ہم جس دنیا میں رہتے ہیں وہ تیزی سے بدل رہی ہے، اور اسی طرح وہ ڈیٹا اور خصوصیات بھی ہیں جو کمپنیاں اور صارفین اپنے ماڈلز کو تربیت دینے کے لیے استعمال کرتے ہیں۔ درستگی کو برقرار رکھنے کے لیے ماڈلز کو ان تبدیلیوں کے ساتھ ہم آہنگ رکھنے کے لیے دوبارہ تربیت دینا بہت ضروری ہے۔ لہذا، آپ کو ماڈلز کو اپ ٹو ڈیٹ رکھنے اور انہیں نئے ان پٹ کے مطابق ڈھالنے کے لیے ایک چست اور متحرک انداز کی ضرورت ہے۔ بہترین ماڈلز اور مسلسل موافقت کا یہ مجموعہ ایک کامیاب مشین لرننگ (ML) حکمت عملی کا باعث بنے گا۔
آج، ہم Amazon Comprehend flywheel کے آغاز کا اعلان کرتے ہوئے بہت پرجوش ہیں—ایک ون اسٹاپ مشین لرننگ آپریشنز (MLOps) فیچر ایمیزون کی تعریف ماڈل اس پوسٹ میں، ہم یہ ظاہر کرتے ہیں کہ آپ Amazon Comprehend فلائی وہیل کے ساتھ آخر سے آخر تک ورک فلو کیسے بنا سکتے ہیں۔
حل جائزہ
Amazon Comprehend ایک مکمل طور پر منظم سروس ہے جو دستاویزات کے مواد کے بارے میں بصیرت نکالنے کے لیے قدرتی زبان کی پروسیسنگ (NLP) کا استعمال کرتی ہے۔ یہ آپ کو جذبات، کلیدی فقروں، اداروں اور بہت کچھ کو پہچان کر معلومات نکالنے میں مدد کرتا ہے، جس سے آپ جدید ترین ماڈلز سے فائدہ اٹھا سکتے ہیں اور انہیں اپنے مخصوص استعمال کے معاملے میں ڈھال سکتے ہیں۔
ایم ایل اوپس ایم ایل ڈیولپمنٹ لائف سائیکل میں ماڈل ڈیلیوری کو ہموار کرنے کے لیے موجودہ DevOps طریقوں کے ساتھ مل کر ڈیٹا سائنس اور ڈیٹا انجینئرنگ کے سنگم پر توجہ مرکوز کرتا ہے۔ MLOps ML ورک بوجھ کو ریلیز مینجمنٹ، CI/CD، اور آپریشنز میں ضم کرنے کا نظم ہے۔ MLOps کو سافٹ ویئر ڈویلپمنٹ، آپریشنز، ڈیٹا انجینئرنگ، اور ڈیٹا سائنس کے انضمام کی ضرورت ہوتی ہے۔
یہی وجہ ہے کہ Amazon Comprehend فلائی وہیل متعارف کروا رہا ہے۔ فلائی وہیل کا مقصد آپ کے Amazon Comprehend ماڈلز کے لیے MLOPs انجام دینے کے لیے آپ کا ایک اسٹاپ ہونا ہے۔ یہ نئی خصوصیت آپ کو اپنے ماڈلز کو اپ ٹو ڈیٹ رکھنے، اپنے ماڈلز کو بہتر بنانے اور بہترین ورژن کو تیزی سے تعینات کرنے کی اجازت دے گی۔
مندرجہ ذیل خاکہ Amazon Comprehend فلائی وہیل کے اندر ماڈل لائف سائیکل کی نمائندگی کرتا ہے۔
نیا ماڈل بنانے کا موجودہ عمل مراحل کی ترتیب پر مشتمل ہے۔ سب سے پہلے، آپ ڈیٹا اکٹھا کرتے ہیں اور ڈیٹاسیٹ تیار کرتے ہیں۔ پھر، آپ اس ڈیٹاسیٹ کا استعمال کرتے ہوئے ماڈل کو تربیت دیتے ہیں۔ ماڈل کی تربیت کے بعد، درستگی اور کارکردگی کے لیے اس کا جائزہ لیا جاتا ہے۔ آخر میں، آپ اندازہ لگانے کے لیے ماڈل کو اختتامی نقطہ پر تعینات کرتے ہیں۔ جب نئے ماڈل بنائے جاتے ہیں، تو ان اقدامات کو دہرانے کی ضرورت ہوتی ہے، اور اختتامی نقطہ کو دستی طور پر اپ ڈیٹ کرنے کی ضرورت ہوتی ہے۔
