ایک کے مطابق پی ڈبلیو سی کی رپورٹ، 32% خوردہ صارفین ایک منفی تجربے کے بعد منتشر ہوتے ہیں، اور 73% صارفین کا کہنا ہے کہ گاہک کا تجربہ ان کی خریداری کے فیصلوں کو متاثر کرتا ہے۔ عالمی خوردہ صنعت میں، قبل از فروخت اور بعد از فروخت سپورٹ کسٹمر کیئر کے دونوں اہم پہلو ہیں۔ متعدد طریقے، بشمول ای میل، لائیو چیٹ، بوٹس، اور فون کالز، کسٹمر کی مدد فراہم کرنے کے لیے استعمال کیے جاتے ہیں۔ چونکہ حالیہ برسوں میں بات چیت کے AI میں بہتری آئی ہے، بہت سے کاروباروں نے جدید ترین ٹیکنالوجیز کو اپنایا ہے جیسے AI سے چلنے والے چیٹ بوٹس اور AI سے چلنے والے ایجنٹ سپورٹ کو کسٹمر سروس کو بہتر بنانے کے ساتھ ساتھ پیداواری صلاحیت میں اضافہ اور لاگت کو کم کرنا۔
ایمیزون کی تعریف ایک مکمل طور پر منظم اور مسلسل تربیت یافتہ نیچرل لینگویج پروسیسنگ (NLP) سروس ہے جو کسی دستاویز یا متن کے مواد کے بارے میں بصیرت نکال سکتی ہے۔ اس پوسٹ میں، ہم دریافت کرتے ہیں کہ AWS کسٹمر Pro360 نے کس طرح استعمال کیا۔ Amazon Comprehend کسٹم درجہ بندی API، جو آپ کو آپ کے کاروبار کے مخصوص لیبلز کا استعمال کرتے ہوئے آسانی سے حسب ضرورت ٹیکسٹ کلاسیفیکیشن ماڈلز بنانے کے قابل بناتا ہے، آپ کو مشین لرننگ (ML) سیکھنے کی ضرورت کے بغیر، کسٹمر کے تجربے کو بہتر بنانے اور آپریشنل اخراجات کو کم کرنے کے لیے۔
Pro360: چیٹ بوٹس میں صارفین کے اعتراضات کا درست پتہ لگائیں۔
Proxnumx ایک ایسی مارکیٹ پلیس ہے جس کا مقصد ماہرین کو صنعت کی مخصوص صلاحیتوں کے ساتھ ممکنہ کلائنٹس کے ساتھ جوڑنا ہے، جس سے وہ نئے مواقع تلاش کر سکیں اور اپنے پیشہ ورانہ نیٹ ورک کو وسعت دیں۔ یہ صارفین کو ماہرین کے ساتھ براہ راست بات چیت کرنے اور ان کی انفرادی ضروریات کی بنیاد پر اپنی خدمات کے لیے حسب ضرورت قیمت پر بات چیت کرنے کی اجازت دیتا ہے۔ Pro360 کلائنٹس سے اس وقت چارج کرتا ہے جب ماہرین اور کلائنٹس کے درمیان کامیاب میچ ہوتے ہیں۔
Pro360 کو ناقابل اعتماد چارجز سے متعلق ایک مسئلے سے نمٹنا پڑا جس کی وجہ سے صارفین کی شکایات اور برانڈ کے ساتھ اعتماد میں کمی واقع ہوئی۔ مسئلہ یہ تھا کہ متعدد مقاصد، شائستہ تردیدوں اور بالواسطہ مواصلت سے بھری پیچیدہ گفتگو کے دوران گاہک کے مقصد کو سمجھنا مشکل تھا۔ اس طرح کی بات چیت غلط چارجز کا باعث بن رہی تھی جس سے صارفین کا اطمینان کم ہو گیا تھا۔ مثال کے طور پر، ایک گاہک بات چیت شروع کر سکتا ہے اور فوری طور پر روک سکتا ہے، یا "میں مصروف ہوں" یا "مجھے اسے چبانے دو" کہہ کر شائستگی سے انکار کر کے گفتگو کو ختم کر سکتا ہے۔ اس کے علاوہ، ثقافتی اختلافات کی وجہ سے، ہو سکتا ہے کہ کچھ صارفین اپنے ارادوں کو واضح طور پر ظاہر کرنے کے عادی نہ ہوں، خاص طور پر جب وہ "نہیں" کہنا چاہتے ہوں۔ اس نے اسے اور بھی مشکل بنا دیا۔
