हम सभी अपने आदर्श मानवीय मूल्यों को अपनी प्रौद्योगिकियों में प्रतिबिंबित होते देखना चाहते हैं। हम उम्मीद करते हैं कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) जैसी प्रौद्योगिकियाँ हमसे झूठ नहीं बोलेंगी, भेदभाव नहीं करेंगी और हमारे और हमारे बच्चों के उपयोग के लिए सुरक्षित होंगी। फिर भी कई एआई निर्माता वर्तमान में अपने मॉडलों में उजागर होने वाले पूर्वाग्रहों, अशुद्धियों और समस्याग्रस्त डेटा प्रथाओं के लिए आलोचना का सामना कर रहे हैं। इन मुद्दों के लिए तकनीकी, एल्गोरिथम या एआई-आधारित समाधान से कहीं अधिक की आवश्यकता है। वास्तव में, एक समग्र, सामाजिक-तकनीकी दृष्टिकोण की आवश्यकता है।
गणित एक शक्तिशाली सत्य को प्रदर्शित करता है
एआई सहित सभी पूर्वानुमानित मॉडल तब अधिक सटीक होते हैं जब वे विविध मानव बुद्धि और अनुभव को शामिल करते हैं। यह कोई राय नहीं है; इसकी अनुभवजन्य वैधता है। इसपर विचार करें विविधता भविष्यवाणी प्रमेय. सीधे शब्दों में कहें तो, जब किसी समूह में विविधता बड़ी होती है, तो भीड़ की गलती छोटी होती है - जो "भीड़ की बुद्धिमत्ता" की अवधारणा का समर्थन करती है। एक प्रभावशाली अध्ययन में, यह दिखाया गया कि कम क्षमता वाले समस्या समाधानकर्ताओं के विविध समूह उच्च क्षमता वाले समस्या समाधानकर्ताओं के समूहों से बेहतर प्रदर्शन कर सकते हैं (हांग और पेज, 2004).
गणितीय भाषा में: आपका विचरण जितना व्यापक होगा, आपका माध्य उतना ही अधिक मानक होगा। समीकरण इस प्रकार दिखता है:
A आगे के अध्ययन अधिक गणनाएँ प्रदान की गईं जो एक बुद्धिमान भीड़ की सांख्यिकीय परिभाषाओं को परिष्कृत करती हैं, जिसमें अन्य सदस्यों की भविष्यवाणियों की अज्ञानता और उन लोगों को शामिल करना शामिल है अधिकतम भिन्न (नकारात्मक रूप से सहसंबद्ध) भविष्यवाणियाँ या निर्णय। तो, यह केवल मात्रा नहीं है, बल्कि विविधता है जो भविष्यवाणियों में सुधार करती है। यह अंतर्दृष्टि एआई मॉडल के मूल्यांकन को कैसे प्रभावित कर सकती है?
