یہ پوسٹ ETH Zürich میں AWS طالب علم ہیکاتھون ٹیم کے شریک، Daniele Chiappalupi کے ساتھ شریک تصنیف کی گئی تھی۔
ہر کوئی آسانی سے مشین لرننگ (ML) کا استعمال شروع کر سکتا ہے۔ ایمیزون سیج میکر جمپ اسٹارٹ. اس پوسٹ میں، ہم آپ کو دکھاتے ہیں کہ کس طرح یونیورسٹی ہیکاتھون کی ٹیم نے SageMaker JumpStart کو تیزی سے ایک ایپلیکیشن بنانے کے لیے استعمال کیا جو صارفین کو تعصبات کی شناخت اور اسے دور کرنے میں مدد کرتا ہے۔
"ایمیزون سیج میکر ہمارے پروجیکٹ میں اہم کردار ادا کرتا تھا۔ اس نے Flan کی پہلے سے تربیت یافتہ مثال کو تعینات کرنا اور اس کا نظم کرنا آسان بنا دیا، جو ہمیں ہماری درخواست کے لیے ایک ٹھوس بنیاد فراہم کرتا ہے۔ اس کی آٹو اسکیلنگ کی خصوصیت ہائی ٹریفک کے دورانیہ میں اہم ثابت ہوئی، اس بات کو یقینی بناتی ہے کہ ہماری ایپ ریسپانسیو رہے اور صارفین کو ایک مستحکم اور تیز تعصب کا تجزیہ حاصل ہو۔ مزید برآں، ہمیں فلان ماڈل کو ایک منظم سروس میں استفسار کرنے کے بھاری کام کو آف لوڈ کرنے کی اجازت دے کر، ہم اپنی ایپلیکیشن کو ہلکا پھلکا اور تیز رکھنے کے قابل ہو گئے، جس سے مختلف آلات پر صارف کے تجربے میں اضافہ ہوا۔ سیج میکر کی خصوصیات نے ہمیں ہیکاتھون میں زیادہ سے زیادہ وقت گزارنے کی طاقت دی، جس سے ہم ماڈل کی کارکردگی اور انفراسٹرکچر کو سنبھالنے کے بجائے اپنے اشارے اور ایپ کو بہتر بنانے پر توجہ مرکوز کر سکتے ہیں۔"
– ڈینیئل چیپلوپی، ای ٹی ایچ زیورخ میں اے ڈبلیو ایس کے طالب علم ہیکاتھون ٹیم کے شریک۔
حل جائزہ
ہیکاتھون کا تھیم AI ٹیکنالوجی کے ساتھ اقوام متحدہ کے پائیدار اہداف میں حصہ ڈالنا ہے۔ جیسا کہ درج ذیل تصویر میں دکھایا گیا ہے، ہیکاتھون میں بنائی گئی ایپلیکیشن تین پائیدار ترقی کے اہداف (معیاری تعلیم، صنفی بنیاد پر امتیاز کو نشانہ بنانا، اور عدم مساوات کو کم کرنے) میں حصہ ڈالتی ہے تاکہ صارفین کو منصفانہ فروغ دینے کے لیے ان کے متن سے تعصبات کی نشاندہی اور اسے ہٹانے میں مدد ملے۔ اور جامع زبان۔
جیسا کہ درج ذیل اسکرین شاٹ میں دکھایا گیا ہے، آپ کے متن فراہم کرنے کے بعد، ایپلیکیشن ایک نیا ورژن تیار کرتی ہے جو نسلی، نسلی اور صنفی تعصبات سے پاک ہے۔ مزید برآں، یہ تعصب کے ہر زمرے سے متعلق آپ کے ان پٹ ٹیکسٹ کے مخصوص حصوں کو نمایاں کرتا ہے۔