ایک Amazon Comprehend فلائی وہیل اس ML عمل کو خودکار بناتا ہے، ڈیٹا کے ادخال سے لے کر ماڈل کو پروڈکشن میں تعینات کرنے تک۔ اس نئی خصوصیت کے ساتھ، آپ Amazon Comprehend کے اندر بنائے گئے ماڈلز کی تربیت اور جانچ کا انتظام کر سکتے ہیں۔ یہ خصوصیت آپ کو نئے ڈیٹاسیٹس کے داخل ہونے اور فلائی وہیل کی ڈیٹا لیک میں دستیاب ہونے کے بعد ماڈل کی دوبارہ تربیت کو خودکار کرنے کی بھی اجازت دیتی ہے۔
فلائی وہیل حسب ضرورت درجہ بندی اور کسٹم ہستی کی شناخت APIs کے ساتھ انضمام فراہم کرتا ہے، اور مختلف کرداروں جیسے ڈیٹا انجینئرز اور ڈویلپرز کو بغیر کوڈ سروسز کے ساتھ NLP ورک فلو کو خودکار اور منظم کرنے میں مدد فراہم کرتا ہے۔
سب سے پہلے، آئیے کچھ تصورات متعارف کراتے ہیں:
- Flywheel کی - فلائی وہیل ایک AWS وسیلہ ہے جو اپنی مرضی کے مطابق درجہ بندی یا حسب ضرورت ہستی کی شناخت کے لیے ماڈل کی جاری تربیت کو ترتیب دیتا ہے۔
- ڈیٹا بیس - ڈیٹاسیٹ تربیت یا ٹیسٹ ڈیٹا کا ایک سیٹ ہے جو ایک ہی فلائی وہیل میں استعمال ہوتا ہے۔ Flywheel نئے ماڈل ورژنز کو تربیت دینے اور ٹیسٹ ڈیٹاسیٹس پر ان کی کارکردگی کا جائزہ لینے کے لیے ٹریننگ ڈیٹا سیٹس کا استعمال کرتا ہے۔
- ڈیٹا جھیل - فلائی وہیل کی ڈیٹا جھیل آپ کی جگہ ہے۔ ایمیزون سادہ اسٹوریج سروس (Amazon S3) بالٹی جو اپنے تمام ڈیٹاسیٹس اور ماڈل نمونے کو محفوظ کرتی ہے۔ ہر فلائی وہیل کی اپنی مخصوص ڈیٹا لیک ہوتی ہے۔
- فلائی وہیل کی تکرار - فلائی وہیل کی تکرار فلائی وہیل کی ایک رن ہے جب صارف کے ذریعہ متحرک کیا جاتا ہے۔ نئی ٹرین یا ٹیسٹ ڈیٹا سیٹس کی دستیابی پر منحصر ہے، فلائی وہیل ایک نئے ماڈل ورژن کو تربیت دے گا یا نئے ٹیسٹ ڈیٹا پر فعال ماڈل کی کارکردگی کا جائزہ لے گا۔
- ایکٹو ماڈل - ایک فعال ماڈل پیشین گوئی کے لیے صارف کے ذریعے ماڈل کا منتخب کردہ ورژن ہے۔ چونکہ نئے فلائی وہیل تکرار کے ساتھ ماڈل کی کارکردگی بہتر ہوتی ہے، آپ فعال ورژن کو بہترین کارکردگی والے ورژن میں تبدیل کر سکتے ہیں۔
مندرجہ ذیل خاکہ فلائی وہیل ورک فلو کو واضح کرتا ہے۔
ان اقدامات کی تفصیل درج ذیل ہے:
- ایک فلائی وہیل بنائیں - ایک فلائی وہیل اپنی مرضی کے مطابق درجہ بندی کرنے والے یا کسٹم ہستی کی شناخت کرنے والے کے لیے ماڈل ورژن کی تربیت کو خودکار بناتا ہے۔ آپ فلائی وہیل کے لیے ابتدائی نقطہ کے طور پر یا تو موجودہ Amazon Comprehend ماڈل کو منتخب کر سکتے ہیں یا آپ بغیر کسی ماڈل کے شروع سے شروع کر سکتے ہیں۔ دونوں ہی صورتوں میں، فلائی وہیل کے لیے ایک فلائی وہیل کے ڈیٹا جھیل کا مقام متعین کیا جانا چاہیے۔
- ڈیٹا ادخال - آپ فلائی وہیل میں تربیت یا جانچ کے لیے نئے ڈیٹا سیٹ بنا سکتے ہیں۔ ماڈل کے تمام ورژنز کے لیے تمام ٹریننگ اور ٹیسٹ ڈیٹا کو آپ کی S3 بالٹی میں بنائی گئی فلائی وہیل کی ڈیٹا لیک میں منظم اور محفوظ کیا جاتا ہے۔ معاون فائل فارمیٹس CSV اور S3 مقام سے بڑھے ہوئے مینی فیسٹ ہیں۔ آپ ڈیٹا سیٹ کی تیاری کے لیے مزید معلومات حاصل کر سکتے ہیں۔ اپنی مرضی کے مطابق درجہ بندی اور اپنی مرضی کے مطابق ہستی کی شناخت.
