چونکہ مزید کاروبار اپنے صارفین کی بہتر خدمت کے لیے اپنی آن لائن موجودگی میں اضافہ کرتے ہیں، نئے فراڈ کے نمونے مسلسل ابھر رہے ہیں۔ آج کے ابھرتے ہوئے ڈیجیٹل منظر نامے میں، جہاں دھوکہ دہی کرنے والے اپنی حکمت عملیوں میں زیادہ نفیس ہوتے جا رہے ہیں، کمپنیوں اور مالیاتی اداروں کے لیے اس طرح کی دھوکہ دہی کی سرگرمیوں کا پتہ لگانا اور ان کی روک تھام کرنا اہم ہو گیا ہے۔
روایتی اصول پر مبنی دھوکہ دہی کا پتہ لگانے کے نظام میں تیزی سے اعادہ کرنے کی ان کی اہلیت کی حد ہوتی ہے کیونکہ وہ ممکنہ طور پر دھوکہ دہی کی سرگرمی کو نشان زد کرنے کے لیے پہلے سے طے شدہ اصولوں اور حدوں پر انحصار کرتے ہیں۔ یہ سسٹمز بڑی تعداد میں غلط مثبت چیزیں پیدا کر سکتے ہیں، جس سے فراڈ ٹیم کی طرف سے کی جانے والی دستی تحقیقات کے حجم میں نمایاں اضافہ ہوتا ہے۔ مزید برآں، انسان غلطی کا شکار بھی ہوتے ہیں اور بڑی مقدار میں ڈیٹا پر کارروائی کرنے کی محدود صلاحیت رکھتے ہیں، جس سے دھوکہ دہی کا پتہ لگانے کے لیے وقت کی ضرورت ہوتی ہے، جس کے نتیجے میں دھوکہ دہی کے لین دین میں کمی، نقصانات میں اضافہ اور شہرت کو نقصان پہنچ سکتا ہے۔
مشین لرننگ (ML) دھوکہ دہی کا پتہ لگانے میں ایک اہم کردار ادا کرتی ہے کیونکہ یہ غیر معمولی نمونوں اور ممکنہ دھوکہ دہی کے رجحانات کی نشاندہی کرنے کے لیے بڑی مقدار میں ڈیٹا کا فوری اور درست تجزیہ کر سکتا ہے۔ ایم ایل فراڈ ماڈل کی کارکردگی اس ڈیٹا کے معیار پر بہت زیادہ انحصار کرتی ہے جس پر اسے تربیت دی جاتی ہے، اور، خاص طور پر زیر نگرانی ماڈلز کے لیے، درست لیبل والا ڈیٹا بہت ضروری ہے۔ ایم ایل میں، ماڈل کو تربیت دینے کے لیے اہم تاریخی ڈیٹا کی کمی کو کہا جاتا ہے۔ کولڈ اسٹارٹ کا مسئلہ.
دھوکہ دہی کا پتہ لگانے کی دنیا میں، کچھ روایتی کولڈ اسٹارٹ منظرنامے درج ذیل ہیں:
- لین دین یا دھوکہ دہی کے معاملات کی تاریخ نہ ہونے کے دوران ایک درست فراڈ ماڈل بنانا
- نئے صارفین اور اکاؤنٹس کے لیے دھوکہ دہی سے جائز سرگرمی کو درست طریقے سے الگ کرنے کے قابل ہونا
- کسی ایڈریس یا استفادہ کنندہ کو رسک سے متعلق فیصلہ کرنے والی ادائیگیوں کو فراڈ سسٹم نے پہلے کبھی نہیں دیکھا
ان منظرناموں کو حل کرنے کے متعدد طریقے ہیں۔ مثال کے طور پر، آپ عام ماڈلز استعمال کر سکتے ہیں، جنہیں ون-سائز-فٹ-آل ماڈل کے نام سے جانا جاتا ہے، جو عام طور پر فراڈ کنسورشیم جیسے فراڈ ڈیٹا شیئرنگ پلیٹ فارمز کے اوپر تربیت یافتہ ہوتے ہیں۔ اس نقطہ نظر کے ساتھ چیلنج یہ ہے کہ کوئی بھی کاروبار برابر نہیں ہے، اور دھوکہ دہی کے حملے کے ویکٹر مسلسل تبدیل ہوتے رہتے ہیں۔
