یہ گیٹیر سے نافی احمد ترگت، مہمت اقبال اوزمین، حسن برک یل، فاطمہ نور دملوپنر کیشیر، متلو پولاتکان اور ایمری ازل کے مشترکہ مصنف ہیں۔
لایا انتہائی تیز گروسری ڈیلیوری کا علمبردار ہے۔ ٹیکنالوجی کمپنی نے اپنی گروسری ان منٹس کی ترسیل کی تجویز کے ساتھ آخری میل کی ترسیل میں انقلاب برپا کر دیا ہے۔ گیٹیر کی بنیاد 2015 میں رکھی گئی تھی اور یہ ترکی، برطانیہ، نیدرلینڈز، جرمنی اور امریکہ میں کام کرتی ہے۔ آج، گیٹیر ایک گروپ ہے جو ایک ہی برانڈ کے تحت نو عمودی کو شامل کرتا ہے۔
اس پوسٹ میں، ہم آخر سے آخر تک افرادی قوت کے انتظام کے نظام کی وضاحت کرتے ہیں جو مقام کی مخصوص طلب کی پیشن گوئی سے شروع ہوتا ہے، اس کے بعد کورئیر افرادی قوت کی منصوبہ بندی اور اسائنمنٹ کا استعمال کرتے ہوئے ایمیزون کی پیشن گوئی اور AWS اسٹیپ فنکشنز.
ماضی میں، آپریشنل ٹیمیں دستی افرادی قوت کے انتظام کے طریقوں میں مصروف تھیں، جس کے نتیجے میں وقت اور محنت کا کافی ضیاع ہوتا تھا۔ تاہم، ہمارے جامع اینڈ ٹو اینڈ ورک فورس مینجمنٹ پروجیکٹ کے نفاذ کے ساتھ، اب وہ گوداموں کے لیے ضروری کورئیر پلانز کو ایک آسان، ایک کلک کے ذریعے ویب انٹرفیس کے ذریعے قابل رسائی بنانے کے قابل ہو گئے ہیں۔ اس پروجیکٹ کے آغاز سے پہلے، کاروباری ٹیمیں طلب کی پیشن گوئی کے لیے زیادہ بدیہی طریقوں پر انحصار کرتی تھیں، جن میں درستگی کے لحاظ سے بہتری کی ضرورت تھی۔
ایمیزون کی پیشن گوئی ایک مکمل طور پر منظم سروس ہے جو مشین لرننگ (ML) الگورتھم کا استعمال کرتی ہے تاکہ انتہائی درست ٹائم سیریز کی پیشن گوئیاں فراہم کی جاسکیں۔ اس پوسٹ میں، ہم بیان کرتے ہیں کہ ہم نے ایمیزون کی پیشن گوئی کا استعمال کرتے ہوئے فیچر انجینئرنگ اور ماڈلنگ کرکے ماڈلنگ کے وقت کو کس طرح 70% کم کیا۔ ہم نے تمام گوداموں کے لیے شیڈولنگ الگورتھم چلاتے ہوئے گزرے ہوئے وقت میں 90% کمی حاصل کی AWS اسٹیپ فنکشنزجو کہ ایک مکمل طور پر منظم سروس ہے جو بصری ورک فلوز کا استعمال کرتے ہوئے تقسیم شدہ ایپلیکیشنز اور مائیکرو سروسز کے اجزاء کو مربوط کرنا آسان بناتی ہے۔ اس حل کی وجہ سے ترکی اور کئی یورپی ممالک میں پیشین گوئی کی درستگی میں 90% بہتری آئی۔
حل جائزہ
اینڈ ٹو اینڈ ورک فورس مینجمنٹ پروجیکٹ (E2E پروجیکٹ) ایک بڑے پیمانے پر پروجیکٹ ہے اور اسے تین عنوانات میں بیان کیا جاسکتا ہے:
1. کورئیر کی ضروریات کا حساب لگانا
