کمپنیاں مصروفیت کے لیے صارف کی تیار کردہ تصاویر اور ویڈیوز پر تیزی سے انحصار کرتی ہیں۔ ای کامرس پلیٹ فارمز سے صارفین کو پروڈکٹ کی تصاویر شیئر کرنے کی ترغیب دینے والے سوشل میڈیا کمپنیوں سے جو صارف کی تخلیق کردہ ویڈیوز اور تصاویر کو فروغ دیتے ہیں، صارف کے مواد کو مشغولیت کے لیے استعمال کرنا ایک طاقتور حکمت عملی ہے۔ تاہم، یہ یقینی بنانا مشکل ہو سکتا ہے کہ یہ صارف کا تیار کردہ مواد آپ کی پالیسیوں سے مطابقت رکھتا ہے اور آپ کے صارفین کے لیے ایک محفوظ آن لائن کمیونٹی کو فروغ دیتا ہے۔
بہت سی کمپنیاں فی الحال انسانی ماڈریٹرز پر انحصار کرتی ہیں یا صارف کی شکایات پر رد عمل سے جواب دیتی ہیں تاکہ صارف کے تیار کردہ نامناسب مواد کو منظم کیا جا سکے۔ یہ نقطہ نظر کافی معیار یا رفتار سے لاکھوں تصاویر اور ویڈیوز کو مؤثر طریقے سے معتدل کرنے کے لیے پیمانہ نہیں بناتا، جس کی وجہ سے صارف کا تجربہ خراب ہوتا ہے، پیمانہ حاصل کرنے کے لیے زیادہ لاگت آتی ہے، یا برانڈ کی ساکھ کو بھی ممکنہ نقصان ہوتا ہے۔
اس پوسٹ میں، ہم اس بات پر بات کرتے ہیں کہ کسٹم ماڈریشن فیچر کو کس طرح استعمال کیا جائے۔ ایمیزون پہچان۔ آپ کے پہلے سے تربیت یافتہ مواد ماڈریشن API کی درستگی کو بڑھانے کے لیے۔
Amazon Recognition میں مواد کی اعتدال پسندی۔
Amazon Recognition ایک منظم مصنوعی ذہانت (AI) سروس ہے جو تصاویر اور ویڈیوز سے معلومات اور بصیرت نکالنے کے لیے پہلے سے تربیت یافتہ اور حسب ضرورت کمپیوٹر ویژن کی صلاحیتیں پیش کرتی ہے۔ ایسی ہی ایک صلاحیت ہے۔ Amazon Recognition Content Moderation، جو تصاویر اور ویڈیوز میں نامناسب یا ناپسندیدہ مواد کا پتہ لگاتا ہے۔ Amazon Recognition نامناسب یا ناپسندیدہ مواد کو 10 اعلی درجے کی اعتدال پسندی کے زمرے (جیسے تشدد، صریح، شراب، یا منشیات) اور 35 دوسرے درجے کے زمروں کے ساتھ لیبل کرنے کے لیے درجہ بندی کی درجہ بندی کا استعمال کرتا ہے۔ ای کامرس، سوشل میڈیا، اور گیمنگ جیسی صنعتوں کے صارفین اپنے برانڈ کی ساکھ کے تحفظ اور محفوظ صارف برادریوں کو فروغ دینے کے لیے Amazon Recognition میں مواد کی اعتدال کا استعمال کر سکتے ہیں۔
امیج اور ویڈیو اعتدال کے لیے Amazon Recognition کا استعمال کرتے ہوئے، انسانی ماڈریٹرز کو مواد کے بہت چھوٹے سیٹ کا جائزہ لینا پڑتا ہے، عام طور پر کل حجم کا 1–5%، جو پہلے ہی مواد کے اعتدال کے ماڈل کے ذریعے جھنڈا لگا ہوا ہے۔ یہ کمپنیوں کو زیادہ قیمتی سرگرمیوں پر توجہ مرکوز کرنے کے قابل بناتا ہے اور پھر بھی اپنی موجودہ لاگت کے ایک حصے پر جامع اعتدال کی کوریج حاصل کر سکتا ہے۔
