یہ Enel میں کمپیوٹر ویژن کے سربراہ، ماریو نمٹاؤ شیانتی لارچر کی ایک مہمان پوسٹ ہے۔
Enel نےجس کا آغاز اٹلی کی بجلی کے قومی ادارے کے طور پر ہوا، آج 32 ممالک میں موجود ایک ملٹی نیشنل کمپنی ہے اور 74 ملین صارفین کے ساتھ دنیا کی پہلی نجی نیٹ ورک آپریٹر ہے۔ اسے 55.4 GW نصب شدہ صلاحیت کے ساتھ پہلے قابل تجدید پلیئر کے طور پر بھی پہچانا جاتا ہے۔ حالیہ برسوں میں، کمپنی نے مشین لرننگ (ML) کے شعبے میں مضبوط اندرونِ خانہ جانکاری تیار کرتے ہوئے بہت زیادہ سرمایہ کاری کی ہے جس نے انہیں اپنے 2.3 ملین کلومیٹر کے ڈسٹری بیوشن نیٹ ورک کی خودکار نگرانی جیسے بہت ہی پرجوش منصوبوں کو پورا کرنے کے قابل بنایا ہے۔
ہر سال، Enel ہیلی کاپٹروں، کاروں، یا دیگر ذرائع سے اپنے بجلی کی تقسیم کے نیٹ ورک کا معائنہ کرتا ہے۔ لاکھوں تصاویر لیتا ہے؛ اور اپنے نیٹ ورک کی 3D امیج کو دوبارہ تشکیل دیتا ہے، جو کہ a نقطہ بادل LiDAR ٹیکنالوجی کا استعمال کرتے ہوئے حاصل کردہ نیٹ ورک کی 3D تعمیر نو۔
اس ڈیٹا کی جانچ پاور گرڈ کی حالت کی نگرانی، بنیادی ڈھانچے کی بے ضابطگیوں کی نشاندہی کرنے، اور نصب شدہ اثاثوں کے ڈیٹا بیس کو اپ ڈیٹ کرنے کے لیے اہم ہے، اور یہ کسی مخصوص کھمبے پر نصب سب سے چھوٹے انسولیٹر کے مواد اور حیثیت تک بنیادی ڈھانچے کے دانے دار کنٹرول کی اجازت دیتا ہے۔ اعداد و شمار کی مقدار کو دیکھتے ہوئے (صرف اٹلی میں ہر سال 40 ملین سے زیادہ تصاویر)، شناخت کی جانے والی اشیاء کی تعداد، اور ان کی خصوصیت کے پیش نظر، مکمل طور پر دستی تجزیہ بہت مہنگا ہے، دونوں وقت اور رقم کے لحاظ سے، اور غلطی کا خطرہ۔ خوش قسمتی سے، کمپیوٹر ویژن اور گہری سیکھنے کی دنیا میں بہت زیادہ ترقی اور ان ٹیکنالوجیز کی پختگی اور جمہوریت کی بدولت، اس مہنگے عمل کو جزوی یا مکمل طور پر خودکار کرنا ممکن ہے۔
بلاشبہ، یہ کام بہت مشکل رہتا ہے، اور، تمام جدید AI ایپلی کیشنز کی طرح، اس کے لیے کمپیوٹنگ پاور اور ڈیٹا کی بڑی مقدار کو موثر طریقے سے ہینڈل کرنے کی صلاحیت کی ضرورت ہوتی ہے۔
اینیل نے اپنا ایم ایل پلیٹ فارم بنایا (اندرونی طور پر ایم ایل فیکٹری کہلاتا ہے) کی بنیاد پر ایمیزون سیج میکر، اور پلیٹ فارم کو مختلف ڈیجیٹل حبس (کاروباری اکائیوں) میں مختلف استعمال کے معاملات کے لیے Enel میں ماڈلز بنانے اور تربیت دینے کے معیاری حل کے طور پر قائم کیا گیا ہے جس میں دسیوں ML پروجیکٹس تیار کیے جا رہے ہیں۔ ایمیزون سیج میکر ٹریننگ, ایمیزون سیج میکر پروسیسنگ، اور دیگر AWS خدمات جیسے AWS اسٹیپ فنکشنز.
