انکولی AI: یہ بالکل کیا ہے؟
اڈاپٹیو اے آئی (خودکار ذہانت) ہے۔ روایتی خود مختار ذہانت کا جدید اور جوابدہ ورژن سیکھنے کے آزاد طریقوں کے ساتھ۔ اڈاپٹیو اے آئی فیصلہ سازی کا ایک فریم ورک شامل کرتا ہے جو تیزی سے فیصلہ سازی میں مدد کرتا ہے جبکہ مسائل پیدا ہونے پر ایڈجسٹ کرنے کے لیے لچکدار رہتے ہیں۔ نئے اعداد و شمار کی بنیاد پر کارکردگی کا مظاہرہ کرتے ہوئے ماڈلز کو مسلسل دوبارہ تربیت دینے اور سیکھنے کے ذریعے انکولی نوعیت حاصل کی جاتی ہے۔
اس قسم کی AI کو اپنے الگورتھم، فیصلہ سازی کے طریقوں، اور اس کے ماحول سے موصول ہونے والے ڈیٹا کی بنیاد پر کارروائیوں کو اپ ڈیٹ کر کے اصل وقت کی کارکردگی کو بڑھانے کے لیے تیار کیا گیا ہے۔ موافقت پذیر AI نظام کو تبدیلیوں اور چیلنجوں کا بہتر جواب دینے اور اہداف کو زیادہ مؤثر طریقے سے حاصل کرنے کے قابل بناتا ہے۔
مثال کے طور پر، آئیے روایتی AI اور adaptive AI دونوں کے سیکھنے کے ماڈل کا موازنہ کریں۔ خود سے چلنے والی کاروں میں آبجیکٹ کا پتہ لگانے کے نظام کی صورت میں، کار کو مختلف اشیاء، جیسے پیدل چلنے والوں کا پتہ لگانے کے قابل ہونا چاہیے۔ لہذا، حفاظت کو یقینی بنانے کے لیے نظام کو بڑی تعداد میں نمونوں کا استعمال کرتے ہوئے تربیت دی جانی چاہیے۔ جیسے جیسے نئی چیزیں ابھرتی رہتی ہیں، جیسے کہ سائیکل سوار، الیکٹرک سٹیپس، ہوور بورڈز، وغیرہ، نظام کو باقاعدگی سے شناخت کے لیے نئے ڈیٹا کے ساتھ اپ ڈیٹ کیا جانا چاہیے۔ تاہم، روایتی AI کے معاملے میں، اگر سسٹم کو نئے ڈیٹا کے ساتھ اپ ڈیٹ کیا جاتا ہے، تو سسٹم پہلے کی چیزوں جیسے پیدل چلنے والوں کو بھول جائے گا۔ اس رجحان کو عصبی نیٹ ورک کے ساتھ تباہ کن بھول جانا کہا جاتا ہے۔
لہذا، اس مسئلے پر قابو پانے کے لئے، انکولی AI کا تصور ایجاد کیا گیا تھا. عصبی نیٹ ورک وقت کے ساتھ سیکھے گئے تمام تصورات کو برقرار رکھتا ہے، جس سے معلومات کا استعمال کرتے ہوئے جو کچھ سیکھا گیا تھا اسے یاد کرنا آسان بناتا ہے۔
Adaptive AI آپ کے کاروبار کے لیے کیا اہمیت رکھتا ہے؟
انکولی AI عمل اور AI تکنیکوں کا ایک سیٹ پیش کرتا ہے تاکہ سسٹمز کو اپنی سیکھنے کی تکنیکوں اور طرز عمل کو تبدیل یا تبدیل کر سکیں۔ موافقت پذیر AI پیداوار میں رہتے ہوئے حقیقی دنیا کے بدلتے ہوئے حالات کو اپنانا ممکن بناتا ہے۔ یہ اپنے کوڈ کو حقیقی دنیا میں ہونے والی تبدیلیوں کے مطابق ڈھال سکتا ہے جن کی شناخت اس وقت نہیں ہوئی تھی جب کوڈ کو پہلی بار لکھا گیا تھا۔
کے مطابق گارٹر, وہ کاروبار اور کمپنیاں جنہوں نے AI انجینئرنگ تکنیکوں کو انکولی AI سسٹمز کو تیار کرنے اور اس پر عمل درآمد کرنے کے لیے استعمال کیا ہے وہ 25 تک اپنے حریفوں کے مقابلے میں کم از کم 2026% زیادہ آپریشنلائزیشن کی رفتار اور مقدار حاصل کر لیں گے۔ اور بہتر نتائج.