پہلا قدم ہر گودام کی فی گھنٹہ طلب کا تخمینہ لگانا ہے، جیسا کہ الگورتھم سلیکشن سیکشن میں بیان کیا گیا ہے۔ Amazon Forecast کے ساتھ تیار کردہ یہ پیشین گوئیاں اس بات کا تعین کرنے میں مدد کرتی ہیں کہ ہر گودام کو کب اور کتنے کورئیر کی ضرورت ہے۔
گوداموں میں کوریئرز کے تھرو پٹ تناسب کی بنیاد پر، ہر گودام کے لیے درکار کوریئرز کی تعداد کا حساب گھنٹے کے وقفوں میں کیا جاتا ہے۔ یہ حسابات قانونی کام کے اوقات کو مدنظر رکھتے ہوئے ممکنہ کورئیر کی گنتی کا تعین کرنے میں مدد کرتے ہیں، جس میں ریاضیاتی ماڈلنگ شامل ہے۔
2. شفٹ اسائنمنٹ کا مسئلہ حل کرنا
ایک بار جب ہمیں کورئیر کی ضروریات مل جائیں اور کوریئرز اور گوداموں کی دیگر رکاوٹوں کا علم ہو جائے تو ہم شفٹ اسائنمنٹ کا مسئلہ حل کر سکتے ہیں۔ اس مسئلے کو فیصلہ کن تغیرات کے ساتھ ماڈل بنایا گیا ہے جس میں کوریئرز کو تفویض کیے جانے کا تعین کیا گیا ہے اور شفٹ کا نظام الاوقات بنایا گیا ہے، اضافی اور کمی کو کم سے کم کیا جا سکتا ہے جس کی وجہ سے آرڈر چھوٹ سکتے ہیں۔ یہ عام طور پر مکسڈ انٹیجر پروگرامنگ (MIP) کا مسئلہ ہے۔
3. AWS سٹیپ فنکشنز کا استعمال
ہم کام کے بہاؤ کو مربوط اور منظم کرنے کے لیے AWS Step Functions کا استعمال کرتے ہیں اس کی صلاحیت کے ساتھ کاموں کو متوازی طور پر انجام دینے کے لیے۔ ہر گودام کی شفٹ تفویض کے عمل کو ایک الگ ورک فلو کے طور پر بیان کیا گیا ہے۔ AWS Step Functions خود بخود ان ورک فلوز کو شروع کرتے ہیں اور غلطی سے نمٹنے کو آسان بنا کر ان کی نگرانی کرتے ہیں۔
چونکہ اس عمل کے لیے وسیع ڈیٹا اور پیچیدہ کمپیوٹیشنز کی ضرورت ہوتی ہے، اس لیے AWS Step Functions جیسی خدمات کاموں کو منظم اور بہتر بنانے میں ایک اہم فائدہ پیش کرتی ہیں۔ یہ بہتر کنٹرول اور موثر وسائل کے انتظام کی اجازت دیتا ہے۔
حل آرکیٹیکچر میں، ہم دیگر AWS سروسز کو AWS سٹیپ فنکشنز میں ضم کر کے بھی فائدہ اٹھاتے ہیں:
درج ذیل خاکے AWS Step Functions کے ورک فلوز اور شفٹنگ ٹول کے فن تعمیر کو دکھاتے ہیں:
الگورتھم کا انتخاب
مقامی طلب کی پیشن گوئی E2E پروجیکٹ میں ابتدائی مرحلے کی تشکیل کرتی ہے۔ E2E کا بنیادی مقصد کسی مخصوص گودام کو مختص کرنے کے لیے کوریئرز کی تعداد کا تعین کرنا ہے، جس کا آغاز اس گودام کی طلب کی پیشن گوئی کے ساتھ ہوتا ہے۔
