اس پوسٹ میں مواد اور آراء تیسرے فریق کے مصنف کی ہیں اور AWS اس پوسٹ کے مواد یا درستگی کے لیے ذمہ دار نہیں ہے۔
چونکہ زیادہ تنظیمیں کمپیوٹر ویژن اور قدرتی زبان کی پروسیسنگ جیسی گہری سیکھنے کی تکنیکوں کا استعمال کرتی ہیں، مشین لرننگ (ML) ڈویلپر پرسنا کو تجربہ سے باخبر رہنے، نسب، اور تعاون کے ارد گرد توسیع پذیر ٹولنگ کی ضرورت ہوتی ہے۔ تجرباتی ٹریکنگ میں میٹا ڈیٹا جیسے آپریٹنگ سسٹم، استعمال شدہ انفراسٹرکچر، لائبریری، اور ان پٹ اور آؤٹ پٹ ڈیٹا سیٹس شامل ہوتے ہیں—اکثر اسپریڈشیٹ پر دستی طور پر ٹریک کیا جاتا ہے۔ نسب میں ML ماڈل بنانے کے لیے استعمال ہونے والے ڈیٹاسیٹس، تبدیلیوں، اور الگورتھم کا سراغ لگانا شامل ہے۔ تعاون میں ایک ہی پروجیکٹ پر کام کرنے والے ML ڈویلپرز اور ML ڈویلپرز بھی شامل ہیں جو اپنے نتائج کو ٹیموں اور کاروباری اسٹیک ہولڈرز کے ساتھ بانٹتے ہیں— ایک ایسا عمل جو عام طور پر ای میل، اسکرین شاٹس، اور پاورپوائنٹ پریزنٹیشنز کے ذریعے کیا جاتا ہے۔
اس پوسٹ میں، ہم وزن اور تعصب (W&B) اور ایمیزون سیج میکر. ہم یہ ظاہر کرتے ہیں کہ کس طرح مشترکہ حل ML ڈویلپر کے لیے دستی کام کو کم کرتا ہے، ماڈل کی ترقی کے عمل میں مزید شفافیت پیدا کرتا ہے، اور ٹیموں کو پروجیکٹوں میں تعاون کرنے کے قابل بناتا ہے۔
ہم اس مثال کو چلاتے ہیں۔ ایمیزون سیج میکر اسٹوڈیو آپ اپنے لئے کوشش کرنے کے لئے.
وزن اور تعصبات کا جائزہ
وزن اور تعصب ML ٹیموں کو تیزی سے بہتر ماڈل بنانے میں مدد کرتا ہے۔ اپنی SageMaker نوٹ بک میں کوڈ کی صرف چند سطروں کے ساتھ، آپ اپنے ماڈلز کو فوری طور پر ڈیبگ، موازنہ اور دوبارہ تیار کر سکتے ہیں—آرکیٹیکچر، ہائپر پیرامیٹر، گٹ کمٹ، ماڈل وزن، GPU کا استعمال، ڈیٹا سیٹس، اور پیشین گوئیاں—سب کچھ اپنے ٹیم کے ساتھیوں کے ساتھ تعاون کرتے ہوئے۔
W&B پر دنیا کی کچھ جدید ترین کمپنیوں اور تحقیقی تنظیموں کے 200,000 سے زیادہ ایم ایل پریکٹیشنرز کا بھروسہ ہے۔ اسے مفت میں آزمانے کے لیے، پر سائن اپ کریں۔ وزن اور تعصبات، یا کا دورہ W&B AWS مارکیٹ پلیس لسٹنگ.
