक में
- अपना डोमेन चुनें।
- पर लांच मेनू, चुनें कैनवास.
प्रशिक्षण और सत्यापन डेटासेट अपलोड करें
अपने डेटासेट को कैनवास पर अपलोड करने के लिए निम्नलिखित चरणों को पूरा करें:
- कैनवास होम पेज पर, चुनें डेटासेट.
- चुनें आयात आंकड़ा, फिर अपलोड करें
lending_club_loan_data_train.csv
औरlending_club_loan_data_test.csv
. - चुनें सहेजे बंद करें, उसके बाद चुनो आयात आंकड़ा.
अब नया मॉडल बनाते हैं।
- चुनें मेरे मॉडल नेविगेशन फलक में
- चुनें नए मॉडल.
- अपने मॉडल के लिए एक नाम दर्ज करें (
Loan_Prediction
) और चुनें बनाएं.
यदि यह पहली बार कैनवस मॉडल बना रहा है, तो चार सरल चरणों में अपना पहला मॉडल बनाने के तरीके के बारे में एक सूचनात्मक पॉप-अप द्वारा आपका स्वागत किया जाएगा। आप इसे पूरा पढ़ सकते हैं, फिर इस गाइड पर वापस आ सकते हैं।
- मॉडल दृश्य में, पर चुनते हैं टैब, चयन
lending_club_loan_data_train
डाटासेट।
इस डेटासेट में 18 कॉलम और 32,000 पंक्तियाँ हैं।
- चुनें डेटासेट चुनें।
- पर बनाएँ टैब, हमारे मामले में लक्ष्य कॉलम चुनें
loan_status
.
कैनवस स्वचालित रूप से पता लगा लेगा कि यह एक है 3+ श्रेणी की भविष्यवाणी समस्या (जिसे के रूप में भी जाना जाता है) बहु-वर्गीय वर्गीकरण).
- यदि अन्य मॉडल प्रकार का पता चला है, तो इसे चुनकर मैन्युअल रूप से बदलें प्रकार बदलें.
- चुनें त्वरित निर्माण, और चुनें शीघ्र निर्माण शुरू करें पॉप-अप से।
आप भी चुन सकते हैं मानक निर्माण, जो संपूर्ण ऑटोएमएल चक्र से गुजरता है, सर्वश्रेष्ठ मॉडल की सिफारिश करने से पहले कई मॉडल तैयार करता है।
अब आपका मॉडल बन रहा है। त्वरित निर्माण में आमतौर पर 2-15 मिनट लगते हैं।
मॉडल बन जाने के बाद, आप मॉडल की स्थिति इस पर देख सकते हैं विश्लेषण करें टैब.
मॉडल के साथ भविष्यवाणियां करें
मॉडल बनाने और प्रशिक्षित करने के बाद, हम इस मॉडल पर भविष्यवाणियां कर सकते हैं।
- चुनें भविष्यवाणी करना पर विश्लेषण करें टैब, या चुनें भविष्यवाणी करना टैब.
- चुनकर एकल भविष्यवाणी चलाएँ एकल भविष्यवाणी और प्रविष्टियाँ प्रदान करना।
आप पृष्ठ के दाईं ओर ऋण_स्थिति पूर्वानुमान देखेंगे। आप चुनकर भविष्यवाणी को कॉपी कर सकते हैं प्रतिलिपि, या इसे चुनकर डाउनलोड करें भविष्यवाणी डाउनलोड करें. यह क्या-अगर परिदृश्य उत्पन्न करने और परीक्षण करने के लिए आदर्श है कि विभिन्न कॉलम हमारे मॉडल की भविष्यवाणियों को कैसे प्रभावित करते हैं।
- बैच पूर्वानुमान चलाने के लिए, चुनें बैच भविष्यवाणी.
यह सबसे अच्छा तब होता है जब आप संपूर्ण डेटासेट के लिए पूर्वानुमान लगाना चाहते हैं। आपको अपने इनपुट डेटासेट से मेल खाने वाले डेटासेट के साथ भविष्यवाणियां करनी चाहिए।
प्रत्येक भविष्यवाणी या भविष्यवाणियों के सेट के लिए, कैनवस अनुमानित मान और अनुमानित मूल्य के सही होने की संभावना लौटाता है।
आइए सत्यापन डेटासेट का उपयोग करके प्रशिक्षित मॉडल से भविष्यवाणियां करें।
- चुनें डेटासेट चुनें.