Amazon Recognition Custom Moderation پیش کر رہا ہے۔
اب آپ اپنی مرضی کے مطابق اعتدال کی خصوصیت کے ساتھ اپنے کاروبار کے مخصوص ڈیٹا کے لیے Recognition ماڈریشن ماڈل کی درستگی کو بڑھا سکتے ہیں۔ آپ 20 گھنٹے سے بھی کم وقت میں 1 تشریح شدہ تصاویر کے ساتھ حسب ضرورت اڈاپٹر کو تربیت دے سکتے ہیں۔ یہ اڈاپٹر اعلیٰ درستگی کے ساتھ تربیت کے لیے استعمال ہونے والی تصاویر کا پتہ لگانے کے لیے اعتدال پسندی کے ماڈل کی صلاحیتوں کو بڑھاتے ہیں۔ اس پوسٹ کے لیے، ہم الکحل کے اعتدال کے لیبل کی درستگی کو بڑھانے کے لیے ایک نمونہ ڈیٹاسیٹ کا استعمال کرتے ہیں جس میں الکوحل والے مشروبات (غیر محفوظ سمجھے جانے والے) کے ساتھ محفوظ تصاویر اور تصاویر دونوں شامل ہیں۔
تربیت یافتہ اڈاپٹر کی منفرد ID موجودہ کو فراہم کی جا سکتی ہے۔ ڈیٹیکٹ موڈریشن لیبلز اس اڈاپٹر کا استعمال کرتے ہوئے تصاویر پر کارروائی کرنے کے لیے API آپریشن۔ ہر اڈاپٹر صرف AWS اکاؤنٹ کے ذریعے استعمال کیا جا سکتا ہے جو اڈاپٹر کی تربیت کے لیے استعمال کیا گیا تھا، اس بات کو یقینی بناتے ہوئے کہ تربیت کے لیے استعمال ہونے والا ڈیٹا اس AWS اکاؤنٹ میں محفوظ اور محفوظ رہے۔ کسٹم ماڈریشن فیچر کے ساتھ، آپ کسی مشین لرننگ (ML) کی مہارت کے بغیر اپنے مخصوص اعتدال کے استعمال کے معاملے پر بہتر کارکردگی کے لیے Recognition پہلے سے تربیت یافتہ اعتدال پسند ماڈل کو تیار کر سکتے ہیں۔ آپ اپنی مرضی کے مطابق اعتدال کے لیے ادائیگی فی استعمال قیمتوں کے ماڈل کے ساتھ مکمل طور پر منظم اعتدال کی خدمت کے فوائد سے لطف اندوز ہوتے رہ سکتے ہیں۔
حل جائزہ
اپنی مرضی کے مطابق اڈاپٹر کی تربیت میں پانچ مراحل شامل ہوتے ہیں جنہیں آپ استعمال کر کے مکمل کر سکتے ہیں۔ AWS مینجمنٹ کنسول یا API انٹرفیس:
- ایک پروجیکٹ بنائیں
- تربیت کا ڈیٹا اپ لوڈ کریں۔
- تصاویر کو زمینی سچائی کے لیبل تفویض کریں۔
- اڈاپٹر کو تربیت دیں۔
- اڈاپٹر استعمال کریں۔
آئیے کنسول کا استعمال کرتے ہوئے ان مراحل کو مزید تفصیل سے دیکھیں۔
ایک پروجیکٹ بنائیں
ایک پروجیکٹ آپ کے اڈیپٹرز کو ذخیرہ کرنے کے لیے ایک کنٹینر ہے۔ آپ مختلف تربیتی ڈیٹا سیٹس کے ساتھ ایک پروجیکٹ کے اندر متعدد اڈاپٹروں کو تربیت دے سکتے ہیں تاکہ یہ اندازہ لگایا جا سکے کہ کون سا اڈاپٹر آپ کے مخصوص استعمال کے معاملے میں بہترین کارکردگی کا مظاہرہ کرتا ہے۔ اپنا پروجیکٹ بنانے کے لیے، درج ذیل مراحل کو مکمل کریں:
- ایمیزون ریکگنیشن کنسول پر، منتخب کریں۔ حسب ضرورت اعتدال نیوی گیشن پین میں.