سیج میکر اسٹوڈیو کے ساتھ شروعات کرنا
سیج میکر اسٹوڈیو ایم ایل کے لیے پہلا مکمل طور پر مربوط ترقیاتی ماحول (IDE) ہے۔ اسٹوڈیو ایک واحد ویب پر مبنی انٹرفیس فراہم کرتا ہے جہاں ML پریکٹیشنرز اور ڈیٹا سائنسدان چند کلکس کے ساتھ ماڈلز بنا سکتے ہیں، تربیت دے سکتے ہیں اور ان کو تعینات کر سکتے ہیں، یہ سب ایک جگہ پر ہے۔
اسٹوڈیو کے ساتھ شروع کرنے کے لیے، آپ کو AWS اکاؤنٹ اور ایک کی ضرورت ہے۔ AWS شناخت اور رسائی کا انتظام اسٹوڈیو ڈومین بنانے کی اجازت کے ساتھ (IAM) صارف یا کردار۔ کا حوالہ دیتے ہیں ایمیزون سیج میکر ڈومین پر آن بورڈ ڈومین بنانے کے لیے، اور اسٹوڈیو دستاویزات اسٹوڈیو ویژول انٹرفیس اور نوٹ بک کے استعمال کے بارے میں ایک جائزہ کے لیے۔
ماحول قائم کریں
اس پوسٹ کے لیے، ہم اپنا کوڈ چلانے میں دلچسپی رکھتے ہیں، تو آئیے GitHub سے کچھ نوٹ بکس درآمد کریں۔ ہم مندرجہ ذیل استعمال کرتے ہیں۔ GitHub repo ایک مثال کے طور پر، تو آئیے لوڈ کرتے ہیں۔ یہ نوٹ بک.
آپ ٹرمینل یا سٹوڈیو UI کے ذریعے ایک ذخیرہ کلون کر سکتے ہیں۔ ٹرمینل کے ذریعے ریپوزٹری کو کلون کرنے کے لیے، سسٹم ٹرمینل کھولیں۔ فائل مینو، منتخب کریں نئی اور ٹرمنل) اور درج ذیل کمانڈ درج کریں:
اسٹوڈیو UI سے ذخیرہ کلون کرنے کے لیے، دیکھیں سیج میکر اسٹوڈیو میں گٹ ریپوزٹری کو کلون کریں۔.
شروع کرنے کے لیے، منتخب کریں۔ 01_data_processing.ipynb کاپی. آپ کو کرنل سوئچر پرامپٹ کے ساتھ اشارہ کیا جاتا ہے۔ یہ مثال PyTorch کا استعمال کرتی ہے، لہذا ہم پہلے سے تیار کردہ منتخب کر سکتے ہیں۔ PyTorch 1.10 Python 3.8 GPU آپٹمائزڈ ہماری نوٹ بک شروع کرنے کے لیے تصویر۔ آپ ایپ کو شروع ہوتے ہوئے دیکھ سکتے ہیں، اور جب دانا تیار ہوتا ہے، تو یہ آپ کی نوٹ بک کے اوپری دائیں جانب مثال کی قسم اور دانا دکھاتا ہے۔
ہماری نوٹ بک کو کچھ اضافی انحصار کی ضرورت ہے۔ یہ ذخیرہ اضافی انحصار کے ساتھ requirements.txt فراہم کرتا ہے۔ مطلوبہ انحصار کو انسٹال کرنے کے لیے پہلا سیل چلائیں:
جب بھی آپ PyTorch ایپ شروع کرتے ہیں تو آپ پیکیجز کو خود بخود انسٹال کرنے کے لیے لائف سائیکل کنفیگریشن بھی بنا سکتے ہیں۔ دیکھیں لائف سائیکل کنفیگریشنز کا استعمال کرتے ہوئے ایمیزون سیج میکر اسٹوڈیو کو حسب ضرورت بنائیں ہدایات اور نمونے کے نفاذ کے لیے۔
سیج میکر اسٹوڈیو میں وزن اور تعصبات کا استعمال کریں۔
وزن اور تعصب (wandb
) ایک معیاری Python لائبریری ہے۔ ایک بار انسٹال ہوجانے کے بعد، یہ اتنا ہی آسان ہے جتنا آپ کی ٹریننگ اسکرپٹ میں کوڈ کی چند سطریں شامل کرنا اور آپ تجربات کو لاگ کرنے کے لیے تیار ہیں۔ ہم اسے پہلے ہی اپنی requirements.txt فائل کے ذریعے انسٹال کر چکے ہیں۔ آپ اسے درج ذیل کوڈ کے ساتھ دستی طور پر بھی انسٹال کر سکتے ہیں۔
کیس اسٹڈی: خود مختار گاڑی سیمنٹک سیگمنٹیشن
ڈیٹا بیس
ہم استعمال کرتے ہیں کیمبرج ڈرائیونگ کا لیبل لگا ہوا ویڈیو ڈیٹا بیس (CamVid) اس مثال کے لیے۔ اس میں میٹا ڈیٹا کے ساتھ مکمل آبجیکٹ کلاس سیمنٹک لیبلز کے ساتھ ویڈیوز کا مجموعہ ہے۔ ڈیٹا بیس زمینی سچائی کے لیبل فراہم کرتا ہے جو ہر پکسل کو 32 سیمنٹک کلاسوں میں سے ایک کے ساتھ منسلک کرتا ہے۔ ہم اپنے ڈیٹاسیٹ کو بطور ورژن بنا سکتے ہیں۔ wandb.artifactاس طرح ہم بعد میں اس کا حوالہ دے سکتے ہیں۔ درج ذیل کوڈ دیکھیں:
آپ کے ساتھ ساتھ پیروی کر سکتے ہیں 01_data_processing.ipynb کاپی.