مندرجہ ذیل خاکہ میں دکھائے گئے فن تعمیر میں، صارفین میں متن داخل کرتے ہیں۔ جواب دیںپر مبنی ویب ایپ، جو متحرک ہوتی ہے۔ ایمیزون API گیٹ وے، جو بدلے میں ایک کو پکارتا ہے۔ او ڈبلیو ایس لامبڈا۔ فنکشن صارف کے متن میں تعصب پر منحصر ہے۔ لیمبڈا فنکشن سیج میکر جمپ سٹارٹ میں فلان ماڈل اینڈ پوائنٹ کو کال کرتا ہے، جو اسی راستے سے غیر جانبدارانہ ٹیکسٹ نتیجہ واپس فرنٹ اینڈ ایپلیکیشن پر واپس کرتا ہے۔
درخواست کی ترقی کا عمل
اس ایپلی کیشن کو تیار کرنے کا عمل تکراری تھا اور دو اہم شعبوں پر مرکوز تھا: یوزر انٹرفیس اور ایم ایل ماڈل انٹیگریشن۔
ہم نے فرنٹ اینڈ ڈیولپمنٹ کے لیے React کا انتخاب اس کی لچک، اسکیل ایبلٹی، اور انٹرایکٹو یوزر انٹرفیس بنانے کے لیے طاقتور ٹولز کی وجہ سے کیا۔ ہماری درخواست کی نوعیت کو دیکھتے ہوئے — صارف کے ان پٹ پر کارروائی کرنا اور بہتر نتائج پیش کرنا — React کا جزو پر مبنی فن تعمیر مثالی ثابت ہوا۔ React کے ساتھ، ہم مؤثر طریقے سے ایک صفحہ کی ایپلی کیشن بنا سکتے ہیں جس سے صارفین کو متن جمع کرنے اور صفحہ کی مستقل تازہ کاری کی ضرورت کے بغیر غیر جانبدار نتائج دیکھنے کی اجازت ملتی ہے۔
صارف کی طرف سے درج کردہ متن پر تعصب کی جانچ پڑتال کے لیے زبان کے طاقتور ماڈل کے ذریعے کارروائی کی ضرورت ہے۔ ہم نے فلان کو اس کی مضبوطی، کارکردگی اور اسکیل ایبلٹی خصوصیات کے لیے منتخب کیا۔ فلان کو استعمال کرنے کے لیے، ہم نے SageMaker JumpStart کا استعمال کیا، جیسا کہ درج ذیل اسکرین شاٹ میں دکھایا گیا ہے۔ ایمیزون سیج میکر Flan کی پہلے سے تربیت یافتہ مثال کو تعینات کرنا اور اس کا نظم کرنا آسان بنا دیا، جس سے ہمیں ماڈل کی کارکردگی اور انفراسٹرکچر کو منظم کرنے کے بجائے اپنے اشارے اور سوالات کو بہتر بنانے پر توجہ مرکوز کرنے کی اجازت دی گئی۔
فلان ماڈل کو ہماری فرنٹ اینڈ ایپلیکیشن سے مربوط کرنے کے لیے ایک مضبوط اور محفوظ انضمام کی ضرورت تھی، جو لیمبڈا اور API گیٹ وے کا استعمال کرتے ہوئے حاصل کیا گیا تھا۔ Lambda کے ساتھ، ہم نے ایک سرور لیس فنکشن بنایا ہے جو ہمارے SageMaker ماڈل کے ساتھ براہ راست بات چیت کرتا ہے۔ اس کے بعد ہم نے اپنے React ایپ کے لیے Lambda فنکشن کو شروع کرنے کے لیے ایک محفوظ، قابل توسیع، اور آسانی سے قابل رسائی اینڈ پوائنٹ بنانے کے لیے API گیٹ وے کا استعمال کیا۔ جب کسی صارف نے ٹیکسٹ جمع کرایا، تو ایپ نے گیٹ وے پر API کالز کا ایک سلسلہ شروع کیا — پہلے اس بات کی نشاندہی کرنے کے لیے کہ آیا کوئی تعصب موجود ہے، پھر، اگر ضروری ہو تو، تعصب کی نشاندہی کرنے، تلاش کرنے اور اسے بے اثر کرنے کے لیے اضافی سوالات۔ یہ تمام درخواستیں لیمبڈا فنکشن کے ذریعے اور پھر ہمارے سیج میکر ماڈل کو بھیجی گئیں۔