- میں سے انتخاب کریں منصوبے بنائیں.
- کے لئے پروجیکٹ کا ناماپنے پروجیکٹ کے لیے ایک نام درج کریں۔
- کے لئے اڈاپٹر کا ناماپنے اڈاپٹر کے لیے ایک نام درج کریں۔
- اختیاری طور پر، اپنے اڈاپٹر کی تفصیل درج کریں۔
تربیتی ڈیٹا اپ لوڈ کریں۔
آپ کم سے کم غلط مثبتات کا پتہ لگانے کے لیے اعتدال پسندی کے ماڈل کو اپنانے کے لیے 20 سے زیادہ نمونوں کی تصاویر کے ساتھ شروع کر سکتے ہیں (تصاویر جو آپ کے کاروبار کے لیے موزوں ہیں لیکن اعتدال کے لیبل کے ساتھ ماڈل کی طرف سے جھنڈا لگایا گیا ہے)۔ غلط منفی کو کم کرنے کے لیے (تصاویر جو آپ کے کاروبار کے لیے نامناسب ہیں لیکن اعتدال پسندی کے لیبل کے ساتھ جھنڈا نہیں لگتی ہیں)، آپ کو 50 نمونہ تصاویر کے ساتھ شروع کرنے کی ضرورت ہے۔
آپ اڈاپٹر ٹریننگ کے لیے امیج ڈیٹا سیٹس فراہم کرنے کے لیے درج ذیل اختیارات میں سے انتخاب کر سکتے ہیں:
درج ذیل مراحل کو مکمل کریں:
- اس پوسٹ کے لیے، منتخب کریں۔ S3 بالٹی سے تصاویر درآمد کریں۔ اور اپنا S3 URI درج کریں۔
کسی بھی ML تربیتی عمل کی طرح، Amazon Recognition میں کسٹم ماڈریشن اڈاپٹر کی تربیت کے لیے دو الگ الگ ڈیٹا سیٹس کی ضرورت ہوتی ہے: ایک اڈاپٹر کی تربیت کے لیے اور دوسرا اڈاپٹر کی جانچ کے لیے۔ آپ یا تو علیحدہ ٹیسٹ ڈیٹاسیٹ اپ لوڈ کرسکتے ہیں یا تربیت اور جانچ کے لیے اپنے تربیتی ڈیٹاسیٹ کو خود بخود تقسیم کرنے کا انتخاب کرسکتے ہیں۔
- اس پوسٹ کے لیے، منتخب کریں۔ آٹو اسپلٹ.
- منتخب کریں خودکار اپ ڈیٹ کو فعال کریں۔ اس بات کو یقینی بنانے کے لیے کہ جب مواد کے اعتدال کے ماڈل کا نیا ورژن شروع کیا جائے تو سسٹم خود بخود اڈاپٹر کو دوبارہ تربیت دیتا ہے۔
- میں سے انتخاب کریں منصوبے بنائیں.