ہم بھی لاگ اے ٹیبل ڈیٹاسیٹ کا ٹیبلز بھرپور اور طاقتور ڈیٹا فریم جیسے ادارے ہیں جو آپ کو ٹیبلولر ڈیٹا سے استفسار اور تجزیہ کرنے کے قابل بناتے ہیں۔ آپ مرکزی ڈیش بورڈ میں اپنے ڈیٹا سیٹس کو سمجھ سکتے ہیں، ماڈل کی پیشین گوئیوں کا تصور کر سکتے ہیں اور بصیرت کا اشتراک کر سکتے ہیں۔
وزن اور تعصب کی میزیں بہت سے بھرپور میڈیا فارمیٹس کو سپورٹ کرتی ہیں، جیسے امیج، آڈیو، اور ویوفارمز۔ میڈیا فارمیٹس کی مکمل فہرست کے لیے، رجوع کریں۔ ڈیٹا کی اقسام.
مندرجہ ذیل اسکرین شاٹ زمینی سچائی کے حصوں کے ساتھ خام تصاویر کے ساتھ ایک میز دکھاتا ہے۔ آپ ایک بھی دیکھ سکتے ہیں۔ اس ٹیبل کا انٹرایکٹو ورژن.
ایک ماڈل کو تربیت دیں۔
اب ہم ایک ماڈل بنا سکتے ہیں اور اسے اپنے ڈیٹا سیٹ پر تربیت دے سکتے ہیں۔ ہم استعمال کرتے ہیں پی ٹورچ اور فاسٹائی ایک بیس لائن کو تیزی سے پروٹو ٹائپ کرنے کے لیے اور پھر استعمال کریں۔ wandb.Sweeps
ہمارے ہائپرپیرامیٹر کو بہتر بنانے کے لیے۔ میں ساتھ ساتھ عمل کریں 02_semantic_segmentation.ipynb کاپی. جب نوٹ بک کھولنے پر دانا کا اشارہ کیا جائے تو ہماری پہلی نوٹ بک سے وہی دانا چنیں، PyTorch 1.10 Python 3.8 GPU آپٹمائزڈ. آپ کے پیکجز پہلے ہی انسٹال ہیں کیونکہ آپ وہی ایپ استعمال کر رہے ہیں۔
ماڈل کو خود مختار ایجنٹ کے نقطہ نظر سے پکڑے گئے منظر کی فی پکسل تشریح سیکھنا ہے۔ ماڈل کو دیے گئے منظر کے ہر پکسل کو 32 متعلقہ زمروں، جیسے سڑک، پیدل چلنے والے، فٹ پاتھ، یا کاروں میں درجہ بندی یا تقسیم کرنے کی ضرورت ہے۔ آپ ٹیبل پر منقسم تصویروں میں سے کسی کو بھی منتخب کر سکتے ہیں اور تقسیم کے نتائج اور زمروں تک رسائی کے لیے اس انٹرایکٹو انٹرفیس تک رسائی حاصل کر سکتے ہیں۔
کیونکہ فاسٹائی لائبریری کے ساتھ انضمام ہے۔ wandb
، آپ آسانی سے پاس کر سکتے ہیں۔ WandbCallback
سیکھنے والے کو:
بیس لائن تجربات کے لیے، ہم نے ایک سادہ فن تعمیر کو استعمال کرنے کا فیصلہ کیا۔ یونٹ سے مختلف ریڑھ کی ہڈی کے ساتھ کاغذ ٹم ہم نے اپنے ماڈلز کو تربیت دی۔ فوکل نقصان معیار کے طور پر. وزن اور تعصب کے ساتھ، آپ آسانی سے اپنے تجربات کے خلاصے کے ساتھ ڈیش بورڈ بنا سکتے ہیں تاکہ تربیت کے نتائج کا فوری تجزیہ کیا جا سکے، جیسا کہ درج ذیل اسکرین شاٹ میں دکھایا گیا ہے۔ آپ بھی اس ڈیش بورڈ کو انٹرایکٹو طور پر دیکھیں.