پیشن گوئی کا یہ جزو E2E فریم ورک کے اندر اہم ہے، کیونکہ بعد کے مراحل ان پیشین گوئی کے نتائج پر انحصار کرتے ہیں۔ اس طرح، کسی بھی پیشین گوئی کی غلطیاں پورے منصوبے کی افادیت کو نقصان دہ طور پر متاثر کر سکتی ہیں۔
مقامی طلب کی پیشن گوئی کے مرحلے کا مقصد آنے والے دو ہفتوں کے دوران ہر گودام کے لیے فی گھنٹہ تقسیم کردہ ملک کی بنیاد پر پیشین گوئیاں پیدا کرنا ہے۔ ابتدائی طور پر، ہر ملک کے لیے روزانہ کی پیشن گوئیاں ML ماڈلز کے ذریعے مرتب کی جاتی ہیں۔ یہ روزانہ کی پیشین گوئیوں کو بعد میں گھنٹہ وار حصوں میں تقسیم کیا جاتا ہے، جیسا کہ مندرجہ ذیل گراف میں دکھایا گیا ہے۔ تاریخی لین دین کی طلب کا ڈیٹا، محل وقوع پر مبنی موسم کی معلومات، چھٹیوں کی تاریخیں، پروموشنز اور مارکیٹنگ مہم کا ڈیٹا ماڈل میں استعمال ہونے والی خصوصیات ہیں جیسا کہ نیچے گراف میں دکھایا گیا ہے۔
ٹیم نے ابتدائی طور پر روایتی پیشن گوئی کی تکنیکوں جیسے اوپن سورس کی کھوج کی۔ سریما (سیزنل آٹو ریگریسیو انٹیگریٹڈ موونگ ایوریج) ARIMAX (آٹو ریگریسیو انٹیگریٹڈ موونگ ایوریج exogenous متغیرات کا استعمال کرتے ہوئے)، اور Exponential Smoothing۔
ARIMA (آٹو ریگریسیو انٹیگریٹڈ موونگ ایوریج) ٹائم سیریز کی پیشن گوئی کا ایک طریقہ ہے جو ٹائم سیریز کو سٹیشنری بنانے کے لیے مختلف کے ساتھ ساتھ آٹوریگریسو (AR) اور موونگ ایوریج (MA) اجزاء کو ملاتا ہے۔
SARIMA ٹائم سیریز میں موسمی حساب کے لیے اضافی پیرامیٹرز کو شامل کر کے ARIMA کو توسیع دیتی ہے۔ اس میں موسمی خودکار رجعت پسند اور موسمی موونگ ایوریج کی اصطلاحات شامل ہیں تاکہ مخصوص وقفوں پر دہرائے جانے والے نمونوں کو حاصل کیا جا سکے، جو اسے موسمی جزو کے ساتھ ٹائم سیریز کے لیے موزوں بناتا ہے۔
ARIMAX خارجی متغیرات کو متعارف کراتے ہوئے ARIMA پر تعمیر کرتا ہے، جو کہ بیرونی عوامل ہیں جو ٹائم سیریز کو متاثر کر سکتے ہیں۔ ماڈل میں ان اضافی متغیرات پر غور کیا جاتا ہے تاکہ پیشن گوئی کی درستگی کو بہتر بنایا جا سکے تاکہ وقت کی سیریز کی تاریخی اقدار سے باہر بیرونی اثرات کا حساب لگایا جا سکے۔
Exponential Smoothing ایک اور ٹائم سیریز کی پیشن گوئی کا طریقہ ہے جو ARIMA کے برعکس، ماضی کے مشاہدات کے وزنی اوسط پر مبنی ہے۔ یہ اعداد و شمار میں رجحانات اور موسمییت کو کیپچر کرنے کے لیے خاص طور پر موثر ہے۔ یہ طریقہ ماضی کے مشاہدات کو تیزی سے کم ہونے والے وزن کو تفویض کرتا ہے، جس میں حالیہ مشاہدات زیادہ وزن حاصل کرتے ہیں۔
