کسی بھی مشین لرننگ (ML) ورک فلو میں ڈیٹا کی تیاری ایک اہم مرحلہ ہے، پھر بھی اس میں اکثر تھکا دینے والے اور وقت طلب کام شامل ہوتے ہیں۔ ایمیزون سیج میکر کینوس اب ڈیٹا کی تیاری کی جامع صلاحیتوں کی حمایت کرتا ہے۔ ایمیزون سیج میکر ڈیٹا رینگلر. اس انضمام کے ساتھ، SageMaker Canvas صارفین کو ڈیٹا تیار کرنے، ایم ایل اور فاؤنڈیشن ماڈلز بنانے اور استعمال کرنے کے لیے ڈیٹا سے کاروباری بصیرت تک وقت کو تیز کرنے کے لیے اینڈ ٹو اینڈ نو کوڈ ورک اسپیس فراہم کرتا ہے۔ اب آپ 50 سے زیادہ ڈیٹا ذرائع سے ڈیٹا کو آسانی سے دریافت اور جمع کر سکتے ہیں، اور SageMaker Canvas کے بصری انٹرفیس میں 300 سے زیادہ بلٹ ان تجزیوں اور تبدیلیوں کا استعمال کرتے ہوئے ڈیٹا کو دریافت اور تیار کر سکتے ہیں۔ آپ کو تبدیلیوں اور تجزیوں کے لیے تیز تر کارکردگی، اور ML کے لیے ڈیٹا کو دریافت کرنے اور تبدیل کرنے کے لیے ایک قدرتی زبان کا انٹرفیس بھی نظر آئے گا۔
اس پوسٹ میں، ہم آپ کو SageMaker Canvas میں اینڈ ٹو اینڈ ماڈل بلڈنگ کے لیے ڈیٹا تیار کرنے کے عمل سے گزرتے ہیں۔
حل جائزہ
ہمارے استعمال کے معاملے کے لیے، ہم مالیاتی خدمات کی کمپنی میں ڈیٹا پروفیشنل کا کردار سنبھال رہے ہیں۔ ہم ایک ML ماڈل بنانے کے لیے دو نمونہ ڈیٹا سیٹس کا استعمال کرتے ہیں جو یہ پیشین گوئی کرتا ہے کہ آیا قرض لینے والے کی طرف سے قرض کی پوری ادائیگی ہو جائے گی، جو کہ کریڈٹ رسک کے انتظام کے لیے بہت ضروری ہے۔ سیج میکر کینوس کا بغیر کوڈ والا ماحول ہمیں کوڈنگ کی ضرورت کے بغیر ڈیٹا، انجینئر فیچرز کو تیزی سے تیار کرنے، ایم ایل ماڈل کو تربیت دینے اور ماڈل کو اینڈ ٹو اینڈ ورک فلو میں تعینات کرنے کی اجازت دیتا ہے۔
شرائط
اس واک تھرو کی پیروی کرنے کے لیے، یقینی بنائیں کہ آپ نے ضروری شرائط کو لاگو کیا ہے جیسا کہ تفصیل میں ہے۔
- ایمیزون سیج میکر کینوس لانچ کریں۔. اگر آپ پہلے سے ہی سیج میکر کینوس صارف ہیں، تو یقینی بنائیں کہ آپ لاگ آوٹ اور اس نئے فیچر کو استعمال کرنے کے لیے دوبارہ لاگ ان کریں۔
- Snowflake سے ڈیٹا درآمد کرنے کے لیے، سے مراحل پر عمل کریں۔ Snowflake کے لیے OAuth سیٹ اپ کریں۔.
انٹرایکٹو ڈیٹا تیار کریں۔
سیٹ اپ مکمل ہونے کے بعد، اب ہم انٹرایکٹو ڈیٹا کی تیاری کو فعال کرنے کے لیے ڈیٹا فلو بنا سکتے ہیں۔ ڈیٹا کا بہاؤ ڈیٹا کو گھمبیر کرنے کے لیے بلٹ ان ٹرانسفارمیشنز اور ریئل ٹائم ویژولائزیشن فراہم کرتا ہے۔ درج ذیل مراحل کو مکمل کریں:
- درج ذیل طریقوں میں سے ایک کا استعمال کرتے ہوئے ایک نیا ڈیٹا فلو بنائیں:
- میں سے انتخاب کریں ڈیٹا رینگلر, ڈیٹا کی روانی، پھر منتخب کریں تخلیق کریں.