مثال کے طور پر، امریکی فوج اور امریکی فضائیہ نے سیکھنے کا ایک ایسا نظام تیار کیا ہے جو اس کے اسباق کو سیکھنے والے کے لیے اپنی طاقتوں کا استعمال کرتے ہوئے ڈھالتا ہے۔ یہ پروگرام ایک ٹیوٹر کی طرح کام کرتا ہے جو طالب علم کے لیے سیکھنے کو تیار کرتا ہے۔ یہ جانتا ہے کہ کیا پڑھانا ہے، کب ٹیسٹ کرنا ہے، اور ترقی کی پیمائش کیسے کرنی ہے۔
Adaptive AI کیسے کام کرتا ہے؟
موافقت پذیر AI مسلسل سیکھنے (CL) کے تصور پر کام کرتا ہے، جو AI صلاحیتوں کو حاصل کرنے کے ایک اہم پہلو کی وضاحت کرتا ہے۔ ایک مسلسل سیکھنے کا ماڈل نئے ڈیٹا کے ساتھ حقیقی وقت میں ڈھل سکتا ہے جب یہ آتا ہے اور خود مختاری سے سیکھتا ہے۔ تاہم، یہ طریقہ، جسے مسلسل آٹو ایم ایل یا آٹو ایڈپٹیو لرننگ بھی کہا جاتا ہے، زندگی بھر علم کو سیکھنے اور بہتر بنانے کے لیے انسانی ذہانت کی نقل کرنے کی صلاحیت رکھتا ہے۔ یہ ماڈلز کو پیداواری ماحول میں حقیقی وقت کی معلومات کو آگے بڑھانے اور اس کے مطابق انہیں محدود کرنے کی اجازت دے کر روایتی مشین لرننگ کی توسیع کا کام کرتا ہے۔
مثال کے طور پر، Spotify انکولی AI الگورتھم کے ساتھ مقبول ترین میوزک اسٹریمنگ ایپلی کیشنز میں سے ایک ہے۔ Spotify صارف کے لیے مخصوص موسیقی کی سفارشات کو درست کرتا ہے۔ صارف کی گانوں کی تاریخ کی بنیاد پر، Spotify صارف کی گانوں کی ترجیحات اور حقیقی وقت کے رجحانات کا تجزیہ کرتا ہے تاکہ موزوں ترین سفارشات پیش کی جا سکیں۔ مزید، مطابقت کو یقینی بنانے کے لیے، Spotify ایک انکولی AI الگورتھم کا استعمال کرتا ہے جو مسلسل دوبارہ تربیت دیتا ہے اور ترجیحات کو تبدیل کرتا ہے۔ سیکھنے کا یہ متحرک طریقہ Spotify کو ہموار اور ذاتی نوعیت کا موسیقی کا تجربہ فراہم کرنے کی اجازت دیتا ہے، جس سے صارفین کو نئے گانوں، انواع اور فنکاروں کو دریافت کرنے میں مدد ملتی ہے جو ان کے ذوق کے مطابق ہوتے ہیں۔
آٹو ایم ایل (خودکار مشین لرننگ) انکولی AI کے مسلسل سیکھنے (CL) کے عمل کے ضروری اجزاء میں سے ایک ہے۔ آٹو ایم ایل سے مراد مکمل مشین لرننگ (ML) پائپ لائن کو خودکار بنانا ہے، بشمول ڈیٹا کی تیاری، ماڈل کا انتخاب، اور تعیناتی۔ آٹو ایم ایل کا مقصد ٹریننگ ماڈلز کی ضروریات کو ختم کرنا اور آٹو ڈیٹیکشن کے ساتھ ماڈلز کی درستگی کو بڑھانا ہے۔ آٹو ایم ایل استعمال میں آسان فریم ورک، اوپن سورس الگورتھم، اور ہائپر پیرامیٹر آپٹیمائزیشن ہے۔
تربیت کے بعد، ماڈل کی فعالیت کی تصدیق کے لیے ماڈل کی توثیق کی جاتی ہے۔ اس کے علاوہ، ماڈل کی تعیناتی کے علاقے میں جمع ہونے والی پیشین گوئیوں کے لیے نگرانی لاگو کی جاتی ہے۔ ڈیٹا کی نگرانی کرنے کے بعد، اسے صاف اور ضرورت کے مطابق ٹیگ کیا جا سکتا ہے۔ ڈیٹا کو صاف اور ٹیگ کرنے کے بعد، ہم اسے تصدیق اور تربیت کے لیے ڈیٹا میں دوبارہ داخل کرتے ہیں۔ اس صورت میں، سائیکل بند ہے.