تصاویر کو زمینی سچائی کے لیبل تفویض کریں۔
اگر آپ نے غیر تشریح شدہ تصاویر اپ لوڈ کی ہیں، تو آپ اعتدال کی درجہ بندی کے مطابق تصویری لیبل فراہم کرنے کے لیے Amazon Recognition کنسول کا استعمال کر سکتے ہیں۔ مندرجہ ذیل مثال میں، ہم ایک اڈاپٹر کو تربیت دیتے ہیں کہ وہ زیادہ درستگی کے ساتھ چھپی ہوئی الکحل کا پتہ لگائے، اور ایسی تمام تصاویر کو الکحل کے لیبل سے لیبل کریں۔ جو تصاویر نامناسب نہیں سمجھی جاتی ہیں ان پر محفوظ کا لیبل لگایا جا سکتا ہے۔
اڈاپٹر کو تربیت دیں۔
تمام تصاویر پر لیبل لگانے کے بعد، منتخب کریں۔ تربیت شروع کریں تربیت کے عمل کو شروع کرنے کے لیے۔ Amazon Recognition اپ لوڈ کردہ تصویری ڈیٹاسیٹس کو تربیت کے لیے فراہم کردہ مخصوص قسم کی تصاویر پر بہتر درستگی کے لیے اڈاپٹر ماڈل کو تربیت دینے کے لیے استعمال کرے گا۔
اپنی مرضی کے مطابق اڈاپٹر کی تربیت کے بعد، آپ اڈاپٹر کی تمام تفصیلات دیکھ سکتے ہیں (adapterID
, test
اور training
مینی فیسٹ فائلیں) میں اڈاپٹر کی کارکردگی سیکشن پر ایک اقتصادی کینڈر سکین کر لیں۔
۔ اڈاپٹر کی کارکردگی سیکشن پہلے سے تربیت یافتہ اعتدال پسند ماڈل کے مقابلے میں غلط مثبت اور غلط منفی میں بہتری دکھاتا ہے۔ الکحل کے لیبل کی کھوج کو بڑھانے کے لیے ہم نے جس اڈاپٹر کو تربیت دی ہے وہ ٹیسٹ امیجز میں غلط منفی شرح کو 73% تک کم کرتا ہے۔ دوسرے الفاظ میں، اڈاپٹر اب پہلے سے تربیت یافتہ اعتدال پسند ماڈل کے مقابلے میں 73% زیادہ امیجز کے لیے الکحل کے اعتدال کے لیبل کی درست پیش گوئی کرتا ہے۔ تاہم، غلط مثبت میں کوئی بہتری نہیں دیکھی گئی، کیونکہ تربیت کے لیے کوئی غلط مثبت نمونے استعمال نہیں کیے گئے۔
اڈاپٹر استعمال کریں۔
آپ بہتر درستگی حاصل کرنے کے لیے نئے تربیت یافتہ اڈاپٹر کا استعمال کرتے ہوئے اندازہ لگا سکتے ہیں۔ ایسا کرنے کے لیے، Amazon Recognition کو کال کریں۔ DetectModerationLabel
ایک اضافی پیرامیٹر کے ساتھ API، ProjectVersion
، جو منفرد ہے۔ AdapterID
اڈاپٹر کے. مندرجہ ذیل کا استعمال کرتے ہوئے ایک نمونہ کمانڈ ہے AWS کمانڈ لائن انٹرفیس (AWS CLI):
کا استعمال کرتے ہوئے ایک نمونہ کوڈ کا ٹکڑا درج ذیل ہے۔ Python Boto3 لائبریری:
تربیت کے بہترین طریقے
اپنے اڈاپٹر کی کارکردگی کو زیادہ سے زیادہ کرنے کے لیے، اڈاپٹر کو تربیت دینے کے لیے درج ذیل بہترین طریقوں کی سفارش کی جاتی ہے۔
- نمونہ کی تصویر کے اعداد و شمار کو نمائندہ غلطیوں کو پکڑنا چاہیے جن کے لیے آپ اعتدال کے ماڈل کی درستگی کو بہتر بنانا چاہتے ہیں۔