- ماڈل کو تربیت دیں اور اس کا اندازہ لگائیں۔ - جب آپ استعمال کرنے کے لیے ماڈل ARN (Amazon Resource Name) کی نشاندہی نہیں کرتے ہیں، تو اس کا مطلب ہے کہ ایک نیا شروع سے بنایا جا رہا ہے۔ اس کے لیے، فلائی وہیل کی پہلی تکرار ٹرین کے اپ لوڈ کردہ ڈیٹا سیٹ کی بنیاد پر ماڈل بنائے گی۔ یکے بعد دیگرے تکرار کے لیے، یہ ممکنہ صورتیں ہیں:
- اگر آخری تکرار کے بعد سے کوئی نئی ٹرین یا ٹیسٹ ڈیٹاسیٹ اپ لوڈ نہیں کیے گئے ہیں، تو فلائی وہیل کی تکرار بغیر کسی تبدیلی کے ختم ہو جائے گی۔
- اگر آخری تکرار کے بعد صرف نئے ٹیسٹ ڈیٹاسیٹس ہیں، تو فلائی وہیل کا تکرار نئے ٹیسٹ ڈیٹاسیٹس کی بنیاد پر موجودہ فعال ماڈل کی کارکردگی کی اطلاع دے گا۔
- اگر ٹرین کے صرف نئے ڈیٹاسیٹس ہیں، تو فلائی وہیل کی تکرار ایک نئے ماڈل کی تربیت کرے گی۔
- اگر نئی ٹرین اور ٹیسٹ ڈیٹا سیٹس ہیں، تو فلائی وہیل کی تکرار ایک نئے ماڈل کو تربیت دے گی اور موجودہ فعال ماڈل کی کارکردگی کی اطلاع دے گی۔
- نئے فعال ماڈل ورژن کو فروغ دیں۔ - مختلف فلائی وہیل تکرار کی کارکردگی کی بنیاد پر، آپ فعال ماڈل ورژن کو بہترین ورژن میں اپ ڈیٹ کر سکتے ہیں۔
- ایک اختتامی نقطہ تعینات کریں۔ - فلائی وہیل تکرار چلانے اور ایکٹو ماڈل ورژن کو اپ ڈیٹ کرنے کے بعد، آپ اپنے ماڈل پر ریئل ٹائم (مطابقت پذیر) اندازہ چلا سکتے ہیں۔ آپ فلائی وہیل اے آر این کے ساتھ ایک اینڈ پوائنٹ بنا سکتے ہیں، جو بطور ڈیفالٹ موجودہ فعال ماڈل ورژن استعمال کرے گا۔ جب فلائی وہیل کا ایکٹو ماڈل تبدیل ہوتا ہے، تو اینڈ پوائنٹ خود بخود نئے ایکٹو ماڈل کو بغیر کسی گاہک کی مداخلت کے استعمال کرنا شروع کر دیتا ہے۔ ایک اختتامی نقطہ میں وہ تمام منظم وسائل شامل ہوتے ہیں جو آپ کے حسب ضرورت ماڈل کو حقیقی وقت کے تخمینے کے لیے دستیاب کرتے ہیں۔
مندرجہ ذیل حصوں میں، ہم ایک نیا Amazon Comprehend flywheel بنانے کے مختلف طریقوں کا مظاہرہ کرتے ہیں۔
شرائط
آپ کو درج ذیل کی ضرورت ہے:
- ایک فعال AWS اکاؤنٹ
- آپ کے ڈیٹا لوکیشن کے لیے ایک S3 بالٹی
- An AWS شناخت اور رسائی کا انتظام ایمیزون کمپریہنڈ فلائی وہیل بنانے کی اجازتوں کے ساتھ (IAM) کا کردار اور آپ کے ڈیٹا لوکیشن S3 بالٹی کو پڑھنے اور لکھنے کی اجازت