- سیج میکر کینوس ڈیٹاسیٹ کو منتخب کریں اور منتخب کریں۔ ڈیٹا کا بہاؤ بنائیں.
- میں سے انتخاب کریں ڈیٹا درآمد کریں۔ اور منتخب کریں ٹیبلر ڈراپ ڈاؤن فہرست سے.
- آپ 50 سے زیادہ ڈیٹا کنیکٹر کے ذریعے براہ راست ڈیٹا درآمد کر سکتے ہیں جیسے ایمیزون سادہ اسٹوریج سروس (ایمیزون S3)، ایمیزون ایتینا, ایمیزون ریڈ شفٹ، سنو فلیک، اور سیلز فورس۔ اس واک تھرو میں، ہم آپ کا ڈیٹا براہ راست Snowflake سے درآمد کرنے کا احاطہ کریں گے۔
متبادل طور پر، آپ اپنی مقامی مشین سے وہی ڈیٹا سیٹ اپ لوڈ کر سکتے ہیں۔ آپ ڈیٹا سیٹ ڈاؤن لوڈ کر سکتے ہیں۔ لون-پارٹ-1.csv اور لون-پارٹ-2.csv.
- امپورٹ ڈیٹا پیج سے، فہرست میں سے سنو فلیک کو منتخب کریں اور منتخب کریں۔ کنکشن شامل کریں۔
- کنکشن کے لیے ایک نام درج کریں، منتخب کریں۔ سے OAuth توثیق کے طریقہ کار کی ڈراپ ڈاؤن فہرست سے آپشن۔ اپنا اوکٹا اکاؤنٹ آئی ڈی درج کریں اور کنکشن شامل کریں کو منتخب کریں۔
- تصدیق کرنے کے لیے آپ کو Okta کی اسناد داخل کرنے کے لیے Okta لاگ ان اسکرین پر بھیج دیا جائے گا۔ کامیاب تصدیق پر، آپ کو ڈیٹا فلو پیج پر بھیج دیا جائے گا۔
- Snowflake ڈیٹا بیس سے لون ڈیٹاسیٹ کو تلاش کرنے کے لیے براؤز کریں۔
دو لون ڈیٹا سیٹس کو اسکرین کے بائیں جانب سے دائیں طرف گھسیٹ کر اور گرا کر منتخب کریں۔ دونوں ڈیٹاسیٹ آپس میں جڑ جائیں گے، اور سرخ فجائیہ کے نشان کے ساتھ شمولیت کی علامت ظاہر ہوگی۔ اس پر کلک کریں، پھر دونوں ڈیٹاسیٹس کے لیے منتخب کریں۔ id چابی. شمولیت کی قسم کو اس طرح چھوڑ دیں۔ اندرونی. یہ اس طرح نظر آنا چاہئے:
- میں سے انتخاب کریں محفوظ کریں اور بند کریں۔.