اس مسئلے کو حل کرنے کے لیے، Pro360 نے ابتدائی طور پر گاہک کے لیے اختیارات اور انتخاب شامل کیے، جیسے "میں مزید معلومات چاہوں گا" یا "نہیں، میرے پاس دوسرے اختیارات ہیں۔" اپنا سوال یا استفسار ٹائپ کرنے کے بجائے، صارف صرف فراہم کردہ اختیارات کا انتخاب کرتا ہے۔ بہر حال، مسئلہ ابھی تک حل نہیں ہوا کیونکہ صارفین نے سسٹم کے ساتھ بات چیت کرتے ہوئے صاف اور اپنی فطری زبان میں بات کرنے کو ترجیح دی۔ Pro360 نے شناخت کیا کہ مسئلہ اصولوں پر مبنی نظاموں کا نتیجہ ہے، اور NLP پر مبنی حل کی طرف بڑھنے کے نتیجے میں گاہک کے ارادے کی بہتر تفہیم ہوگی، اور بہتر کسٹمر کی اطمینان کا باعث بنے گا۔
حسب ضرورت درجہ بندی Amazon Comprehend کی ایک خصوصیت ہے، جو آپ کو اجازت دیتی ہے۔ چھوٹے ڈیٹا سیٹس کا استعمال کرتے ہوئے اپنے درجہ بندی تیار کریں۔. Pro360 نے اس خصوصیت کو 99.2 ڈیٹا پوائنٹس پر تربیت اور 800 ڈیٹا پوائنٹس پر جانچ کر کے 300% درستگی کے ساتھ ماڈل بنانے کے لیے استعمال کیا۔ انہوں نے 82% سے 99.3% تک اپنی مطلوبہ درستگی کی سطح کو حاصل کرنے کے لیے ماڈل کی تعمیر اور اعادہ کرنے کے لیے تین قدمی نقطہ نظر کی پیروی کی۔ سب سے پہلے، Pro360 نے دو کلاسوں کی وضاحت کی، مسترد اور غیر مسترد، جنہیں وہ درجہ بندی کے لیے استعمال کرنا چاہتے تھے۔ دوم، انہوں نے غیر متعلقہ ایموجیز اور علامتیں ہٹا دیں۔ ~
اور ...
اور ماڈل کی درستگی کو بہتر بنانے کے لیے منفی ایموجیز کی نشاندہی کی۔ آخر میں، انہوں نے غلط شناخت کی شرح کو بہتر بنانے کے لیے تین اضافی مواد کی درجہ بندی کی وضاحت کی، بشمول چھوٹی بات، مبہم جواب، اور ماڈل کو مزید دہرانے کے لیے ایک وجہ کے ساتھ مسترد کرنا۔
اس پوسٹ میں، ہم اشتراک کرتے ہیں کہ کس طرح Pro360 نے گفتگو کے دوران صارفین کے اعتراضات کا پتہ لگانے کے لیے Amazon Comprehend کا استعمال کیا اور ماڈل کی بہتری اور درستگی میں صارفین کے تاثرات کو شامل کرنے کے لیے ہیومن-ان-دی-لوپ (HITL) طریقہ کار کا استعمال کیا، استعمال میں آسانی اور کارکردگی کو ظاہر کرتے ہوئے ایمیزون سمجھنا.