AWS CloudFormation کے ساتھ فلائی وہیل بنائیں
کے ساتھ ایک Amazon Comprehend flywheel کا استعمال شروع کرنے کے لیے AWS کلاؤڈ فارمیشنکے بارے میں آپ کو درج ذیل معلومات درکار ہیں۔ AWS::Comprehend::Flywheel
وسائل:
- DataAccessRoleArn - IAM کردار کا ARN جو Amazon Comprehend کو فلائی وہیل ڈیٹا تک رسائی کی اجازت دیتا ہے۔
- DataLakeS3Uri - فلائی وہیل کے ڈیٹا لیک مقام کا ایمیزون S3 URI
- فلائی وہیل کا نام - فلائی وہیل کا نام
مزید معلومات کے لئے ملاحظہ کریں AWS CloudFormation دستاویزات.
Amazon Comprehend کنسول پر ایک فلائی وہیل بنائیں
اس مثال میں، ہم یہ ظاہر کرتے ہیں کہ کسٹم کلاسیفائر ماڈل کے لیے فلائی وہیل کیسے بنایا جائے۔ ایمیزون کمپریہنڈ کنسول جو خبروں کے موضوع کا پتہ لگاتا ہے۔
ڈیٹاسیٹ بنائیں
سب سے پہلے، آپ کو ڈیٹاسیٹ بنانے کی ضرورت ہے۔ اس پوسٹ کے لیے، ہم استعمال کرتے ہیں۔ اے جی نیوز کی درجہ بندی ڈیٹاسیٹ. اس ڈیٹاسیٹ میں، ڈیٹا کو خبروں کے چار زمروں میں درجہ بندی کیا گیا ہے: WORLD
, SPORTS
, BUSINESS
، اور SCI_TEC
.
چلائیں نوٹ بک میں ڈیٹا کو پری پروسیس کرنے کے اقدامات پر عمل کریں۔ وسرجن ڈے لیب 2 کو سمجھیں۔ ٹریننگ اور ٹیسٹنگ ڈیٹاسیٹ کے لیے اور Amazon S3 میں ڈیٹا محفوظ کریں۔
ایک فلائی وہیل بنائیں
اب ہم اپنا فلائی وہیل بنا سکتے ہیں۔ درج ذیل مراحل کو مکمل کریں:
- Amazon Comprehend کنسول پر، منتخب کریں۔ فلائی وہیلز۔ نیوی گیشن پین میں.
- میں سے انتخاب کریں نیا فلائی وہیل بنائیں.
آپ موجودہ ماڈل سے نیا فلائی وہیل بنا سکتے ہیں یا نیا ماڈل بنا سکتے ہیں۔ اس صورت میں، ہم شروع سے ایک نیا ماڈل بناتے ہیں.
- کے لئے فلائی وہیل کا نام، ایک نام درج کریں (اس مثال کے لیے،
custom-news-flywheel
). - چھوڑدیں ماڈل فیلڈ خالی
- منتخب کریں حسب ضرورت درجہ بندی لیے اپنی مرضی کے ماڈل کی قسم.
- کے لئے زبان، ترتیب کو بطور چھوڑ دیں۔ انگریزی.
- منتخب کریں ملٹی لیبل موڈ کا استعمال لیے درجہ بندی موڈ.
- کے لئے کسٹم لیبل، داخل کریں
BUSINESS,SCI_TECH,SPORTS,WORLD
. - خفیہ کاری کی ترتیبات کے لیے، رکھیں AWS کی ملکیت والی کلید استعمال کریں۔.