- میں سے انتخاب کریں ڈیٹاسیٹ بنائیں. ڈیٹاسیٹ کو ایک نام دیں۔
- ڈیٹا فلو پر جائیں، آپ کو درج ذیل نظر آئے گا۔
- قرض کے ڈیٹا کو تیزی سے دریافت کرنے کے لیے، منتخب کریں۔ ڈیٹا کی بصیرت حاصل کریں۔ اور منتخب کریں
loan_status
ہدف کالم اور کی درجہ بندی مسئلہ کی قسم
پیدا کردہ ڈیٹا کوالٹی اور بصیرت کی رپورٹ کلیدی اعدادوشمار، تصورات، اور خصوصیت کی اہمیت کے تجزیے فراہم کرتا ہے۔
- ڈیٹاسیٹ کو سمجھنے اور بہتر بنانے کے لیے ڈیٹا کے معیار کے مسائل اور غیر متوازن کلاسز پر وارننگز کا جائزہ لیں۔
اس استعمال کے معاملے میں ڈیٹاسیٹ کے لیے، آپ کو "بہت کم فوری-ماڈل سکور" اعلی ترجیحی انتباہ، اور اقلیتی طبقوں (چارج آف اور کرنٹ) پر بہت کم ماڈل کی افادیت کی توقع کرنی چاہیے، جو ڈیٹا کو صاف کرنے اور متوازن کرنے کی ضرورت کی نشاندہی کرتی ہے۔ کا حوالہ دیتے ہیں کینوس دستاویزات ڈیٹا بصیرت کی رپورٹ کے بارے میں مزید جاننے کے لیے۔
سیج میکر ڈیٹا رینگلر کے ذریعے 300 سے زیادہ بلٹ ان ٹرانسفارمیشنز کے ساتھ، سیج میکر کینوس آپ کو قرض کے ڈیٹا کو تیزی سے حل کرنے کی طاقت دیتا ہے۔ پر کلک کر سکتے ہیں۔ قدم شامل کریں۔، اور صحیح تبدیلیوں کو براؤز کریں یا تلاش کریں۔ اس ڈیٹاسیٹ کے لیے، استعمال کریں۔ ڈراپ غائب اور باہر والوں کو ہینڈل کریں۔ ڈیٹا صاف کرنے کے لیے، پھر اپلائی کریں۔ ایک گرم انکوڈ، اور متن کو ویکٹرائز کریں۔ ML کے لیے خصوصیات بنانے کے لیے۔
ڈیٹا کی تیاری کے لیے چیٹ کریں۔ ایک نئی فطری زبان کی صلاحیت ہے جو سادہ انگریزی میں درخواستوں کو بیان کر کے بدیہی ڈیٹا کے تجزیہ کو قابل بناتی ہے۔ مثال کے طور پر، آپ قدرتی فقروں کا استعمال کرتے ہوئے قرض کے ڈیٹا پر اعداد و شمار اور فیچر ارتباطی تجزیہ حاصل کر سکتے ہیں۔ SageMaker Canvas ڈیٹا کی تیاری کو اگلے درجے تک لے کر، بات چیت کے ذریعے کارروائیوں کو سمجھتا اور چلاتا ہے۔
ہم استعمال کر سکتے ہیں ڈیٹا کی تیاری کے لیے چیٹ کریں۔ اور قرض کے ڈیٹا کو متوازن کرنے کے لیے بلٹ ان ٹرانسفارم۔
- سب سے پہلے، درج ذیل ہدایات درج کریں:
replace “charged off” and “current” in loan_status with “default”
ڈیٹا کی تیاری کے لیے چیٹ کریں۔ دو اقلیتی طبقات کو ایک میں ضم کرنے کے لیے کوڈ تیار کرتا ہے۔ default
کلاس.
- بلٹ ان کا انتخاب کریں۔ SMOTE ڈیفالٹ کلاس کے لیے مصنوعی ڈیٹا تیار کرنے کے لیے فنکشن کو تبدیل کریں۔
اب آپ کے پاس ایک متوازن ہدف کالم ہے۔
- قرض کے ڈیٹا کی صفائی اور پروسیسنگ کے بعد، دوبارہ تخلیق کریں۔ ڈیٹا کوالٹی اور بصیرت کی رپورٹ بہتری کا جائزہ لینے کے لیے۔
اعلیٰ ترجیحی وارننگ غائب ہو گئی ہے، جو ڈیٹا کے بہتر معیار کی نشاندہی کرتی ہے۔ آپ ماڈل ٹریننگ کے لیے ڈیٹا کے معیار کو بڑھانے کے لیے ضرورت کے مطابق مزید تبدیلیاں شامل کر سکتے ہیں۔
ڈیٹا پروسیسنگ کو اسکیل اور خودکار بنائیں
ڈیٹا کی تیاری کو خودکار بنانے کے لیے، آپ پورے ڈیٹاسیٹ یا کسی بھی تازہ ڈیٹاسیٹس کو پیمانے پر پروسیس کرنے کے لیے تقسیم شدہ اسپارک پروسیسنگ جاب کے طور پر پورے ورک فلو کو چلا سکتے ہیں یا شیڈول کر سکتے ہیں۔
- ڈیٹا کے بہاؤ کے اندر، ایک Amazon S3 منزل نوڈ شامل کریں۔
- منتخب کرکے سیج میکر پروسیسنگ کا کام شروع کریں۔ نوکری پیدا کریں۔.