ترقی کے عمل میں ہمارا آخری کام زبان کے ماڈل سے استفسار کرنے کے لیے اشارے کا انتخاب تھا۔ یہاں، CrowS-Pairs ڈیٹاسیٹ نے ایک اہم کردار ادا کیا کیونکہ اس نے ہمیں متعصب متن کی حقیقی مثالیں فراہم کیں، جنہیں ہم نے اپنی درخواستوں کو ٹھیک کرنے کے لیے استعمال کیا۔ ہم نے اس ڈیٹاسیٹ کے اندر تعصب کا پتہ لگانے میں زیادہ سے زیادہ درستگی کے مقصد کے ساتھ ایک تکراری عمل کے ذریعے اشارے کا انتخاب کیا۔
عمل کو سمیٹتے ہوئے، ہم نے تیار شدہ درخواست میں ایک ہموار آپریشنل بہاؤ کا مشاہدہ کیا۔ یہ عمل ایک صارف کے تجزیہ کے لیے ٹیکسٹ جمع کروانے کے ساتھ شروع ہوتا ہے، جسے پھر POST درخواست کے ذریعے ہمارے محفوظ API گیٹ وے اینڈ پوائنٹ پر بھیجا جاتا ہے۔ یہ لیمبڈا فنکشن کو متحرک کرتا ہے، جو سیج میکر اینڈ پوائنٹ کے ساتھ بات چیت کرتا ہے۔ نتیجتاً، فلان ماڈل کو سوالات کی ایک سیریز ملتی ہے۔ پہلے متن میں کسی بھی تعصب کی موجودگی کی جانچ پڑتال کرتا ہے۔ اگر تعصبات کا پتہ چل جاتا ہے تو، ان متعصب عناصر کو تلاش کرنے، شناخت کرنے اور ان کو بے اثر کرنے کے لیے اضافی سوالات تعینات کیے جاتے ہیں۔ اس کے بعد نتائج اسی راستے کے ذریعے واپس کیے جاتے ہیں — پہلے لیمبڈا فنکشن میں، پھر API گیٹ وے کے ذریعے، اور بالآخر صارف کو واپس۔ اگر اصل متن میں کوئی تعصب موجود تھا، تو صارف کو ایک جامع تجزیہ ملتا ہے جس میں پتہ چلا تعصب کی اقسام کی نشاندہی ہوتی ہے، چاہے وہ نسلی، نسلی یا صنفی ہو۔ متن کے مخصوص حصے جہاں یہ تعصبات پائے گئے تھے ان پر روشنی ڈالی گئی ہے، جس سے صارفین کو کی گئی تبدیلیوں کا واضح نظریہ ملتا ہے۔ اس تجزیے کے ساتھ ساتھ، ان کے متن کا ایک نیا، غیر جانبدارانہ ورژن پیش کیا گیا ہے، جو ممکنہ طور پر متعصبانہ ان پٹ کو زیادہ جامع بیانیہ میں مؤثر طریقے سے تبدیل کرتا ہے۔
مندرجہ ذیل حصوں میں، ہم اس حل کو نافذ کرنے کے اقدامات کی تفصیل دیتے ہیں۔
رد عمل کا ماحول مرتب کریں۔
ہم نے رد عمل کے لیے اپنے ترقیاتی ماحول کو ترتیب دے کر شروع کیا۔ کم سے کم کنفیگریشن کے ساتھ ایک نئی React ایپلیکیشن کو بوٹسٹریپ کرنے کے لیے، ہم نے create-react-app استعمال کیا:
npx create-react-app my-app
یوزر انٹرفیس بنائیں
React کا استعمال کرتے ہوئے، ہم نے صارفین کے لیے ٹیکسٹ داخل کرنے کے لیے ایک سادہ انٹرفیس ڈیزائن کیا ہے، جس میں جمع کرنے کے بٹن، ایک ری سیٹ بٹن، اور پروسیس شدہ نتائج دستیاب ہونے پر پیش کرنے کے لیے اوورلینگ ڈسپلے شامل ہیں۔
سیج میکر پر فلان ماڈل شروع کریں۔