- चुनते हैं
lending_club_loan_data_test
और चुनें भविष्यवाणियां उत्पन्न करें.
जब आपकी भविष्यवाणियां तैयार हो जाती हैं, तो आप उन्हें इसमें पा सकते हैं डेटासेट अनुभाग। आप भविष्यवाणी का पूर्वावलोकन कर सकते हैं, इसे स्थानीय मशीन पर डाउनलोड कर सकते हैं, इसे हटा सकते हैं, या इसे क्विकसाइट पर भेज सकते हैं।
QuickSight को पूर्वानुमान भेजें
अब आप इन ML मॉडल के पूर्वानुमानों को QuickSight डेटासेट के रूप में साझा कर सकते हैं जो एंटरप्राइज़-वाइड डैशबोर्ड के लिए एक नए स्रोत के रूप में काम करेगा। आप रुझानों, जोखिमों और व्यावसायिक अवसरों का विश्लेषण कर सकते हैं। इस क्षमता के माध्यम से एमएल व्यापार टीमों के लिए अधिक सुलभ हो जाता है ताकि वे डेटा-संचालित निर्णय लेने में तेजी ला सकें। QuickSight उपयोगकर्ताओं के साथ डेटा साझा करना उन्हें डेटासेट पर स्वामी की अनुमति देता है। QuickSight को एक साथ कई अनुमानित डेटासेट भेजे जा सकते हैं।
ध्यान दें कि आप केवल QuickSight खाते के डिफ़ॉल्ट नामस्थान में उपयोगकर्ताओं को पूर्वानुमान भेज सकते हैं, और उपयोगकर्ता के पास QuickSight में लेखक या व्यवस्थापक की भूमिका होनी चाहिए। QuickSight को भेजी गई भविष्यवाणियां कैनवास के समान क्षेत्र में उपलब्ध हैं।
- अनुमानित बैच डेटासेट का चयन करें और चुनें Amazon QuickSight को भेजें.
- डेटासेट को साझा करने और दबाने के लिए एक या एकाधिक QuickSight उपयोगकर्ता नाम दर्ज करें दर्ज.
- चुनें भेजें डेटा साझा करने के लिए।
आपके द्वारा अपने बैच की भविष्यवाणियों को भेजने के बाद, क्विकसाइट आपके द्वारा भेजे गए डेटासेट के लिए फ़ील्ड भेजे गए के रूप में दिखाता है।
- पुष्टिकरण बॉक्स में, आप चुन सकते हैं अमेज़न क्विकसाइट खोलें अपने QuickSight एप्लिकेशन को खोलने के लिए।
- यदि आपने कैनवास का उपयोग कर लिया है, लॉग आउट कैनवस एप्लिकेशन का।
आप संख्यात्मक, श्रेणीबद्ध भविष्यवाणी और समय श्रृंखला पूर्वानुमान मॉडल के लिए क्विकसाइट को बैच पूर्वानुमान भेज सकते हैं। आप के साथ उत्पन्न भविष्यवाणियों को भी भेज सकते हैं अपना खुद का मॉडल लाओ (बीओओएम) विधि। सिंगल-लेबल इमेज प्रेडिक्शन और मल्टी-कैटेगरी टेक्स्ट प्रेडिक्शन मॉडल बाहर रखे गए हैं।
जिन QuickSight उपयोगकर्ताओं को आपने डेटासेट भेजा है, वे अपना QuickSight कंसोल खोल सकते हैं और उनके साथ साझा किए गए कैनवास डेटासेट देख सकते हैं। फिर वे डेटा के साथ प्रेडिक्टिव डैशबोर्ड बना सकते हैं। अधिक जानकारी के लिए देखें Amazon QuickSight डेटा विश्लेषण के साथ शुरुआत करना.