ماڈلز درستگی کو بہتر بناتے ہوئے مسلسل نئے رجحانات اور ڈیٹا کو سیکھتے اور ان کے مطابق بناتے ہیں۔ اس سے ایپلی کیشن کو مجموعی کارکردگی بہتر ہوتی ہے۔
Adaptive AI کو کیسے نافذ کیا جائے؟
مرحلہ 1: نظام کے مقصد کا تعین کریں۔
موافقت پذیر AI کو عمل میں لاتے وقت، نظام کے مقاصد کا تعین کرنا ضروری ہے، کیونکہ یہ اس کی ترقی کی رہنمائی کرتا ہے اور مطلوبہ نتائج کا تعین کرتا ہے۔ نظام کے مقاصد کی وضاحت میں عوامل پر غور کرنا شامل ہے، جیسے کہ مطلوبہ نتائج کا تعین، کارکردگی کی پیمائش اور ہدف کے سامعین کا تعین کرنا۔
مرحلہ 2: ڈیٹا اکٹھا کرنا
AI ماڈلز تیار کرتے وقت، ڈیٹا مشین لرننگ ماڈلز کو تربیت دینے اور باخبر فیصلہ سازی کی اجازت دینے کے لیے بنیادی تعمیراتی بلاک کے طور پر کام کرتا ہے۔ انکولی AI کے لیے ڈیٹا اکٹھا کرتے وقت ذہن میں رکھنے والے اہم عوامل سسٹم کے مقصد سے مطابقت، جمع کیے گئے ڈیٹا کا تنوع، اپ ڈیٹ ڈیٹا، اسٹوریج اور رازداری ہیں۔
مرحلہ 3: ماڈل ٹریننگ
پیشین گوئیاں کرنے کے لیے ڈیٹاسیٹ پر مشین لرننگ ماڈل کی تربیت کو ماڈل ٹریننگ کہا جاتا ہے۔ انکولی AI کو نافذ کرنے کا یہ اہم مرحلہ فیصلہ سازی کے لیے بنیاد قائم کرتا ہے۔ انکولی AI کے لیے ماڈل کو تربیت دیتے وقت جن ضروری عوامل کو مدنظر رکھنا ضروری ہے وہ ہیں الگورتھم کا انتخاب، ہائپر پیرامیٹر ٹیوننگ، ڈیٹا کی تیاری، ماڈل کی تشخیص، اور ماڈل میں بہتری۔
مرحلہ 4: سیاق و سباق کا تجزیہ
سیاق و سباق کے تجزیے میں موجودہ سیاق و سباق کا جائزہ لینا اور اس معلومات کو اچھی طرح سے باخبر فیصلے کرنے کے لیے استعمال کرنا شامل ہے، جس سے نظام کی اصل وقتی ردعمل کو قابل بنایا جا سکتا ہے۔ ایک انکولی AI سسٹم کے لیے سیاق و سباق کا تجزیہ کرتے وقت، سب سے اہم عوامل ڈیٹا کے ذرائع، ماڈل کی پیشن گوئی، ڈیٹا پروسیسنگ، اور فیڈ بیک لوپ ہوتے ہیں۔
مرحلہ 5: ماڈل کا جائزہ لیں اور اسے ٹھیک بنائیں
ایک AI ماڈل کو ٹھیک کرنے کے عمل میں اس کی کارکردگی کو بڑھانے کے لیے اس کے پیرامیٹرز یا فن تعمیر میں ایڈجسٹمنٹ کرنا شامل ہے، مخصوص ماڈل کی قسم اور اس مسئلے پر منحصر ہے جسے حل کرنا ہے۔ فائن ٹیوننگ کے لیے عام طور پر استعمال کی جانے والی تکنیکوں میں ہائپر پیرامیٹر ٹیوننگ، ماڈل آرکیٹیکچر، فیچر انجینئرنگ، جوڑ کے طریقے، اور ٹرانسفر لرننگ شامل ہیں۔