اینیل دو مختلف ذرائع سے تصاویر اور ڈیٹا اکٹھا کرتا ہے:
- فضائی نیٹ ورک معائنہ:
- LiDAR پوائنٹ بادل - انہیں بنیادی ڈھانچے کی انتہائی درست اور جیو لوکلائزڈ 3D تعمیر نو ہونے کا فائدہ ہے، اور اس وجہ سے فاصلوں کا حساب لگانے یا 2D امیج کے تجزیہ سے حاصل نہ ہونے والی درستگی کے ساتھ پیمائش کرنے کے لیے بہت مفید ہیں۔
- ہائی ریزولوشن کی تصاویر - انفراسٹرکچر کی یہ تصاویر ایک دوسرے کے سیکنڈوں میں لی گئی ہیں۔ اس سے ایسے عناصر اور بے ضابطگیوں کا پتہ لگانا ممکن ہو جاتا ہے جو پوائنٹ کلاؤڈ میں شناخت کرنے کے لیے بہت چھوٹے ہیں۔
- سیٹلائٹ تصاویر - اگرچہ یہ پاور لائن کے معائنے سے زیادہ سستی ہو سکتی ہیں (کچھ مفت یا فیس کے لیے دستیاب ہیں)، ان کا ریزولوشن اور معیار اکثر اینیل کی براہ راست لی گئی تصاویر کے برابر نہیں ہوتا ہے۔ ان تصاویر کی خصوصیات انہیں بعض کاموں کے لیے مفید بناتی ہیں جیسے جنگل کی کثافت اور میکرو کیٹیگری کا اندازہ لگانا یا عمارتیں تلاش کرنا۔
اس پوسٹ میں، ہم اینیل ان تین ذرائع کو کس طرح استعمال کرتے ہیں اس کی تفصیلات پر تبادلہ خیال کرتے ہیں، اور شیئر کرتے ہیں کہ کس طرح Enel اپنے بڑے پیمانے پر پاور گرڈ اسسمنٹ مینجمنٹ اور SageMaker کا استعمال کرتے ہوئے بے ضابطگی کا پتہ لگانے کے عمل کو خودکار کرتا ہے۔
اثاثوں اور بے ضابطگیوں کی نشاندہی کرنے کے لیے ہائی ریزولوشن تصویروں کا تجزیہ کرنا
جیسا کہ معائنہ کے دوران جمع کیے گئے دیگر غیر ساختہ ڈیٹا کے ساتھ، لی گئی تصاویر کو محفوظ کیا جاتا ہے۔ ایمیزون سادہ اسٹوریج سروس (ایمیزون S3)۔ ان میں سے کچھ کو دستی طور پر کمپیوٹر ویژن کے مختلف کاموں کے لیے مختلف ڈیپ لرننگ ماڈلز کی تربیت کے ہدف کے ساتھ لیبل لگایا گیا ہے۔
تصوراتی طور پر، پروسیسنگ اور انفرنس پائپ لائن میں متعدد مراحل کے ساتھ ایک درجہ بندی کا نقطہ نظر شامل ہوتا ہے: پہلے، تصویر میں دلچسپی کے علاقوں کی نشاندہی کی جاتی ہے، پھر ان کو تراش لیا جاتا ہے، ان کے اندر اثاثوں کی شناخت کی جاتی ہے، اور آخر میں ان کی درجہ بندی مواد یا موجودگی کے مطابق کی جاتی ہے۔ ان پر بے ضابطگیاں. چونکہ ایک ہی قطب اکثر ایک سے زیادہ تصویروں میں ظاہر ہوتا ہے، اس لیے یہ بھی ضروری ہے کہ اس کی تصاویر کو ڈپلیکیٹ سے بچنے کے لیے گروپ کرنے کے قابل ہو، ایک آپریشن کہلاتا ہے۔ شناخت.
