بنیادی سطح پر، مشین لرننگ (ML) ٹیکنالوجی پیشین گوئیاں کرنے کے لیے ڈیٹا سے سیکھتی ہے۔ کاروبار اپنے صارف کے تجربے کو بلند کرنے کے لیے ML سے چلنے والی پرسنلائزیشن سروس کے ساتھ اپنا ڈیٹا استعمال کرتے ہیں۔ یہ نقطہ نظر کاروباری اداروں کو قابل عمل بصیرت حاصل کرنے اور ان کی آمدنی اور برانڈ کی وفاداری کو بڑھانے میں مدد کرنے کے لیے ڈیٹا استعمال کرنے کی اجازت دیتا ہے۔
ایمیزون کو ذاتی بنائیں۔ ML کے ساتھ آپ کی ڈیجیٹل تبدیلی کو تیز کرتا ہے، موجودہ ویب سائٹس، ایپلیکیشنز، ای میل مارکیٹنگ سسٹمز اور مزید میں ذاتی نوعیت کی سفارشات کو ضم کرنا آسان بناتا ہے۔ Amazon Personalize ڈویلپرز کو ML مہارت کی ضرورت کے بغیر، اپنی مرضی کے مطابق ذاتی نوعیت کے انجن کو تیزی سے نافذ کرنے کے قابل بناتا ہے۔ Amazon Personalize ضروری انفراسٹرکچر کی فراہمی کرتا ہے اور پوری مشین لرننگ (ML) پائپ لائن کا انتظام کرتا ہے، بشمول ڈیٹا پر کارروائی، خصوصیات کی نشاندہی کرنا، موزوں ترین الگورتھم کا استعمال، اور ماڈلز کی تربیت، اصلاح اور میزبانی کرنا۔ آپ API کے ذریعے نتائج حاصل کرتے ہیں اور صرف اس کے لیے ادائیگی کرتے ہیں جو آپ استعمال کرتے ہیں، بغیر کوئی کم از کم فیس یا پیشگی وعدوں کے۔
پیغام Amazon Personalize کے ساتھ حقیقی وقت میں ذاتی نوعیت کی سفارشات کے قریب آرکیٹیکٹنگ دکھاتا ہے کہ ایمیزون پرسنلائز اور AWS مقصد سے تیار کردہ ڈیٹا سروسز. اس پوسٹ میں، ہم آپ کو ایمیزون پرسنلائز کا استعمال کرتے ہوئے ریئل ٹائم پرسنلائزڈ سفارشی نظام کے حوالہ کے نفاذ کے بارے میں بتاتے ہیں۔
حل جائزہ
ریئل ٹائم ذاتی نوعیت کی سفارشات کا حل استعمال کرتے ہوئے لاگو کیا جاتا ہے۔ ایمیزون کو ذاتی بنائیں۔, ایمیزون سادہ اسٹوریج سروس (ایمیزون S3), Amazon Kinesis ڈیٹا اسٹریمز, او ڈبلیو ایس لامبڈا۔، اور ایمیزون API گیٹ وے.
فن تعمیر کو اس طرح نافذ کیا گیا ہے:
- ڈیٹا کی تیاری - سے شروع کریں۔ ڈیٹا سیٹ گروپ بنانا، اسکیماس، اور ڈیٹاسیٹس آپ کے آئٹمز، تعاملات اور صارف کے ڈیٹا کی نمائندگی کرنا۔
- ماڈل کو تربیت دیں۔ – اپنا ڈیٹا درآمد کرنے کے بعد، آپ کے استعمال کے کیس سے مماثل نسخہ منتخب کریں، اور پھر ایک حل بنائیں کی طرف سے ایک ماڈل کو تربیت دینے کے لئے حل ورژن بنانا۔ جب آپ کا حل ورژن تیار ہو جائے تو، آپ اپنے حل کے ورژن کے لیے ایک مہم بنا سکتے ہیں۔
- قریب قریب حقیقی وقت کی تجاویز حاصل کریں۔ - جب آپ کے پاس کوئی مہم ہے، تو آپ اپنی درخواست میں کالز کو مہم میں ضم کر سکتے ہیں۔ یہ وہ جگہ ہے جہاں کو کال کرتا ہے۔ سفارشات حاصل کریں۔ or پرسنلائزڈ رینکنگ حاصل کریں۔ APIs کو Amazon Personalize سے قریب قریب حقیقی وقت کی سفارشات کی درخواست کرنے کے لیے بنایا گیا ہے۔
مزید معلومات کے لئے ملاحظہ کریں Amazon Personalize کے ساتھ حقیقی وقت میں ذاتی نوعیت کی سفارشات کے قریب آرکیٹیکٹنگ.