دوسرا آپشن یہ ہے کہ صارفین کے واقعات کے درمیان غیر معمولی رویے کی نگرانی کرنے اور اس کی سطح کے لیے غیر زیر نگرانی بے ضابطگی کا پتہ لگانے والے ماڈل کا استعمال کریں۔ اس نقطہ نظر کے ساتھ چیلنج یہ ہے کہ دھوکہ دہی کے تمام واقعات بے ضابطگیاں نہیں ہیں، اور تمام بے ضابطگیاں درحقیقت فراڈ نہیں ہیں۔ لہذا، آپ اعلی جھوٹی مثبت شرحوں کی توقع کر سکتے ہیں۔
اس پوسٹ میں، ہم دکھاتے ہیں کہ کس طرح آپ ریئل ٹائم فراڈ سے بچاؤ کے ML ماڈل کو تیزی سے بوٹسٹریپ کر سکتے ہیں جس میں 100 ایونٹس کا استعمال کرتے ہوئے ایمیزون فراڈ ڈیٹیکٹر نئی سہولت، کولڈ اسٹارٹ، اس طرح بہت سی تنظیموں کے لیے حسب ضرورت ایم ایل ماڈلز میں داخلے کی رکاوٹ کو ڈرامائی طور پر کم کرتا ہے جن کے پاس بڑے ڈیٹاسیٹس کو جمع کرنے اور درست طریقے سے لیبل لگانے کا وقت یا صلاحیت نہیں ہوتی ہے۔ مزید یہ کہ، ہم اس بات پر تبادلہ خیال کرتے ہیں کہ کس طرح Amazon Fraud Detector کو ذخیرہ شدہ واقعات کا استعمال کرتے ہوئے، آپ نتائج کا جائزہ لے سکتے ہیں اور اپنے ماڈلز کو دوبارہ تربیت دینے کے لیے واقعات کو صحیح طور پر لیبل لگا سکتے ہیں، اس طرح وقت کے ساتھ ساتھ فراڈ سے بچاؤ کے اقدامات کی تاثیر میں بہتری آتی ہے۔
حل جائزہ
Amazon Fraud Detector ایک مکمل طور پر منظم دھوکہ دہی کا پتہ لگانے کی خدمت ہے جو آن لائن ممکنہ طور پر دھوکہ دہی کی سرگرمیوں کا پتہ لگانے کے لیے خودکار ہے۔ آپ اپنے تاریخی ڈیٹاسیٹ کا استعمال کرتے ہوئے اپنی مرضی کے مطابق فراڈ کا پتہ لگانے والے ماڈلز بنانے کے لیے Amazon Fraud Detector کا استعمال کر سکتے ہیں، بلٹ ان رولز انجن کا استعمال کرتے ہوئے فیصلے کی منطق شامل کر سکتے ہیں، اور ایک بٹن کے ایک کلک کے ساتھ خطرے سے متعلق فیصلے کے ورک فلو کو آرکیسٹریٹ کر سکتے ہیں۔
پہلے، آپ کو ایک ماڈل کو تربیت دینے کے لیے دھوکہ دہی کی کم از کم 10,000 مثالوں کے ساتھ 400 سے زیادہ لیبل والے واقعات فراہم کرنے ہوتے تھے۔ کولڈ سٹارٹ فیچر کے اجراء کے ساتھ، آپ کم از کم 100 واقعات اور کم از کم 50 کو فراڈ کے طور پر درجہ بندی کرنے والے ماڈل کو تیزی سے تربیت دے سکتے ہیں۔ ابتدائی ڈیٹا کی ضروریات کے مقابلے میں، یہ تاریخی ڈیٹا میں 99% کی کمی اور لیبل کی ضروریات میں 87% کی کمی ہے۔
کولڈ سٹارٹ کی نئی خصوصیت ڈیٹا کے چھوٹے سیٹوں کو افزودہ کرنے، بڑھانے اور خطرے کی ماڈلنگ کے لیے ذہین طریقے فراہم کرتی ہے۔ مزید برآں، ایمیزون فراڈ ڈیٹیکٹر لیبل اسائنمنٹس اور بغیر لیبل والے واقعات کے نمونے لینے کا کام انجام دیتا ہے۔
عوامی ڈیٹا سیٹس کے ساتھ کیے گئے تجربات سے پتہ چلتا ہے کہ، حد کو 50 فراڈ اور صرف 100 ایونٹس تک کم کر کے، آپ فراڈ ML ماڈل بنا سکتے ہیں جو مستقل طور پر غیر زیر نگرانی اور نیم زیر نگرانی ماڈلز کو پیچھے چھوڑتے ہیں۔
کولڈ سٹارٹ ماڈل کی کارکردگی