ان تمام کاموں کے لیے، Enel تصویر کی درجہ بندی اور آبجیکٹ کا پتہ لگانے کے لیے PyTorch فریم ورک اور جدید ترین فن تعمیرات کا استعمال کرتا ہے، جیسے EfficientNet/EfficientDet یا دیگر بعض بے ضابطگیوں کے سیمینٹک سیگمنٹیشن کے لیے، جیسے ٹرانسفارمرز پر تیل کا رساؤ۔ شناختی کام کے لیے، اگر وہ ہندسی طور پر نہیں کر سکتے کیونکہ ان کے پاس کیمرے کے پیرامیٹرز کی کمی ہے، تو وہ استعمال کرتے ہیں۔ سم سی ایل آر-بیسڈ خود نگرانی کے طریقے یا ٹرانسفارمر پر مبنی فن تعمیرات استعمال کیے جاتے ہیں۔ اعلیٰ کارکردگی والے GPUs سے لیس بڑی تعداد میں مثالوں تک رسائی کے بغیر ان تمام ماڈلز کو تربیت دینا ناممکن ہوگا، اس لیے تمام ماڈلز کو متوازی طور پر تربیت دی گئی۔ ایمیزون سیج میکر ٹریننگ GPU تیز شدہ ML مثالوں کے ساتھ نوکریاں۔ انفرنس کا ڈھانچہ ایک ہی ہے اور اسے ایک سٹیپ فنکشنز سٹیٹ مشین کے ذریعہ ترتیب دیا گیا ہے جو سیج میکر پروسیسنگ اور ٹریننگ کے کئی کاموں کو کنٹرول کرتی ہے جو نام کے باوجود تربیت میں اتنی ہی قابل استعمال ہیں جتنی کہ تخمینہ میں۔
ذیل میں ایم ایل پائپ لائن کا ایک اعلیٰ سطحی فن تعمیر ہے جس کے اہم مراحل ہیں۔
یہ خاکہ ODIN امیج انفرنس پائپ لائن کے آسان فن تعمیر کو دکھاتا ہے، جو ڈیٹاسیٹ امیجز سے ROIs (جیسے بجلی کی پوسٹس) کو نکالتا ہے اور ان کا تجزیہ کرتا ہے۔ پائپ لائن مزید ROIs پر ڈرل کرتی ہے، برقی عناصر (ٹرانسفارمرز، انسولیٹر، اور اسی طرح) کو نکالتی ہے اور ان کا تجزیہ کرتی ہے۔ اجزاء (ROIs اور عناصر) کو حتمی شکل دینے کے بعد، شناخت کا عمل شروع ہوتا ہے: نیٹ ورک کے نقشے میں تصاویر اور کھمبے 3D میٹا ڈیٹا کی بنیاد پر مماثل ہوتے ہیں۔ یہ ایک ہی قطب کا حوالہ دیتے ہوئے ROIs کے جھرمٹ کی اجازت دیتا ہے۔ اس کے بعد، بے ضابطگیوں کو حتمی شکل دی جاتی ہے اور رپورٹیں تیار کی جاتی ہیں۔
LiDAR پوائنٹ کلاؤڈز کا استعمال کرتے ہوئے درست پیمائش نکالنا
ہائی ریزولوشن والی تصاویر بہت مفید ہیں، لیکن چونکہ وہ 2D ہیں، اس لیے ان سے درست پیمائش نکالنا ناممکن ہے۔ LiDAR پوائنٹ کلاؤڈز یہاں بچاؤ کے لیے آتے ہیں، کیونکہ وہ 3D ہوتے ہیں اور بادل میں ہر ایک پوائنٹ کی ایک ایسی پوزیشن ہوتی ہے جس میں مٹھی بھر سینٹی میٹر سے بھی کم کی خرابی ہوتی ہے۔