- فلائی وہیل کے ڈیٹا لیک لوکیشن کے لیے، اپنے اکاؤنٹ میں ایک S3 URI منتخب کریں جو اس فلائی وہیل کے لیے وقف کیا جا سکتا ہے۔
ہر فلائی وہیل میں S3 ڈیٹا جھیل کا مقام ہوتا ہے جہاں یہ فلائی وہیل کے اثاثے اور نمونے جیسے ڈیٹا سیٹس اور ماڈل کے اعدادوشمار کو محفوظ کرتا ہے۔ اس بات کو یقینی بنائیں کہ اس مقام سے کسی بھی چیز میں ترمیم یا حذف نہ کریں کیونکہ اس کا انتظام خصوصی طور پر فلائی وہیل کے ذریعے کرنا ہے۔
- میں سے انتخاب کریں ایک IAM کردار بنائیں اور کردار کے لیے ایک نام درج کریں (
CustomNewsFlywheelRole
ہمارے معاملے میں)۔ - میں سے انتخاب کریں تخلیق کریں.
فلائی وہیل بنانے میں چند منٹ لگیں گے۔ ایک بار بننے کے بعد، حیثیت تبدیل ہو جائے گی ایکٹو.
- پر
custom-news-flywheel
تفصیلات کا صفحہ، منتخب کریں۔ ڈیٹاسیٹ بنائیں۔ - کے لئے ڈیٹا سیٹ کا نامٹریننگ ڈیٹاسیٹ کے لیے ایک نام درج کریں۔
- چھوڑ دو CSV فائل۔ لیے ڈیٹا کی شکل.
- میں سے انتخاب کریں ٹریننگ اور S3 بالٹی سے ٹریننگ ڈیٹاسیٹ منتخب کریں۔
- میں سے انتخاب کریں تخلیق کریں.
- ٹیسٹ ڈیٹاسیٹ بنانے کے لیے ان اقدامات کو دہرائیں۔
- اپ لوڈ کردہ ڈیٹا سیٹ کی حیثیت تبدیل ہونے کے بعد مکمل، پر جائیں فلائی وہیل کی تکرار ٹیب اور منتخب کریں فلائی وہیل چلائیں۔.
- تربیت مکمل ہونے پر، پر جائیں۔ ماڈل ورژن ٹیب، حال ہی میں تربیت یافتہ ماڈل کو منتخب کریں، اور منتخب کریں۔ فعال ماڈل بنائیں.
آپ معروضی میٹرکس F1 سکور، درستگی اور یاد کو بھی دیکھ سکتے ہیں۔
- واپس ڈیٹا سیٹ ٹیب اور منتخب کریں ڈیٹاسیٹ بنائیں میں ٹیسٹ ڈیٹاسیٹس سیکشن پر ایک اقتصادی کینڈر سکین کر لیں۔
- کا مقام درج کریں۔
text.csv
S3 بالٹی میں۔
اسٹیٹس کے ظاہر ہونے تک انتظار کریں۔ مکمل. یہ ٹیسٹ ڈیٹاسیٹ کا استعمال کرتے ہوئے فعال ماڈل پر میٹرکس بنائے گا۔
اگر آپ کا انتخاب ہے حسب ضرورت درجہ بندی نیویگیشن پین میں، آپ تمام دستاویز کی درجہ بندی کرنے والے ماڈل دیکھ سکتے ہیں، یہاں تک کہ وہ بھی جو فلائی وہیل استعمال کرتے ہوئے تربیت یافتہ ہیں۔
ایک اختتامی نقطہ بنائیں
اپنا ماڈل اینڈ پوائنٹ بنانے کے لیے، درج ذیل مراحل کو مکمل کریں:
- Amazon Comprehend کنسول پر، آپ کے بنائے ہوئے فلائی وہیل پر جائیں۔
- پر اختتامی نکات ٹیب، منتخب کریں اختتامی نقطہ بنائیں.
- اختتامی نقطہ کا نام دیں۔
news-topic
. - کے تحت درجہ بندی کے ماڈل اور فلائی وہیل، ایکٹو ماڈل ورژن پہلے ہی منتخب ہے۔
- کے لئے انفرنس یونٹسمنتخب کریں 1 آایو.
- تسلیم شدہ چیک باکس کو منتخب کریں، پھر منتخب کریں۔ اختتامی نقطہ بنائیں.
- اختتامی نقطہ کے بننے اور فعال ہونے کے بعد، تشریف لے جائیں۔ ریئل ٹائم تجزیہ میں استعمال کریں۔ اختتامی نقطہ کے تفصیلات کے صفحے پر۔
- میں متن درج کرکے ماڈل کی جانچ کریں۔ ان پٹ ٹیکسٹ ڈبہ.