मॉडल (इन)सटीकता
एक सामान्य कहावत को उद्धृत करने के लिए, सभी मॉडल गलत हैं। यह सांख्यिकी, विज्ञान और एआई के क्षेत्र में सच है। डोमेन विशेषज्ञता की कमी के साथ बनाए गए मॉडल का परिणाम हो सकता है ग़लत आउटपुट।
आज, लोगों का एक छोटा सजातीय समूह यह निर्धारित करता है कि जेनेरिक एआई मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए किस डेटा का उपयोग किया जाए, जो उन स्रोतों से लिया गया है जो अंग्रेजी को बहुत अधिक प्रस्तुत करते हैं। "दुनिया की 6,000 से अधिक भाषाओं में से अधिकांश के लिए, उपलब्ध पाठ डेटा बड़े पैमाने के आधार मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए पर्याप्त नहीं है" (से)फाउंडेशन मॉडल के अवसरों और जोखिमों पर, “बोम्मासानी एट अल., 2022)।
इसके अतिरिक्त, मॉडल स्वयं सीमित आर्किटेक्चर से बनाए गए हैं: “लगभग सभी अत्याधुनिक एनएलपी मॉडल अब कुछ फाउंडेशन मॉडलों में से एक से अनुकूलित किए गए हैं, जैसे कि बीईआरटी, रॉबर्टा, बार्ट, टी5, आदि। जबकि यह समरूपीकरण उत्पन्न करता है अत्यधिक उच्च उत्तोलन (नींव मॉडल में कोई भी सुधार पूरे एनएलपी में तत्काल लाभ पहुंचा सकता है), यह एक दायित्व भी है; सभी एआई सिस्टम को कुछ फाउंडेशन मॉडल के समान समस्याग्रस्त पूर्वाग्रह प्राप्त हो सकते हैं (बोम्मासानी एट अल.) "
जेनेरिक एआई के लिए विभिन्न समुदायों को बेहतर ढंग से प्रतिबिंबित करने के लिए, मानव डेटा की व्यापक विविधता को मॉडल में प्रस्तुत किया जाना चाहिए।
मॉडल सटीकता का मूल्यांकन पूर्वाग्रह के मूल्यांकन के साथ-साथ चलता है। हमें पूछना चाहिए कि मॉडल का इरादा क्या है और यह किसके लिए अनुकूलित है? उदाहरण के लिए, विचार करें कि सामग्री-अनुशंसा एल्गोरिदम और खोज इंजन एल्गोरिदम से सबसे अधिक लाभ किसे होता है। हितधारकों के व्यापक रूप से भिन्न हित और लक्ष्य हो सकते हैं। एल्गोरिदम और मॉडल को बेयस त्रुटि के लिए लक्ष्य या प्रॉक्सी की आवश्यकता होती है: न्यूनतम त्रुटि जिसमें एक मॉडल को सुधार करना चाहिए। यह प्रॉक्सी अक्सर कोई व्यक्ति होता है, जैसे कि डोमेन विशेषज्ञता वाला विषय विशेषज्ञ।
एक बहुत ही मानवीय चुनौती: मॉडल खरीद या विकास से पहले जोखिम का आकलन करना
उभरते एआई नियम और कार्य योजनाएं एल्गोरिथम प्रभाव मूल्यांकन रूपों के महत्व को तेजी से रेखांकित कर रही हैं। इन फॉर्मों का लक्ष्य एआई मॉडल के बारे में महत्वपूर्ण जानकारी हासिल करना है ताकि शासन टीमें उन्हें तैनात करने से पहले अपने जोखिमों का आकलन और समाधान कर सकें। विशिष्ट प्रश्नों में शामिल हैं:
- आपके मॉडल का उपयोग मामला क्या है?
- असमान प्रभाव के जोखिम क्या हैं?
- आप निष्पक्षता का आकलन कैसे कर रहे हैं?
- आप अपने मॉडल को समझाने योग्य कैसे बना रहे हैं?