Amazon Forecast ماڈلز کو بالآخر الگورتھمک ماڈلنگ سیگمنٹ کے لیے منتخب کیا گیا۔ AWS Forecast کی طرف سے پیش کردہ ماڈلز کی وسیع صف اور جدید ترین فیچر انجینئرنگ کی صلاحیتیں زیادہ فائدہ مند ثابت ہوئیں اور ہمارے وسائل کے استعمال کو بہتر بنایا۔
پیشن گوئی میں دستیاب چھ الگورتھم کا تجربہ کیا گیا: Convolutional Neural Network - کوانٹائل ریگریشن (CNN-QR)، DeepAR+, نبی, نان پیرامیٹرک ٹائم سیریز (NPTS)، آٹوریگریسو انٹیگریٹڈ موونگ ایوریج (ARIMA)، اور کفایتی ہموار کرنا (ETS)۔ پیشن گوئی کے نتائج کے تجزیے پر، ہم نے طے کیا کہ CNN-QR نے افادیت میں دوسروں کو پیچھے چھوڑ دیا ہے۔ CNN-QR ایک ملکیتی ML الگورتھم ہے جسے Amazon نے causal Convolutional Neural Networks (CNNs) کا استعمال کرتے ہوئے اسکیلر (ایک جہتی) ٹائم سیریز کی پیشن گوئی کے لیے تیار کیا ہے۔ اس موڑ پر متنوع ڈیٹا کے ذرائع کی دستیابی کو دیکھتے ہوئے، CNN-QR الگورتھم کو استعمال کرنے سے مختلف خصوصیات کے انضمام میں مدد ملی، جو ایک زیر نگرانی سیکھنے کے فریم ورک کے اندر کام کرتی ہے۔ اس امتیاز نے اسے غیر متغیر ٹائم سیریز کی پیشن گوئی کرنے والے ماڈلز اور نمایاں طور پر بہتر کارکردگی سے الگ کر دیا۔
پیشن گوئی کا استعمال مطلوبہ ڈیٹا فراہم کرنے اور پیشن گوئی کی مدت کی وضاحت کرنے کی سادگی کی وجہ سے مؤثر ثابت ہوا۔ اس کے بعد، پیشین گوئیاں پیدا کرنے کے لیے Forecast CNN-QR الگورتھم کا استعمال کرتا ہے۔ اس ٹول نے ہماری ٹیم کے لیے خاص طور پر الگورتھمک ماڈلنگ میں عمل کو نمایاں طور پر تیز کیا۔ مزید برآں، استعمال ایمیزون سادہ اسٹوریج سروس (Amazon S3) ان پٹ ڈیٹا ریپوزٹریز کے لیے بالٹیاں اور نتائج کو ذخیرہ کرنے کے لیے Amazon Redshift نے پورے طریقہ کار کے مرکزی انتظام میں سہولت فراہم کی ہے۔
نتیجہ
اس پوسٹ میں، ہم نے آپ کو دکھایا کہ گیٹیر کے E2E پروجیکٹ نے یہ ظاہر کیا کہ کس طرح Amazon Forecast اور AWS Step Functions کی خدمات کا امتزاج پیچیدہ عمل کو مؤثر طریقے سے ہموار کرتا ہے۔ ہم نے یورپ اور ترکی کے تمام ممالک میں تقریباً 90% کی متاثر کن پیشن گوئی کی درستگی حاصل کی، اور فیچر انجینئرنگ اور ماڈلنگ کی موثر ہینڈلنگ کی وجہ سے پیشن گوئی کے استعمال سے ماڈلنگ کے وقت میں 70% کمی واقع ہوئی۔