مرحلہ 6: ماڈل تعینات کریں۔
انکولی AI کے تناظر میں، ماڈل کی تعیناتی سے مراد پیداوار یا حقیقی دنیا کے ماحول میں قابل رسائی اور آپریشنل ماڈل بنانا ہے۔ یہ عمل عام طور پر درج ذیل مراحل پر مشتمل ہوتا ہے:
- ماڈل کی تیاری: اس میں ماڈل کو TensorFlow SavedModel یا PyTorch اسکرپٹ میں تبدیل کرکے پروڈکشن کے لیے تیار کرنا شامل ہے۔
- انفراسٹرکچر سیٹ اپ: مطلوبہ انفراسٹرکچر ماڈل کی تعیناتی کو سپورٹ کرنے کے لیے ترتیب دیا گیا ہے، بشمول کلاؤڈ ماحول، سرورز، یا موبائل آلات۔
- تعیناتی: ماڈل کو سرور یا کلاؤڈ ماحول میں اپ لوڈ کرکے یا اسے موبائل ڈیوائس پر انسٹال کرکے تعینات کیا جاتا ہے۔
- ماڈل مینجمنٹ: تعینات ماڈل کے موثر انتظام میں کارکردگی کی نگرانی، ضروری اپ ڈیٹس، اور صارفین تک رسائی کو یقینی بنانا شامل ہے۔
- انٹیگریشن: تعینات ماڈل کو دوسرے اجزاء جیسے یوزر انٹرفیس، ڈیٹا بیس، یا اضافی ماڈلز سے جوڑ کر مجموعی نظام میں ضم کیا جاتا ہے۔
مرحلہ 7: مسلسل نگرانی اور بہتری
لاگو ہونے کے بعد، مانیٹرنگ، اور دیکھ بھال کی ضرورت ہوتی ہے تاکہ ایک انکولی AI نظام کے مسلسل مناسب کام اور تاثیر کو یقینی بنایا جا سکے۔ اس میں کارکردگی کی نگرانی، ماڈل کی دوبارہ تربیت، ڈیٹا اکٹھا کرنا اور تجزیہ کرنا، سسٹم اپ ڈیٹس، اور صارف کی رائے شامل ہے۔
Adaptive AI کو لاگو کرنے کے بہترین طریقے
- مسئلہ کو سمجھیں:
انکولی AI نظاموں کی موثر تربیت کے لیے ہاتھ میں موجود مسئلے کی مکمل تفہیم حاصل کرنا بہت ضروری ہے۔ یہ تفہیم متعلقہ معلومات اور تربیتی ڈیٹا کی شناخت، مناسب الگورتھم کو منتخب کرنے، اور نظام کی تاثیر کا جائزہ لینے کے لیے کارکردگی کے میٹرکس قائم کرنے میں معاون ہے۔ انکولی AI نظام کے لیے قطعی اہداف کا تعین ایک مخصوص ہدف کا تعین کرتا ہے اور توجہ کو بڑھاتا ہے، وسائل کی تقسیم کو بہتر بناتا ہے۔ SMART اہداف کا تعین (مخصوص، قابل پیمائش، قابل حصول، متعلقہ، اور وقت کا پابند) پیش رفت کی تشخیص کو قابل بناتا ہے اور ضروری ایڈجسٹمنٹ کی سہولت فراہم کرتا ہے۔ - اعلی معیار کا ڈیٹا اکٹھا کریں۔:
ڈیٹا سے سیکھنے اور درست پیشین گوئیاں کرنے کے قابل ایک مضبوط انکولی AI سسٹم بنانے کی کوشش کرتے وقت اعلیٰ معیار کے ڈیٹا کا حصول انتہائی اہمیت کا حامل ہے۔ تربیت کے اعداد و شمار میں ناکافی معیار نظام کی مسئلہ کو ماڈل بنانے کی صلاحیت کو بری طرح متاثر کرتا ہے، جس کی وجہ سے بہترین کارکردگی ہوتی ہے۔ مزید برآں، تربیتی اعداد و شمار کے اندر تنوع بہت اہم ہے تاکہ نظام کو مثالوں کی ایک وسیع صف سے سیکھنے کے قابل بنایا جا سکے جبکہ نئے کیسز کو عام کرنے کی صلاحیت کو برقرار رکھا جائے۔ یہ پہلو انکولی AI سسٹمز میں خاص اہمیت رکھتا ہے، جس کو مسئلے کے ڈومین میں حقیقی وقت کی تبدیلیوں کے مطابق ڈھالنا ضروری ہے۔ مزید برآں، متنوع تربیتی اعداد و شمار کو یقینی بنانا نظام کو نئی اور غیر متوقع صورتحال کو مؤثر طریقے سے سنبھالنے کی طاقت دیتا ہے۔ - صحیح الگورتھم کا انتخاب کریں۔:
درست الگورتھم کا انتخاب انکولی AI میں بہترین نتائج حاصل کرنے میں کلیدی کردار ادا کرتا ہے۔ اگرچہ الگورتھم جیسے کمک سیکھنے اور آن لائن سیکھنے انکولی نظاموں کے لیے سب سے موزوں انتخاب ہیں، فیصلہ خاص مسئلہ اور اس میں شامل تربیتی ڈیٹا کی قسم کے مطابق ہونا چاہیے۔ مثال کے طور پر، آن لائن سیکھنے کے الگورتھم ڈیٹا کو سٹریم کرنے کے لیے موزوں ہیں، جب کہ کمک سیکھنے والے الگورتھم فیصلہ سازی کے ایسے منظرناموں میں سبقت لے جاتے ہیں جو وقت کے ساتھ ساتھ کیے گئے فیصلوں کی ترتیب کی ضرورت ہوتی ہے۔ - کارکردگی کی نگرانی:
باقاعدگی سے کارکردگی کی نگرانی کرنا اور سیکھنے کے میٹرکس کا استعمال ایک انکولی AI نظام کی تاثیر کا جائزہ لینے کے لیے ضروری ہے، خاص طور پر اس کی اصل وقتی نوعیت کی وجہ سے۔ نگرانی مطلوبہ نتائج کی طرف نظام کی ترقی کو ٹریک کرنے، ممکنہ مسائل کی جلد شناخت، اور کارکردگی کو بڑھانے کے لیے ضروری ایڈجسٹمنٹ کرنے کی اجازت دیتی ہے۔ - مؤثر جانچ اور توثیق کے فریم ورک کو نافذ کریں۔:
درست جانچ اور توثیق کے فریم ورک کو لاگو کرنا انکولی AI سسٹم کی درستگی اور وشوسنییتا کو یقینی بنانے کے لیے اہم ہے۔ سسٹم کی کارکردگی کو جانچنا اور کسی بھی مسئلے یا غلطی کی نشاندہی کرنا ضروری ہے جو درستگی اور وشوسنییتا کو متاثر کر سکتا ہے۔ اس کو حاصل کرنے کے لیے ٹیسٹنگ کے مختلف طریقے استعمال کیے جائیں، بشمول یونٹ، انضمام، اور کارکردگی کی جانچ۔