"ابتدائی طور پر، مجھے یقین تھا کہ AI کو لاگو کرنا مہنگا پڑے گا۔ تاہم، Amazon Comprehend کی دریافت ہمیں صرف 1.5 ماہ میں ایک NLP ماڈل کو تصور سے لاگو کرنے کے لیے موثر اور اقتصادی طور پر لانے کے قابل بناتی ہے۔ ہم AWS اکاؤنٹ ٹیم، حل آرکیٹیکچر ٹیم، اور SSO اور سروس ٹیم کے ML ماہرین کی طرف سے فراہم کردہ تعاون کے شکر گزار ہیں۔
- ایل سی لی، پرو360 کے بانی اور سی ای او۔
حل جائزہ
مندرجہ ذیل خاکہ حل کے فن تعمیر کی وضاحت کرتا ہے جس میں ریئل ٹائم انفرنس، فیڈ بیک ورک فلو، اور انسانی جائزے کے ورک فلو کا احاطہ کیا گیا ہے، اور یہ کہ وہ اجزاء Amazon Comprehend ٹریننگ ورک فلو میں کس طرح تعاون کرتے ہیں۔
مندرجہ ذیل حصوں میں، ہم آپ کو ورک فلو میں ہر ایک قدم پر لے کر چلتے ہیں۔
ریئل ٹائم ٹیکسٹ کی درجہ بندی
استمال کے لیے ایمیزون ریئل ٹائم میں اپنی مرضی کے مطابق درجہ بندی کو سمجھیں۔، آپ کو ایک API کو انٹری پوائنٹ کے طور پر متعین کرنے اور ریئل ٹائم ٹیکسٹ کی درجہ بندی کرنے کے لیے Amazon Comprehend ماڈل کو کال کرنے کی ضرورت ہے۔ اقدامات درج ذیل ہیں:
- کلائنٹ سائیڈ کال کرتا ہے۔ ایمیزون API گیٹ وے ان پٹ کے بطور کلائنٹ پیغام فراہم کرنے کے لیے انٹری پوائنٹ کے طور پر۔
- API گیٹ وے درخواست کو پاس کرتا ہے۔ او ڈبلیو ایس لامبڈا۔ اور سے API کو کال کرتا ہے۔ ایمیزون ڈائنومو ڈی بی اور مرحلہ 3 اور 4 میں ایمیزون سمجھیں۔
- لیمبڈا ایمیزون کمپری ہینڈ اینڈ پوائنٹ کے موجودہ ورژن کو چیک کرتا ہے جو DynamoDB میں ڈیٹا اسٹور کرتا ہے، اور کال کرتا ہے۔ ایمیزون کمپریہنڈ اینڈ پوائنٹ حقیقی وقت کا اندازہ حاصل کرنے کے لیے۔
- Lambda، ایک بلٹ ان اصول کے ساتھ، اسکور کو چیک کرتا ہے کہ آیا یہ حد کے نیچے ہے یا نہیں۔ پھر یہ اس ڈیٹا کو DynamoDB میں اسٹور کرتا ہے اور تشخیص کے نتیجے کی تصدیق کے لیے انسانی منظوری کا انتظار کرتا ہے۔
فیڈ بیک ورک فلو
جب اختتامی نقطہ درجہ بندی کا نتیجہ کلائنٹ کی طرف لوٹاتا ہے، تو ایپلیکیشن اختتامی صارف کو ان کی رائے حاصل کرنے کے لیے اشارہ کرتی ہے، اور ڈیٹا کو ڈیٹا بیس میں اگلے دور (تربیتی ورک فلو) کے لیے اسٹور کرتی ہے۔ فیڈ بیک ورک فلو کے اقدامات درج ذیل ہیں:
- کلائنٹ سائڈ API گیٹ وے کو کال کرکے صارف کی رائے بھیجتا ہے۔
- API گیٹ وے لیمبڈا کی درخواست کو نظرانداز کرتا ہے۔ لیمبڈا فارمیٹ چیک کرتا ہے اور اسے DynamoDB میں اسٹور کرتا ہے۔
- لیمبڈا کی طرف سے صارف کی رائے DynamoDB میں محفوظ ہے اور اسے اگلے تربیتی عمل کے لیے استعمال کیا جائے گا۔
انسانی جائزہ ورک فلو
انسانی جائزے کا عمل حد سے نیچے اعتماد کے اسکور کے ساتھ ڈیٹا کو واضح کرنے میں ہماری مدد کرتا ہے۔ یہ ڈیٹا Amazon Comprehend ماڈل کو بہتر بنانے کے لیے قیمتی ہے، اور اسے دوبارہ تربیت کی اگلی تکرار میں شامل کیا جاتا ہے۔ ہم نے استعمال کیا لچکدار لوڈ توازن اس عمل کو انجام دینے کے لیے انٹری پوائنٹ کے طور پر کیونکہ Pro360 سسٹم پر بنایا گیا ہے۔ ایمیزون لچکدار کمپلیٹ کلاؤڈ (ایمیزون ای سی 2)۔ اس ورک فلو کے اقدامات درج ذیل ہیں:
- ہم انٹری پوائنٹ کے طور پر لچکدار لوڈ بیلنسر پر ایک موجودہ API استعمال کرتے ہیں۔
- ہم Amazon EC2 کو کمپیوٹ کے وسائل کے طور پر استعمال کرتے ہیں تاکہ جائزہ لینے والے کے لیے کم اعتماد والے اسکور والے ان پٹ ڈیٹا کو ٹیگ کرنے کے لیے فرنٹ اینڈ ڈیش بورڈ بنایا جائے۔
- جائزہ لینے والے کے ان پٹ ڈیٹا سے اعتراض کی نشاندہی کرنے کے بعد، ہم نتیجہ کو DynamoDB ٹیبل میں محفوظ کرتے ہیں۔
ایمیزون کمپریہنڈ ٹریننگ ورک فلو
Amazon Comprehend ماڈل کی تربیت شروع کرنے کے لیے، ہمیں تربیتی ڈیٹا تیار کرنے کی ضرورت ہے۔ مندرجہ ذیل اقدامات آپ کو دکھاتے ہیں کہ ماڈل کی تربیت کیسے کی جائے:
- ہم استعمال کرتے ہیں AWS گلو ایکسٹریکٹ، ٹرانسفارم، اور لوڈ (ETL) جابز کرنے اور دو مختلف DynamoDB ٹیبلز سے ڈیٹا کو ضم کرنے اور اسے اسٹور کرنے کے لیے ایمیزون سادہ اسٹوریج سروس (ایمیزون S3)۔
- جب Amazon S3 ٹریننگ ڈیٹا تیار ہو جائے تو ہم ٹرگر کر سکتے ہیں۔ AWS اسٹیپ فنکشنز تربیتی کام کو چلانے کے لیے آرکیسٹریشن ٹول کے طور پر، اور ہم S3 راستے کو سٹیپ فنکشنز سٹیٹ مشین میں منتقل کرتے ہیں۔
- ہم ایک Lambda فنکشن کو اس بات کی توثیق کرنے کے لیے درخواست کرتے ہیں کہ ٹریننگ ڈیٹا پاتھ موجود ہے، اور پھر Amazon Comprehend ٹریننگ جاب کو متحرک کرتے ہیں۔