- غلط مثبت اور غلط منفی کے لیے صرف غلطی کی تصاویر لانے کے بجائے، آپ بہتر کارکردگی کے لیے حقیقی مثبت اور حقیقی منفی بھی فراہم کر سکتے ہیں۔
- تربیت کے لیے زیادہ سے زیادہ تشریح شدہ تصاویر فراہم کریں۔
نتیجہ
اس پوسٹ میں، ہم نے Amazon Recognition Custom Moderation کی نئی خصوصیت کا گہرائی سے جائزہ پیش کیا۔ مزید برآں، ہم نے کنسول کا استعمال کرتے ہوئے تربیت کرنے کے اقدامات کی تفصیل دی، بشمول بہترین نتائج کے لیے بہترین طریقے۔ اضافی معلومات کے لیے، Amazon Recognition کنسول پر جائیں اور کسٹم ماڈریشن فیچر کو دریافت کریں۔
Amazon Recognition Custom Moderation اب عام طور پر تمام AWS علاقوں میں دستیاب ہے جہاں Amazon Recognition دستیاب ہے۔
کے بارے میں مزید معلومات حاصل کریں AWS پر مواد کی اعتدال. کی طرف پہلا قدم اٹھائیں۔ AWS کے ساتھ آپ کے مواد کی اعتدال کی کارروائیوں کو ہموار کرنا.
مصنفین کے بارے میں
شپرا کنوریا AWS میں پرنسپل پروڈکٹ مینیجر ہے۔ وہ مشین لرننگ اور مصنوعی ذہانت کی طاقت سے صارفین کو ان کے پیچیدہ ترین مسائل حل کرنے میں مدد کرنے کے لیے پرجوش ہے۔ AWS میں شامل ہونے سے پہلے، شپرا نے Amazon Alexa میں 4 سال سے زیادہ وقت گزارا، جہاں اس نے Alexa وائس اسسٹنٹ پر پیداواری صلاحیت سے متعلق بہت سی خصوصیات شروع کیں۔
آکاش دیپ سیٹل میں مقیم ایک سافٹ ویئر ڈویلپمنٹ انجینئرنگ مینیجر ہے۔ اسے کمپیوٹر وژن، AI، اور تقسیم شدہ نظاموں پر کام کرنا پسند ہے۔ اس کا مشن صارفین کو پیچیدہ مسائل کو حل کرنے اور AWS Recognition کے ساتھ قدر پیدا کرنے کے قابل بنانا ہے۔ کام سے باہر، وہ پیدل سفر اور سفر سے لطف اندوز ہوتا ہے۔
لانا ژانگ AWS WWSO AI سروسز ٹیم میں ایک سینئر سولیوشن آرکیٹیکٹ ہے، جو مواد کی اعتدال، کمپیوٹر ویژن، نیچرل لینگویج پروسیسنگ اور جنریٹو AI کے لیے AI اور ML میں مہارت رکھتا ہے۔ اپنی مہارت کے ساتھ، وہ AWS AI/ML سلوشنز کو فروغ دینے اور سوشل میڈیا، گیمنگ، ای کامرس، میڈیا، ایڈورٹائزنگ اور مارکیٹنگ سمیت متنوع صنعتوں میں اپنے کاروباری حل کو تبدیل کرنے میں صارفین کی مدد کرنے کے لیے وقف 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/announcing-rekogniton-custom-moderation-enhance-accuracy-of-pre-trained-rekognition-moderation-models-with-your-data/
- : ہے
- : نہیں
- :کہاں
- 1
- 10
- 100
- 118
- 150
- 20
- 35٪
- 50
- 7
- 9
- a
- آکاش
- ہمارے بارے میں
- اکاؤنٹ
- درستگی
- درست طریقے سے
- حاصل
- کے پار
- سرگرمیوں
- اپنانے
- ایڈیشنل
- اضافی معلومات
- پتہ
- اشتہار.