ٹیسٹ کے مختلف طریقے استعمال کرنے کے علاوہ، مختلف ٹیسٹ کی معلومات کا استعمال کرنا ضروری ہے جو مسئلہ کی جگہ کو درست طریقے سے ظاہر کرے۔ اس میں عام اور انتہائی کیسز کے ساتھ ساتھ غیر متوقع حالات بھی شامل ہیں۔ مختلف ٹیسٹ ڈیٹا کو شامل کر کے، ڈویلپر مختلف حالات میں سسٹم کی کارکردگی کو جانچ سکتے ہیں اور بہتری کے مواقع کی نشاندہی کر سکتے ہیں۔
یہاں مدد کی تلاش ہے؟
کے لیے ہمارے ماہر سے رابطہ کریں۔ ایک تفصیلی گفتگوn
پوسٹ مناظر: 8
- 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://www.primafelicitas.com/Insights/how-does-adaptive-ai-matter-to-your-business/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=how-does-adaptive-ai-matter-to-your-business
- : ہے
- : ہے
- $UP
- 1
- 2026
- 7
- a
- کی صلاحیت
- قابلیت
- رسائی پذیری
- قابل رسائی
- اس کے مطابق
- اکاؤنٹ
- درستگی
- درست
- درست طریقے سے
- حاصل
- حاصل کیا
- اعمال
- کام کرتا ہے
- اپنانے
- موافقت کرتا ہے
- اس کے علاوہ
- ایڈیشنل
- اعلی درجے کی
- ترقی
- منفی طور پر
- پر اثر انداز
- AI
- اے آئی انجینئرنگ
- ایڈز
- مقصد ہے
- AIR
- ایئر فورس
- یلگورتم
- یلگوردمز
- تمام
- تین ہلاک
- کی اجازت
- اجازت دے رہا ہے
- کی اجازت دیتا ہے
- بھی
- an
- تجزیہ
- تجزیہ کرتا ہے
- اور
- کوئی بھی
- درخواست
- ایپلی کیشنز
- مناسب
- فن تعمیر
- کیا
- رقبہ
- اٹھتا
- فوج
- لڑی
- آرٹسٹ
- AS
- پہلو
- At
- سامعین
- آٹومیٹڈ
- خودکار
- آٹو ایم ایل
- خود مختار
- خود مختاری سے
- کی بنیاد پر
- BE
- رہا
- رویے
- BEST
- بہترین طریقوں
- بہتر
- بلاک
- دونوں
- تعمیر
- عمارت
- کاروبار
- کاروبار
- by
- کہا جاتا ہے
- کر سکتے ہیں
- صلاحیتوں
- صلاحیت رکھتا
- کار کے
- کاریں
- کیس
- مقدمات
- تباہ کن
- چیلنجوں
- تبدیل
- تبدیلیاں
- تبدیل کرنے
- انتخاب
- بند
- بادل
- کوڈ
- مجموعہ
- آتا ہے
- عام طور پر
- کمپنیاں
- موازنہ
- مکمل
- اجزاء
- تصور
- تصورات
- حالات
- مربوط
- پر غور
- مسلسل
- سیاق و سباق
- متعلقہ
- جاری رہی
- مسلسل
- مسلسل
- تخلیق
- اہم
- اہم
- کیورٹس
- سائیکل
- اعداد و شمار
- ڈیٹا کی تیاری