- تربیتی جاب شروع ہونے کے بعد، ہم تربیتی ملازمت کی حیثیت کو چیک کرنے کے لیے ایک اور Lambda فنکشن استعمال کرتے ہیں۔ اگر تربیتی کام مکمل ہو جاتا ہے، تو ہم ماڈل میٹرک حاصل کرتے ہیں اور مزید تشخیص کے لیے اسے DynamoDB میں محفوظ کر لیتے ہیں۔
- ہم موجودہ ماڈل کی کارکردگی کو لیمبڈا ماڈل سلیکشن فنکشن کے ساتھ چیک کرتے ہیں۔ اگر موجودہ ورژن کی کارکردگی اصل سے بہتر ہے، تو ہم اسے Amazon Comprehend اینڈ پوائنٹ پر تعینات کرتے ہیں۔
- پھر ہم اختتامی نقطہ کی حیثیت کو چیک کرنے کے لئے ایک اور لیمبڈا فنکشن کو طلب کرتے ہیں۔ فنکشن DynamoDB میں ریئل ٹائم ٹیکسٹ کی درجہ بندی کے لیے معلومات کو اپ ڈیٹ کرتا ہے جب اختتامی نقطہ تیار ہوتا ہے۔
خلاصہ اور اگلے اقدامات
اس پوسٹ میں، ہم نے دکھایا کہ کس طرح Amazon Comprehend Pro360 کو ML ماہر پریکٹیشنرز کے بغیر AI سے چلنے والی ایپلیکیشن بنانے کے قابل بناتا ہے، جو گاہک کے اعتراضات کا پتہ لگانے کی درستگی کو بڑھانے کے قابل ہے۔ Pro360 صرف 1.5 مہینوں میں اپنی مرضی کے مطابق NLP ماڈل بنانے کے قابل تھا، اور اب 90% گاہک کی شائستہ مستردیوں کی شناخت کرنے اور 99.2% مجموعی درستگی کے ساتھ گاہک کے ارادے کا پتہ لگانے کے قابل ہے۔ یہ حل نہ صرف گاہک کے تجربے کو بڑھاتا ہے، 28.5 فیصد برقرار رکھنے کی شرح میں اضافہ کرتا ہے، بلکہ مالیاتی نتائج کو بھی بہتر بناتا ہے، آپریشن کی لاگت میں 8% کی کمی کرتا ہے اور کسٹمر سروس ایجنٹس کے کام کا بوجھ کم کرتا ہے۔
تاہم، کسٹمر کے اعتراضات کی نشاندہی کرنا گاہک کے تجربے کو بہتر بنانے کا پہلا قدم ہے۔ گاہک کے تجربے پر اعادہ کرتے ہوئے اور آمدنی میں اضافے کو تیز کرتے ہوئے، اگلا مرحلہ گاہک کے اعتراضات کی وجوہات کی نشاندہی کرنا ہے، جیسے دلچسپی کی کمی، وقت کے مسائل، یا دوسروں سے اثر و رسوخ، اور سیلز کی تبدیلی کو بڑھانے کے لیے مناسب جواب پیدا کرنا۔ شرح
اپنی مرضی کے مطابق ٹیکسٹ کی درجہ بندی کے ماڈلز بنانے کے لیے Amazon Comprehend کو استعمال کرنے کے لیے، آپ سروس تک رسائی حاصل کر سکتے ہیں۔ AWS مینجمنٹ کنسول. Amazon Comprehend استعمال کرنے کے طریقے کے بارے میں مزید جاننے کے لیے، چیک آؤٹ کریں۔ ایمیزون ڈویلپر کے وسائل کو سمجھیں۔.