جھاڑو کے ساتھ ہائپر پیرامیٹر تلاش کریں۔
بیس لائن ماڈل کی کارکردگی کو بہتر بنانے کے لیے، ہمیں تربیت کے لیے بہترین ماڈل اور ہائپر پیرامیٹر کے بہترین سیٹ کو منتخب کرنے کی ضرورت ہے۔ W&B ہمارے لیے استعمال کرنا آسان بناتا ہے۔ سوپ.
ہم انجام دیتے ہیں a Bayesian hyperparameter تلاش توثیق ڈیٹاسیٹ پر ماڈل کی پیش منظر کی درستگی کو زیادہ سے زیادہ کرنے کے مقصد کے ساتھ۔ سویپ کرنے کے لیے، ہم کنفیگریشن فائل sweep.yaml کی وضاحت کرتے ہیں۔ اس فائل کے اندر، ہم استعمال کرنے کے لیے مطلوبہ طریقہ پاس کرتے ہیں: bayes اور پیرامیٹرز اور ان کی متعلقہ اقدار تلاش کرنے کے لیے۔ ہمارے معاملے میں، ہم مختلف ریڑھ کی ہڈیوں، بیچ کے سائز، اور نقصان کے افعال کو آزماتے ہیں۔ ہم مختلف اصلاحی پیرامیٹرز بھی دریافت کرتے ہیں جیسے سیکھنے کی شرح اور وزن میں کمی۔ چونکہ یہ مسلسل اقدار ہیں، ہم تقسیم سے نمونہ لیتے ہیں۔ متعدد ہیں۔ جھاڑو کے لیے ترتیب کے اختیارات دستیاب ہیں۔
اس کے بعد، ایک ٹرمینل میں، آپ کا استعمال کرتے ہوئے جھاڑو شروع کرتے ہیں۔ wandb کمانڈ لائن:
اور پھر درج ذیل کوڈ کے ساتھ اس مشین پر ایک سویپ ایجنٹ لانچ کریں:
جب جھاڑو ختم ہو جاتا ہے، تو ہم مختلف ریڑھ کی ہڈیوں اور ہائپر پیرامیٹر کے مختلف سیٹوں کے ساتھ ماڈلز کی کارکردگی کو دریافت کرنے کے لیے ایک متوازی کوآرڈینیٹ پلاٹ استعمال کر سکتے ہیں۔ اس کی بنیاد پر، ہم دیکھ سکتے ہیں کہ کون سا ماڈل بہترین کارکردگی کا مظاہرہ کرتا ہے۔
مندرجہ ذیل اسکرین شاٹ جھاڑو کے نتائج دکھاتا ہے، بشمول ایک متوازی کوآرڈینیٹس چارٹ اور پیرامیٹر ارتباطی چارٹ۔ آپ بھی اس سویپس ڈیش بورڈ کو انٹرایکٹو طور پر دیکھیں.