डिफ़ॉल्ट रूप से, जिन सभी उपयोगकर्ताओं को आप पूर्वानुमान भेजते हैं, उनके पास QuickSight में डेटासेट के लिए स्वामी की अनुमतियाँ होती हैं। स्वामी डेटासेट का विश्लेषण करने, रीफ़्रेश करने, संपादित करने, हटाने और पुनः साझा करने में सक्षम हैं। किसी डेटासेट में स्वामी द्वारा किए जाने वाले परिवर्तन एक्सेस वाले सभी उपयोगकर्ताओं के डेटासेट को बदल देते हैं। अनुमतियाँ बदलने के लिए, QuickSight में डेटासेट पर जाएँ और इसकी अनुमतियाँ प्रबंधित करें। अधिक जानकारी के लिए देखें उन अनुमतियों को देखना और संपादित करना जिनके साथ डेटासेट साझा किया गया है.
व्यापार विश्लेषकों का अनुभव
क्विकसाइट के साथ, आप इसे बेहतर ढंग से समझने के लिए अपने डेटा की कल्पना कर सकते हैं। हम कुछ उच्च-स्तरीय जानकारी प्राप्त करके प्रारंभ करते हैं।
- QuickSight कंसोल पर, चुनें डेटासेट नेविगेशन फलक में
- चुनकर कैनवस से साझा किए गए बैच पूर्वानुमान डेटासेट पर एक विश्लेषण बनाएं विश्लेषण बनाएं ड्रॉप-डाउन विकल्प मेनू (तीन लंबवत बिंदु) पर।
- विश्लेषण पृष्ठ पर, शीट का नाम चुनें और उसका नाम बदलकर ऋण डेटा विश्लेषण करें।
आइए, ऋण की स्थिति के अनुसार गणना दिखाने के लिए एक विज़ुअल बनाएं.
- के लिए दृश्य प्रकार, चुनें डोनट चार्ट.
- उपयोग
loan_status
के लिए फ़ील्ड समूह/रंग.
हम देख सकते हैं कि 99% पूरी तरह से भुगतान कर रहे हैं, 1% वर्तमान हैं, और 0% चार्ज किया गया है।
अब हम स्थिति के अनुसार ऋण की राशि दिखाने के लिए दूसरा दृश्य जोड़ते हैं।
- ऊपरी-बाएँ कोने पर, धन चिह्न चुनें और चुनें दृश्य जोड़ें.
- के लिए दृश्य प्रकार, चुनें झरना चार्ट.
- उपयोग
loan_status
के लिए फ़ील्ड वर्ग. - उपयोग
loan_amount
के लिए फ़ील्ड वैल्यू .
हम देख सकते हैं कि कुल ऋण राशि लगभग $88 मिलियन है, जिसमें लगभग $221,000 का शुल्क लिया गया है।
आइए ऋणों पर चूक करने वाले कुछ जोखिम चालकों का पता लगाने का प्रयास करें।
- धन चिह्न चुनें और चुनें दृश्य जोड़ें.
- के लिए दृश्य प्रकार, चुनें क्षैतिज बार चार्ट.
- के लिए loan_status फ़ील्ड का उपयोग करें वाई अक्ष.
- के लिए loan_amount फ़ील्ड का उपयोग करें वैल्यू .
- संशोधित करें वैल्यू से क्षेत्र एकत्रीकरण राशि सेवा मेरे औसत.
हम देख सकते हैं कि वर्तमान ऋणों की तुलना में पूरी तरह से भुगतान किए गए ऋणों के लिए औसतन ऋण राशि लगभग $3,500 कम थी, और चार्ज किए गए ऋणों की तुलना में पूरी तरह से भुगतान किए गए ऋणों के लिए लगभग $3,500 कम थी। ऋण राशि और ऋण जोखिम के बीच संबंध प्रतीत होता है।
- विज़ुअल को डुप्लिकेट करने के लिए, विकल्प मेनू (तीन बिंदु) चुनें, चुनें विजुअल को डुप्लीकेट करें, और चुनें यह चादर.
- इसके कॉन्फ़िगरेशन को संशोधित करने के लिए डुप्लिकेट किए गए विज़ुअल को चुनें।
- के लिए दृश्य प्रकार, चुनें क्षैतिज बार चार्ट.
- के लिए loan_status फ़ील्ड का उपयोग करें वाई अक्ष.
- के लिए loan_amount फ़ील्ड का उपयोग करें वैल्यू .
- संशोधित करें वैल्यू से क्षेत्र एकत्रीकरण राशि सेवा मेरे औसत.