مندرجہ ذیل خاکہ حل کے فن تعمیر کی وضاحت کرتا ہے۔
عمل
ہم وقت کے ساتھ ساتھ مووی ڈیٹا بیس کے ساتھ ان کے تعامل کی بنیاد پر آخری صارف کو حقیقی وقت میں مووی کی سفارشات دینے کے بارے میں استعمال کے معاملے کے ساتھ اس عمل کو ظاہر کرتے ہیں۔
حل مندرجہ ذیل اقدامات کا استعمال کرتے ہوئے لاگو کیا جاتا ہے:
- پیشگی شرط (ڈیٹا کی تیاری)
- اپنے ترقیاتی ماحول کو ترتیب دیں۔
- حل تعینات کریں۔
- حل ورژن بنائیں
- ایک مہم بنائیں
- ایک ایونٹ ٹریکر بنائیں
- سفارشات حاصل کریں۔
- ریئل ٹائم تعاملات شامل کریں۔
- ریئل ٹائم سفارشات کی توثیق کریں۔
- صفائی
شرائط
شروع کرنے سے پہلے، یقینی بنائیں کہ آپ کے پاس درج ذیل شرائط ہیں:
- اپنا تربیتی ڈیٹا تیار کریں۔ - کا استعمال کرتے ہوئے ڈیٹا کو S3 بالٹی میں تیار اور اپ لوڈ کریں۔ ہدایات. اس مخصوص استعمال کے معاملے کے لیے، آپ تعاملات کا ڈیٹا اور آئٹمز ڈیٹا اپ لوڈ کر رہے ہوں گے۔ تعامل ایک ایسا واقعہ ہے جسے آپ ریکارڈ کرتے ہیں اور پھر تربیتی ڈیٹا کے طور پر درآمد کرتے ہیں۔ Amazon Personalize بنیادی طور پر ان تعاملات کے ڈیٹا کی بنیاد پر سفارشات تیار کرتا ہے جسے آپ تعاملات کے ڈیٹاسیٹ میں درآمد کرتے ہیں۔ آپ ایونٹ کی متعدد اقسام کو ریکارڈ کر سکتے ہیں، جیسے کلک، واچ، یا لائیک۔ اگرچہ Amazon Personalize کا بنایا ہوا ماڈل صارف کے ماضی کے تعاملات کی بنیاد پر تجویز کر سکتا ہے، لیکن ان تجاویز کے معیار کو اس وقت بڑھایا جا سکتا ہے جب ماڈل کے پاس صارفین یا اشیاء کے درمیان ایسوسی ایشنز کے بارے میں ڈیٹا موجود ہو۔ اگر کسی صارف نے آئٹم ڈیٹاسیٹ میں ڈرامہ کی درجہ بندی کی گئی فلموں کے ساتھ مشغول کیا ہے، تو Amazon Personalize اسی صنف کے ساتھ فلمیں (آئٹمز) تجویز کرے گا۔
- اپنے ترقیاتی ماحول کو ترتیب دیں۔ - انسٹال AWS کمانڈ لائن انٹرفیس (AWS CLI)۔
- اپنے Amazon اکاؤنٹ کے ساتھ CLI کو ترتیب دیں۔ - AWS CLI کو ترتیب دیں۔ آپ کے AWS اکاؤنٹ کی معلومات کے ساتھ۔
- AWS کلاؤڈ ڈویلپمنٹ کٹ (AWS CDK) کو انسٹال اور بوٹسٹریپ کریں
حل تعینات کریں۔
حل کو تعینات کرنے کے لیے، درج ذیل کام کریں:
حل ورژن بنائیں
ایک حل سے مراد ایک Amazon Personalize ترکیب، حسب ضرورت پیرامیٹرز، اور ایک یا زیادہ حل ورژن (تربیت یافتہ ماڈلز) کا مجموعہ ہے۔ جب آپ پچھلے مرحلے میں CDK پروجیکٹ کو تعینات کرتے ہیں، تو آپ کے لیے صارف کی ذاتی نوعیت کی ترکیب کے ساتھ ایک حل خود بخود تیار ہو جاتا ہے۔ حل ورژن سے مراد تربیت یافتہ مشین لرننگ ماڈل ہے۔ بنائیے ایک حل ورژن نفاذ کے لیے۔