ہم نے SageMaker کا استعمال فلان لینگویج ماڈل کی ایک پہلے سے تربیت یافتہ مثال بنانے کے لیے کیا جس میں ریئل ٹائم انفرنس کے لیے اختتامی نقطہ ہے۔ ماڈل کو کسی بھی JSON ساختہ پے لوڈ کے خلاف استعمال کیا جا سکتا ہے جیسے کہ:
لیمبڈا فنکشن بنائیں
ہم نے ایک لیمبڈا فنکشن تیار کیا جو ہمارے سیج میکر اینڈ پوائنٹ کے ساتھ براہ راست بات چیت کرتا ہے۔ فنکشن کو صارف کے متن کے ساتھ ایک درخواست موصول کرنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا تھا، اسے سیج میکر اینڈ پوائنٹ پر فارورڈ کریں، اور بہتر نتائج واپس کریں، جیسا کہ درج ذیل کوڈ میں دکھایا گیا ہے (ENDPOINT_NAME
سیج میکر مثال کے اختتامی نقطہ کے طور پر ترتیب دیا گیا تھا):
API گیٹ وے ترتیب دیں۔
ہم نے API گیٹ وے میں ایک نیا REST API تشکیل دیا اور اسے اپنے Lambda فنکشن سے منسلک کیا۔ اس کنکشن نے ہماری React ایپلیکیشن کو API گیٹ وے پر HTTP درخواستیں کرنے کی اجازت دی، جس نے بعد میں Lambda فنکشن کو متحرک کیا۔
React ایپ کو API کے ساتھ مربوط کریں۔
جب جمع کرائیں بٹن پر کلک کیا گیا تو ہم نے API گیٹ وے پر POST کی درخواست کرنے کے لیے React ایپلیکیشن کو اپ ڈیٹ کیا، درخواست کا باڈی صارف کا متن تھا۔ API کال کرنے کے لیے ہم نے جو JavaScript کوڈ استعمال کیا وہ درج ذیل ہے (REACT_APP_AWS_ENDPOINT
لیمبڈا کال کے پابند API گیٹ وے اینڈ پوائنٹ سے مساوی ہے):
فوری انتخاب کو بہتر بنائیں
تعصب کا پتہ لگانے کی درستگی کو بہتر بنانے کے لیے، ہم نے CrowS-Pairs ڈیٹاسیٹ کے خلاف مختلف پرامپٹس کا تجربہ کیا۔ اس تکراری عمل کے ذریعے، ہم نے ان اشارے کا انتخاب کیا جس نے ہمیں سب سے زیادہ درستگی دی۔
Vercel پر React ایپ کو تعینات اور ٹیسٹ کریں۔
ایپلیکیشن بنانے کے بعد، ہم نے اسے عوامی طور پر قابل رسائی بنانے کے لیے اسے Vercel پر تعینات کیا۔ ہم نے وسیع پیمانے پر ٹیسٹ کیے تاکہ یہ یقینی بنایا جا سکے کہ ایپلیکیشن توقع کے مطابق کام کرتی ہے، یوزر انٹرفیس سے لے کر لینگویج ماڈل کے جوابات تک۔
ان اقدامات نے متن کا تجزیہ کرنے اور تعصب کو ختم کرنے کے لیے ہماری ایپلیکیشن بنانے کی بنیاد رکھی۔ عمل کی موروثی پیچیدگی کے باوجود، سیج میکر، لیمبڈا، اور API گیٹ وے جیسے ٹولز کے استعمال نے ترقی کو ہموار کیا، جس سے ہمیں پروجیکٹ کے بنیادی مقصد پر توجہ مرکوز کرنے کی اجازت ملی۔
نتیجہ