تاہم، بہت سے معاملات میں، ایک خام نقطہ کلاؤڈ مفید نہیں ہے، کیونکہ آپ اس کے ساتھ زیادہ کچھ نہیں کر سکتے ہیں اگر آپ نہیں جانتے کہ پوائنٹس کا ایک سیٹ درخت، پاور لائن یا گھر کی نمائندگی کرتا ہے۔ اس وجہ سے، Enel استعمال کرتا ہے KPCconv، ایک سیمنٹک پوائنٹ کلاؤڈ سیگمنٹیشن الگورتھم، ہر پوائنٹ کو کلاس تفویض کرنے کے لیے۔ بادل کی درجہ بندی کرنے کے بعد، یہ پتہ لگانا ممکن ہے کہ کھمبوں کے جھکاؤ کی پیمائش کرنے کے بجائے پودوں کا پاور لائن کے بہت قریب ہے۔ SageMaker سروسز کی لچک کی وجہ سے، اس حل کی پائپ لائن پہلے سے بیان کردہ سے زیادہ مختلف نہیں ہے، فرق صرف اتنا ہے کہ اس معاملے میں GPU مثالوں کو بھی اندازہ کے لیے استعمال کرنا ضروری ہے۔
پوائنٹ کلاؤڈ امیجز کی کچھ مثالیں درج ذیل ہیں۔
خلا سے پاور گرڈ کو دیکھنا: سروس میں رکاوٹوں کو روکنے کے لیے پودوں کی نقشہ سازی کرنا
ہیلی کاپٹر اور دیگر ذرائع سے پاور گرڈ کا معائنہ کرنا عام طور پر بہت مہنگا ہوتا ہے اور اسے زیادہ کثرت سے نہیں کیا جا سکتا۔ دوسری طرف، مختصر وقت کے وقفوں میں پودوں کے رجحانات کی نگرانی کے لیے ایک نظام کا ہونا توانائی کی تقسیم کار کے سب سے مہنگے عمل میں سے ایک کو بہتر بنانے کے لیے انتہائی مفید ہے: درختوں کی کٹائی۔ یہی وجہ ہے کہ اینیل نے اپنے حل میں سیٹلائٹ امیجز کا تجزیہ بھی شامل کیا، جس سے ایک ملٹی ٹاسک اپروچ کے ساتھ شناخت کی جاتی ہے کہ پودوں کی موجودگی، اس کی کثافت، اور پودوں کی قسم کو میکرو کلاسوں میں تقسیم کیا گیا ہے۔
اس استعمال کے کیس کے لیے، مختلف قراردادوں کے ساتھ تجربہ کرنے کے بعد، Enel نے یہ نتیجہ اخذ کیا کہ مفت سینٹینیل 2 تصاویر کوپرنیکس پروگرام کے ذریعہ فراہم کردہ بہترین لاگت اور فائدہ کا تناسب تھا۔ پودوں کے علاوہ، Enel عمارتوں کی شناخت کے لیے سیٹلائٹ کی تصویروں کا بھی استعمال کرتا ہے، جو یہ سمجھنے کے لیے مفید معلومات ہے کہ آیا ان کی موجودگی اور جہاں Enel پاور فراہم کرتا ہے اور اس وجہ سے ڈیٹا بیس میں کوئی بے قاعدہ کنکشن یا مسائل ہیں۔ مؤخر الذکر استعمال کے معاملے کے لیے، سینٹینیل 2 کی ریزولوشن، جہاں ایک پکسل 10 مربع میٹر کے رقبے کی نمائندگی کرتا ہے، کافی نہیں ہے، اور اس لیے 50 مربع سینٹی میٹر کے ریزولوشن کے ساتھ ادائیگی کے لیے تصاویر خریدی جاتی ہیں۔ یہ حل بھی استعمال شدہ خدمات اور بہاؤ کے لحاظ سے پچھلے حل سے زیادہ مختلف نہیں ہے۔
درج ذیل اثاثوں کی شناخت کے ساتھ ایک فضائی تصویر ہے (قطب اور انسولیٹر)۔
ENEL گرڈ میں ڈیٹا سائنس کی ڈائریکٹر انجیلا اٹالیانو کہتی ہیں،