हालाँकि इसे अच्छे इरादों के साथ डिज़ाइन किया गया है, लेकिन समस्या यह है कि अधिकांश AI मॉडल मालिक यह नहीं समझते हैं कि उनके उपयोग के मामले में जोखिमों का मूल्यांकन कैसे किया जाए। एक सामान्य बात यह हो सकती है, "मेरा मॉडल अनुचित कैसे हो सकता है यदि वह व्यक्तिगत रूप से पहचान योग्य जानकारी (पीआईआई) एकत्र नहीं कर रहा है?" नतीजतन, जोखिम कारकों को सटीक रूप से चिह्नित करने के लिए शासन प्रणालियों के लिए आवश्यक विचारशीलता के साथ फॉर्म शायद ही कभी पूरे किए जाते हैं।
इस प्रकार, समाधान की सामाजिक-तकनीकी प्रकृति पर जोर दिया गया है। एक मॉडल मालिक - एक व्यक्ति - को केवल यह मूल्यांकन करने के लिए चेकबॉक्स की एक सूची नहीं दी जा सकती है कि क्या उनके उपयोग के मामले से नुकसान होगा। इसके बजाय, आवश्यकता इस बात की है कि व्यापक रूप से अलग-अलग जीवन-दुनिया के अनुभवों वाले लोगों के समूह समुदायों में एक साथ आएं जो असमान प्रभाव के बारे में कठिन बातचीत करने के लिए मनोवैज्ञानिक सुरक्षा प्रदान करते हैं।
भरोसेमंद एआई के लिए व्यापक दृष्टिकोण का स्वागत
आईबीएम® "ग्राहक शून्य" दृष्टिकोण अपनाने में विश्वास करता है, जो परामर्श और उत्पाद-आधारित समाधानों में अपने स्वयं के ग्राहकों के लिए की जाने वाली सिफारिशों और प्रणालियों को लागू करता है। यह दृष्टिकोण नैतिक प्रथाओं तक फैला हुआ है, यही कारण है कि आईबीएम ने एक भरोसेमंद एआई उत्कृष्टता केंद्र (सीओई) बनाया है।
जैसा कि ऊपर बताया गया है, एआई के प्रभावों का उचित मूल्यांकन करने के लिए अनुभवों और कौशलों की विविधता महत्वपूर्ण है। लेकिन एआई इनोवेटर्स, विशेषज्ञों और प्रतिष्ठित इंजीनियरों से भरी कंपनी में उत्कृष्टता केंद्र में भाग लेने की संभावना डराने वाली हो सकती है, इसलिए मनोवैज्ञानिक सुरक्षा के समुदाय को विकसित करने की आवश्यकता है। आईबीएम इसे स्पष्ट रूप से यह कहते हुए संप्रेषित करता है, “एआई में रुचि है? एआई नैतिकता में रुचि है? आपके पास इस मेज़ पर बैठने की जगह है।"
सीओई हर स्तर पर अभ्यासकर्ताओं को एआई नैतिकता में प्रशिक्षण प्रदान करता है। सिंक्रोनस लर्निंग (कक्षा सेटिंग्स में शिक्षक और छात्र) और एसिंक्रोनस (स्व-निर्देशित) दोनों कार्यक्रम पेश किए जाते हैं।
लेकिन यह सीओई है लागू प्रशिक्षण जो हमारे चिकित्सकों को गहनतम अंतर्दृष्टि प्रदान करता है, क्योंकि वे असमान प्रभाव को बेहतर ढंग से समझने के लिए वास्तविक परियोजनाओं पर वैश्विक, विविध, बहु-विषयक टीमों के साथ काम करते हैं। वे आईबीएम के डिजाइन थिंकिंग फ्रेमवर्क का भी लाभ उठाते हैं एआई के लिए डिज़ाइन समूह आंतरिक रूप से और ग्राहकों के साथ एआई मॉडल के अनपेक्षित प्रभावों का आकलन करने के लिए उपयोग करता है, जो अक्सर हाशिए पर रहने वाले लोगों को ध्यान में रखते हैं। (सिल्विया डकवर्थ देखें शक्ति और विशेषाधिकार का पहिया उदाहरण के लिए कि कैसे व्यक्तिगत विशेषताएँ विशेषाधिकार प्राप्त लोगों को प्रभावित करती हैं या लोगों को हाशिए पर धकेल देती हैं।) आईबीएम ने ओपन-सोर्स समुदाय को कई ढाँचे भी दान किए हैं नैतिक रूप से डिज़ाइन करें.