مصنفین کے بارے میں
رے وانگ AWS میں ایک حل آرکیٹیکٹ ہے۔ IT انڈسٹری میں 8 سال کے تجربے کے ساتھ، Ray کلاؤڈ پر جدید حل تیار کرنے کے لیے وقف ہے، خاص طور پر NoSQL، بگ ڈیٹا، اور مشین لرننگ میں۔ بھوکے رہنے والے کے طور پر، اس نے اپنے تکنیکی شعبے کو نہ صرف گہرا بلکہ وسیع بنانے کے لیے تمام 12 AWS سرٹیفکیٹ پاس کر لیے۔ وہ اپنے فارغ وقت میں سائنس فائی فلمیں پڑھنا اور دیکھنا پسند کرتا ہے۔
جوسی چینگ AWS میں HKT AI/ML Go-to-Market ہے۔ اس کی موجودہ توجہ ڈیٹا اور ML کے ذریعے ریٹیل اور CPG میں کاروباری تبدیلی پر ہے تاکہ انٹرپرائز کی زبردست نمو کو ہوا دی جا سکے۔ AWS میں شامل ہونے سے پہلے، Josie Amazon Retail اور دیگر چین اور امریکی انٹرنیٹ کمپنیوں کے لیے گروتھ پروڈکٹ مینیجر کے طور پر کام کرتی تھی۔
شانا چانگ AWS میں ایک حل آرکیٹیکٹ ہے۔ وہ جدید فن تعمیر اور کلاؤڈ-نیٹیو مانیٹرنگ سلوشنز میں مشاہدے پر توجہ مرکوز کرتی ہے۔ AWS میں شامل ہونے سے پہلے، وہ ایک سافٹ ویئر انجینئر تھیں۔ اپنے فارغ وقت میں، وہ پیدل سفر اور فلمیں دیکھنے سے لطف اندوز ہوتی ہے۔
ریک تالقدار ایمیزون کمپریہنڈ سروس ٹیم کے ساتھ ایک سینئر آرکیٹیکٹ ہے۔ وہ بڑے پیمانے پر مشین لرننگ کو اپنانے میں مدد کرنے کے لیے AWS کے صارفین کے ساتھ کام کرتا ہے۔ کام سے باہر، وہ پڑھنے اور فوٹو گرافی سے لطف اندوز ہوتا ہے۔
- SEO سے چلنے والا مواد اور PR کی تقسیم۔ آج ہی بڑھا دیں۔
- پلیٹو بلاک چین۔ Web3 Metaverse Intelligence. علم میں اضافہ۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
- ایڈریین ایشلے کے ساتھ مستقبل کا نقشہ بنانا۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
- ماخذ: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/identify-objections-in-customer-conversations-using-amazon-comprehend-to-enhance-customer-experience-without-ml-expertise/
- : ہے
- : ہے
- : نہیں
- 1
- 100
- 2%
- 28
- 7
- 8
- a
- قابلیت
- ہمارے بارے میں
- رفتار کو تیز تر
- تک رسائی حاصل
- اکاؤنٹ
- درستگی
- درست طریقے سے
- حاصل
- شامل کیا
- ایڈیشنل
- اپنانے
- اپنایا
- کے بعد
- ایجنٹ
- ایجنٹ
- AI
- AI سے چلنے والا
- AI / ML
- مقصد ہے
- تمام
- اجازت دے رہا ہے
- کی اجازت دیتا ہے
- بھی
- ایمیزون
- ایمیزون کی تعریف
- ایمیزون EC2
- an
- اور
- ایک اور
- اے پی آئی
- درخواست
- نقطہ نظر
- مناسب
- منظوری
- فن تعمیر
- کیا
- AS
- پہلوؤں
- اسسٹنس
- At
- AWS
- AWS کسٹمر
- سوئنگ
- کی بنیاد پر
- BE
- کیونکہ
- اس سے پہلے
- خیال کیا
- نیچے
- بہتر
- کے درمیان
- بگ
- بگ ڈیٹا
- دونوں