غیر دیکھے ڈیٹا کو عام کرنے اور درست پیشین گوئیاں کرنے کے ML ماڈل کی صلاحیت تربیتی ڈیٹاسیٹ کے معیار اور تنوع سے متاثر ہوتی ہے۔ کولڈ سٹارٹ ماڈلز کے لیے، یہ مختلف نہیں ہے۔ آپ کے پاس عمل ہونا چاہیے کیونکہ ان واقعات کو درست طریقے سے لیبل کرنے اور ماڈلز کو دوبارہ تربیت دینے کے لیے مزید ڈیٹا اکٹھا کیا جاتا ہے، جو بالآخر ماڈل کی بہترین کارکردگی کا باعث بنتا ہے۔
کم ڈیٹا کی ضرورت کے ساتھ، رپورٹ شدہ کارکردگی کا عدم استحکام ماڈل کے بڑھتے ہوئے تغیر اور ٹیسٹ ڈیٹا کے محدود سائز کی وجہ سے بڑھ جاتا ہے۔ ماڈل کی کارکردگی کی صحیح توقع پیدا کرنے میں آپ کی مدد کرنے کے لیے، ماڈل AUC کے علاوہ، Amazon Fraud Detector بھی غیر یقینی کی حد کے میٹرکس کی اطلاع دیتا ہے۔ مندرجہ ذیل جدول ان میٹرکس کی وضاحت کرتا ہے۔
. | . | اے او سی | ||
. | . | <0.6 | 0.6 - 0.8 | > = 0.8 |
AUC غیر یقینی کا وقفہ | > 0.3 | ماڈل کی کارکردگی بہت کم ہے اور بہت مختلف ہو سکتی ہے۔ کم دھوکہ دہی کا پتہ لگانے کی کارکردگی کی توقع کریں۔ | ماڈل کی کارکردگی کم ہے اور بہت مختلف ہو سکتی ہے۔ فراڈ کا پتہ لگانے کی محدود کارکردگی کی توقع کریں۔ | ماڈل کی کارکردگی بہت مختلف ہو سکتی ہے۔ |
0.1 - 0.3 | ماڈل کی کارکردگی بہت کم ہے اور نمایاں طور پر مختلف ہو سکتی ہے۔ کم دھوکہ دہی کا پتہ لگانے کی کارکردگی کی توقع کریں۔ | ماڈل کی کارکردگی کم ہے اور نمایاں طور پر مختلف ہو سکتی ہے۔ فراڈ کا پتہ لگانے کی محدود کارکردگی کی توقع کریں۔ | ماڈل کی کارکردگی نمایاں طور پر مختلف ہو سکتی ہے۔ | |
<0.1 | ماڈل کی کارکردگی بہت کم ہے۔ کم دھوکہ دہی کا پتہ لگانے کی کارکردگی کی توقع کریں۔ | ماڈل کی کارکردگی کم ہے۔ فراڈ کا پتہ لگانے کی محدود کارکردگی کی توقع کریں۔ | کوئی وارننگ نہیں۔ |
کولڈ اسٹارٹ ماڈل کو تربیت دیں۔
کولڈ سٹارٹ فراڈ ماڈل کی تربیت کسی دوسرے ایمیزون فراڈ ڈیٹیکٹر ماڈل کی تربیت کے مترادف ہے۔ ڈیٹا سیٹ کے سائز میں کیا فرق ہے۔ آپ ہمارے میں کولڈ سٹارٹ ٹریننگ کے لیے نمونہ ڈیٹا سیٹ حاصل کر سکتے ہیں۔ گٹ ہب ریپو۔ Amazon فراڈ ڈیٹیکٹر کے کسٹم ماڈل کو تربیت دینے کے لیے، آپ ہمارے ہینڈ آن کو فالو کر سکتے ہیں۔ سبق. آپ یا تو استعمال کرسکتے ہیں۔ ایمیزون فراڈ ڈیٹیکٹر کنسول ٹیوٹوریل یا SDK ٹیوٹوریل دھوکہ دہی کا پتہ لگانے والے ماڈل کی تعمیر، تربیت اور تعیناتی کے لیے۔
آپ کے ماڈل کے تربیت یافتہ ہونے کے بعد، آپ کارکردگی میٹرکس کا جائزہ لے سکتے ہیں اور پھر اس کی حیثیت کو تبدیل کر کے اسے تعینات کر سکتے ہیں۔ ایکٹو. ماڈل سکور اور کارکردگی کی پیمائش کے بارے میں مزید جاننے کے لیے، دیکھیں ماڈل سکور اور ماڈل پرفارمنس میٹرکس. اس مقام پر، اب آپ اپنے ماڈل کو اپنے ڈیٹیکٹر میں شامل کر سکتے ہیں، شامل کریں۔ کاروباری قواعد خطرے کے اسکور کی تشریح کرنے کے لیے جو ماڈل آؤٹ پٹ کرتا ہے، اور اس کا استعمال کرتے ہوئے حقیقی وقت کی پیش گوئیاں کرنا GetEvent Prediction API.