आईबीएम ने इन परियोजनाओं पर सार्वजनिक रूप से प्रकाशित कुछ रिपोर्टें नीचे दी हैं:
आपका एआई मॉडल कैसा प्रदर्शन कर रहा है, इसके बारे में महत्वपूर्ण जानकारी प्राप्त करने के लिए स्वचालित एआई मॉडल शासन उपकरण की आवश्यकता होती है। लेकिन ध्यान दें, आपके मॉडल के विकसित होने और उत्पादन में आने से पहले ही जोखिम उठाना इष्टतम है। विविध, बहु-विषयक चिकित्सकों का समुदाय बनाकर, जो लोगों को असमान प्रभाव के बारे में कठिन बातचीत करने के लिए एक सुरक्षित स्थान प्रदान करते हैं, आप अपने सिद्धांतों को क्रियान्वित करने और जिम्मेदारी से एआई विकसित करने की अपनी यात्रा शुरू कर सकते हैं।
व्यवहार में, जब आप एआई प्रैक्टिशनरों को नियुक्त कर रहे हैं, तो विचार करें कि मॉडल बनाने में 70% से अधिक प्रयास सही डेटा तैयार करने में होता है। आप ऐसे लोगों को नियुक्त करना चाहते हैं जो प्रतिनिधिक डेटा एकत्र करना जानते हों और साथ ही सहमति से भी एकत्र किए गए हों। आप ऐसे लोगों को भी चाहते हैं जो डोमेन विशेषज्ञों के साथ मिलकर काम करना जानते हों ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि उनके पास सही दृष्टिकोण है। यह सुनिश्चित करना महत्वपूर्ण है कि इन अभ्यासकर्ताओं के पास विनम्रता और विवेक के साथ जिम्मेदारीपूर्वक एआई को क्यूरेट करने की चुनौती से निपटने के लिए भावनात्मक बुद्धिमत्ता हो। हमें यह सीखने के बारे में जानबूझकर होना चाहिए कि कैसे पहचानें कि एआई सिस्टम कैसे और कब असमानता को बढ़ा सकते हैं, साथ ही वे मानव बुद्धि को भी बढ़ा सकते हैं।
एआई के साथ आपका व्यवसाय कैसे काम करता है, इसे फिर से खोजें
क्या यह लेख सहायक था?
हाँनहीं
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस से अधिक
आईबीएम न्यूज़लेटर्स
हमारे न्यूज़लेटर और विषय अपडेट प्राप्त करें जो नवीनतम विचार नेतृत्व और उभरते रुझानों पर अंतर्दृष्टि प्रदान करते हैं।
अभी ग्राहक बनें
अधिक समाचार पत्र
- एसईओ संचालित सामग्री और पीआर वितरण। आज ही प्रवर्धित हो जाओ।
- प्लेटोडेटा.नेटवर्क वर्टिकल जेनरेटिव एआई। स्वयं को शक्तिवान बनाएं। यहां पहुंचें।
- प्लेटोआईस्ट्रीम। Web3 इंटेलिजेंस। ज्ञान प्रवर्धित। यहां पहुंचें।
- प्लेटोईएसजी. कार्बन, क्लीनटेक, ऊर्जा, पर्यावरण, सौर, कचरा प्रबंधन। यहां पहुंचें।
- प्लेटोहेल्थ। बायोटेक और क्लिनिकल परीक्षण इंटेलिजेंस। यहां पहुंचें।
- स्रोत: https://www.ibm.com/blog/why-we-need-diverse-multidisciplinary-coes-for-model-risk/
- :हैस
- :है
- :नहीं
- :कहाँ
- $यूपी
- 000
- 1
- 16
- 2022
- 2024
- 23
- 25
- 28
- 29
- 30
- 300
- 32