AWS Step Functions سروس کے استعمال سے عملی فوائد حاصل ہوئے ہیں، خاص طور پر تمام گوداموں کے لیے شیڈولنگ کے وقت کو 90% تک کم کر دیا ہے۔ اس کے علاوہ، فیلڈ کی ضروریات کو مدنظر رکھتے ہوئے، ہم نے تعمیل کی شرحوں میں 3% بہتری لائی، جس سے افرادی قوت کو مزید موثر طریقے سے مختص کرنے میں مدد ملی۔ یہ، بدلے میں، آپریشنز اور سروس ڈیلیوری کو بہتر بنانے میں پروجیکٹ کی کامیابی کو نمایاں کرتا ہے۔
پیشن گوئی کے ساتھ اپنے سفر کے آغاز کے بارے میں مزید تفصیلات تک رسائی حاصل کرنے کے لیے، براہ کرم دستیاب سے رجوع کریں۔ ایمیزون کی پیشن گوئی کے وسائل. مزید برآں، خودکار ورک فلو بنانے اور مشین لرننگ پائپ لائنوں کو تیار کرنے کے بارے میں بصیرت کے لیے، آپ دریافت کر سکتے ہیں AWS اسٹیپ فنکشنز جامع رہنمائی کے لیے۔
مصنفین کے بارے میں
نافی احمد ترگت الیکٹریکل اور الیکٹرانکس انجینئرنگ میں ماسٹر ڈگری مکمل کی اور گریجویٹ ریسرچ سائنسدان کے طور پر کام کیا۔ اس کی توجہ اعصابی نیٹ ورک کی بے ضابطگیوں کی تقلید کے لیے مشین لرننگ الگورتھم بنا رہی تھی۔ اس نے 2019 میں گیٹیر میں شمولیت اختیار کی اور فی الحال ایک سینئر ڈیٹا سائنس اور تجزیات مینیجر کے طور پر کام کرتا ہے۔ اس کی ٹیم گیٹیر کے لیے مشین لرننگ الگورتھم اور ڈیٹا سے چلنے والے حل کو ڈیزائن کرنے، نافذ کرنے اور برقرار رکھنے کے لیے ذمہ دار ہے۔
مہمت اقبال اوزمین معاشیات میں ماسٹر ڈگری حاصل کی اور گریجویٹ ریسرچ اسسٹنٹ کے طور پر کام کیا۔ اس کا تحقیقی علاقہ بنیادی طور پر معاشی ٹائم سیریز کے ماڈلز، مارکوف سمیلیشنز، اور کساد بازاری کی پیشن گوئی تھی۔ اس کے بعد اس نے 2019 میں گیٹیر میں شمولیت اختیار کی اور فی الحال ڈیٹا سائنس اور تجزیات مینیجر کے طور پر کام کرتا ہے۔ اس کی ٹیم آپریشن اور سپلائی چین کے کاروباروں کو درپیش پیچیدہ مسائل کو حل کرنے کے لیے اصلاح اور پیشن گوئی کے الگورتھم کے لیے ذمہ دار ہے۔
حسن برق ییل Boğaziçi یونیورسٹی میں الیکٹریکل اور الیکٹرانکس انجینئرنگ میں بیچلر کی ڈگری حاصل کی۔ اس نے ترک سیل میں کام کیا، بنیادی طور پر ٹائم سیریز کی پیشن گوئی، ڈیٹا ویژولائزیشن، اور نیٹ ورک آٹومیشن پر توجہ مرکوز کی۔ اس نے 2021 میں گیٹیر میں شمولیت اختیار کی اور فی الحال تلاش، سفارش، اور گروتھ ڈومینز کی ذمہ داری کے ساتھ ڈیٹا سائنس اور تجزیات مینیجر کے طور پر کام کرتا ہے۔