فراڈ ایم ایل ماڈل مسلسل بہتری اور فیڈ بیک لوپ
ایمیزون فراڈ ڈیٹیکٹر کولڈ سٹارٹ فیچر کے ساتھ، آپ فوری طور پر ایک فراڈ ڈیٹیکٹر اینڈ پوائنٹ کو بوٹسٹریپ کر سکتے ہیں اور اپنے کاروبار کی حفاظت فوری طور پر شروع کر سکتے ہیں۔ تاہم، دھوکہ دہی کے نئے نمونے مسلسل ابھر رہے ہیں، اس لیے وقت کے ساتھ ساتھ پیشین گوئیوں کی درستگی اور تاثیر کو بہتر بنانے کے لیے نئے ڈیٹا کے ساتھ کولڈ اسٹارٹ ماڈلز کو دوبارہ تربیت دینا بہت ضروری ہے۔
اپنے ماڈلز پر اعادہ کرنے میں آپ کی مدد کرنے کے لیے، Amazon Fraud Detector خود بخود تمام ایونٹس کو اسٹور کرتا ہے جو سروس کو بھیجے جاتے ہیں جیسا کہ درج ذیل اسکرین شاٹ میں دکھایا گیا ہے، آپ ایونٹ کی قسم کی سطح پر ایونٹ کے ادخال کے پرچم کو تبدیل یا توثیق کر سکتے ہیں۔
ذخیرہ شدہ واقعات کی خصوصیت کے ساتھ، آپ ایمیزون فراڈ ڈیٹیکٹر SDK کو پروگرام کے ذریعے کسی ایونٹ تک رسائی حاصل کرنے، ایونٹ کے میٹا ڈیٹا اور پیشین گوئی کی وضاحت کا جائزہ لینے اور خطرے سے متعلق باخبر فیصلہ کرنے کے لیے استعمال کر سکتے ہیں۔ مزید یہ کہ، آپ ایونٹ کو مستقبل کے ماڈل کی دوبارہ تربیت اور ماڈل میں مسلسل بہتری کے لیے لیبل لگا سکتے ہیں۔ درج ذیل خاکہ اس ورک فلو کی ایک مثال دکھاتا ہے۔
درج ذیل کوڈ کے ٹکڑوں میں، ہم ذخیرہ شدہ ایونٹ کو لیبل کرنے کے عمل کو ظاہر کرتے ہیں:
- کسی ایونٹ پر ریئل ٹائم فراڈ کی پیشین گوئی کرنے کے لیے، GetEventPrediction API کو کال کریں:
جیسا کہ جواب میں دیکھا گیا، فیصلے کے انجن کے اصول کی بنیاد پر، ایونٹ کو فراڈ ٹیم کے ذریعے دستی جائزہ کے لیے بھیجا جانا چاہیے۔ پیشین گوئی کی وضاحت کے میٹا ڈیٹا کو جمع کر کے، آپ اس بارے میں بصیرت حاصل کر سکتے ہیں کہ ہر ایونٹ کے متغیر نے ماڈل کے فراڈ پیشین گوئی سکور کو کیسے متاثر کیا۔
- ان بصیرت کو جمع کرنے کے لیے، ہم استعمال کرتے ہیں۔
get_event_prediction_metada
APIs:
API جواب:
ان بصیرت کے ساتھ، دھوکہ دہی کا تجزیہ کار زیر بحث ایونٹ کے بارے میں باخبر خطرے کا فیصلہ کر سکتا ہے اور ایونٹ کے لیبل کو اپ ڈیٹ کر سکتا ہے۔
- ایونٹ لیبل کو اپ ڈیٹ کرنے کے لیے کال کریں۔
update_event_label
APIs:
API کا جواب
حتمی مرحلے کے طور پر، آپ تصدیق کر سکتے ہیں کہ آیا ایونٹ کا لیبل درست طریقے سے اپ ڈیٹ کیا گیا تھا۔
- ایونٹ لیبل کی تصدیق کرنے کے لیے، کال کریں۔
get_event
APIs:
API کا جواب
صاف کرو