- 39
- 40
- 400
- 65
- 7
- 9
- a
- क्षमता
- About
- ऊपर
- AC
- में तेजी लाने के
- शुद्धता
- सही
- सही रूप में
- के पार
- कार्य
- अनुकूलित
- पता
- स्वीकार करना
- अपनाना
- विज्ञापन
- सलाह
- को प्रभावित
- एजेंटों
- AI
- एआई मॉडल
- एआई सिस्टम
- उद्देश्य
- AL
- एल्गोरिथम
- एल्गोरिदम
- सब
- भी
- हमेशा
- amp
- an
- विश्लेषिकी
- और
- कोई
- आवेदन
- अनुप्रयोगों
- दृष्टिकोण
- हैं
- क्षेत्रों के बारे में जानकारी का उपयोग करके ट्रेडिंग कर सकते हैं।
- लेख
- कृत्रिम
- कृत्रिम बुद्धिमत्ता
- कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI)
- AS
- पूछना
- आकलन
- आकलन
- मूल्यांकन
- सहायकों
- की सहायता
- At
- ऑडियो
- बढ़ाना
- लेखक
- उपलब्ध
- से बचने
- वापस
- संतुलन
- BE
- किया गया
- से पहले
- शुरू करना
- जा रहा है
- का मानना है कि
- लाभ
- बेहतर
- परे
- पूर्वाग्रह
- पूर्वाग्रहों
- ब्लॉग
- ब्लॉग
- नीला
- बोस्टन
- के छात्रों
- व्यापक
- इमारत
- व्यापार
- व्यावसायिक कार्य
- व्यवसायों
- लेकिन
- बटन
- by
- कर सकते हैं
- कब्जा
- कैप्चरिंग
- कार्बन
- कार्ड
- पत्ते
- कौन
- मामला
- कैट
- वर्ग
- कारण
- केंद्र
- उत्कृष्टता का केंद्र
- केंद्रीय
- कुछ
- चुनौती
- विशेषताएँ
- chatbots
- चेक
- बच्चा
- बच्चे
- हलकों
- सीआईएस
- कक्षा
- स्पष्ट रूप से
- ग्राहकों
- निकट से
- बादल
- रंग
- संयोजन
- अ रहे है
- सामान्य
- समुदाय
- समुदाय
- कंपनियों
- कंपनी
- पूरा
- संकल्पना
- सहमति
- इसके फलस्वरूप
- विचार करना
- परामर्श
- कंटेनर
- जारी रखने के
- बातचीत
- मूल
- सही
- सहसंबद्ध
- लागत
- सका
- बनाया
- बनाना
- रचनाकारों
- महत्वपूर्ण
- भीड़
- सीएसएस
- क्यूरेटिंग
- वर्तमान में
- रिवाज
- ग्राहक
- ग्राहक अनुभव
- ग्राहक
- तिथि
- तारीख
- निर्णय
- गहरी
- चूक
- परिभाषाएँ
- उद्धार
- दर्शाता
- तैनाती
- विवरण
- डिज़ाइन
- डिजाइन सोच
- बनाया गया
- निर्धारित करना
- विकसित करना
- विकसित
- विभिन्न
- मुश्किल
- डिजिटल
- डिजिटल परिवर्तन
- मूर्खता
- विशिष्ट
- कई
- विविधता
- do
- डोमेन
- दान दिया
- तैयार
- ड्राइव
- ई एंड टी
- प्रभाव
- प्रयास
- नष्ट
- embedding
- आलिंगन
- कस्र्न पत्थर
- कर्मचारियों
- सक्षम
- मनोहन
- इंजन
- इंजीनियर्स
- अंग्रेज़ी
- पर्याप्त
- सुनिश्चित
- दर्ज
- त्रुटि
- आदि
- ईथर (ईटीएच)
- नैतिक
- आचार
- मूल्यांकन करें
- का मूल्यांकन
- मूल्यांकन
- और भी
- प्रत्येक
- हर जगह
- ख़राब करना
- उदाहरण
- उदाहरण
- उत्कृष्टता
- निकास
- उम्मीद
- अनुभव
- अनुभव
- विशेषज्ञ
- विशेषज्ञता
- विशेषज्ञों
- समझाया
- उजागर
- फैली