- پروسیسنگ کام کو ترتیب دیں اور منتخب کریں۔ تخلیق کریں, نمونے کے بغیر سینکڑوں GBs ڈیٹا پر چلنے کے لیے بہاؤ کو فعال کرنا۔
ایم ایل لائف سائیکل کو خودکار بنانے کے لیے ڈیٹا کے بہاؤ کو اختتام سے آخر تک MLOps پائپ لائنوں میں شامل کیا جا سکتا ہے۔ ڈیٹا کا بہاؤ SageMaker اسٹوڈیو نوٹ بک میں ڈیٹا پروسیسنگ کے مرحلے کے طور پر SageMaker پائپ لائن میں، یا SageMaker inference پائپ لائن کو تعینات کرنے کے لیے فیڈ کر سکتا ہے۔ یہ ڈیٹا کی تیاری سے لے کر SageMaker ٹریننگ اور ہوسٹنگ تک بہاؤ کو خودکار بناتا ہے۔
SageMaker Canvas میں ماڈل بنائیں اور تعینات کریں۔
ڈیٹا کی تیاری کے بعد، ہم بغیر کسی رکاوٹ کے حتمی ڈیٹا سیٹ کو SageMaker Canvas میں ایکسپورٹ کر سکتے ہیں تاکہ قرض کی ادائیگی کی پیشن گوئی کے ماڈل کی تعمیر، تربیت اور تعیناتی کی جا سکے۔
- میں سے انتخاب کریں ماڈل بنائیں ڈیٹا فلو کے آخری نوڈ میں یا نوڈس پین میں۔
یہ ڈیٹاسیٹ کو برآمد کرتا ہے اور گائیڈڈ ماڈل تخلیق کا ورک فلو شروع کرتا ہے۔
- برآمد شدہ ڈیٹاسیٹ کو نام دیں اور منتخب کریں۔ برآمد.
- میں سے انتخاب کریں ماڈل بنائیں نوٹیفکیشن سے.
- ماڈل کا نام دیں، منتخب کریں۔ پیشگوئی کا تجزیہ، اور منتخب کریں تخلیق کریں.
یہ آپ کو ماڈل بلڈنگ پیج پر لے جائے گا۔
- ٹارگٹ کالم اور ماڈل کی قسم کا انتخاب کر کے SageMaker Canvas ماڈل بنانے کے تجربے کے ساتھ جاری رکھیں، پھر منتخب کریں فوری تعمیر or معیاری تعمیر.
ماڈل کی تعمیر کے تجربے کے بارے میں مزید جاننے کے لیے، رجوع کریں۔ ایک ماڈل بنائیں.
تربیت مکمل ہونے پر، آپ نئے ڈیٹا کی پیشن گوئی کرنے یا اسے تعینات کرنے کے لیے ماڈل کا استعمال کر سکتے ہیں۔ کا حوالہ دیتے ہیں ایمیزون سیج میکر کینوس میں بنائے گئے ایم ایل ماڈلز کو ایمیزون سیج میکر ریئل ٹائم اینڈ پوائنٹس پر تعینات کریں۔ SageMaker Canvas سے ماڈل کی تعیناتی کے بارے میں مزید جاننے کے لیے۔
نتیجہ
اس پوسٹ میں، ہم نے SageMaker Data Wrangler کی طاقت سے قرض کی ادائیگی کی پیشن گوئی کرنے کے لیے ڈیٹا تیار کرنے والے مالیاتی ڈیٹا پروفیشنل کا کردار سنبھال کر SageMaker Canvas کی آخری سے آخر تک کی صلاحیتوں کا مظاہرہ کیا۔ انٹرایکٹو ڈیٹا کی تیاری نے معلوماتی خصوصیات کو انجینئر کرنے کے لیے قرض کے ڈیٹا کو تیزی سے صاف کرنے، تبدیل کرنے اور تجزیہ کرنے کے قابل بنایا۔ کوڈنگ کی پیچیدگیوں کو دور کرکے، SageMaker Canvas نے ہمیں ایک اعلیٰ معیار کا تربیتی ڈیٹاسیٹ بنانے کے لیے تیزی سے اعادہ کرنے کی اجازت دی۔ یہ تیز رفتار کام کا بہاؤ براہ راست کاروباری اثرات کے لیے ایک پرفارمنس ایم ایل ماڈل کی تعمیر، تربیت، اور تعیناتی کی طرف لے جاتا ہے۔ اپنی جامع ڈیٹا کی تیاری اور ڈیٹا سے لے کر بصیرت تک متحد تجربے کے ساتھ، SageMaker Canvas آپ کو اپنے ML نتائج کو بہتر بنانے کی طاقت دیتا ہے۔ ڈیٹا سے کاروباری بصیرت تک اپنے سفر کو تیز کرنے کے طریقے کے بارے میں مزید معلومات کے لیے، دیکھیں سیج میکر کینوس وسرجن کا دن اور AWS صارف گائیڈ.