"Enel میں، ہم لاکھوں اعلی معیار کی تصاویر اور LiDAR پوائنٹ کلاؤڈز کا استعمال کرتے ہوئے اپنے نیٹ ورک کی 3D تصاویر کو دوبارہ تشکیل دے کر اپنے بجلی کی تقسیم کے نیٹ ورک کا معائنہ کرنے کے لیے کمپیوٹر وژن ماڈلز کا استعمال کرتے ہیں۔ ان ML ماڈلز کی تربیت کے لیے اعلیٰ کارکردگی والے GPUs سے لیس ایک بڑی تعداد تک رسائی اور ڈیٹا کی بڑی مقدار کو مؤثر طریقے سے ہینڈل کرنے کی صلاحیت کی ضرورت ہوتی ہے۔ Amazon SageMaker کے ساتھ، ہم بنیادی ڈھانچے کو منظم کرنے کی ضرورت کے بغیر اپنے تمام ماڈلز کو تیزی سے متوازی طور پر تربیت دے سکتے ہیں کیونکہ Amazon SageMaker کی تربیت کمپیوٹ کے وسائل کو ضرورت کے مطابق اوپر اور نیچے کرتی ہے۔ Amazon SageMaker کا استعمال کرتے ہوئے، ہم اپنے سسٹمز کی 3D تصاویر بنانے، بے ضابطگیوں پر نظر رکھنے، اور 60 ملین سے زیادہ صارفین کو مؤثر طریقے سے خدمت کرنے کے قابل ہیں۔
نتیجہ
اس پوسٹ میں، ہم نے دیکھا کہ کس طرح توانائی کی دنیا کے ایک اعلیٰ کھلاڑی جیسے Enel نے کمپیوٹر وژن ماڈلز اور SageMaker کی تربیت اور پروسیسنگ کی ملازمتوں کا استعمال ان لوگوں کے اہم مسائل میں سے ایک کو حل کرنے کے لیے کیا ہے جنہیں اس بڑے سائز کے بنیادی ڈھانچے کا انتظام کرنا ہے، انسٹال کا ٹریک رکھیں۔ اثاثے، اور پاور لائن کے لیے بے ضابطگیوں اور خطرے کے ذرائع کی نشاندہی کریں جیسے کہ اس کے بہت قریب پودوں۔
کی متعلقہ خصوصیات کے بارے میں مزید جانیں۔ سیج میکر۔.
مصنفین کے بارے میں
ماریو نامتاؤ شیانتی لارچر Enel میں کمپیوٹر وژن کے سربراہ ہیں۔ اس کے پاس ریاضی، شماریات، اور مشین لرننگ اور کمپیوٹر ویژن میں گہری مہارت ہے، وہ دس سے زیادہ پیشہ ور افراد کی ٹیم کی قیادت کرتا ہے۔ ماریو کے کردار میں ایسے جدید حلوں کو نافذ کرنا شامل ہے جو Enel کے وسیع ڈیٹا وسائل سے فائدہ اٹھانے کے لیے AI اور کمپیوٹر ویژن کی طاقت کو مؤثر طریقے سے استعمال کرتے ہیں۔ اپنی پیشہ ورانہ کوششوں کے علاوہ، وہ روایتی اور AI سے تیار کردہ آرٹ دونوں کے لیے ذاتی جذبے کی پرورش کرتا ہے۔
کرسٹیان گاواززینی ایمیزون ویب سروسز میں ایک سینئر حل آرکیٹیکٹ ہے۔ اس کے پاس ڈیٹا مینجمنٹ، انفراسٹرکچر اور سیکیورٹی پر توجہ مرکوز کرنے والے پری سیلز کنسلٹنٹ کے طور پر 20 سال سے زیادہ کا تجربہ ہے۔ اپنے فارغ وقت میں وہ دوستوں کے ساتھ گولف کھیلنا اور صرف فلائی اینڈ ڈرائیو بکنگ کے ساتھ بیرون ملک سفر کرنا پسند کرتا ہے۔