- AI
- AI خدمات
- AI / ML
- شراب
- Alexaکی بنیاد پر IQ Option ، بائنومو سے اوپری پوزیشن پر ہے۔
- تمام
- پہلے ہی
- بھی
- ایمیزون
- ایمیزون پہچان۔
- ایمیزون ویب سروسز
- an
- اور
- اعلان
- ایک اور
- کوئی بھی
- اے پی آئی
- نقطہ نظر
- مناسب
- کیا
- مصنوعی
- مصنوعی ذہانت
- مصنوعی انٹیلی جنس (AI)
- AS
- تشخیص کریں
- اسسٹنٹ
- مدد
- At
- مصنف
- خود کار طریقے سے
- دستیاب
- AWS
- کی بنیاد پر
- BE
- اس سے پہلے
- شروع کریں
- فوائد
- BEST
- بہترین طریقوں
- دونوں
- برانڈ
- آ رہا ہے
- کاروبار
- لیکن
- by
- فون
- کر سکتے ہیں
- صلاحیتوں
- صلاحیت
- قبضہ
- کیس
- اقسام
- چیلنج
- میں سے انتخاب کریں
- کلائنٹ
- کوڈ
- کمیونٹی
- کمیونٹی
- کمپنیاں
- مقابلے میں
- شکایات
- مکمل
- پیچیدہ
- وسیع
- کمپیوٹر
- کمپیوٹر ویژن
- سمجھا
- متواتر
- کنسول
- کنٹینر
- مواد
- جاری
- قیمت
- اخراجات
- کوریج
- تخلیق
- قدر بنائیں
- اس وقت
- اپنی مرضی کے
- گاہکوں
- مرضی کے مطابق
- اعداد و شمار
- ڈیٹاسیٹس
- وقف
- گہری
- تفصیل
- تفصیل
- تفصیلی
- تفصیلات
- کا پتہ لگانے کے
- کھوج
- ترقی
- مختلف
- بات چیت
- دکھاتا ہے
- تقسیم کئے
- تقسیم شدہ نظام
- متنوع
- do
- نہیں
- منشیات
- ای کامرس
- ہر ایک
- ای کامرس
- مؤثر طریقے
- یا تو
- کو چالو کرنے کے
- کے قابل بناتا ہے
- حوصلہ افزا
- مصروفیت
- انجنیئرنگ
- بڑھانے کے
- بہتر
- لطف اندوز
- کو یقینی بنانے کے
- کو یقینی بنانے ہے
- درج
- خرابی
- نقائص
- کا جائزہ لینے
- بھی
- مثال کے طور پر
- موجودہ
- تجربہ
- مہارت
- تلاش
- توسیع
- نکالنے
- جھوٹی
- نمایاں کریں
- خصوصیات
- چند
- کم
- فائلوں
- پہلا
- پانچ
- جھنڈا لگا ہوا
- توجہ مرکوز
- کے بعد
- کے لئے
- رضاعی
- پرجوش
- کسر
- سے
- مکمل طور پر
- مزید برآں
- گیمنگ
- عام طور پر
- پیداواری
- پیداواری AI۔
- حاصل
- گراؤنڈ
- نقصان پہنچانے
- ہے
- he
- مدد
- اس کی
- پوشیدہ
- ہائی
- اعلی
- ان
- گھنٹہ
- کس طرح
- کیسے
- تاہم
- HTML
- HTTP
- HTTPS
- انسانی
- ID
- تصویر
- تصاویر
- کو بہتر بنانے کے
- بہتر
- بہتری
- بہتری
- in
- دیگر میں
- میں گہرائی
- سمیت
- دن بدن
- صنعتوں
- معلومات
- شروع
- بصیرت
- انٹیلی جنس
- انٹرفیس
- IT
- شمولیت
- لیبل
- لیبل
- زبان
- شروع
- لیڈز
- سیکھنے
- کم