فاطمہ نور Dumlupınar Keşir Boğaziçi یونیورسٹی کے انڈسٹریل انجینئرنگ ڈیپارٹمنٹ سے بیچلر کی ڈگری حاصل کی۔ اس نے TUBITAK میں ایک محقق کے طور پر کام کیا، وقت کی سیریز کی پیشن گوئی اور تصور پر توجہ مرکوز کی۔ اس کے بعد وہ 2022 میں ڈیٹا سائنسدان کے طور پر گیٹیر میں شامل ہوئی اور انہوں نے ریکمنڈیشن انجن پروجیکٹس، میتھ میٹکل پروگرامنگ فار ورک فورس پلاننگ پر کام کیا۔
ایمرے ازیل Koç یونیورسٹی سے ڈیٹا سائنس میں ماسٹر کی ڈگری حاصل کی۔ اس نے Eczacıbaşı Bilişim میں ڈیٹا سائنس کنسلٹنٹ کے طور پر کام کیا جہاں اس نے بنیادی طور پر سفارشی انجن الگورتھم پر توجہ دی۔ اس نے 2022 میں گیٹیر میں بطور ڈیٹا سائنٹسٹ شمولیت اختیار کی اور ٹائم سیریز کی پیشن گوئی اور ریاضی کی اصلاح کے منصوبوں پر کام کرنا شروع کیا۔
متلو پولاتکان گیٹیر میں اسٹاف ڈیٹا انجینئر ہے، جو کلاؤڈ-نیٹیو ڈیٹا پلیٹ فارمز کو ڈیزائن اور بنانے میں مہارت رکھتا ہے۔ اسے اوپن سورس پروجیکٹس کو کلاؤڈ سروسز کے ساتھ جوڑنا پسند ہے۔
Esra Kayabalı AWS میں ایک سینئر سولیوشن آرکیٹیکٹ ہے، جو ڈیٹا ویئر ہاؤسنگ، ڈیٹا لیکس، بگ ڈیٹا اینالیٹکس، بیچ اور ریئل ٹائم ڈیٹا اسٹریمنگ اور ڈیٹا انٹیگریشن سمیت تجزیاتی ڈومین میں مہارت رکھتا ہے۔ اس کے پاس سافٹ ویئر ڈویلپمنٹ اور فن تعمیر کا 12 سال کا تجربہ ہے۔ وہ کلاؤڈ ٹیکنالوجیز سیکھنے اور سکھانے کا شوق رکھتی ہے۔
- 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/getir-end-to-end-workforce-management-amazon-forecast-and-aws-step-functions/
- : ہے
- : ہے
- :کہاں
- 1
- 100
- 12
- 2015
- 2019
- 2021
- 2022
- 32
- 7
- 91
- a
- قابلیت
- ہمارے بارے میں
- تک رسائی حاصل
- قابل رسائی
- اکاؤنٹ
- اکاؤنٹنگ
- درستگی
- درست
- حاصل کیا
- کے پار
- ایڈیشنل
- اس کے علاوہ
- فائدہ
- فائدہ مند
- فوائد
- یلگورتم
- الگورتھم
- یلگوردمز
- تمام
- مختص
- کی اجازت دیتا ہے
- ساتھ
- بھی
- ایمیزون
- ایمیزون کی پیشن گوئی
- ایمیزون ریڈ شفٹ
- ایمیزون ویب سروسز
- an
- تجزیہ
- تجزیاتی
- اور
- اسامانیتاوں
- ایک اور
- کوئی بھی
- ایپلی کیشنز
- AR
- فن تعمیر
- کیا
- رقبہ
- ارد گرد
- لڑی
- AS
- تفویض
- مدد
- اسسٹنٹ
- At
- آٹومیٹڈ
- خود کار طریقے سے
- میشن
- دستیابی
- دستیاب
- اوسط
- AWS
- AWS اسٹیپ فنکشنز
- کی بنیاد پر
- بنیاد
- BE
- اس سے پہلے
- نیچے
- بہتر
- سے پرے
- بگ
- بگ ڈیٹا
- برانڈ
- ٹوٹ
- عمارت
- بناتا ہے
- کاروبار
- کاروبار
- by
- حساب
- حساب
- حساب
- مہم
- کر سکتے ہیں
- صلاحیتوں
- صلاحیت
- قبضہ
- گرفتاری
- کیونکہ
- مرکزی
- چین
- بادل