- ڈیٹا پروسیسنگ
- ڈیٹا بیس
- فیصلہ
- فیصلہ کرنا
- فیصلے
- وضاحت کرتا ہے
- وضاحت
- منحصر ہے
- تعیناتی
- تعینات
- تعینات
- تعیناتی
- مطلوبہ
- تفصیلی
- کا پتہ لگانے کے
- کھوج
- اس بات کا تعین
- یہ تعین
- کا تعین کرنے
- ترقی
- ترقی یافتہ
- ڈویلپرز
- ترقی
- ترقی
- آلہ
- کے الات
- مختلف
- دریافت
- متنوع
- تنوع
- کرتا
- ڈومین
- دو
- متحرک
- اس سے قبل
- ابتدائی
- آسان
- استعمال میں آسان
- موثر
- مؤثر طریقے
- تاثیر
- الیکٹرک
- کا خاتمہ
- کرنڈ
- بااختیار بنانا
- کو چالو کرنے کے
- کے قابل بناتا ہے
- کو فعال کرنا
- احاطہ کرتا ہے
- انجنیئرنگ
- بڑھانے کے
- بڑھاتا ہے
- کو یقینی بنانے کے
- کو یقینی بنانے ہے
- ماحولیات
- ماحول
- نقائص
- ضروری
- قائم ہے
- قیام
- وغیرہ
- اندازہ
- کا جائزہ لینے
- تشخیص
- بالکل
- جانچ کر رہا ہے
- مثال کے طور پر
- مثال کے طور پر
- ایکسل
- عملدرآمد
- پھانسی
- تجربہ
- ماہر
- مدت ملازمت میں توسیع
- انتہائی
- سہولت
- عوامل
- تیز تر
- نمایاں کریں
- آراء
- پہلا
- لچکدار
- توجہ مرکوز
- کے بعد
- کے لئے
- مجبور
- فریم ورک
- سے
- فعالیت
- کام کرنا
- مزید
- مزید برآں
- گارٹنر
- جمع
- جمع
- عام طور پر
- فراہم کرتا ہے
- اہداف
- زیادہ سے زیادہ
- بنیاد کام
- ہدایات
- ہاتھ
- ہینڈل
- ہے
- مدد
- مدد
- مدد کرتا ہے
- لہذا
- یہاں
- اعلی معیار کی
- تاریخ
- کی ڈگری حاصل کی
- کس طرح
- کیسے
- تاہم
- HTTPS
- انسانی
- انسانی انٹیلی جنس
- ہائپر پیرامیٹر کی اصلاح
- ہائپر پیرامیٹر ٹیوننگ
- شناخت
- کی نشاندہی
- شناخت
- کی نشاندہی
- if
- ضروری ہے
- پر عملدرآمد
- نفاذ
- عملدرآمد
- پر عمل درآمد
- اہمیت
- اہم
- بہتری
- کو بہتر بنانے کے
- in
- شامل
- شامل ہیں
- سمیت
- اضافہ
- آزاد
- معلومات
- مطلع
- انفراسٹرکچر
- انسٹال کرنا
- ضم
- انضمام
- انٹیلی جنس
- انٹرفیسز
- میں
- آویشکار
- ملوث
- مسئلہ
- مسائل
- IT
- میں
- رکھیں
- کلیدی
- بچے
- علم
- جانا جاتا ہے
- بڑے
- معروف
- جانیں
- سیکھا ہے
- سیکھنے
- کم سے کم
- اسباق
- زندگی
- کی طرح
- مشین
- مشین لرننگ
- بنا
- برقرار رکھنے
- دیکھ بھال
- بنا
- بناتا ہے
- بنانا
- انتظام
- معاملہ
- زیادہ سے زیادہ چوڑائی
- مئی..