ایک مہم بنائیں
ایک مہم ایک حل ورژن (تربیت یافتہ ماڈل) کو متعین کرتی ہے جس میں حقیقی وقت کی سفارشات پیدا کرنے کے لیے ایک فراہم کردہ لین دین کی گنجائش ہوتی ہے۔ بنائیے ایک مہم نفاذ کے لیے۔
ایک ایونٹ ٹریکر بنائیں
Amazon Personalize صرف ریئل ٹائم ایونٹ ڈیٹا، صرف تاریخی ایونٹ ڈیٹا، یا دونوں کی بنیاد پر سفارشات دے سکتا ہے۔ اپنے تعاملات کا ڈیٹا تیار کرنے کے لیے ریئل ٹائم ایونٹس کو ریکارڈ کریں اور Amazon Personalize کو اپنے صارف کی حالیہ سرگرمی سے سیکھنے کی اجازت دیں۔ یہ آپ کے ڈیٹا کو تازہ رکھتا ہے اور Amazon Personalize کی سفارشات کی مطابقت کو بہتر بناتا ہے۔ واقعات کو ریکارڈ کرنے سے پہلے، آپ کو ایک ایونٹ ٹریکر بنانا ہوگا۔ ایک ایونٹ ٹریکر آپ کے ڈیٹاسیٹ گروپ میں موجود انٹرایکشن ڈیٹاسیٹ پر نئے ایونٹ کے ڈیٹا کو ڈائریکٹ کرتا ہے۔ بنائیں اور ایونٹ ٹریکر نفاذ کے لیے۔
سفارشات حاصل کریں۔
اس استعمال کی صورت میں، تعامل کا ڈیٹاسیٹ مووی آئی ڈی پر مشتمل ہوتا ہے۔ نتیجتاً، صارف کو پیش کی گئی سفارشات مووی آئی ڈیز پر مشتمل ہوں گی جو ان کی ذاتی ترجیحات کے ساتھ سب سے زیادہ قریب سے ہم آہنگ ہوں گی، جو ان کے تاریخی تعاملات سے طے ہوتی ہیں۔ آپ استعمال کر سکتے ہیں۔ getRecommendations
API سے منسلک بھیج کر صارف کے لیے ذاتی سفارشات کو بازیافت کرنا userID
, سفارشات کے نتائج کی تعداد جو آپ کو صارف کے ساتھ ساتھ مہم ARN کے لیے درکار ہے۔ آپ ایمیزون پرسنلائز کنسول مینو میں مہم ARN تلاش کر سکتے ہیں۔
مثال کے طور پر، درج ذیل درخواست اس صارف کے لیے 5 سفارشات کو بازیافت کرے گی جن کے userId
429 ہے:
درخواست کا جواب یہ ہوگا:
API کال کے ذریعے لوٹائے گئے آئٹمز وہ فلمیں ہیں جن کا Amazon Personalize صارف کو ان کے تاریخی تعاملات کی بنیاد پر تجویز کرتا ہے۔
اس سیاق و سباق میں فراہم کردہ سکور کی قدریں فلوٹنگ پوائنٹ نمبرز کی نمائندگی کرتی ہیں جو صفر اور 1.0 کے درمیان ہوتی ہیں۔ یہ اقدار موجودہ مہم اور اس استعمال کے کیس کے لیے متعلقہ ترکیبوں سے مطابقت رکھتی ہیں۔ ان کا تعین آپ کے جامع ڈیٹاسیٹ میں موجود تمام آئٹمز کو تفویض کردہ اجتماعی اسکور کی بنیاد پر کیا جاتا ہے۔
ریئل ٹائم تعاملات شامل کریں۔