جیوسیپ اینجلو پورسیلی ایمیزون ویب سروسز کے لیے پرنسپل مشین لرننگ اسپیشلسٹ سولیوشن آرکیٹیکٹ ہے۔ کئی سالوں سے سافٹ ویئر انجینئرنگ ایک ایم ایل پس منظر کے ساتھ، وہ کسی بھی سائز کے صارفین کے ساتھ کام کرتا ہے تاکہ ان کے کاروبار اور تکنیکی ضروریات کو گہرائی سے سمجھ سکیں اور AI اور مشین لرننگ حل تیار کریں جو AWS Cloud اور Amazon Machine Learning Stack کا بہترین استعمال کرتے ہیں۔ اس نے مختلف ڈومینز میں پروجیکٹس پر کام کیا ہے، بشمول MLOps، Computer Vision، NLP، اور AWS سروسز کا ایک وسیع سیٹ شامل ہے۔ اپنے فارغ وقت میں، Giuseppe فٹ بال کھیلنے سے لطف اندوز ہوتا 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۔ آٹوموٹو / ای وی، کاربن، کلین ٹیک، توانائی ، ماحولیات، شمسی، ویسٹ مینجمنٹ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
- بلاک آفسیٹس۔ ماحولیاتی آفسیٹ ملکیت کو جدید بنانا۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
- ماخذ: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/enel-automates-large-scale-power-grid-asset-management-and-anomaly-detection-using-amazon-sagemaker/
- : ہے
- : ہے
- : نہیں
- :کہاں
- $UP
- 1
- 10
- 100
- 13
- 20
- 20 سال
- 2D
- 32
- 3d
- 40
- 50
- 60
- 7
- a
- کی صلاحیت
- قابلیت
- ہمارے بارے میں
- تیز
- تک رسائی حاصل
- کے مطابق
- درستگی
- درست
- کے پار
- اس کے علاوہ
- اعلی درجے کی
- ترقی
- فائدہ
- سستی
- کے بعد
- AI
- یلگورتم
- تمام
- کی اجازت دیتا ہے
- پہلے ہی
- بھی
- اگرچہ
- ایمیزون
- ایمیزون مشین لرننگ
- ایمیزون سیج میکر
- ایمیزون ویب سروسز
- اولوالعزم، خواہش مند، حوصلہ مند
- رقم
- an
- تجزیہ
- تجزیہ کرتا ہے
- تجزیہ
- اور
- بے ضابطگی کا پتہ لگانا
- کوئی بھی
- ظاہر ہوتا ہے
- ایپلی کیشنز
- نقطہ نظر
- ارکیٹیکچرل
- فن تعمیر
- کیا
- رقبہ
- فن
- AS
- تشخیص
- اثاثے
- اثاثہ جات کے انتظام
- اثاثے
- منسلک
- At
- خود کار طریقے سے
- خودکار
- خودکار
- دستیاب
- سے اجتناب
- AWS
- پس منظر
- کی بنیاد پر
- BE
- کیونکہ
- کیا جا رہا ہے
- BEST
- کے درمیان
- بکنگ
- دونوں
- وسیع
- تعمیر
- تعمیر
- کاروبار
- لیکن
- by
- حساب
- کہا جاتا ہے
- کیمرہ
- کر سکتے ہیں
- اہلیت
- کاریں
- کیس
- مقدمات
- کچھ
- چیلنج