مستقبل کے چارجز سے بچنے کے لیے، حل کے لیے بنائے گئے وسائل کو حذف کریں۔
نتیجہ
اس پوسٹ نے یہ ظاہر کیا ہے کہ آپ ایمیزون فراڈ ڈیٹیکٹر کی نئی کولڈ سٹارٹ خصوصیت کا استعمال کرتے ہوئے 100 واقعات کے ساتھ ریئل ٹائم فراڈ سے بچاؤ کے نظام کو کس طرح تیزی سے بوٹسٹریپ کر سکتے ہیں۔ ہم نے اس بات پر تبادلہ خیال کیا کہ آپ کیسے نتائج کا جائزہ لینے اور واقعات کو درست طریقے سے لیبل کرنے اور اپنے ماڈلز کو دوبارہ تربیت دینے کے لیے ذخیرہ شدہ واقعات کا استعمال کر سکتے ہیں، وقت کے ساتھ ساتھ دھوکہ دہی سے بچاؤ کے اقدامات کی تاثیر کو بہتر بنا سکتے ہیں۔
مکمل طور پر منظم AWS سروسز جیسے Amazon Fraud Detector کاروباروں کو اپنے پلیٹ فارمز میں دھوکہ دہی کی نشاندہی کرنے کے لیے صارف کے رویے کا تجزیہ کرنے اور کاروباری قدر کو بڑھانے پر زیادہ توجہ دینے میں خرچ کرنے والے وقت کو کم کرنے میں مدد کرتی ہے۔ اس بارے میں مزید جاننے کے لیے کہ ایمیزون فراڈ ڈیٹیکٹر آپ کے کاروبار میں کس طرح مدد کر سکتا ہے، ملاحظہ کریں۔ ایمیزون فراڈ ڈیٹیکٹر۔
مصنفین کے بارے میں
مارسیل پیویڈل ورلڈ وائیڈ اسپیشلسٹ آرگنائزیشن میں ایک عالمی سینئر AI سروسز سلوشنز آرکیٹیکٹ ہے۔ Marcel کے پاس FinTechs، ادائیگی فراہم کرنے والوں، فارما اور سرکاری ایجنسیوں کے لیے ٹیکنالوجی کے ذریعے کاروباری مسائل حل کرنے کا 20 سال سے زیادہ کا تجربہ ہے۔ اس کی توجہ کے موجودہ شعبے رسک مینجمنٹ، فراڈ کی روک تھام، اور شناخت کی تصدیق ہیں۔
جولیا سو ایمیزون فراڈ ڈیٹیکٹر کے ساتھ ایک ریسرچ سائنٹسٹ ہے۔ وہ مشین لرننگ کی تکنیکوں کا استعمال کرتے ہوئے صارفین کے چیلنجوں کو حل کرنے کے بارے میں پرجوش ہے۔ اپنے فارغ وقت میں، وہ پیدل سفر، پینٹنگ، اور نئی کافی شاپس کی تلاش سے لطف اندوز ہوتی ہے۔
Guilherme Ricci AWS میں ایک سینئر سولیوشن آرکیٹیکٹ ہے، جو سٹارٹ اپس کو ان کی ایپلی کیشنز کی لاگت کو جدید اور بہتر بنانے میں مدد کرتا ہے۔ مالیاتی شعبے میں کمپنیوں کے ساتھ 10 سال سے زیادہ کے تجربے کے ساتھ، وہ فی الحال AI/ML ماہرین کی ٹیم کے ساتھ مل کر کام کر رہا 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۔
- ایڈریین ایشلے کے ساتھ مستقبل کا نقشہ بنانا۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
- ماخذ: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/overcome-the-machine-learning-cold-start-challenge-in-fraud-detection-using-amazon-fraud-detector/