سیج میکر جمپ اسٹارٹ سیج میکر کی خصوصیات اور صلاحیتوں کو دریافت کرنے کا ایک آسان طریقہ پیش کرتا ہے۔ یہ کیوریٹڈ ایک قدمی حل، مثال کے طور پر نوٹ بک، اور قابل تعیناتی پہلے سے تربیت یافتہ ماڈل فراہم کرتا ہے۔ یہ وسائل آپ کو SageMaker کو تیزی سے سیکھنے اور سمجھنے کی اجازت دیتے ہیں۔ مزید برآں، آپ کے پاس ماڈلز کو ٹھیک کرنے اور انہیں اپنی مخصوص ضروریات کے مطابق تعینات کرنے کا اختیار ہے۔ جمپ اسٹارٹ تک رسائی کے ذریعے دستیاب ہے۔ ایمیزون سیج میکر اسٹوڈیو یا پروگرامی طور پر SageMaker APIs کا استعمال کرتے ہوئے
اس پوسٹ میں، آپ نے سیکھا کہ کس طرح ایک طالب علم ہیکاتھون ٹیم نے SageMaker JumpStart کا استعمال کرتے ہوئے مختصر وقت میں ایک حل تیار کیا، جو AWS اور SageMaker JumpStart کی تیز رفتار ترقی اور جدید ترین AI حلوں کی تعیناتی کو فعال کرنے کی صلاحیت کو ظاہر کرتا ہے، یہاں تک کہ چھوٹی ٹیموں یا افراد کے ذریعے بھی۔
سیج میکر جمپ سٹارٹ استعمال کرنے کے بارے میں مزید جاننے کے لیے رجوع کریں۔ ایمیزون سیج میکر جمپ سٹارٹ کے ساتھ FLAN T5 XL کے لیے بہترین ٹیوننگ کی ہدایات اور Amazon SageMaker JumpStart میں Flan-T5 فاؤنڈیشن ماڈل کے لیے زیرو شاٹ کا اشارہ.
ETH Analytics کلب نے 'ETH Datathon' کی میزبانی کی، ایک AI/ML ہیکاتھون جو ETH زیورخ، یونیورسٹی آف زیورخ، اور EPFL سے 150 سے زیادہ شرکاء کو اپنی طرف متوجہ کرتی ہے۔ ایونٹ میں صنعت کے رہنماؤں کی قیادت میں ورکشاپس، 24 گھنٹے کا کوڈنگ چیلنج، اور ساتھی طلباء اور صنعت کے پیشہ ور افراد کے ساتھ نیٹ ورکنگ کے قیمتی مواقع شامل ہیں۔ ETH Hackathon ٹیم کا بہت شکریہ: Daniele Chiappalupi، Athina Nisioti، اور Francesco Ignazio Re کے ساتھ ساتھ AWS کی بقیہ آرگنائزنگ ٹیم: ایلس مورانو، ڈیمیر کیٹووک، آئیانا پیکس، جان اولیور سیڈینفس، لارس نیٹ مین، اور مارکس ونٹر ہولر۔
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۔
مصنفین کے بارے میں
جون ژانگ زیورخ میں مقیم ایک حل آرکیٹیکٹ ہے۔ وہ سوئس صارفین کو ان کی کاروباری صلاحیت کو حاصل کرنے کے لیے کلاؤڈ بیسڈ حل کے معمار کی مدد کرتا ہے۔ اسے پائیداری کا جنون ہے اور وہ ٹیکنالوجی کے ساتھ پائیداری کے موجودہ چیلنجوں کو حل کرنے کی کوشش کرتا ہے۔ وہ ٹینس کا بہت بڑا پرستار بھی ہے اور بورڈ گیمز کھیلنے سے بہت لطف اندوز ہوتا ہے۔
موہن گوڑا AWS سوئٹزرلینڈ میں مشین لرننگ ٹیم کی قیادت کرتا ہے۔ وہ بنیادی طور پر آٹوموٹیو صارفین کے ساتھ کام کرتا ہے تاکہ اگلی نسل کی گاڑیوں کے لیے اختراعی AI/ML حل اور پلیٹ فارم تیار کرے۔ AWS کے ساتھ کام کرنے سے پہلے، موہن نے حکمت عملی اور تجزیات پر توجہ مرکوز کرتے ہوئے ایک گلوبل مینجمنٹ کنسلٹنگ فرم کے ساتھ کام کیا۔ اس کا شوق منسلک گاڑیوں اور خود مختار ڈرائیونگ میں ہے۔