अतिरिक्त जोखिम चालकों की जांच के लिए आप अतिरिक्त दृश्य बना सकते हैं। उदाहरण के लिए:
- ऋण की अवधि
- क्रेडिट लाइन खोलें
- परिक्रामी लाइन उपयोग दर
- कुल क्रेडिट लाइनें
- विज़ुअल जोड़ने के बाद, का उपयोग करके डैशबोर्ड प्रकाशित करें Share विश्लेषण पृष्ठ पर विकल्प और व्यापार हितधारकों के साथ डैशबोर्ड साझा करें।
क्लीन अप
भविष्य में शुल्क लेने से बचने के लिए, इस पोस्ट का अनुसरण करते समय आपके द्वारा बनाए गए संसाधनों को हटा दें या बंद कर दें। को देखें Amazon SageMaker कैनवास से लॉग आउट करना अधिक जानकारी के लिए.
निष्कर्ष
इस पोस्ट में, हमने कोड की एक भी लाइन लिखे बिना कैनवस का उपयोग करके एक एमएल मॉडल को प्रशिक्षित किया, इसके उपयोगकर्ता के अनुकूल इंटरफेस और स्पष्ट विज़ुअलाइज़ेशन के लिए धन्यवाद। फिर हमने कैनवस में इस मॉडल के लिए एकल और बैच पूर्वानुमान तैयार किए। उद्यम भर में रुझानों, जोखिमों और व्यावसायिक अवसरों का आकलन करने के लिए, हमने इस एमएल मॉडल की भविष्यवाणियों को क्विकसाइट को भेजा। व्यापार विश्लेषकों के रूप में, हमने क्विकसाइट में रुझानों का आकलन करने के लिए विभिन्न विज़ुअलाइज़ेशन बनाए।
यह क्षमता उन सभी क्षेत्रों में उपलब्ध है जहां अब कैनवस समर्थित है। आप कैनवस पर और जान सकते हैं उत्पाद पृष्ठ और दस्तावेज़ीकरण.
लेखक के बारे में
अजय गोविंदराम AWS में एक वरिष्ठ समाधान वास्तुकार हैं। वह रणनीतिक ग्राहकों के साथ काम करता है जो जटिल व्यावसायिक समस्याओं को हल करने के लिए एआई/एमएल का उपयोग कर रहे हैं। उनका अनुभव तकनीकी दिशा प्रदान करने के साथ-साथ बड़े पैमाने पर एआई/एमएल अनुप्रयोग परिनियोजन के लिए डिजाइन सहायता प्रदान करने में निहित है। उनका ज्ञान एप्लिकेशन आर्किटेक्चर से लेकर बिग डेटा, एनालिटिक्स और मशीन लर्निंग तक है। उन्हें आराम करते हुए संगीत सुनना, बाहर का अनुभव करना और अपने प्रियजनों के साथ समय बिताना अच्छा लगता है।
वरुण मेहता एडब्ल्यूएस में समाधान वास्तुकार हैं। वह ग्राहकों को एडब्ल्यूएस क्लाउड पर उद्यम-स्तर के अच्छी तरह से तैयार किए गए समाधान बनाने में मदद करने के बारे में भावुक हैं। वह रणनीतिक ग्राहकों के साथ काम करता है जो जटिल व्यावसायिक समस्याओं को हल करने के लिए एआई/एमएल का उपयोग कर रहे हैं।
श्याम श्रीनिवासन एडब्ल्यूएस एआई/एमएल टीम में एक प्रमुख उत्पाद प्रबंधक है, जो अमेज़ॅन सेजमेकर कैनवास के लिए अग्रणी उत्पाद प्रबंधन है। श्याम प्रौद्योगिकी के माध्यम से दुनिया को एक बेहतर जगह बनाने की परवाह करता है और इस यात्रा में एआई और एमएल कैसे उत्प्रेरक हो सकता है, इस बारे में भावुक है।
- एसईओ संचालित सामग्री और पीआर वितरण। आज ही प्रवर्धित हो जाओ।
- प्लेटोआईस्ट्रीम। Web3 डेटा इंटेलिजेंस। ज्ञान प्रवर्धित। यहां पहुंचें।
- मिंटिंग द फ्यूचर डब्ल्यू एड्रिएन एशले। यहां पहुंचें।
- PREIPO® के साथ PRE-IPO कंपनियों में शेयर खरीदें और बेचें। यहां पहुंचें।
- स्रोत: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/publish-predictive-dashboards-in-amazon-quicksight-using-ml-predictions-from-amazon-sagemaker-canvas/