پچھلی مثال میں، مووی ڈیٹا بیس کے ساتھ تاریخی تعاملات کی بنیاد پر 429 کی ID والے صارف کے لیے سفارشات حاصل کی گئی تھیں۔ ریئل ٹائم سفارشات کے لیے، آئٹمز کے ساتھ صارف کے تعاملات کو حقیقی وقت میں Amazon Personalize میں داخل کیا جانا چاہیے۔ یہ تعاملات Amazon Personalize کے ذریعے سفارشی نظام میں داخل کیے جاتے ہیں۔ ایونٹ ٹریکر. تعامل کی قسم، جسے بھی کہا جاتا ہے۔ EventType
، انٹرایکشن ڈیٹا ڈیٹاسیٹ میں اسی نام کے کالم کے ذریعہ دیا گیا ہے (EVENT_TYPE
)۔ اس مثال میں، واقعات "واچ" یا "کلک" قسم کے ہو سکتے ہیں، لیکن آپ اپنی درخواست کی ضروریات کے مطابق واقعات کی اپنی قسمیں رکھ سکتے ہیں۔
اس مثال میں، بے نقاب API جو آئٹمز کے ساتھ صارفین کے واقعات کو پیدا کرتا ہے وہ "تعاملات" پیرامیٹر حاصل کرتا ہے جو واقعات کی تعداد سے مطابقت رکھتا ہے (interactions
ایک صارف کا (UserId
ایک عنصر کے ساتھ (itemId
) ابھی. دی trackingId
پیرامیٹر ایمیزون پرسنلائز کنسول میں اور ایونٹ ٹریکر کی درخواست کی تخلیق کے جواب میں پایا جا سکتا ہے۔
یہ مثال دکھاتی ہے a putEvent
درخواست: موجودہ ٹائم اسٹیمپ کا استعمال کرتے ہوئے، صارف id '1' کے لیے '185' کے آئٹم id کے ساتھ، کلک قسم کے 429 تعاملات تیار کریں۔ نوٹ کریں کہ پیداوار میں، 'sentAt' کو صارف کے تعامل کے وقت پر سیٹ کیا جانا چاہیے۔ مندرجہ ذیل مثال میں، جب ہم نے اس پوسٹ کے لیے API کی درخواست لکھی تھی تو ہم نے اسے وقت کے وقت کی شکل میں مقرر کیا تھا۔ ایونٹس کو API گیٹ وے کے ذریعے Amazon Kinesis Data Streams کو بھیجا جاتا ہے جس کی وجہ سے آپ کو stream-name اور PartitionKey پیرامیٹرز بھیجنے کی ضرورت ہوتی ہے۔
آپ کو مندرجہ ذیل کی طرح ایک تصدیقی جواب ملے گا:
ریئل ٹائم سفارشات کی توثیق کریں۔
چونکہ تعامل ڈیٹاسیٹ کو اپ ڈیٹ کر دیا گیا ہے، اس لیے نئے تعاملات پر غور کرنے کے لیے سفارشات خود بخود اپ ڈیٹ ہو جائیں گی۔ ریئل ٹائم میں اپ ڈیٹ کردہ سفارشات کی توثیق کرنے کے لیے، آپ اسی صارف id 429 کے لیے getRecommendations API کو دوبارہ کال کر سکتے ہیں، اور نتیجہ پچھلے سے مختلف ہونا چاہیے۔ مندرجہ ذیل نتائج 594 کی آئی ڈی کے ساتھ ایک نئی سفارش دکھاتے ہیں اور 16، 596، 153 اور 261 کی آئی ڈی والی سفارشات نے اپنے اسکور تبدیل کر دیے۔ یہ آئٹمز نئی مووی جینر ('اینیمیشن | چلڈرن | ڈرامہ | فینٹسی
خریدار:
: رسپانس
جواب سے پتہ چلتا ہے کہ Amazon Personalize کی طرف سے فراہم کردہ سفارش کو اصل وقت میں اپ ڈیٹ کیا گیا تھا۔
صاف کرو
غیر ضروری چارجز سے بچنے کے لیے، استعمال کرکے حل کے نفاذ کو صاف کریں۔ وسائل کی صفائی.