مصنفین کے بارے میں
ڈاکٹر چانگشا ما AWS میں AI/ML ماہر ہے۔ وہ کمپیوٹر سائنس میں پی ایچ ڈی، ایجوکیشن سائیکالوجی میں ماسٹر ڈگری، اور ڈیٹا سائنس میں برسوں کا تجربہ اور AI/ML میں آزاد مشاورت کے ساتھ ٹیکنولوجسٹ ہے۔ وہ مشین اور انسانی ذہانت کے لیے طریقہ کار پر تحقیق کرنے کا شوق رکھتی ہے۔ کام سے باہر، وہ پیدل سفر، کھانا پکانا، شکار کھانا، اور دوستوں اور خاندانوں کے ساتھ وقت گزارنا پسند کرتی ہے۔
اجے گووندرام AWS میں ایک سینئر سولیوشن آرکیٹیکٹ ہے۔ وہ اسٹریٹجک صارفین کے ساتھ کام کرتا ہے جو پیچیدہ کاروباری مسائل کو حل کرنے کے لیے AI/ML استعمال کر رہے ہیں۔ اس کا تجربہ تکنیکی سمت فراہم کرنے کے ساتھ ساتھ معمولی سے بڑے پیمانے پر AI/ML ایپلیکیشن کی تعیناتیوں کے لیے ڈیزائن مدد فراہم کرنے میں ہے۔ اس کا علم ایپلی کیشن آرکیٹیکچر سے لے کر بڑے ڈیٹا، تجزیات اور مشین لرننگ تک ہے۔ وہ آرام کرتے ہوئے موسیقی سننے، باہر کا تجربہ کرنے اور اپنے پیاروں کے ساتھ وقت گزارنے سے لطف اندوز ہوتا ہے۔
ہوونگ Nguyen AWS میں ایک سینئر پروڈکٹ مینیجر ہے۔ وہ SageMaker Canvas اور SageMaker Data Wrangler کے لیے ML ڈیٹا کی تیاری کی قیادت کر رہی ہیں، گاہک پر مبنی اور ڈیٹا پر مبنی مصنوعات بنانے کے 15 سال کے تجربے کے ساتھ۔
- 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/accelerate-data-preparation-for-ml-with-comprehensive-data-preparation-capabilities-and-a-natural-language-interface-in-amazon-sagemaker-canvas/
- : ہے
- : ہے
- $UP
- 100
- 12
- 13
- 14
- 15 سال
- 15٪
- 300
- 50
- 8
- a
- قابلیت
- ہمارے بارے میں
- رفتار کو تیز تر
- تیز
- اکاؤنٹ
- اعمال
- شامل کریں
- مجموعی
- AI / ML
- کی اجازت
- کی اجازت دیتا ہے
- ساتھ
- پہلے ہی
- بھی
- ایمیزون
- ایمیزون سیج میکر
- ایمیزون سیج میکر کینوس
- ایمیزون ویب سروسز
- an
- تجزیہ کرتا ہے
- تجزیہ
- تجزیاتی
- تجزیہ
- اور
- کوئی بھی
- ظاہر
- درخواست
- نقطہ نظر
- فن تعمیر
- کیا
- AS
- اسسٹنس
- At
- تصدیق
- کی توثیق
- خود کار طریقے سے
- خودکار
- AWS
- واپس
- متوازن
- متوازن
- BE
- بگ
- بگ ڈیٹا
- جرات مندانہ
- قرض دہندہ
- دونوں
- تعمیر
- عمارت
- تعمیر
- تعمیر میں
- کاروبار