- अत्यंत
- फेसबुक
- फेसबुक मैसेंजर
- की सुविधा
- का सामना करना पड़
- कारकों
- निष्पक्षता
- असत्य
- दूर
- फास्ट
- कुछ
- खोज
- फोकस
- का पालन करें
- निम्नलिखित
- फोंट
- के लिए
- सबसे आगे
- रूपों
- बुनियाद
- चौखटे
- से
- सामने
- कार्यों
- इकट्ठा
- इकट्ठा
- सभा
- उत्पादक
- जनरेटिव एआई
- जनक
- मिल
- दी
- देता है
- वैश्विक
- लक्ष्य
- लक्ष्यों
- चला जाता है
- अच्छा
- शासन
- व्याकरण
- बहुत
- ग्रिड
- समूह
- समूह की
- विकास
- गाइड
- नुकसान
- है
- शीर्षक
- सुनना
- ऊंचाई
- मदद
- सहायक
- हाई
- उसे
- किराया
- किराए पर लेना
- उसके
- रखती है
- समग्र
- होम
- कैसे
- How To
- HTTPS
- मानव
- मानव बुद्धि
- विनम्रता
- संकर
- संकर बादल
- i
- मैं करता हूँ
- आईबीएम
- ICO
- नायक
- आदर्श
- पहचान
- if
- अज्ञान
- की छवि
- तत्काल
- प्रभाव
- Impacts
- लागू करने के
- कार्यान्वयन
- महत्व
- महत्वपूर्ण
- में सुधार
- सुधार
- सुधार
- in
- शामिल
- सहित
- समावेश
- सम्मिलित
- तेजी
- वृद्धिशील
- अनुक्रमणिका
- उद्योग
- प्रभावशाली
- करें-
- नवोन्मेष
- नवीन आविष्कारों
- निवेश
- अन्तर्दृष्टि
- अंतर्दृष्टि
- तुरन्त
- बजाय
- संस्थान
- बीमा
- बीमा कंपनियों को
- बुद्धि
- बुद्धिमान
- इरादा
- जान-बूझकर
- इरादे
- रुचि
- रुचियों
- के भीतर
- एक दूसरे को काटना
- हस्तक्षेप
- डराना
- आंतरिक
- प्रतिसाद नहीं
- मुद्दा
- मुद्दों
- IT
- आईटी इस
- जनवरी
- में शामिल होने
- हमसे जुड़ें
- यात्रा
- जेपीजी
- केवल
- रखना
- कुंजी
- जानना
- जानने वाला
- रंग
- भाषा
- भाषाऐं
- बड़ा
- बड़े पैमाने पर
- ताज़ा
- नेतृत्व
- नेता
- नेतृत्व
- सीख रहा हूँ
- चलो
- स्तर
- लीवरेज
- दायित्व
- झूठ
- पसंद
- सीमित
- सूची
- स्थानीय
- स्थानीय
- लग रहा है
- बनाना
- निर्माण
- प्रबंध
- गाइड
- बहुत
- गणित
- गणितीय
- बात
- अधिकतम-चौड़ाई
- मई..
- me
- मतलब
- मिलना
- मैसेंजर
- हो सकता है
- मिनट
- मन
- न्यूनतम
- मिनट
- मोबाइल
- आदर्श
- मॉडल
- आधुनिकीकरण
- अधिक
- अधिकांश
- चाल
- बहुत
- बहु-विषयक
- चाहिए
- my
- प्रकृति
- पथ प्रदर्शन
- आवश्यक
- आवश्यकता
- जरूरत
- की जरूरत है
- नकारात्मक
- नया
- नए उत्पादों
- समाचारपत्रिकाएँ
- NLP
- नहीं
- नोट
- कुछ नहीं
- अभी
- अनेक
- of
- बंद
- प्रस्ताव
- प्रस्तुत
- ऑफर
- अक्सर
- on
- ONE
- खुला स्रोत
- राय
- अवसर
- इष्टतम
- अनुकूलित
- or
- संगठनों
- अन्य
- हमारी
- मात करना
- outputs के
- के ऊपर
- अपना
- मालिकों
- पृष्ठ
- भाग लेने वाले
- पास
- पीडीएफ
- स्टाफ़
- प्रदर्शन
- व्यक्ति
- स्टाफ़
- व्यक्तिगत रूप से
- दृष्टिकोण
- PHP