ہم جھاڑو سے درج ذیل کلیدی بصیرت حاصل کر سکتے ہیں:
- کم سیکھنے کی شرح اور کم وزن میں کمی کے نتیجے میں پیش منظر کی درستگی اور ڈائس اسکور بہتر ہوتے ہیں۔
- بیچ کے سائز کا میٹرکس کے ساتھ مضبوط مثبت تعلق ہے۔
- ۔ VGG پر مبنی ریڑھ کی ہڈی ہمارے حتمی ماڈل کو تربیت دینے کے لیے ایک اچھا آپشن نہیں ہو سکتا ہے کیونکہ ان کے نتیجے میں a ختم ہونے والا میلان. (نقصان کے مختلف ہوتے ہی وہ فلٹر ہو جاتے ہیں۔)
- ۔ ریس نیٹ ریڑھ کی ہڈی کے نتیجے میں میٹرکس کے حوالے سے بہترین مجموعی کارکردگی ہوتی ہے۔
- ResNet34 یا ResNet50 بیک بون کو فائنل ماڈل کے لیے منتخب کیا جانا چاہیے کیونکہ میٹرکس کے لحاظ سے ان کی مضبوط کارکردگی۔
ڈیٹا اور ماڈل نسب
W&B نمونے آپ کے ڈیٹاسیٹس اور ماڈلز کو آسانی سے ورژن بنانے کے لیے ڈیزائن کیے گئے تھے، اس سے قطع نظر کہ آپ اپنی فائلوں کو W&B کے ساتھ اسٹور کرنا چاہتے ہیں یا آپ کے پاس پہلے سے ہی ایک بالٹی ہے جسے آپ W&B کو ٹریک کرنا چاہتے ہیں۔ آپ کے ڈیٹا سیٹس یا ماڈل فائلوں کو ٹریک کرنے کے بعد، W&B ہر ایک ترمیم کو خود بخود لاگ کرتا ہے، جس سے آپ کو آپ کی فائلوں میں تبدیلیوں کی مکمل اور قابل سماعت تاریخ ملتی ہے۔
ہمارے معاملے میں، تربیت کے دوران تیار کردہ ڈیٹاسیٹ، ماڈلز اور مختلف ٹیبلز ورک اسپیس میں لاگ ان ہوتے ہیں۔ آپ پر جا کر اس نسب کو تیزی سے دیکھ اور تصور کر سکتے ہیں۔ Artifacts صفحہ.
ماڈل کی پیشین گوئیوں کی تشریح کریں۔
کی طاقت کا استعمال کرتے ہوئے ماڈل کی کارکردگی کا اندازہ کرتے وقت وزن اور تعصب خاص طور پر مفید ہے۔ wandb.Tables یہ تصور کرنے کے لیے کہ ہمارا ماڈل کہاں خراب کر رہا ہے۔ اس معاملے میں، ہم خاص طور پر سائیکلوں اور پیدل چلنے والوں جیسے کمزور صارفین کا صحیح طریقے سے پتہ لگانے میں دلچسپی رکھتے ہیں۔
ہم نے ٹیبل میں فی کلاس ڈائس سکور کے گتانک کے ساتھ پیشین گوئی شدہ ماسک کو لاگ ان کیا۔ اس کے بعد ہم نے مطلوبہ کلاسز پر مشتمل قطاروں سے فلٹر کیا اور ڈائس سکور پر چڑھتے ہوئے ترتیب سے ترتیب دیا۔
درج ذیل جدول میں، ہم سب سے پہلے یہ منتخب کرکے فلٹر کرتے ہیں کہ ڈائس اسکور مثبت کہاں ہے (تصویر میں پیدل چلنے والے موجود ہیں)۔ پھر ہم اپنے سب سے زیادہ پائے جانے والے پیدل چلنے والوں کی شناخت کے لیے صعودی ترتیب سے ترتیب دیتے ہیں۔ ذہن میں رکھیں کہ ڈائس سکور 1 کے برابر ہونے کا مطلب پیدل چلنے والوں کی کلاس کو صحیح طریقے سے تقسیم کرنا ہے۔ آپ بھی اس ٹیبل کو انٹرایکٹو دیکھیں.
ہم اس تجزیے کو دیگر کمزور طبقوں، جیسے سائیکل یا ٹریفک لائٹس کے ساتھ دہرا سکتے ہیں۔
یہ خصوصیت ان تصاویر کی شناخت کا ایک بہت اچھا طریقہ ہے جن پر صحیح طور پر لیبل نہیں لگایا گیا ہے اور انہیں دوبارہ تشریح کرنے کے لیے ٹیگ کرنا ہے۔
نتیجہ
اس پوسٹ میں Weights & Biases MLOps پلیٹ فارم، SageMaker سٹوڈیو میں W&B کو کیسے ترتیب دیا جائے، اور مشترکہ حل پر ایک تعارفی نوٹ بک کیسے چلائی جائے کی نمائش کی گئی۔ اس کے بعد ہم نے ایک خودمختار گاڑی کے سیمنٹک سیگمنٹیشن استعمال کے کیس کو دیکھا اور W&B تجربات کے ساتھ ٹریکنگ ٹریننگ کا مظاہرہ کیا، W&B سویپس کا استعمال کرتے ہوئے ہائپر پیرامیٹر آپٹیمائزیشن، اور W&B ٹیبلز کے ساتھ نتائج کی ترجمانی کی۔
اگر آپ مزید سیکھنے میں دلچسپی رکھتے ہیں، تو آپ لائیو تک رسائی حاصل کر سکتے ہیں۔ ڈبلیو اینڈ بی رپورٹ. وزن اور تعصبات کو مفت آزمانے کے لیے، پر سائن اپ کریں۔ وزن اور تعصبات، یا کا دورہ W&B AWS مارکیٹ پلیس لسٹنگ.