- کاروبار کا اثر
- by
- کر سکتے ہیں
- حاصل کر سکتے ہیں
- کینوس
- صلاحیتوں
- صلاحیت
- کیس
- الزام عائد کیا
- میں سے انتخاب کریں
- منتخب کریں
- طبقے
- کلاس
- صاف
- صفائی
- کلک کریں
- کوڈ
- کوڈنگ
- کالم
- کمپنی کے
- مکمل
- پیچیدہ
- پیچیدگیاں
- وسیع
- کمپیوٹر
- کمپیوٹر سائنس
- رابطہ قائم کریں
- کنکشن
- مشاورت
- سنوادی
- کھانا پکانے
- باہمی تعلق۔
- احاطہ
- تخلیق
- مخلوق
- اسناد
- کریڈٹ
- اہم
- موجودہ
- گاہکوں
- اعداد و شمار
- ڈیٹا تجزیہ
- ڈیٹا کی تیاری
- ڈیٹا پروسیسنگ
- ڈیٹا کی معیار
- ڈیٹا سائنس
- اعداد و شمار پر مبنی ہے
- ڈیٹاسیٹس
- پہلے سے طے شدہ
- ڈگری
- demonstrated,en
- تعیناتی
- تعینات
- تعینات
- بیان
- ڈیزائن
- منزل
- تفصیلی
- سمت
- براہ راست
- دریافت
- تقسیم کئے
- نیچے
- ڈاؤن لوڈ، اتارنا
- چھوڑ
- چھوڑنا
- آسانی سے
- تعلیم
- افادیت
- بااختیار بنانا
- کو چالو کرنے کے
- چالو حالت میں
- کے قابل بناتا ہے
- کو فعال کرنا
- آخر سے آخر تک
- انجینئر
- انگریزی
- بڑھانے کے
- کو یقینی بنانے کے
- درج
- پوری
- ماحولیات
- Ether (ETH)
- مثال کے طور پر
- توقع ہے
- تجربہ
- تجربہ کرنا
- تلاش
- برآمد
- برآمدات
- خاندانوں
- تیز تر
- نمایاں کریں
- خصوصیات
- فائنل
- مالی
- مالیاتی ڈیٹا
- مالیاتی خدمات
- مالیاتی خدمات کی کمپنی
- بہاؤ
- بہنا
- پر عمل کریں
- کے بعد
- کھانا
- کے لئے
- بنیادیں
- تازہ
- دوست
- سے
- مکمل طور پر
- تقریب
- مزید
- پیدا
- پیدا
- پیدا ہوتا ہے
- حاصل
- دے دو
- ہدایت دی
- ہے
- he
- ہائی
- اعلی معیار کی
- لمبی پیدل سفر
- ان
- ہوسٹنگ
- کس طرح
- کیسے
- HTML
- HTTP
- HTTPS
- انسانی
- انسانی انٹیلی جنس
- سینکڑوں
- شکار
- ID
- if
- عدم توازن
- وسعت
- اثر
- عملدرآمد
- درآمد
- اہمیت
- درآمد
- کو بہتر بنانے کے
- بہتر
- بہتری
- in
- شامل
- آزاد
- اشارہ کرتے ہیں
- معلومات
- معلوماتی
- بصیرت
- بصیرت
- ہدایات
- انضمام
- انٹیلی جنس
- بات چیت
- انٹرایکٹو
- انٹرفیس
- میں
- بدیہی
- شامل ہے
- مسائل
- IT
- میں
- ایوب
- میں شامل
- سفر
- فوٹو
- کلیدی
- علم
- زبان
- بڑے پیمانے پر
- آخری
- آغاز
- معروف
- لیڈز
- جانیں
- سیکھنے
- چھوڑ دو
- چھوڑ دیا
- سطح
- جھوٹ ہے
- زندگی کا دورانیہ
- کی طرح