خوراکتھیاس ایگلی سوئٹزرلینڈ میں تعلیم کے سربراہ ہیں۔ وہ کاروباری ترقی، فروخت اور مارکیٹنگ میں وسیع تجربے کے ساتھ ایک پرجوش ٹیم لیڈ ہے۔
کیمنگ ژانگ زیورخ میں مقیم ایم ایل انجینئر ہے۔ وہ عالمی صارفین کی ایم ایل پر مبنی ایپلی کیشنز کو ڈیزائن، تیار کرنے اور اسکیل کرنے میں ان کی ڈیجیٹل صلاحیتوں کو بااختیار بنانے میں مدد کرتی ہے تاکہ کاروباری آمدنی میں اضافہ ہو اور لاگت کو کم کیا جا سکے۔ وہ رویے کی سائنس سے علم کا فائدہ اٹھاتے ہوئے انسانی مرکوز ایپلی کیشنز بنانے کے بارے میں بھی بہت پرجوش ہے۔ اسے پانی کے کھیل کھیلنا اور کتوں کو چلنا پسند ہے۔
ڈینیئل چیپلوپی ETH Zürich سے حالیہ گریجویٹ ہے۔ وہ سافٹ ویئر انجینئرنگ کے ہر پہلو سے لطف اندوز ہوتا ہے، ڈیزائن سے لے کر عمل درآمد تک، اور تعیناتی سے لے کر دیکھ بھال تک۔ وہ AI کے لیے گہرا جنون رکھتا ہے اور میدان میں تازہ ترین پیشرفت کو دریافت کرنے، استعمال کرنے اور اس میں تعاون کرنے کی بے تابی سے توقع رکھتا ہے۔ اپنے فارغ وقت میں، وہ سرد مہینوں میں سنو بورڈنگ جانا اور موسم گرم ہونے پر پک اپ باسکٹ بال کھیلنا پسند کرتا 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/innovation-for-inclusion-hack-the-bias-with-amazon-sagemaker/
- : ہے
- : ہے
- : نہیں
- :کہاں
- $UP
- 100
- 13
- 150
- 17
- 25
- 7
- 8
- 87
- 97
- 990
- a
- قابلیت
- ہمارے بارے میں
- تک رسائی حاصل
- قابل رسائی
- کے مطابق
- درستگی
- حاصل
- حاصل کیا
- کے پار
- ایڈیشنل
- اس کے علاوہ
- ترقی
- کے بعد
- کے خلاف
- AI
- AI / ML
- یلس
- تمام
- کی اجازت
- کی اجازت
- اجازت دے رہا ہے
- شانہ بشانہ
- بھی
- ایمیزون
- ایمیزون سیج میکر
- ایمیزون ویب سروسز
- an
- تجزیہ
- تجزیاتی
- تجزیہ
- اور
- اور بنیادی ڈھانچہ
- متوقع ہے
- کوئی بھی
- اے پی آئی
- APIs
- اپلی کیشن
- درخواست
- ایپلی کیشنز
- فن تعمیر
- کیا
- علاقوں
- AS
- پہلو
- At
- مصنف
- آٹو
- آٹوموٹو
- خود مختار
- دستیاب
- AWS
- Axios
- واپس
- کی بنیاد پر
- باسکٹ بال
- BE
- کیونکہ
- اس سے پہلے
- شروع ہوا
- کیا جا رہا ہے
- تعصب
- باصلاحیت
- باضابطہ
- بورڈ
- بورڈ کھیل
- جسم
- بنقی
- وسیع
- تعمیر
- عمارت
- تعمیر
- کاروبار
- کاروبار کی ترقی
- بٹن
- by
- فون
- کالز
- کر سکتے ہیں
- صلاحیتوں
- قسم
- مرکوز
- چیلنج
- چیلنجوں