- کے تحت نتائج کی نمائش، خبروں کے عنوانات کے لیبلز کو چیک کریں۔
ایک غیر مطابقت پذیر تجزیہ جاب بنائیں
تجزیہ کا کام بنانے کے لیے، درج ذیل مراحل کو مکمل کریں:
- Amazon Comprehend کنسول پر، ایکٹو ماڈل ورژن پر جائیں۔
- میں سے انتخاب کریں نوکری پیدا کریں۔.
- کے لئے نام، داخل کریں
batch-news
. - کے لئے تجزیہ کی قسممنتخب کریں حسب ضرورت درجہ بندی.
- کے لئے درجہ بندی کے ماڈل اور فلائی وہیلآپ نے جو فلائی وہیل بنایا ہے اسے منتخب کریں (
custom-news-flywheel
). - مختلف خبروں کے متن کے ساتھ ان پٹ فائل کو منتخب کرنے کے لیے Amazon S3 کو براؤز کریں جس کے ساتھ ہم تجزیہ بنانا چاہتے ہیں اور پھر منتخب کریں۔ فی لائن ایک دستاویز (ایک خبر کا متن فی سطر)۔
مندرجہ ذیل اسکرین شاٹ اس مشق کے لیے اپ لوڈ کردہ دستاویز دکھاتا ہے۔
- منتخب کریں کہ آپ اپنے S3 مقام میں آؤٹ پٹ فائل کو کہاں محفوظ کرنا چاہتے ہیں۔
- کے لئے اجازت تک رسائی، IAM کردار کا انتخاب کریں۔
CustomNewsFlywheelRole
جو آپ نے پہلے بنایا تھا۔ - میں سے انتخاب کریں نوکری پیدا کریں۔.
- کام مکمل ہونے پر، آؤٹ پٹ فائل ڈاؤن لوڈ کریں اور پیشین گوئیوں کو چیک کریں۔
صاف کرو
مستقبل کے چارجز سے بچنے کے لیے، اپنے بنائے ہوئے وسائل کو صاف کریں۔
- Amazon Comprehend کنسول پر، منتخب کریں۔ فلائی وہیلز۔ نیوی گیشن پین میں.
- اپنا فلائی وہیل منتخب کریں اور منتخب کریں۔ خارج کر دیں.
- آپ نے جو بھی اینڈ پوائنٹ بنایا ہے اسے حذف کریں۔
- اپنی بنائی ہوئی S3 بالٹیاں خالی اور حذف کریں۔
نتیجہ
اس پوسٹ میں، ہم نے دیکھا کہ کس طرح ایک Amazon Comprehend فلائی وہیل آپ کے Amazon Comprehend ماڈلز کے لیے MLOPs کو انجام دینے کے لیے ون اسٹاپ شاپ کے طور پر کام کرتا ہے۔ ہم نے اس کی قدر کی تجویز پر بھی تبادلہ خیال کیا اور فلائی وہیل کے بنیادی تصورات کو متعارف کرایا۔ پھر ہم نے آپ کو فلائی وہیل بنانے سے لے کر اینڈ پوائنٹ بنانے تک مختلف مراحل سے گزرا۔
کے بارے میں مزید معلومات حاصل کریں Comprehend flywheel کا استعمال کرتے ہوئے Amazon Comprehend کسٹم ماڈلز کی مسلسل سیکھنے کو آسان بنائیں. اسے ابھی آزمائیں اور ہماری نئی شروع کردہ سروس، Amazon Comprehend flywheel کے ساتھ شروع کریں۔
مصنفین کے بارے میں
البرٹو مینینڈیز AWS میں پروفیشنل سروسز میں ایک ایسوسی ایٹ DevOps کنسلٹنٹ اور Comprehend Champions کا رکن ہے۔ وہ صارفین کے کلاؤڈ تک سفر کو تیز کرنے میں مدد کرنا اور ان کے کاروباری چیلنجوں کو حل کرنے کے لیے حل تیار کرنا پسند کرتا ہے۔ اپنے فارغ وقت میں، وہ کھیلوں، خاص طور پر باسکٹ بال اور پیڈل، خاندان اور دوستوں کے ساتھ وقت گزارنے، اور ٹیکنالوجی کے بارے میں سیکھنے سے لطف اندوز ہوتا ہے۔