- بادل کی خدمات
- یکجا
- امتزاج
- شروع ہو رہا ہے
- کمپنی کے
- پیچیدہ
- تعمیل
- جزو
- اجزاء
- وسیع
- گنتی
- جمع
- سمجھا
- پر غور
- رکاوٹوں
- تعمیر
- کنسلٹنٹ
- کنٹرول
- محدد
- ممالک
- ملک
- ملک کی مخصوص
- تخلیق
- اس وقت
- روزانہ
- اعداد و شمار
- ڈیٹا تجزیات
- ڈیٹا سائنس
- ڈیٹا سائنسدان
- اعداد و شمار کی تصور
- اعداد و شمار پر مبنی ہے
- تواریخ
- فیصلہ
- کی وضاحت
- ڈگری
- نجات
- ترسیل
- ڈیمانڈ
- ڈیمانڈ پیشن گوئی
- demonstrated,en
- شعبہ
- بیان
- بیان کیا
- ڈیزائننگ
- تفصیلات
- اس بات کا تعین
- کا تعین
- کا تعین کرنے
- ترقی یافتہ
- ترقی
- ڈایاگرام
- امتیاز
- تقسیم کئے
- متنوع
- کر
- ڈومین
- ڈومینز
- نیچے
- دو
- مدت
- ہر ایک
- آسان
- اقتصادی
- معاشیات
- موثر
- مؤثر طریقے
- افادیت
- ہنر
- مؤثر طریقے سے
- کوشش
- الیکٹرونکس
- ملازم
- ملازمت کرتا ہے
- آخر سے آخر تک
- مصروف
- انجن
- انجینئر
- انجنیئرنگ
- بہتر
- پوری
- خرابی
- تخمینہ
- یورپ
- یورپی
- یورپی ممالک
- آخر میں
- ہر کوئی
- عملدرآمد
- تجربہ
- تجربہ کار
- وضاحت کی
- تلاش
- وضاحت کی
- ظالمانہ
- تیزی سے
- توسیع
- وسیع
- بیرونی
- سہولت
- عوامل
- ممکن
- نمایاں کریں
- خصوصیات
- میدان
- پہلا
- توجہ مرکوز
- توجہ مرکوز
- توجہ مرکوز
- پیچھے پیچھے
- کے بعد
- کے لئے
- پیشن گوئی
- پیشن گوئی
- آئندہ
- قائم
- فریم ورک
- سے
- مکمل طور پر
- افعال
- مزید
- مزید برآں
- پیدا
- جرمنی
- دی
- مقصد
- چلے
- گراف
- ترقی
- مہمان
- مہمان پوسٹ
- رہنمائی
- ہینڈلنگ
- ہے
- he
- مدد
- مدد
- اس کی
- اعلی
- پر روشنی ڈالی گئی
- انتہائی
- ان
- تاریخی
- تاریخی
- چھٹیوں
- HOURS
- کس طرح
- تاہم
- HTML
- HTTP
- HTTPS
- اثر
- نفاذ
- پر عمل درآمد
- متاثر کن
- کو بہتر بنانے کے
- بہتر
- بہتری
- in
- شامل ہیں
- سمیت
- شامل کرنا
- صنعتی
- اثر و رسوخ
- معلومات
- ابتدائی
- ابتدائی طور پر
- شروع
- ان پٹ
- بصیرت
- ضم
- انضمام کرنا
- انضمام
- انٹرفیس
- میں
- متعارف کرانے
- بدیہی
- IT
- میں
- نوکریاں
- شامل ہو گئے
- سفر
- فوٹو
- موڑ
- جان
- جھیلوں
- بڑے پیمانے پر
- سیکھنے
- قیادت
- قانونی
- کی طرح
- مقام پر مبنی
- سے محبت کرتا ہے
- مشین
- مشین لرننگ
- بنیادی طور پر
- برقرار رکھنے
- بنا
- بناتا ہے
- بنانا
- انتظام
- میں کامیاب
- انتظام
- مینیجر
- دستی
- بہت سے
- مارکیٹنگ
- ماسٹر کی
- ریاضیاتی
- مئی..