- لسٹ
- سن
- قرض
- قرض
- مقامی
- لاگ ان کریں
- لاگ ان
- دیکھو
- کی طرح دیکھو
- محبت کرتا تھا
- سے محبت کرتا ہے
- لو
- مشین
- مشین لرننگ
- بنا
- مینیجر
- مینیجنگ
- نشان
- ماسٹر کی
- ضم کریں
- طریقہ
- طریقوں
- اقلیت
- ML
- ایم ایل اوپس
- ماڈل
- ماڈل
- معمولی
- زیادہ
- موسیقی
- نام
- قدرتی
- قدرتی زبان
- ضرورت ہے
- ضرورت
- نئی
- نئی سہولت
- اگلے
- نوڈ
- نوڈس
- نوٹ بک
- نوٹیفیکیشن
- اب
- اوہ
- of
- بند
- اکثر
- اوکے ٹی اے
- on
- ایک
- والوں
- اختیار
- or
- ہمارے
- نتائج
- باہر
- باہر
- پر
- صفحہ
- پین
- جذباتی
- ادائیگی
- کارکردگی
- پی ایچ ڈی
- جملے
- پائپ لائن
- سادہ
- پلاٹا
- افلاطون ڈیٹا انٹیلی جنس
- پلیٹو ڈیٹا
- پوسٹ
- طاقت
- پیشن گوئی
- کی پیشن گوئی
- پیش گوئیاں
- تیاری
- تیار
- کی تیاری
- ضروریات
- ترجیح
- مسئلہ
- مسائل
- عمل
- پروسیسنگ
- مصنوعات
- پروڈکٹ مینیجر
- حاصل
- پیشہ ورانہ
- فراہم کرتا ہے
- فراہم کرنے
- نفسیات
- معیار
- جلدی سے
- میں تیزی سے
- اصل وقت
- ریڈ
- ری ڈائریکٹ
- کا حوالہ دیتے ہیں
- کو ہٹانے کے
- رپورٹ
- درخواستوں
- آرام
- کا جائزہ لینے کے
- ٹھیک ہے
- رسک
- کردار
- رن
- چلتا ہے
- sagemaker
- سیج میکر کا اندازہ
- فروختforce
- اسی
- پیمانے
- شیڈول
- سائنس
- سکرین
- بغیر کسی رکاوٹ کے
- تلاش کریں
- دیکھنا
- منتخب
- سینئر
- سروسز
- خدمات کی کمپنی
- سیٹ اپ
- وہ
- ہونا چاہئے
- کی طرف
- سادہ
- حل
- حل
- ذرائع
- چنگاری
- ماہر
- خرچ کرنا۔
- کے اعداد و شمار
- مرحلہ
- مراحل
- ذخیرہ
- حکمت عملی
- سٹوڈیو
- کامیاب
- اس طرح
- کی حمایت کرتا ہے
- اس بات کا یقین
- علامت
- مصنوعی
- مصنوعی ڈیٹا
- لینے
- ہدف
- کاموں
- ٹیکنیکل
- تکنیکی ماہر
- کہ
- ۔
- ان
- تو
- اس
- کے ذریعے
- وقت
- وقت لگتا
- کرنے کے لئے
- ٹرین
- ٹریننگ
- تبدیل
- تبدیلی
- تبدیل
- تبادلوں
- دو
- قسم
- سمجھ
- سمجھتا ہے۔
- متحد
- us
- استعمال کی شرائط
- استعمال کیس
- رکن کا
- کا استعمال کرتے ہوئے
- بہت
- بصری
- چلنا
- واک تھرو
- انتباہ
- we
- ویب
- ویب خدمات
- اچھا ہے
- چاہے
- جس
- جبکہ
- ڈبلیو
- پوری
- گے
- ساتھ
- بغیر
- کام
- کام کا بہاؤ
- کام کرتا ہے
- ورکشاپ
- گا
- سال
- ابھی
- آپ
- اور
- زیفیرنیٹ