آئرین ارویو ڈیلگاڈو AWS میں پروفیشنل سروسز میں ایک ایسوسی ایٹ AI/ML کنسلٹنٹ اور کمپری ہینڈ چیمپئنز کا ممبر ہے۔ وہ ML ورک بوجھ کو تیار کرنے پر توجہ مرکوز کرتی ہے تاکہ صارفین کے مطلوبہ کاروباری نتائج حاصل کرنے کے لیے اینڈ ٹو اینڈ ایم ایل لائف سائیکلز کو خودکار کر سکیں۔ اسے پرفارمنس ایم ایل پلیٹ فارم بنانے اور AWS پر ڈیٹا لیک کے ساتھ ان کے انضمام کا تجربہ ہے۔ اپنے فارغ وقت میں، آئرین پہاڑوں میں سفر اور پیدل سفر کا لطف اٹھاتی ہے۔
شویتا تھاپا AWS میں منسلک انٹرپرائز میں ایک سولیوشن آرکیٹیکٹ اور کمپری ہینڈ چیمپئنز کا ممبر ہے۔ وہ اپنے گاہکوں کو کلاؤڈ میں ان کے سفر اور ترقی میں مدد کرنے، ان کی کاروباری ضروریات کو سننے، اور انہیں بہترین حل پیش کرنے سے لطف اندوز ہوتی ہے۔ اپنے فارغ وقت میں، شویتا کو باہر بھاگنا، سفر کرنا، اور سب سے زیادہ اپنی بیٹی کے ساتھ وقت گزارنا پسند 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۔
- ماخذ: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/introducing-the-amazon-comprehend-flywheel-for-mlops/
- 100
- 11
- 116
- 7
- a
- ہمارے بارے میں
- رفتار کو تیز تر
- تک رسائی حاصل
- اکاؤنٹ
- درستگی
- حاصل
- کے پار
- فعال
- اپنانے
- موافقت
- فائدہ
- کے بعد
- فرتیلی
- AI / ML
- تمام
- اجازت دے رہا ہے
- کی اجازت دیتا ہے
- پہلے ہی
- ایمیزون
- ایمیزون کی تعریف
- تجزیہ
- اور
- اعلان کریں
- APIs
- نقطہ نظر
- اثاثے
- ایسوسی ایٹ
- اضافہ
- خود کار طریقے سے
- خودکار
- خود کار طریقے سے
- خودکار
- دستیابی
- دستیاب
- AWS
- بچے
- کی بنیاد پر
- بنیادی
- باسکٹ بال
- کیونکہ
- BEST
- باکس
- تعمیر
- عمارت
- تعمیر
- کاروبار
- کیس
- مقدمات
- اقسام
- چیلنجوں
- تبدیل
- تبدیلیاں
- تبدیل کرنے
- بوجھ
- چیک کریں
- میں سے انتخاب کریں
- درجہ بندی
- درجہ بندی
- بادل
- مجموعہ
- کمپنیاں
- مکمل
- مکمل
- سمجھو
- تصورات
- کنسول
- کنسلٹنٹ
- مواد
- مسلسل
- جوڑے
- تخلیق
- بنائی
- تخلیق
- اہم
- موجودہ
- اس وقت
- اپنی مرضی کے
- گاہک
- گاہکوں
- اعداد و شمار
- ڈیٹا لیک
- ڈیٹا سائنس
- ڈیٹاسیٹس
- تاریخ
- دن
- وقف
- پہلے سے طے شدہ
- ترسیل
- مظاہرہ
- منحصر ہے
- تعیناتی
- تعینات
- مطلوبہ
- تفصیلی
- تفصیلات
- ڈویلپرز
- ترقی
- مختلف
- بات چیت
- دستاویز
- دستاویزات
- نہیں
- ڈاؤن لوڈ، اتارنا
- متحرک
- ہر ایک
- اس سے قبل
- یا تو
- خفیہ کاری
- آخر سے آخر تک
- اختتام پوائنٹ
- مصروف
- انجنیئرنگ
- انجینئرز
- درج
- انٹرپرائز
- اداروں
- ہستی
- خاص طور پر
- اندازہ
- اندازہ
- بھی