مصنفین کے بارے میں
تھامس کیپل وزن اور تعصب میں مشین لرننگ انجینئر ہے۔ وہ www.github.com/wandb/examples ریپوزٹری کو رواں اور تازہ ترین رکھنے کا ذمہ دار ہے۔ وہ MLOPS پر مواد بھی تیار کرتا ہے، صنعتوں میں W&B کی ایپلی کیشنز، اور عمومی طور پر تفریحی گہری سیکھنے کے لیے۔ پہلے وہ شمسی توانائی کے لیے مختصر مدت کی پیشن گوئی کو حل کرنے کے لیے گہری تعلیم کا استعمال کر رہا تھا۔ اس کا پس منظر شہری منصوبہ بندی، مشترکہ اصلاح، ٹرانسپورٹیشن اکنامکس اور اپلائیڈ میتھ میں ہے۔
درگا سوری۔ ایمیزون سیج میکر سروس SA ٹیم میں ایم ایل سلوشنز آرکیٹیکٹ ہے۔ وہ مشین لرننگ کو ہر کسی کے لیے قابل رسائی بنانے کا شوق رکھتی ہے۔ AWS میں اپنے 3 سالوں میں، اس نے انٹرپرائز صارفین کے لیے AI/ML پلیٹ فارم قائم کرنے میں مدد کی ہے۔ جب وہ کام نہیں کر رہی ہوتی ہے، تو اسے موٹرسائیکل کی سواری، پراسرار ناول، اور اپنی چار سالہ ہسکی کے ساتھ پیدل سفر کرنا پسند ہے۔
کارتک بھارتی ایک دہائی سے زیادہ پروڈکٹ مینجمنٹ، پروڈکٹ اسٹریٹجی، عملدرآمد اور لانچ کے تجربے کے ساتھ Amazon SageMaker کے لیے پروڈکٹ لیڈر ہے۔
- سکے سمارٹ۔ یورپ کا بہترین بٹ کوائن اور کرپٹو ایکسچینج۔
- پلیٹو بلاک چین۔ Web3 Metaverse انٹیلی جنس۔ علم میں اضافہ۔ مفت رسائی۔
- کرپٹو ہاک۔ Altcoin ریڈار. مفت جانچ.
- ماخذ: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/improve-ml-developer-productivity-with-weights-biases-a-computer-vision-example-on-amazon-sagemaker/
- "
- &
- 000
- 10
- 100
- a
- ہمارے بارے میں
- تک رسائی حاصل
- قابل رسائی
- تک رسائی حاصل
- اکاؤنٹ
- کے پار
- ایڈیشنل
- AI
- یلگوردمز
- تمام
- پہلے ہی
- ایمیزون
- تجزیہ
- تجزیے
- اپلی کیشن
- ایپلی کیشنز
- اطلاقی
- فن تعمیر
- ارد گرد
- ایسوسی ایٹ
- آڈیو
- خود کار طریقے سے
- خود مختار
- دستیاب
- AWS
- پس منظر
- بیس لائن
- کیونکہ
- BEST
- تعمیر
- بناتا ہے
- کاروبار
- کاریں
- کیس
- مرکزی
- چارٹس
- میں سے انتخاب کریں
- منتخب کیا
- طبقے
- کلاس
- کوڈ
- تعاون
- تعاون
- تعاون
- مجموعہ
- کمپنیاں
- مکمل
- کمپیوٹر
- ترتیب
- پر مشتمل ہے
- مواد
- اسی کے مطابق
- تخلیق
- پیدا
- گاہکوں
- ڈیش بورڈ
- اعداد و شمار
- ڈیٹا بیس
- دہائی
- فیصلہ کیا
- گہری
- demonstrated,en
- تعیناتی
- ڈیزائن
- ڈیولپر
- ڈویلپرز
- ترقی
- مختلف
- تقسیم
- ڈومین
- کے دوران
- ہر ایک
- آسانی سے
- معاشیات
- ای میل
- کو چالو کرنے کے
- کے قابل بناتا ہے
- توانائی
- انجینئر
- درج
- انٹرپرائز