نتیجہ
اس پوسٹ میں، ہم نے آپ کو دکھایا کہ ایمیزون پرسنلائز کا استعمال کرتے ہوئے ریئل ٹائم پرسنلائزڈ سفارشات کے نظام کو کیسے نافذ کیا جائے۔ Amazon Personalize کے ساتھ ریئل ٹائم تعاملات کو شامل کرنے اور سفارشات حاصل کرنے کے لیے کرل نامی کمانڈ لائن ٹول کے ذریعے عمل کیا گیا تھا لیکن ان API کالز کو کاروباری ایپلیکیشن میں ضم کیا جا سکتا ہے اور وہی نتیجہ اخذ کیا جا سکتا ہے۔
اپنے استعمال کے کیس کے لیے ایک نئی ترکیب منتخب کرنے کے لیے، رجوع کریں۔ ریئل ٹائم شخصی. ایمیزون پرسنلائز کی طرف سے دی گئی سفارشات کے اثرات کی پیمائش کرنے کے لیے، ملاحظہ کریں۔ سفارشات کے اثرات کی پیمائش.
مصنفین کے بارے میں
کرسٹیئین مارکیز ایک سینئر کلاؤڈ ایپلیکیشن آرکیٹیکٹ ہے۔ اس کے پاس انٹرپرائز لیول سافٹ ویئر، ہائی لوڈ اور ڈسٹری بیوٹڈ سسٹمز اور کلاؤڈ مقامی ایپلی کیشنز کی ڈیزائننگ، تعمیر اور فراہمی کا وسیع تجربہ ہے۔ اسے بیک اینڈ اور فرنٹ اینڈ پروگرامنگ زبانوں کے ساتھ ساتھ سسٹم ڈیزائن اور ڈی او اوپس پریکٹسز کے نفاذ کا تجربہ ہے۔ وہ صارفین کو جدید کلاؤڈ حل بنانے اور محفوظ کرنے، ان کے کاروباری مسائل کو حل کرنے اور اپنے کاروباری اہداف کو حاصل کرنے میں فعال طور پر مدد کرتا ہے۔
آنند کومندورو AWS میں ایک سینئر کلاؤڈ آرکیٹیکٹ ہے۔ اس نے 2021 میں AWS پروفیشنل سروسز آرگنائزیشن میں شمولیت اختیار کی اور صارفین کو AWS کلاؤڈ پر کلاؤڈ مقامی ایپلی کیشنز بنانے میں مدد کی۔ اس کے پاس سافٹ ویئر بنانے کا 20 سال سے زیادہ کا تجربہ ہے اور اس کا پسندیدہ ایمیزون لیڈرشپ اصول ہے "لیڈرز بہت درست ہیں۔"
- SEO سے چلنے والا مواد اور PR کی تقسیم۔ آج ہی بڑھا دیں۔
- پلیٹو ڈیٹا ڈاٹ نیٹ ورک ورٹیکل جنریٹو اے آئی۔ اپنے آپ کو بااختیار بنائیں۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
- پلیٹوآئ اسٹریم۔ ویب 3 انٹیلی جنس۔ علم میں اضافہ۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
- پلیٹو ای ایس جی۔ کاربن، کلین ٹیک، توانائی ، ماحولیات، شمسی، ویسٹ مینجمنٹ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
- پلیٹو ہیلتھ۔ بائیوٹیک اینڈ کلینیکل ٹرائلز انٹیلی جنس۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
- ماخذ: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/implement-real-time-personalized-recommendations-using-amazon-personalize/