- طریقہ
- طریقوں
- مائکروسافٹ
- کم سے کم
- یاد آیا
- ML
- ماڈل
- ماڈلنگ
- ماڈلنگ
- ماڈل
- کی نگرانی
- زیادہ
- منتقل
- موونگ ایوریج
- ضروری
- ضروریات
- نیدرلینڈ
- نیٹ ورک
- نیٹ ورک
- عصبی
- عصبی نیٹ ورک
- نیند نیٹ ورک
- نو
- خاص طور پر
- اب
- تعداد
- مقصد
- of
- پیش کرتے ہیں
- کی پیشکش کی
- on
- اوپن سورس
- چل رہا ہے
- کام
- آپریشن
- آپریشنل
- آپریشنز
- اصلاح کے
- اصلاح
- اصلاح
- احکامات
- منظم کرنا
- دیگر
- دیگر
- ہمارے
- نتائج
- پر
- بہت زیادہ
- متوازی
- پیرامیٹرز
- خاص طور پر
- جذباتی
- گزشتہ
- پیٹرن
- کارکردگی
- مرحلہ
- سرخیل
- اہم
- منصوبہ بندی
- کی منصوبہ بندی
- پلیٹ فارم
- پلاٹا
- افلاطون ڈیٹا انٹیلی جنس
- پلیٹو ڈیٹا
- مہربانی کرکے
- پوسٹ
- عملی
- طریقوں
- صحت سے متعلق
- کی پیشن گوئی
- پیشن گوئی
- مسئلہ
- مسائل
- طریقہ کار
- عمل
- عمل
- تیار
- پروگرامنگ
- منصوبے
- منصوبوں
- پروموشنز
- تجویز
- ملکیت
- ثابت ہوا
- فراہم کرنے
- قیمتیں
- تناسب
- اصل وقت
- اصل وقت کا ڈیٹا
- موصول
- وصول کرنا
- حال ہی میں
- کساد بازاری
- سفارش
- کم
- کو کم کرنے
- کمی
- کا حوالہ دیتے ہیں
- انحصار کرو
- ضرورت
- ضروریات
- کی ضرورت ہے
- مطلوبہ
- تحقیق
- محقق
- وسائل
- ذمہ داری
- ذمہ دار
- نتائج کی نمائش
- انقلاب آگیا
- چل رہا ہے
- اسی
- شیڈولنگ
- سائنس
- سائنسدان
- تلاش کریں
- موسمیاتی
- سیکشن
- حصے
- حصوں
- منتخب
- انتخاب
- سینئر
- علیحدہ
- سیریز
- سروس
- سروسز
- کئی
- وہ
- منتقل
- منتقلی
- قلت
- دکھائیں
- سے ظاہر ہوا
- دکھایا گیا
- اہم
- نمایاں طور پر
- سادہ
- سادگی
- آسان
- آسان بنانا
- سافٹ ویئر کی
- سوفٹ ویئر کی نشوونما
- حل
- حل
- حل
- حل کرنا۔
- بہتر
- ذرائع
- مہارت
- مخصوص
- سٹاف
- شروع
- امریکہ
- مرحلہ
- ذخیرہ
- ذخیرہ کرنے
- محرومی
- سلسلہ بندیاں۔
- بعد میں
- بعد میں
- کامیابی
- اس طرح
- موزوں
- فراہمی
- فراہمی کا سلسلہ
- حد تک
- سرپلس
- کے نظام
- لے لو
- کاموں
- پڑھانا
- ٹیم
- ٹیموں
- تکنیک
- ٹیکنالوجی
- ٹیکنالوجی
- شرائط
- تجربہ
- کہ
- ۔
- گراف
- ہالینڈ
- برطانیہ
- ان
- تو
- یہ
- وہ
- اس
- تین
- کے ذریعے
- تھرو پٹ
- اس طرح
- وقت
- وقت کا سلسلہ
- کرنے کے لئے
- آج
- کے آلے
- موضوعات
- روایتی
- لین دین
- رجحانات
- ترکی
- ٹرن
- دو
- عام طور پر
- Uk
- کے تحت
- متحدہ
- ریاست ہائے متحدہ امریکہ
- یونیورسٹی
- برعکس
- صلی اللہ علیہ وسلم
- استعمال کی شرائط
- استعمال کیا جاتا ہے
- استعمال
- کا استعمال کرتے ہوئے
- استعمال کرنا۔
- اقدار
- مختلف
- وسیع
- عمودی
- کی طرف سے
- بصری
- تصور
- تھا
- فضلے کے
- we
- موسم
- ویب
- ویب خدمات
- مہینے
- تھے
- جب
- جس
- ساتھ
- کے اندر
- کام کیا
- کام کا بہاؤ
- کام کے بہاؤ
- افرادی قوت۔
- کام کر
- کام کرتا ہے
- سال
- تم
- اور
- زیفیرنیٹ