- تبدیلیاں
- چیک
- کا انتخاب کیا
- واضح
- کلب
- کوڈ
- کوڈنگ
- پیچیدگی
- وسیع
- منعقد
- ترتیب
- تشکیل شدہ
- منسلک
- کنکشن
- اس کے نتیجے میں
- مسلسل
- مشاورت
- مواد
- سیاق و سباق
- شراکت
- معاون
- تعاون کرنا
- آسان
- کور
- مساوی ہے
- قیمت
- سکتا ہے
- تخلیق
- بنائی
- تخلیق
- اہم
- cured
- موجودہ
- گاہکوں
- اعداد و شمار
- گہری
- منحصر ہے
- تعیناتی
- تعینات
- تعیناتی
- ڈیزائن
- ڈیزائن
- کے باوجود
- تفصیل
- پتہ چلا
- کھوج
- ترقی
- ترقی یافتہ
- ترقی
- ترقی
- کے الات
- مختلف
- ڈیجیٹل
- براہ راست
- دکھاتا ہے
- مدد دیتی ہے
- ڈرائیونگ
- دو
- کے دوران
- ہر ایک
- خوشی سے
- آسانی سے
- آسان
- تعلیم
- مؤثر طریقے
- کارکردگی
- مؤثر طریقے سے
- عناصر
- ختم کرنا
- بااختیار
- با اختیار بنایا
- کو فعال کرنا
- اختتام پوائنٹ
- انجینئر
- انجنیئرنگ
- بڑھانے
- کو یقینی بنانے کے
- کو یقینی بنانے ہے
- داخل ہوا
- حوصلہ افزائی
- ماحولیات
- ETH
- بھی
- واقعہ
- ہر کوئی
- مثال کے طور پر
- مثال کے طور پر
- توقع
- تجربہ
- تلاش
- ایکسپلور
- وسیع
- منصفانہ
- پرستار
- فاسٹ
- نمایاں کریں
- خصوصیات
- ساتھی
- میدان
- اعداد و شمار
- فائنل
- فرم
- پہلا
- لچک
- بہاؤ
- توجہ مرکوز
- کے بعد
- مندرجہ ذیل ہے
- کے لئے
- آگے
- ملا
- فاؤنڈیشن
- مفت
- سے
- تقریب
- مزید
- کھیل
- گیٹ وے
- دی
- جنس
- پیدا ہوتا ہے
- نسل
- حاصل
- دی
- دے
- گلوبل
- مقصد
- اہداف
- جا
- قبضہ
- چلے
- عظیم
- بنیاد کام
- ہیک
- ہیکاتھ
- ہے
- he
- سر
- بھاری
- مدد
- مدد کرتا ہے
- یہاں
- سب سے زیادہ
- روشنی ڈالی گئی
- پر روشنی ڈالی گئی
- ان
- میزبانی کی
- کس طرح
- HTML
- HTTP
- HTTPS
- بھاری
- مثالی
- شناخت
- if
- پر عملدرآمد
- نفاذ
- درآمد
- کو بہتر بنانے کے
- in
- شمولیت
- شامل
- اضافہ
- افراد
- صنعت
- اسماتایں
- انفراسٹرکچر
- ذاتی، پیدائشی
- جدت طرازی
- جدید
- ان پٹ
- مثال کے طور پر
- اہم کردار
- انضمام
- انٹرایکٹو
- انٹرفیس
- انٹرفیسز
- میں
- پکارتے ہیں۔
- IT
- میں
- جنوری
- جاوا سکرپٹ
- فوٹو
- JSON
- رکھیں
- علم
- زبان
- تازہ ترین
- قیادت
- رہنماؤں
- لیڈز
- جانیں
- سیکھا ہے
- سیکھنے
- قیادت
- لیورنگنگ
- جھوٹ ہے
- ہلکا پھلکا
- کی طرح
- پسند
- منسلک
- بہت
- سے محبت کرتا ہے
- مشین
- مشین لرننگ
- بنا
- مین
- دیکھ بھال
- بنا
- انتظام
- میں کامیاب
- انتظام
- مینیجنگ
- مارکیٹنگ
- زیادہ سے زیادہ
- زیادہ سے زیادہ
- کم سے کم
- ML
- ماڈل
- ماڈل
- ماہ
- زیادہ
- وضاحتی