- : ہے
- : ہے
- : نہیں
- :کہاں
- 000
- 1
- 10
- 100
- 20
- 20 سال
- 200
- 39
- 50
- 7
- 8
- 9
- a
- کی صلاحیت
- قابلیت
- ہمارے بارے میں
- تک رسائی حاصل
- درستگی
- درست
- درست طریقے سے
- سرگرمیوں
- سرگرمی
- پتہ
- ایجنسیوں
- AI
- AI خدمات
- AI / ML
- تمام
- بھی
- ایمیزون
- ایمیزون فراڈ ڈیٹیکٹر
- کے درمیان
- مقدار
- an
- تجزیہ کار
- تجزیے
- تجزیہ
- اور
- بے ضابطگی کا پتہ لگانا
- کوئی بھی
- اے پی آئی
- ایپلی کیشنز
- نقطہ نظر
- کیا
- علاقوں
- AS
- At
- حملہ
- خودکار
- خود کار طریقے سے
- AWS
- رکاوٹ
- کی بنیاد پر
- BE
- کیونکہ
- بن
- بننے
- اس سے پہلے
- فائدہ مند
- بہتر
- بوٹسٹریپ
- تعمیر
- تعمیر میں
- کاروبار
- کاروبار
- بٹن
- by
- فون
- کہا جاتا ہے
- کر سکتے ہیں
- اہلیت
- چیلنج
- چیلنجوں
- تبدیل
- تبدیل کرنے
- بوجھ
- درجہ بندی
- کلک کریں
- کوڈ
- کافی
- جمع
- COM
- کمپنیاں
- مقابلے میں
- کنسول
- مسلسل
- سیاق و سباق
- مسلسل
- اخراجات
- بنائی
- اہم
- اہم
- موجودہ
- اس وقت
- اپنی مرضی کے
- گاہک
- گاہکوں
- اپنی مرضی کے مطابق
- اعداد و شمار
- ڈیٹا شیئرنگ
- ڈیٹاسیٹس
- فیصلہ
- وضاحت کرتا ہے
- مظاہرہ
- demonstrated,en
- تعیناتی
- کھوج
- مختلف
- ڈیجیٹل
- بات چیت
- بات چیت
- ممتاز
- تنوع
- do
- نہیں
- ڈرامائی طور پر
- ڈرائیونگ
- ہر ایک
- تاثیر
- کوششوں
- یا تو
- ای میل
- کرنڈ
- اختتام پوائنٹ
- انجن
- افزودہ
- اداروں
- اندراج
- اندازہ
- واقعہ
- واقعات
- مثال کے طور پر
- مثال کے طور پر
- توقع ہے
- امید
- تجربہ
- وضاحت
- ایکسپلور
- توسیع
- جھوٹی
- نمایاں کریں
- آراء
- چند
- فائنل
- مالی
- مالیاتی ادارے
- مالیاتی شعبے
- مل
- fintechs
- توجہ مرکوز
- پر عمل کریں
- کے بعد
- کے لئے
- دھوکہ دہی
- فراڈ کا پتہ لگانے
- فراڈ کی روک تھام
- دھوکہ دہی
- دھوکہ دہی
- دھوکہ دہی کی سرگرمی
- مفت
- سے
- مکمل طور پر
- مزید برآں
- مستقبل
- حاصل کرنا
- جمع
- پیدا
- گلوبل
- حکومت
- بہت
- ہاتھوں پر
- ہے
- he
- بھاری
- مدد
- مدد
- اعلی
- تاریخی
- تاریخ
- کس طرح
- تاہم
- HTML
- HTTPS
- انسان
- ایک جیسے
- شناخت
- شناختی
- شناخت کی توثیق
- فوری طور پر
- متاثر
- کو بہتر بنانے کے
- بہتری
- کو بہتر بنانے کے
- in
- اضافہ
- اضافہ
- اضافہ
- اضافہ
- مطلع
- ابتدائی
- بصیرت
- عدم استحکام
- اداروں
- انٹیلجنٹ
- میں
- تحقیقات