- خودکار صارف دکھا ئیں
- برانڈ
- لانے
- تعمیر
- عمارت
- تعمیر
- تعمیر میں
- کاروبار
- بزنس ٹرانسفارمشن
- کاروبار
- لیکن
- by
- فون
- بلا
- کالز
- کر سکتے ہیں
- پرواہ
- سی ای او
- سرٹیفکیٹ
- چیلنج
- بوجھ
- چیٹ بٹس
- چیک کریں
- چیک
- چین
- انتخاب
- کلاس
- درجہ بندی
- واضح طور پر
- کلائنٹ
- کلائنٹس
- بادل
- COM
- ابلاغ
- مواصلات
- کمپنیاں
- شکایات
- مکمل
- اجزاء
- سمجھو
- کمپیوٹنگ
- تصور
- سلوک
- آپکا اعتماد
- کی توثیق
- رابطہ قائم کریں
- صارفین
- مواد
- جاری
- مسلسل
- شراکت
- بات چیت
- سنوادی
- بات چیت AI
- مکالمات
- تبادلوں سے
- قیمت
- اخراجات
- ڈھکنے
- سی پی جی
- ثقافتی
- موجودہ
- اپنی مرضی کے
- گاہک
- گاہک کا تجربہ
- گاہکوں کی اطمینان
- کسٹمر سروس
- گاہکوں
- اپنی مرضی کے مطابق
- جدید
- ڈیش بورڈ
- اعداد و شمار
- ڈیٹا پوائنٹس
- ڈیٹا بیس
- نمٹنے کے
- فیصلے
- Declining
- وقف
- گہری
- کی وضاحت
- مظاہرین
- تعیناتی
- مطلوبہ
- کھوج
- اس بات کا تعین
- ڈیولپر
- اختلافات
- مختلف
- مشکل
- براہ راست
- دریافت
- بات چیت
- دستاویز
- نیچے
- کے دوران
- ہر ایک
- استعمال میں آسانی
- آسانی سے
- کارکردگی
- مؤثر طریقے سے
- ای میل
- کے قابل بناتا ہے
- اختتام پوائنٹ
- انجینئر
- بڑھاتا ہے
- انٹرپرائز
- اندراج
- خاص طور پر
- تشخیص
- بھی
- مثال کے طور پر
- موجودہ
- موجود ہے
- توسیع
- تجربہ
- ماہر
- مہارت
- ماہرین
- تلاش
- نکالنے
- نمایاں کریں
- آراء
- میدان
- بھرے
- مالی
- مل
- پہلا
- توجہ مرکوز
- توجہ مرکوز
- پیچھے پیچھے
- کے بعد
- مندرجہ ذیل ہے
- کے لئے
- فارمیٹ
- بانی
- بانی اور سی ای او
- سے
- ایندھن
- مکمل طور پر
- تقریب
- افعال
- مزید
- گیٹ وے
- پیدا
- حاصل
- گلوبل
- بازار جاو
- شکر گزار
- ترقی
- ہے
- he
- مدد
- مدد کرتا ہے
- کس طرح
- کیسے
- تاہم
- HTML
- HTTP
- HTTPS
- انسانی
- بھوک لگی ہے
- i
- کی نشاندہی
- شناخت
- شناخت
- کی نشاندہی
- وضاحت کرتا ہے
- فوری طور پر
- نفاذ
- پر عمل درآمد
- اہم
- کو بہتر بنانے کے
- بہتر
- بہتری
- کو بہتر بنانے کے
- in
- سمیت
- شامل
- اضافہ
- اضافہ
- انفرادی
- صنعت
- صنعت سے متعلق
- اثر و رسوخ
- معلومات
- ابتدائی طور پر
- ان پٹ
- بصیرت
- کے بجائے
- ارادے
- ارادے
- بات چیت
- دلچسپی
- انٹرنیٹ
- میں
- مسائل
- IT
- آئی ٹی صنعت
- تکرار
- ایوب
- نوکریاں
- شمولیت
- فوٹو
- صرف
- لیبل
- نہیں
- زبان
- بڑے
- قیادت
- معروف
- جانیں
- سیکھنے
- قیادت
- لی
- سطح
- کی طرح
- رہتے ہیں
- لوڈ
- کم کرنا
- مشین
- مشین لرننگ
- بنا
- بنا
- میں کامیاب
- انتظام
- مینیجر
- بہت سے
- بازار
- مئی..