- پیمائش
- میکانزم
- طریقہ
- طریقوں
- پیمائش کا معیار
- برا
- ML
- موبائل
- موبائل ڈیوائس
- موبائل آلات
- ماڈل
- ماڈل
- ترمیم
- نگرانی کی
- نگرانی
- زیادہ
- اس کے علاوہ
- سب سے زیادہ
- سب سے زیادہ مقبول
- موسیقی
- ضروری
- فطرت، قدرت
- سمت شناسی
- ضروری
- نیٹ ورک
- نیٹ ورک
- عصبی نیٹ ورک
- نیند نیٹ ورک
- نئی
- عام
- ناول
- تعداد
- اعتراض
- آبجیکٹ کا پتہ لگانا
- مقصد
- مقاصد
- اشیاء
- واقع ہو رہا ہے
- of
- تجویز
- on
- ایک بار
- ایک
- آن لائن
- اوپن سورس
- چل رہا ہے
- آپریشنل
- مواقع
- زیادہ سے زیادہ
- اصلاح کے
- اصلاح
- or
- دیگر
- ہمارے
- نتائج
- نتائج
- پر
- مجموعی طور پر
- پر قابو پانے
- پیرامیٹرز
- خاص طور پر
- خاص طور پر
- گزشتہ
- پیٹرن
- کارکردگی
- کارکردگی
- کارکردگی کا مظاہرہ
- نجیکرت
- مرحلہ
- رجحان
- پائپ لائن
- پلاٹا
- افلاطون ڈیٹا انٹیلی جنس
- پلیٹو ڈیٹا
- ادا کرتا ہے
- مقبول
- ممکن
- مراسلات
- ممکنہ
- طریقوں
- عین مطابق
- کی پیشن گوئی
- پیشن گوئی
- ترجیحات
- تیاری
- کی تیاری
- حال (-)
- پرائما فیلیکیٹاس
- پرائمری
- کی رازداری
- مسئلہ
- عمل
- عمل
- پروسیسنگ
- پیدا
- پیداوار
- پروگرام
- پیش رفت
- مناسب
- فراہم
- فراہم کرتا ہے
- پش
- pytorch
- معیار
- مقدار
- اصلی
- حقیقی دنیا
- اصل وقت
- موصول
- سفارشات
- کہا جاتا ہے
- مراد
- بہتر
- کی عکاسی کرتا ہے
- باقاعدگی سے
- مطابقت
- متعلقہ
- وشوسنییتا
- باقی
- جواب
- ضرورت
- ضروریات
- وسائل
- قبول
- نتائج کی نمائش
- برقرار رکھتا ہے
- ٹھیک ہے
- حریفوں
- مضبوط
- کردار
- s
- سیفٹی
- منظرنامے
- ہموار
- منتخب
- انتخاب
- خود ڈرائیونگ
- تسلسل
- سرورز
- کام کرتا ہے
- مقرر
- سیٹ
- قائم کرنے
- ہونا چاہئے
- اہمیت
- اہم
- حالات
- ہوشیار
- حل
- نغمہ
- ذرائع
- خلا
- مخصوص
- تیزی
- Spotify
- مراحل
- ذخیرہ
- محرومی
- طاقت
- طالب علم
- اس طرح
- سوٹ
- موزوں
- حمایت
- کے نظام
- سسٹمز
- موزوں
- لے لو
- ہدف
- ذائقہ
- تکنیک
- ٹیسسرور
- ٹیسٹ
- ٹیسٹنگ
- سے
- کہ
- ۔
- کے بارے میں معلومات
- ان
- ان
- چیزیں
- اس
- بھر میں
- وقت
- کرنے کے لئے
- کی طرف
- ٹریکنگ
- روایتی
- تربیت یافتہ
- ٹریننگ
- منتقل
- تبدیل
- رجحانات
- قسم
- ہمیں
- کے تحت
- افہام و تفہیم
- غیر متوقع
- یونٹ
- اپ ڈیٹ
- تازہ ترین معلومات
- اپ ڈیٹ
- اپ لوڈ کرنا
- استعمال کی شرائط
- استعمال کیا جاتا ہے
- رکن کا
- صارفین
- کا استعمال کرتے ہوئے
- استعمال کیا
- استعمال کرتا ہے
- استعمال کرنا۔
- توثیق
- مختلف
- اس بات کی تصدیق
- ورژن
- خیالات
- اہم
- تھا
- we
- اچھا ہے
- کیا
- کیا ہے
- جب
- جبکہ
- جس
- جبکہ
- وسیع
- گے
- ساتھ
- کے اندر
- کام
- کام کر
- دنیا
- لکھا
- اور
- زیفیرنیٹ