- : ہے
- : ہے
- :کہاں
- $UP
- 1
- 100
- 11
- 150
- 16
- 17
- 20
- 20 سال
- 200
- 2021
- 24
- 49
- 7
- 8
- a
- ہمارے بارے میں
- تیز رفتار
- کے مطابق
- اکاؤنٹ
- حصول
- قابل عمل
- فعال طور پر
- سرگرمی
- کے بعد
- پھر
- یلگوردمز
- سیدھ کریں
- تمام
- کی اجازت
- کی اجازت دیتا ہے
- بھی
- اگرچہ
- ایمیزون
- ایمیزون کنیسیس
- ایمیزون کو ذاتی بنائیں۔
- ایمیزون ویب سروسز
- کے درمیان
- an
- اور
- اے پی آئی
- APIs
- درخواست
- ایپلی کیشنز
- نقطہ نظر
- مناسب
- فن تعمیر
- کیا
- AS
- تفویض
- مدد
- منسلک
- ایسوسی ایشن
- At
- کوششیں
- خود کار طریقے سے
- سے اجتناب
- AWS
- AWS پروفیشنل سروسز
- پسدید
- کی بنیاد پر
- بنیادی
- BE
- رہا
- اس سے پہلے
- کے درمیان
- بوٹسٹریپ
- دونوں
- برانڈ
- لایا
- تعمیر
- عمارت
- کاروبار
- کاروبار
- لیکن
- by
- فون
- کہا جاتا ہے
- کالز
- مہم
- کر سکتے ہیں
- اہلیت
- کیس
- تبدیل کر دیا گیا
- بوجھ
- میں سے انتخاب کریں
- صاف
- کلک کریں
- قریب سے
- بادل
- اجتماعی
- کالم
- مجموعہ
- وعدوں
- پر مشتمل
- وسیع
- تصدیق کے
- اس کے نتیجے میں
- غور کریں
- کنسول
- سیاق و سباق
- مساوی ہے
- تخلیق
- بنائی
- مخلوق
- موجودہ
- گاہک
- گاہک کا تجربہ
- گاہکوں
- اپنی مرضی کے مطابق
- اعداد و شمار
- ڈیٹا کی تیاری
- ڈیٹا بیس
- ترسیل
- مظاہرہ
- تعیناتی
- تعینات کرتا ہے
- اخذ کردہ
- ڈیزائن
- ڈیزائننگ
- ڈیسک ٹاپ
- کا تعین
- ڈویلپرز
- ترقی
- مختلف
- ڈیجیٹل
- ڈیجیٹل تبدیلی
- ہدایت کرتا ہے
- تقسیم کئے
- تقسیم شدہ نظام
- do
- ڈرامہ
- آسان
- عنصر
- خاتمہ کریں۔
- ای میل
- ای میل مارکیٹنگ
- کے قابل بناتا ہے
- آخر
- مصروف
- انجن
- بہتر
- انٹرپرائز کی سطح
- پوری
- ماحولیات
- عہد
- واقعہ
- واقعات
- مثال کے طور پر
- پھانسی
- موجودہ
- تجربہ
- مہارت
- ظاہر
- پسندیدہ
- خصوصیات
- فیس
- مل
- کے بعد
- مندرجہ ذیل ہے
- کے لئے
- فارمیٹ
- ملا
- تازہ
- سے
- فرنٹ اینڈ
- گیٹ وے
- پیدا
- پیدا ہوتا ہے
- پیدا کرنے والے
- سٹائل
- حاصل
- دی
- اہداف
- گروپ
- بڑھائیں
- ہے
- he
- مدد
- مدد کرتا ہے
- ہائی
- ان
- تاریخی
- ہوسٹنگ
- کس طرح
- کیسے
- HTML
- HTTPS
- ID
- کی نشاندہی
- شناخت
- if
- وضاحت کرتا ہے
- اثر
- پر عملدرآمد
- نفاذ
- عملدرآمد
- درآمد
- درآمد
- بہتر ہے
- in
- سمیت
- معلومات
- انفراسٹرکچر
- جدید