- خصوصیات
- طبقے
- کلاس
- درجہ بندی
- درجہ بندی
- کلوز
- بادل
- clustering کے
- کس طرح
- کمپنی کے
- مکمل طور پر
- اجزاء
- کمپیوٹنگ
- کمپیوٹر
- کمپیوٹر ویژن
- کمپیوٹنگ
- کمپیوٹنگ طاقت
- یہ نتیجہ اخذ کیا
- کنکشن
- کنسلٹنٹ
- کنٹرول
- مہنگی
- ممالک
- کورس
- اہم
- گاہکوں
- خطرے
- اعداد و شمار
- ڈیٹا مینجمنٹ
- ڈیٹا سائنس
- ڈیٹا بیس
- گہری
- گہری سیکھنے
- فراہم کرتا ہے
- جمہوری بنانا
- بیان کیا
- ڈیزائن
- کے باوجود
- تفصیلات
- کا پتہ لگانے کے
- کھوج
- ترقی یافتہ
- ترقی
- مختلف
- فرق
- مختلف
- ڈیجیٹل
- براہ راست
- ڈائریکٹر
- بات چیت
- تقسیم
- تقسیم
- do
- نہیں کرتا
- ڈومینز
- کیا
- نہیں
- نیچے
- ڈرائیو
- دو
- نقل
- کے دوران
- ہر ایک
- مؤثر طریقے
- مؤثر طریقے سے
- بجلی
- عناصر
- چالو حالت میں
- کوششیں
- توانائی
- انجنیئرنگ
- بہت بڑا
- ہستی
- لیس
- خرابی
- قائم
- کا جائزہ لینے
- بھی
- مثال کے طور پر
- مہنگی
- تجربہ
- مہارت
- وسیع
- نکالنے
- نچوڑ۔
- انتہائی
- فیکٹری
- خصوصیات
- فیس
- اعداد و شمار
- حتمی شکل
- آخر
- تلاش
- پہلا
- لچک
- بہاؤ
- توجہ مرکوز
- کے بعد
- فٹ بال کے
- کے لئے
- جنگل
- خوش قسمتی سے
- فریم ورک
- مفت
- اکثر
- دوست
- سے
- افعال
- مزید
- عام طور پر
- پیدا
- حاصل
- دی
- مقصد
- گالف
- حکومت کرتا ہے۔
- GPU
- GPUs
- گرڈ
- گروپ
- مہمان
- مہمان پوسٹ
- تھا
- ہاتھ
- مٹھی بھر
- ہینڈل
- ہے
- ہونے
- he
- سر
- بھاری
- یہاں
- اعلی سطحی
- اعلی کارکردگی
- اعلی معیار کی
- بهترین ریزولوشن
- ان
- ہاؤس
- کس طرح
- HTML
- HTTP
- HTTPS
- شناخت
- کی نشاندہی
- شناخت
- کی نشاندہی
- if
- تصویر
- تصویر کی درجہ بندی
- تصاویر
- پر عمل درآمد
- ناممکن
- in
- شامل
- سمیت
- معلومات
- انفراسٹرکچر
- نصب
- دلچسپی
- اندرونی طور پر
- میں
- سرمایہ کاری کی
- شامل
- IT
- اٹلی
- اشیاء
- میں
- نوکریاں
- فوٹو
- صرف
- رکھیں
- جان
- نہیں
- بڑے
- بڑے پیمانے پر
- تازہ ترین
- لیڈز
- لیک
- سیکھنے
- کم
- لیوریج
- کی طرح
- پسند
- لائن
- مشین
- مشین لرننگ
- میکرو
- مین
- بنا
- بناتا ہے
- انتظام
- انتظام
- دستی
- دستی طور پر
- بہت سے
- نقشہ
- تعریفیں
- ماریو
- ملا
- مواد
- ریاضی
- پختگی
- کا مطلب ہے کہ
- پیمائش
- پیمائش
- میٹا ڈیٹا
- طریقوں
- دس لاکھ
- لاکھوں
- ML
- ایم ایل اوپس
- ماڈل
- جدید
- قیمت
- کی نگرانی
- نگرانی