- مثال کے طور پر
- بہت پرجوش
- خاص طور سے
- ورزش
- موجودہ
- تجربہ
- نکالنے
- f1
- خاندان
- تیز تر
- نمایاں کریں
- خصوصیات
- میدان
- اعداد و شمار
- فائل
- آخر
- مل
- ختم
- پہلا
- توجہ مرکوز
- کے بعد
- مندرجہ ذیل ہے
- مفت
- دوست
- سے
- مکمل طور پر
- مستقبل
- حاصل
- Go
- جا
- گرانٹ
- عظیم
- ترقی
- مدد
- مدد
- مدد کرتا ہے
- کس طرح
- کیسے
- HTML
- HTTPS
- شناختی
- کو بہتر بنانے کے
- بہتر
- in
- شامل ہیں
- اشارہ کرتے ہیں
- معلومات
- ان پٹ
- بصیرت
- انضمام کرنا
- انضمام
- چوراہا
- مداخلت
- متعارف کرانے
- متعارف
- متعارف کرانے
- IT
- تکرار
- تکرار
- ایوب
- سفر
- رکھیں
- کلیدی
- لیب
- لیبل
- جھیل
- زبان
- آخری
- شروع
- شروع
- قیادت
- سیکھنے
- چھوڑ دو
- زندگی کا دورانیہ
- لائف سائیکل
- لائن
- سن
- رہتے ہیں
- محل وقوع
- مشین
- مشین لرننگ
- برقرار رکھنے کے
- بنا
- انتظام
- میں کامیاب
- انتظام
- دستی طور پر
- رکن
- پیمائش کا معیار
- منٹ
- ML
- ایم ایل اوپس
- ماڈل
- ماڈل
- نظر ثانی کرنے
- زیادہ
- سب سے زیادہ
- نام
- قدرتی
- قدرتی زبان عملیات
- تشریف لے جائیں
- سمت شناسی
- ضرورت ہے
- ضروریات
- نئی
- خبر
- ویزا
- مقصد
- اشیاء
- مشاہدہ
- کی پیشکش
- ایک
- جاری
- آپریشنز
- خود
- ملکیت
- پین
- انجام دیں
- کارکردگی
- اجازت
- اجازتیں
- جملے
- پلیٹ فارم
- پلاٹا
- افلاطون ڈیٹا انٹیلی جنس
- پلیٹو ڈیٹا
- پوائنٹ
- ممکن
- پوسٹ
- طریقوں
- صحت سے متعلق
- پیشن گوئی
- تیار
- کی تیاری
- عمل
- پروسیسنگ
- پیداوار
- پیشہ ورانہ
- تجویز
- فراہم کرتا ہے
- میں تیزی سے
- پڑھیں
- اصل وقت
- حال ہی میں
- تسلیم
- جاری
- بار بار
- رپورٹ
- کی نمائندگی کرتا ہے
- کی ضرورت ہے
- وسائل
- وسائل
- کردار
- کردار
- رن
- چل رہا ہے
- محفوظ کریں
- سائنس
- سیکشن
- سیکشنز
- منتخب
- تسلسل
- کام کرتا ہے
- سروس
- سروسز
- مقرر
- قائم کرنے
- ترتیبات
- دکان
- شوز
- سادہ
- بعد
- ایک
- So
- سافٹ ویئر کی
- سوفٹ ویئر کی نشوونما
- حل
- حل
- کچھ
- مخصوص
- مخصوص
- خرچ کرنا۔
- اسپورٹس
- شروع کریں
- شروع
- شروع
- شروع ہوتا ہے
- ریاستی آرٹ
- کے اعداد و شمار
- درجہ
- مراحل
- بند کرو
- ذخیرہ
- ذخیرہ
- پردہ
- حکمت عملی
- کارگر
- کامیاب
- اس طرح
- تائید
- لے لو
- ٹیکنالوجی
- ٹیسٹ
- ٹیسٹنگ
- ۔
- ان
- لہذا
- کے ذریعے
- وقت
- کرنے کے لئے
- موضوع
- موضوعات
- ٹرین
- تربیت یافتہ
- ٹریننگ
- سفر
- متحرک
- اپ ڈیٹ کریں
- اپ ڈیٹ
- اپ ڈیٹ
- اپ لوڈ کردہ
- استعمال کی شرائط
- استعمال کیس
- رکن کا
- قیمت
- ورژن
- چلا گیا
- طریقوں
- کیا
- جس
- گے
- بغیر
- ورکشاپ
- دنیا
- لکھنا
- تم
- اور
- زیفیرنیٹ