- Pii
- योजनाओं
- प्लेटो
- प्लेटो डेटा इंटेलिजेंस
- प्लेटोडाटा
- लगाना
- नीति
- स्थिति
- पद
- संभावित
- संभावित ग्राहक
- बिजली
- शक्तिशाली
- अभ्यास
- प्रथाओं
- भविष्यवाणी
- भविष्यवाणियों
- भविष्य कहनेवाला
- प्राथमिक
- सिद्धांतों
- प्राथमिकता
- विशेषाधिकार
- मुसीबत
- वसूली
- पैदा करता है
- उत्पादन
- उत्पादकता
- उत्पाद
- प्रोग्राम्स
- परियोजनाओं
- अच्छी तरह
- संभावना
- बशर्ते
- प्रदान कर
- प्रॉक्सी
- प्रतिनिधि
- मनोवैज्ञानिक
- सार्वजनिक रूप से
- प्रकाशित
- रखना
- प्रशन
- जल्दी से
- उद्धरण
- शायद ही कभी
- तत्परता
- पढ़ना
- वास्तविक
- वास्तविकता
- पहचान
- सिफारिशें
- को कम करने
- को परिष्कृत
- प्रतिबिंबित
- प्रतिबिंबित
- नियम
- रिपोर्ट
- प्रतिनिधि
- प्रतिनिधित्व
- अनुरोधों
- की आवश्यकता होती है
- अपेक्षित
- अनुसंधान
- जवाब
- जिम्मेदार
- जिम्मेदारी से
- उत्तरदायी
- राजस्व
- राजस्व वृद्धि
- सही
- जोखिम
- जोखिम के कारण
- जोखिम
- सड़क
- रोबोट
- सुरक्षित
- सुरक्षा
- कहा
- वही
- कहावत
- स्केल
- स्केलिंग
- विज्ञान
- स्क्रीन
- लिपियों
- Search
- search engine
- सुरक्षित
- देखना
- एसईओ
- कार्य करता है
- सेटिंग्स
- चाहिए
- दिखाया
- केवल
- साइट
- ढीला
- छोटा
- स्मार्ट
- स्मार्ट स्पीकर
- एसएमएस
- So
- समाधान
- समाधान ढूंढे
- कुछ
- सूत्रों का कहना है
- अंतरिक्ष
- वक्ताओं
- प्रायोजित
- वर्गों
- हितधारकों
- मानक
- प्रारंभ
- राज्य के-the-कला
- सांख्यिकीय
- आँकड़े
- छात्र
- अध्ययन
- विषय
- सदस्यता के
- ऐसा
- समर्थन
- सहायक
- एसवीजी
- सिस्टम
- T
- तालिका
- ले जा
- लक्ष्य
- शिक्षक
- टीमों
- तकनीकी
- टेक्नोलॉजीज
- तृतीयक
- टेक्स्ट
- से
- धन्यवाद
- कि
- RSI
- दुनिया
- लेकिन हाल ही
- उन
- विषय
- अपने
- इन
- वे
- सोचना
- विचारधारा
- इसका
- उन
- विचार
- वैचारिक नेतृत्व
- तीन
- यहाँ
- पहर
- शीर्षक
- सेवा मेरे
- एक साथ
- उपकरण
- ऊपर का
- विषय
- कड़ा
- रेलगाड़ी
- प्रशिक्षण
- परिवर्तन
- रुझान
- <strong>उद्देश्य</strong>
- भरोसेमंद
- दो
- टाइप
- ठेठ
- समझना
- अनुचित
- अद्वितीय
- अनलॉकिंग
- अपडेट
- के ऊपर
- यूआरएल
- us
- उपयोग
- उदाहरण
- का उपयोग करता है
- उपयोग
- मूल्य
- मान
- विविधता
- परिवर्तनीय
- बहुत
- वास्तविक
- आयतन
- W
- करना चाहते हैं
- था
- we
- कुंआ
- क्या
- एचएमबी क्या है?
- कब
- या
- कौन कौन से
- जब
- कौन
- किसको
- क्यों
- व्यापक रूप से
- व्यापक
- मर्जी
- बुद्धिमत्ता
- वार
- साथ में
- शब्द
- WordPress
- काम
- कार्य
- विश्व
- होगा
- लिखा हुआ
- गलत
- अभी तक
- इसलिए आप
- आपका
- जेफिरनेट