- اداروں
- ماحولیات
- خاص طور پر
- سب
- مثال کے طور پر
- پھانسی
- تجربہ
- تجربہ
- تلاش
- فاسٹ
- تیز تر
- نمایاں کریں
- پہلا
- پر عمل کریں
- کے بعد
- مفت
- سے
- مکمل
- مزہ
- افعال
- جنرل
- پیدا
- جاؤ
- GitHub کے
- دے
- مقصد
- جا
- اچھا
- GPU
- مدد
- مدد کرتا ہے
- تاریخ
- کس طرح
- کیسے
- HTTPS
- شناخت
- کی نشاندہی
- شناختی
- تصویر
- تصاویر
- نفاذ
- کو بہتر بنانے کے
- شامل ہیں
- سمیت
- صنعتوں
- انفراسٹرکچر
- جدید
- ان پٹ
- بصیرت
- متاثر
- انسٹال
- مثال کے طور پر
- ضم
- انضمام
- انٹرایکٹو
- دلچسپی
- انٹرفیس
- تعارف
- IT
- رکھیں
- رکھتے ہوئے
- کلیدی
- لیبل
- زبان
- شروع
- رہنما
- جانیں
- سیکھنے
- لائبریری
- لائنوں
- لسٹ
- رہتے ہیں
- لوڈ
- مشین
- مشین لرننگ
- بنا
- بناتا ہے
- بنانا
- انتظام
- دستی
- دستی کام
- دستی طور پر
- بازار
- ماسک
- ریاضی
- کا مطلب ہے کہ
- میڈیا
- پیمائش کا معیار
- شاید
- برا
- ML
- ماڈل
- ماڈل
- زیادہ
- سب سے زیادہ
- موٹر سائیکل
- ایک سے زیادہ
- اسرار
- قدرتی
- ضروریات
- نوٹ بک
- کھول
- کھولنے
- کام
- آپریٹنگ سسٹم
- رائے
- اصلاح کے
- کی اصلاح کریں
- اختیار
- آپشنز کے بھی
- حکم
- تنظیمیں
- دیگر
- مجموعی طور پر
- خود
- کاغذ.
- خاص طور پر
- جذباتی
- کارکردگی
- پرفارمنس
- منصوبہ بندی
- پلیٹ فارم
- پلیٹ فارم
- پوائنٹ
- نقطہ نظر
- مثبت
- طاقت
- طاقتور
- پیشن گوئی
- حال (-)
- پیش پیش
- عمل
- پروسیسنگ
- مصنوعات
- پروڈکٹ مینجمنٹ
- پیداوری
- منصوبے
- منصوبوں
- فراہم کرتا ہے
- جلدی سے
- خام
- متعلقہ
- دوبارہ
- ذخیرہ
- ضرورت
- ضروریات
- تحقیق
- ذمہ دار
- نتیجے
- نتائج کی نمائش
- سڑک
- کردار
- رن
- چل رہا ہے
- اسی
- توسیع پذیر
- منظر
- سائنسدانوں
- تلاش کریں
- حصے
- انقطاع
- سروس
- مقرر
- سیکنڈ اور
- اشتراک
- مختصر مدت کے
- نمائش
- دکھایا گیا
- سائن ان کریں
- سادہ
- ایک
- سائز
- So
- شمسی
- شمسی توانائی
- حل
- حل
- حل
- کچھ
- معیار
- شروع کریں
- شروع
- ذخیرہ
- حکمت عملی
- مضبوط
- سٹوڈیو
- مطالعہ
- حمایت
- سوپ
- کے نظام
- ٹیم
- ٹیموں
- تکنیک
- ٹرمنل
- شرائط
- ۔
- مشترکہ
- دنیا
- تیسری پارٹی
- کے ذریعے
- وقت
- سب سے اوپر
- ٹریک
- ٹریکنگ
- ٹریفک
- ٹریننگ
- تبدیلی
- شفافیت
- قابل اعتماد
- ui
- سمجھ
- شہری
- us
- استعمال کی شرائط
- صارفین
- توثیق
- قیمت
- مختلف
- گاڑی
- ورژن
- ویڈیو
- ویڈیوز
- لنک
- نقطہ نظر
- قابل اطلاق
- ویب پر مبنی ہے
- چاہے
- جبکہ
- وکیپیڈیا
- کام
- کام کر
- دنیا
- سال
- اور