- :हैस
- :है
- :कहाँ
- $3
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- 000
- 10
- 100
- 11
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- 15% तक
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- योग्य
- About
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- त्वरित
- पहुँच
- सुलभ
- लेखा
- सही
- पाना
- हासिल
- के पार
- कार्य
- गतिविधियों
- जोड़ना
- अतिरिक्त
- व्यवस्थापक
- प्रशासकों
- एकत्रीकरण
- AI
- ऐ / एमएल
- सब
- अनुमति देना
- भी
- वीरांगना
- अमेज़न क्विकसाइट
- अमेज़न SageMaker
- अमेज़ॅन सेजमेकर कैनवास
- अमेज़ॅन वेब सेवा
- राशि
- an
- का विश्लेषण करती है
- विश्लेषण
- विश्लेषक
- विश्लेषकों
- विश्लेषिकी
- विश्लेषण करें
- का विश्लेषण
- और
- अन्य
- कोई
- आवेदन
- स्थापत्य
- हैं
- चारों ओर
- AS
- सहायता
- At
- संलग्न करना
- लेखक
- स्वतः
- ऑटो एम.एम.एल.
- उपलब्ध
- औसत
- से बचने
- एडब्ल्यूएस
- वापस
- बार
- BE
- हो जाता है
- किया गया
- से पहले
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- BEST
- बेहतर
- के बीच
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- मुक्केबाज़ी
- निर्माण
- बनाया गया
- व्यापार
- व्यापारिक सूचना
- व्यवसायों
- by
- कर सकते हैं
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- मामला
- उत्प्रेरक
- वर्ग
- परिवर्तन
- परिवर्तन
- आरोप लगाया
- प्रभार
- चेक
- चुनें
- चुनने
- स्पष्ट
- बादल
- कोड
- स्तंभ
- स्तंभ
- कैसे
- तुलना
- पूरा
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- कोना
- सही
- सह - संबंध
- आवरण
- बनाना
- बनाया
- बनाना
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- वर्तमान
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- ग्राहक का व्यवहार
- ग्राहक
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- डैशबोर्ड
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- डेटा पर ही आधारित
- डेटासेट
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- निर्णय
- चूक
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- दिखाना
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- विवरण
- डिज़ाइन
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- विवरण
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- विभिन्न
- दिशा
- चर्चा करना
- डोमेन
- किया
- नीचे
- डाउनलोड
- ड्राइवरों
- से प्रत्येक
- आसान
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- प्रभाव
- प्रभावी
- भी
- एम्बेडेड
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- समर्थकारी
- दर्ज
- उद्यम
- संपूर्ण
- आवश्यक
- घटनाओं
- उदाहरण
- अपवर्जित
- निष्पादन
- अनुभव
- सामना
- तलाश
- अभिनंदन करना
- और तेज
- खेत
- खोज
- खोज
- प्रथम
- पहली बार
- निम्नलिखित
- के लिए
- चार
- से
- पूरी तरह से
- आगे
- भविष्य
- उत्पन्न
- उत्पन्न
- सृजन
- मिल
- मिल रहा
- Go
- चला जाता है