- بصیرت
- ضم
- ضم
- بات چیت
- بات چیت
- انٹرفیس
- میں
- IT
- اشیاء
- میں
- شامل ہو گئے
- فوٹو
- رہتا ہے
- Kinesis ڈیٹا اسٹریمز
- زبانیں
- قیادت
- جانیں
- سیکھنے
- سیکھتا ہے
- سطح
- کی طرح
- لائن
- لوڈ
- بہت
- وفاداری
- مشین
- مشین لرننگ
- بنا
- بنا
- بنانا
- انتظام کرتا ہے
- مارکیٹنگ
- کے ملاپ
- پیمائش
- مینو
- پیغام
- کم سے کم
- ML
- ماڈل
- ماڈل
- زیادہ
- سب سے زیادہ
- فلم
- فلم
- ایک سے زیادہ
- ضروری
- نام
- مقامی
- قریب
- ضروری
- ضرورت ہے
- ضروریات
- نئی
- نہیں
- اب
- تعداد
- تعداد
- حاصل کی
- of
- on
- ایک
- صرف
- اصلاح
- or
- تنظیم
- باہر
- نتائج
- پر
- خود
- پیرامیٹر
- پیرامیٹرز
- خاص طور پر
- گزشتہ
- ادا
- ذاتی
- شخصی
- ذاتی بنانا
- نجیکرت
- پائپ لائن
- پلاٹا
- افلاطون ڈیٹا انٹیلی جنس
- پلیٹو ڈیٹا
- پوائنٹ
- ہے
- پوسٹ
- طریقوں
- پیشن گوئی
- ترجیحات
- تیاری
- تیار
- ضروریات
- حال (-)
- پیش
- پچھلا
- بنیادی طور پر
- اصول
- مسائل
- پروسیسنگ
- پیداوار
- پیشہ ورانہ
- پروگرامنگ
- پروگرامنگ زبانوں
- منصوبے
- فراہم
- معیار
- جلدی سے
- رینج
- تیار
- اصل وقت
- وصول
- موصول
- حال ہی میں
- ہدایت
- سفارش
- سفارشات
- تجویز ہے
- ریکارڈ
- کا حوالہ دیتے ہیں
- حوالہ
- مراد
- مطابقت
- ذخیرہ
- کی نمائندگی
- نمائندگی
- درخواست
- جواب
- نتیجہ
- نتائج کی نمائش
- آمدنی
- ٹھیک ہے
- اسی
- سکور
- محفوظ بنانے
- بھیجنے
- بھیجنا
- سینئر
- بھیجا
- سروس
- سروسز
- مقرر
- ہونا چاہئے
- دکھائیں
- سے ظاہر ہوا
- شوز
- اسی طرح
- سادہ
- ایک
- سافٹ ویئر کی
- حل
- حل
- حل کرنا۔
- ڈھیر لگانا
- شروع کریں
- شروع
- مرحلہ
- مراحل
- ذخیرہ
- اسٹریمز
- کامیابی کے ساتھ
- اس طرح
- مشورہ
- اس بات کا یقین
- کے نظام
- سسٹمز
- ٹیکنالوجی
- کہ
- ۔
- ان
- تو
- یہ
- وہ
- اس
- کے ذریعے
- وقت
- ٹائمسٹیمپ
- کرنے کے لئے
- کے آلے
- سب سے اوپر
- اوپر 5
- ٹرین
- تربیت یافتہ
- ٹریننگ
- ٹرانزیکشن
- تبدیلی
- قسم
- اقسام
- غیر ضروری
- اپ ڈیٹ
- اپ لوڈ کرنا
- استعمال کی شرائط
- استعمال کیس
- رکن کا
- صارفین
- کا استعمال کرتے ہوئے
- تصدیق کریں۔
- اقدار
- وسیع
- ورژن
- ورژن
- چلنا
- تھا
- دیکھیئے
- we
- ویب
- ویب خدمات
- ویب سائٹ
- اچھا ہے
- تھے
- کیا
- جب
- جس
- کس کی
- کیوں
- گے
- ساتھ
- بغیر
- لکھا ہے
- سال
- تم
- اور
- زیفیرنیٹ
- صفر