- IP
- IT
- میں
- فوٹو
- جانا جاتا ہے
- لیبل
- نہیں
- زمین کی تزئین کی
- بڑے
- معروف
- جانیں
- سیکھنے
- سطح
- کی طرح
- لمیٹڈ
- حدود
- تھوڑا
- نقصانات
- لو
- کم کرنا
- مشین
- مشین لرننگ
- بنا
- بنانا
- میں کامیاب
- انتظام
- دستی
- بہت سے
- ملا
- اقدامات
- میٹا ڈیٹا
- طریقوں
- پیمائش کا معیار
- شاید
- کم سے کم
- ML
- ماڈل
- ماڈل
- جدید خطوط پر استوار
- کی نگرانی
- زیادہ
- اس کے علاوہ
- ایک سے زیادہ
- نام
- نئی
- اب
- تعداد
- of
- on
- آن لائن
- صرف
- زیادہ سے زیادہ
- کی اصلاح کریں
- اختیار
- or
- تنظیم
- تنظیمیں
- دیگر
- ہمارے
- باہر نکلنا
- پر
- پر قابو پانے
- خود
- پیراماؤنٹ
- جذباتی
- پیٹرن
- ادائیگی
- ادائیگی فراہم کرنے والے
- ادائیگی
- کارکردگی
- کارکردگی کا مظاہرہ
- فارما
- مقام
- پلیٹ فارم
- پلاٹا
- افلاطون ڈیٹا انٹیلی جنس
- پلیٹو ڈیٹا
- پوائنٹ
- مثبت
- ممکن
- پوسٹ
- ممکنہ طور پر
- کی پیشن گوئی
- پیشن گوئی
- کی موجودگی
- کی روک تھام
- روک تھام
- مسائل
- عمل
- عمل
- حفاظت
- فراہم
- فراہم کرنے والے
- فراہم کرتا ہے
- عوامی
- معیار
- سوال
- جلدی سے
- رینج
- قیمتیں
- اصل وقت
- کو کم
- جاری
- اطلاع دی
- رپورٹیں
- ضرورت
- ضروریات
- تحقیق
- وسائل
- جواب
- نتیجہ
- نتائج کی نمائش
- کا جائزہ لینے کے
- رسک
- رسک مینجمنٹ
- کردار
- حکمرانی
- قوانین
- منظرنامے
- سائنسدان
- سکور
- sdk
- شعبے
- سینئر
- خدمت
- سروس
- سروسز
- سیٹ
- اشتراک
- دکانیں
- ہونا چاہئے
- دکھائیں
- دکھایا گیا
- شوز
- اہم
- نمایاں طور پر
- صرف
- سائز
- چھوٹے
- So
- حل
- حل
- حل
- حل کرنا۔
- کچھ
- بہتر
- ماہر
- ماہرین
- خاص طور پر
- خرچ
- شروع کریں
- سترٹو
- درجہ
- مرحلہ
- ذخیرہ
- پردہ
- اس طرح
- سطح
- کے نظام
- سسٹمز
- ٹیبل
- حکمت عملی
- ٹیم
- تکنیک
- ٹیکنالوجی
- ٹیسٹ
- سے
- کہ
- ۔
- دنیا
- ان
- اس طرح
- لہذا
- یہ
- وہ
- اس
- کے ذریعے
- وقت
- وقت لگتا
- کرنے کے لئے
- آج کا
- مل کر
- سب سے اوپر
- روایتی
- ٹرین
- تربیت یافتہ
- ٹریننگ
- معاملات
- رجحانات
- عام طور پر
- آخر میں
- غیر یقینی صورتحال
- اپ ڈیٹ کریں
- اپ ڈیٹ
- استعمال کی شرائط
- رکن کا
- کا استعمال کرتے ہوئے
- تصدیق کریں۔
- قیمت
- توثیق
- اس بات کی تصدیق
- دورہ
- حجم
- جلد
- تھا
- طریقوں
- we
- کیا
- جس
- جبکہ
- ساتھ
- کام کے بہاؤ
- کام کر
- دنیا
- سال
- تم
- اور
- زیفیرنیٹ