- لائن
- لسٹ
- مشین
- مشین لرننگ
- انتظام
- میں کامیاب
- انتظام
- مینیجر
- بہت سے
- مارکیٹنگ
- زیادہ سے زیادہ
- میڈیا
- لاکھوں
- مشن
- ML
- ماڈل
- ماڈل
- اعتدال پسند
- زیادہ
- سب سے زیادہ
- بہت
- ایک سے زیادہ
- نام
- قدرتی
- قدرتی زبان عملیات
- سمت شناسی
- منفی
- منفی
- نئی
- نیا
- نہیں
- اب
- of
- تجویز
- on
- ایک
- آن لائن
- صرف
- آپریشن
- آپریشنز
- زیادہ سے زیادہ
- آپشنز کے بھی
- or
- دیگر
- باہر
- پر
- مجموعی جائزہ
- پین
- پیرامیٹر
- جذباتی
- فی
- انجام دیں
- کارکردگی
- کارکردگی کا مظاہرہ
- کارکردگی کا مظاہرہ
- پلیٹ فارم
- پلاٹا
- افلاطون ڈیٹا انٹیلی جنس
- پلیٹو ڈیٹا
- پالیسیاں
- غریب
- مثبت
- ممکن
- پوسٹ
- ممکنہ
- طاقت
- طاقتور
- طریقوں
- پیش گوئیاں
- پیش
- قیمتوں کا تعین
- قیمتوں کا تعین کرنے والا ماڈل
- پرنسپل
- مسائل
- عمل
- پروسیسنگ
- مصنوعات
- پروڈکٹ مینیجر
- منصوبے
- کو فروغ دینے
- حفاظت
- فراہم
- فراہم
- معیار
- شرح
- سفارش کی
- کو کم
- کم
- خطوں
- انحصار کرو
- باقی
- نمائندے
- شہرت
- ضرورت
- کی ضرورت ہے
- جواب
- جواب
- نتائج کی نمائش
- کا جائزہ لینے کے
- محفوظ
- نمونہ ڈیٹاسیٹ
- پیمانے
- سیٹل
- سیکشن
- محفوظ بنانے
- سینئر
- علیحدہ
- سروس
- سروسز
- مقرر
- سیکنڈ اور
- وہ
- ہونا چاہئے
- چھوٹے
- ٹکڑا
- سماجی
- سوشل میڈیا
- سافٹ ویئر کی
- سوفٹ ویئر کی نشوونما
- حل
- حل
- مہارت
- مخصوص
- تیزی
- خرچ
- تقسیم
- شروع کریں
- مرحلہ
- مراحل
- ابھی تک
- ذخیرہ
- حکمت عملی
- اس طرح
- کافی
- کے نظام
- سسٹمز
- لے لو
- ٹاسک
- کاموں
- تشہیر
- ٹیم
- ٹیسٹ
- ٹیسٹنگ
- سے
- کہ
- ۔
- ان
- یہ
- اس
- کے ذریعے
- کرنے کے لئے
- اوپر کی سطح
- کل
- ٹرین
- تربیت یافتہ
- ٹریننگ
- تبدیل
- سفر
- سچ
- حقیقت
- دو
- قسم
- عام طور پر
- منفرد
- ناپسندیدہ
- اپ لوڈ کردہ
- استعمال کی شرائط
- استعمال کیس
- استعمال کیا جاتا ہے
- رکن کا
- صارف کا تجربہ
- صارفین
- استعمال
- کا استعمال کرتے ہوئے
- قیمتی
- قیمت
- ورژن
- ویڈیو
- ویڈیوز
- لنک
- تشدد
- نقطہ نظر
- دورہ
- وائس
- حجم
- چلنا
- چاہتے ہیں
- تھا
- we
- ویب
- ویب خدمات
- تھے
- جب
- جس
- گے
- ساتھ
- کے اندر
- بغیر
- الفاظ
- کام
- کام کا بہاؤ
- کام کر
- سال
- تم
- اور
- زیفیرنیٹ