- فطرت، قدرت
- ضروری
- ضرورت ہے
- ضرورت
- ضروریات
- نیٹ ورکنگ
- نیٹ ورکنگ کے مواقع
- نئی
- اگلے
- مقصد
- of
- کی پیشکش
- تجویز
- on
- آپریشنل
- رائے
- مواقع
- اصلاح
- اختیار
- or
- حکم
- منظم کرنا
- اصل
- OS
- ہمارے
- صفحہ
- امیدوار
- حصے
- جذبہ
- جذباتی
- انجام دیں
- کارکردگی
- ادوار
- پلیٹ فارم
- پلاٹا
- افلاطون ڈیٹا انٹیلی جنس
- پلیٹو ڈیٹا
- کھیلا
- کھیل
- پوسٹ
- ممکنہ
- ممکنہ طور پر
- طاقتور
- کی موجودگی
- حال (-)
- پیش
- بنیادی طور پر
- عمل
- عملدرآمد
- پیشہ ور ماہرین
- منصوبے
- کو فروغ دینا
- خصوصیات
- ثابت ہوا
- فراہم
- فراہم
- فراہم کرتا ہے
- عوامی طور پر
- معیار
- سوالات
- جلدی سے
- تیزی سے
- بلکہ
- RE
- جواب دیں
- آسانی سے
- اصلی
- اصل وقت
- وصول
- موصول
- موصول
- حال ہی میں
- کو کم
- کم
- کا حوالہ دیتے ہیں
- بہتر
- متعلقہ
- رہے
- ہٹا
- درخواست
- درخواستوں
- ضرورت
- وسائل
- جوابات
- ذمہ دار
- قبول
- باقی
- نتیجہ
- نتائج کی نمائش
- واپسی
- واپسی
- آمدنی
- مضبوط
- مضبوطی
- کردار
- روٹ
- sagemaker
- فروخت
- اسی
- اسکیل ایبلٹی
- توسیع پذیر
- پیمانے
- سکیلنگ
- سائنس
- ہموار
- سیکشنز
- محفوظ بنانے
- دیکھنا
- بیج
- منتخب
- انتخاب
- بھیجا
- سیریز
- بے سرور
- سروس
- سروسز
- مقرر
- قائم کرنے
- وہ
- مختصر
- دکھائیں
- دکھایا گیا
- شوز
- سادہ
- چھوٹے
- سافٹ ویئر کی
- سافٹ ویئر انجینئرنگ
- ٹھوس
- حل
- حل
- حل
- بہتر
- مخصوص
- اسپورٹس
- شروع
- مستحکم
- مراحل
- حکمت عملی
- سویوستیت
- کوشش کرتا ہے
- طالب علم
- طلباء
- جمع کرانے
- جمع
- جمع کرائی
- بعد میں
- پائیداری
- پائیدار
- پائیدار ترقی
- SWIFT
- سوئس
- سوئٹزرلینڈ
- ھدف بندی
- ٹاسک
- ٹیم
- ٹیموں
- ٹیکنالوجی
- ٹیسٹ
- تجربہ
- ٹیسٹ
- متن
- سے
- شکریہ
- کہ
- ۔
- ان
- ان
- موضوع
- تو
- یہ
- تیسری پارٹی
- اس
- ان
- تین
- کے ذریعے
- وقت
- کرنے کے لئے
- اوزار
- تبدیل
- متحرک
- ٹرن
- دو
- اقسام
- آخر میں
- UN
- سمجھ
- یونیورسٹی
- اپ ڈیٹ
- us
- استعمال کی شرائط
- استعمال کیا جاتا ہے
- رکن کا
- صارف کا تجربہ
- صارف مواجہ
- صارفین
- کا استعمال کرتے ہوئے
- استعمال
- استعمال کیا
- استعمال کرنا۔
- قیمتی
- مختلف
- گاڑیاں
- ورژن
- بہت
- کی طرف سے
- لنک
- چلنا
- گرم
- تھا
- پانی
- راستہ..
- we
- موسم
- ویب
- ویب خدمات
- اچھا ہے
- تھے
- جب
- چاہے
- جس
- ساتھ
- کے اندر
- بغیر
- کام کیا
- کام کر
- کام کرتا ہے
- ورکشاپ
- تم
- اور
- زیفیرنیٹ
- زیورخ