- زیادہ
- سب سے زیادہ
- بہت
- ملٹیشنل
- ایک سے زیادہ
- نام
- قومی
- ضروری
- ضرورت
- ضرورت ہے
- ضروریات
- نیٹ ورک
- ویزا
- تعداد
- اعتراض
- آبجیکٹ کا پتہ لگانا
- حاصل کی
- of
- اکثر
- تیل
- on
- ایک
- والوں
- صرف
- آپریشن
- آپریٹر
- اصلاح
- or
- آرکسٹری
- دیگر
- دیگر
- ہمارے
- باہر
- پر
- خود
- متوازی
- پیرامیٹرز
- جذبہ
- ذاتی
- تصاویر
- تصویر
- پائپ لائن
- دانہ
- پودے
- پلیٹ فارم
- پلاٹا
- افلاطون ڈیٹا انٹیلی جنس
- پلیٹو ڈیٹا
- کھلاڑی
- کھیل
- پوائنٹ
- پوائنٹس
- پوزیشن
- ممکن
- پوسٹ
- مراسلات
- طاقت
- پاور گرڈ
- عین مطابق
- کی موجودگی
- حال (-)
- کی روک تھام
- پچھلا
- پرنسپل
- نجی
- مسائل
- عمل
- عمل
- پروسیسنگ
- پیشہ ورانہ
- پیشہ ور ماہرین
- گہرا
- پروگرام
- منصوبوں
- فراہم
- خریدا
- pytorch
- معیار
- جلدی سے
- بلکہ
- تناسب
- خام
- احساس
- وجہ
- حال ہی میں
- تسلیم شدہ
- خطوں
- متعلقہ
- باقی
- قابل تجدید ذرائع
- رپورٹیں
- کی نمائندگی کرتا ہے
- کی ضرورت ہے
- بچانے
- قرارداد
- وسائل
- کردار
- sagemaker
- اسی
- سیٹلائٹ
- دیکھا
- کا کہنا ہے کہ
- ترازو
- سائنس
- سیکنڈ
- شعبے
- سیکورٹی
- انقطاع
- سینئر
- خدمت
- سروس
- سروسز
- مقرر
- کئی
- سیکنڈ اور
- مختصر
- شوز
- سادہ
- آسان
- سائز
- چھوٹے
- So
- سافٹ ویئر کی
- سافٹ ویئر انجینئرنگ
- حل
- حل
- حل
- کچھ
- ذرائع
- خلا
- ماہر
- نردجیکرن
- چوک میں
- ڈھیر لگانا
- معیار
- شروع
- حالت
- کے اعداد و شمار
- درجہ
- مرحلہ
- مراحل
- ذخیرہ
- ذخیرہ
- مضبوط
- ساخت
- اس طرح
- کافی
- کے نظام
- سسٹمز
- لیا
- لیتا ہے
- لینے
- ٹاسک
- کاموں
- ٹیم
- ٹیکنیکل
- ٹیکنالوجی
- ٹیکنالوجی
- دس
- دہلی
- شرائط
- سے
- شکریہ
- کہ
- ۔
- ریاست
- دنیا
- ان
- ان
- تو
- وہاں.
- لہذا
- یہ
- وہ
- اس
- ان
- تین
- وقت
- کرنے کے لئے
- آج
- بھی
- سب سے اوپر
- ٹریک
- روایتی
- ٹرین
- تربیت یافتہ
- ٹریننگ
- ٹرانسفارمرز
- درخت
- رجحانات
- دو
- قسم
- سمجھ
- یونٹس
- اپ ڈیٹ
- استعمال کے قابل
- استعمال کی شرائط
- استعمال کیس
- استعمال کیا جاتا ہے
- صارفین
- استعمال
- کا استعمال کرتے ہوئے
- استعمال
- بہت
- نقطہ نظر
- جلد
- we
- ویب
- ویب خدمات
- اچھا ہے
- تھے
- چاہے
- جس
- ڈبلیو
- کیوں
- وکیپیڈیا
- ساتھ
- کے اندر
- بغیر
- کام کیا
- کام کرتا ہے
- دنیا
- گا
- سال
- سال
- تم
- زیفیرنیٹ