- दी गई
- छात्रवृत्ति
- गाइड
- है
- होने
- he
- मदद
- मदद
- उच्च स्तर
- उसके
- होम
- कैसे
- How To
- एचटीएमएल
- HTTPS
- नायक
- ID
- आदर्श
- की छवि
- प्रभाव
- लागू करने के
- का आयात
- in
- बढ़ना
- करें-
- जानकारीपूर्ण
- निवेश
- अंतर्दृष्टि
- बुद्धि
- इंटरैक्टिव
- इंटरफेस
- इंटरफेस
- में
- IT
- यात्रा
- आईटी इस
- यात्रा
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- JSON
- ज्ञान
- जानने वाला
- भाषा
- बड़े पैमाने पर
- लांच
- प्रमुख
- जानें
- सीख रहा हूँ
- झूठ
- पसंद
- लाइन
- सुनना
- ऋण
- ऋण
- स्थानीय
- प्यार करता था
- कम
- मशीन
- यंत्र अधिगम
- बनाना
- बनाता है
- निर्माण
- प्रबंधन
- कामयाब
- प्रबंध
- प्रबंधक
- मैन्युअल
- मेन्यू
- मेटाडाटा
- तरीका
- मेट्रिक्स
- दस लाख
- मिनटों
- ML
- आदर्श
- मॉडल
- संशोधित
- अधिक
- विभिन्न
- संगीत
- चाहिए
- नाम
- नामों
- नेविगेट करें
- नेविगेट
- पथ प्रदर्शन
- आवश्यक
- जरूरत
- नया
- अभी
- of
- बंद
- on
- एक बार
- ONE
- लोगों
- केवल
- खुला
- अवसर
- ऑप्शंस
- or
- हमारी
- आउट
- परिणामों
- सड़क पर
- अपना
- मालिक
- मालिकों
- पृष्ठ
- प्रदत्त
- जोड़े
- फलक
- आवेशपूर्ण
- अनुमतियाँ
- केंद्रीय
- जगह
- प्लेटो
- प्लेटो डेटा इंटेलिजेंस
- प्लेटोडाटा
- प्ले
- प्लस
- नीति
- पॉप - अप
- पद
- भविष्यवाणी
- भविष्यवाणी
- भविष्यवाणियों
- तैयार करना
- आवश्यक शर्तें
- दबाना
- पूर्वावलोकन
- पहले से
- प्रिंसिपल
- मुसीबत
- समस्याओं
- एस्ट्रो मॉल
- उत्पाद प्रबंधन
- उत्पादन प्रबंधक
- प्रोफाइल
- प्रदान कर
- प्रकाशित करना
- त्वरित
- पढ़ना
- तैयार
- की सिफारिश
- अनुप्रेषित
- क्षेत्र
- क्षेत्रों
- रिपोर्ट
- संसाधन
- उपयुक्त संसाधन चुनें
- रिटर्न
- राजस्व
- सही
- जोखिम
- जोखिम
- भूमिका
- रन
- sagemaker
- विक्रय
- वही
- सहेजें
- परिदृश्यों
- मूल
- Search
- दूसरा
- अनुभाग
- वर्गों
- देखना
- लगता है
- भेजें
- वरिष्ठ
- भेजा
- कई
- सेवा
- सेवा
- सेवाएँ
- सेट
- Share
- साझा
- बांटने
- चादर
- चाहिए
- दिखाना
- दिखाता है
- शट डाउन
- पक्ष
- हस्ताक्षर
- सरल
- एक
- So
- समाधान
- समाधान ढूंढे
- हल
- कुछ
- स्रोत
- खर्च
- हितधारकों
- प्रारंभ
- शुरू
- कथन
- स्थिति
- कदम
- सामरिक
- स्टूडियो
- सफल
- ऐसा
- समर्थित
- लेता है
- लक्ष्य
- टीम
- टीमों
- तकनीकी
- टेक्नोलॉजीज
- टेक्नोलॉजी
- है
- परीक्षण
- धन्यवाद
- कि
- RSI
- दुनिया
- लेकिन हाल ही
- उन
- फिर
- वहाँ।
- इन
- वे
- इसका
- हजारों
- तीन
- यहाँ
- पहर
- समय श्रृंखला
- सेवा मेरे
- साधन
- कुल
- रेलगाड़ी
- प्रशिक्षित
- प्रशिक्षण
- रुझान
- कोशिश
- टाइप
- के अंतर्गत
- समझना
- उपयोग
- उपयोगकर्ता
- उपयोगकर्ता के अनुकूल
- उपयोगकर्ताओं
- का उपयोग
- आमतौर पर
- सत्यापन
- मूल्य
- मान
- विभिन्न
- संस्करण
- ऊर्ध्वाधर
- देखें
- दृश्य
- दृश्यों
- था
- we
- वेब
- वेब सेवाओं
- वेबसाइट
- स्वागत किया
- कुंआ
- कब
- कौन कौन से
- जब
- कौन
- मर्जी
- साथ में
- अंदर
- बिना
- काम
- कार्य
- विश्व
- लिखना
- लिख रहे हैं
- आप
- आपका
- जेफिरनेट