- میکانزم
- ضم کریں
- پیغام
- طریقوں
- میٹرک۔
- شاید
- ML
- ماڈل
- ماڈل
- جدید
- نگرانی
- ماہ
- زیادہ
- فلم
- منتقل
- ایک سے زیادہ
- قدرتی
- قدرتی زبان عملیات
- ضرورت ہے
- منفی
- نیٹ ورک
- نئی
- اگلے
- ویزا
- اب
- متعدد
- مقصد
- of
- on
- ایک
- صرف
- آپریشن
- آپریشنل
- مواقع
- آپشنز کے بھی
- or
- آرکیسٹرا
- اصل
- دیگر
- دیگر
- باہر
- مجموعی طور پر
- خود
- خاص طور پر
- منظور
- منظور
- گزرتا ہے
- راستہ
- کارکردگی
- فون
- فون کالز
- فوٹو گرافی
- پلاٹا
- افلاطون ڈیٹا انٹیلی جنس
- پلیٹو ڈیٹا
- پوائنٹ
- پوائنٹس
- پوسٹ
- ممکنہ
- ممکنہ گاہک
- کو ترجیح دی
- تیار
- قیمت
- مسئلہ
- عمل
- پروسیسنگ
- مصنوعات
- پروڈکٹ مینیجر
- پیداوری
- پیشہ ورانہ
- فراہم
- فراہم
- خرید
- PWC
- سوال
- شرح
- رے
- پڑھیں
- پڑھنا
- تیار
- اصلی
- اصل وقت
- وجہ
- وجوہات
- حال ہی میں
- کو کم
- کم
- کو کم کرنے
- متعلقہ
- ہٹا دیا گیا
- درخواست
- ضروریات
- وسائل
- جواب
- نتیجہ
- خوردہ
- پرچون کی صنعت
- برقراری
- واپسی
- آمدنی
- آمدنی کی ترقی
- کا جائزہ لینے کے
- منہاج القرآن
- حکمرانی
- رن
- فروخت
- کی اطمینان
- پیمانے
- سائنس FI
- سکور
- سیکشنز
- انتخاب
- سینئر
- سروس
- سروسز
- سیکنڈ اور
- دکھائیں
- کی طرف
- سادہ
- صرف
- بعد
- چھوٹے
- سافٹ ویئر کی
- سافٹ ویئر انجنیئر
- حل
- حل
- حل
- کچھ
- بات
- ماہرین
- شروع کریں
- شروع ہوتا ہے
- حالت
- درجہ
- مرحلہ
- مراحل
- ابھی تک
- بند کرو
- ذخیرہ
- ذخیرہ
- ذخیرہ
- پردہ
- کامیاب
- اس طرح
- حمایت
- کے نظام
- سسٹمز
- ٹیبل
- TAG
- پرتیبھا
- بات
- ٹیم
- ٹیکنیکل
- ٹیکنالوجی
- ٹیسٹنگ
- متن کی درجہ بندی
- سے
- کہ
- ۔
- ان
- ان
- وہ
- اس
- ان
- تین
- تین قدم
- حد
- کے ذریعے
- وقت
- وقت
- کرنے کے لئے
- کے آلے
- ٹریک
- ٹرین
- تربیت یافتہ
- ٹریننگ
- تبدیل
- تبدیلی
- زبردست
- ٹرگر
- بھروسہ رکھو
- کے تحت
- سمجھ
- افہام و تفہیم
- تازہ ترین معلومات
- us
- استعمال کی شرائط
- استعمال کیا جاتا ہے
- رکن کا
- کا استعمال کرتے ہوئے
- استعمال کیا
- تصدیق کریں۔
- قیمتی
- ورژن
- چاہتے تھے
- تھا
- دیکھیئے
- دیکھ
- we
- تھے
- چاہے
- جس
- جبکہ
- وسیع
- گے
- ساتھ
- بغیر
- کام
- کام کیا
- کام کرتا ہے
- گا
- سال
- تم
- اور
- زیفیرنیٹ