فیچر اسٹور ایک مرکزی پلیٹ فارم ہے جس میں استعمال ہونے والی خصوصیات کو منظم کرنے اور پیش کرنے کے لیے ہے۔ مشین لرننگ (ایم ایل) ماڈلز ایک خصوصیت ایک انفرادی پیمائش کی خاصیت یا ڈیٹا کی خصوصیت ہے جو ML ماڈل میں ان پٹ کے طور پر استعمال ہوتی ہے۔ موثر ایم ایل ماڈلز بنانے کے لیے، اعلیٰ معیار کی، اچھی طرح سے انجینئرڈ فیچرز کا ہونا بہت ضروری ہے جو ہاتھ میں کام کے لیے متعلقہ اور معلوماتی دونوں ہوں۔
فیچر اسٹور فیچرز کو منظم کرنے اور پیش کرنے کا ایک منظم اور موثر طریقہ فراہم کرتا ہے، جس سے یہ آسان ہوتا ہے۔ ڈیٹا انجینئرز اور ڈیٹا سائنسدانوں کو ایم ایل ماڈل تیار کرنے اور تعینات کرنے کے لیے۔ فیچر اسٹور میں، ڈیٹا سائنسدان پہلے سے موجود خصوصیات کو آسانی سے تلاش، دریافت اور ان تک رسائی حاصل کر سکتے ہیں، یا نئی خصوصیات بنا سکتے ہیں، اور پھر انہیں ٹیموں اور پروجیکٹس میں اسٹور اور شیئر کر سکتے ہیں۔
فیچر اسٹور اس بات کو یقینی بناتا ہے کہ فیچرز مستقل، ورژن، اور آسانی سے قابل رسائی ہیں، جو وقت کی اہم بچت اور پیداواری صلاحیت میں بہتری کا باعث بن سکتے ہیں۔ یہ خصوصیات کے لیے سچائی کا ایک واحد ذریعہ بھی فراہم کرتا ہے، جس سے فیچر انجینئرنگ میں غلطیوں یا عدم مطابقتوں کے امکانات کم ہوتے ہیں۔
اس کے علاوہ، ایک فیچر اسٹور بہتر قابل بناتا ہے۔ گورننس اور پورے ML لائف سائیکل میں خصوصیات کے نسب اور استعمال کا سراغ لگا کر تعمیل۔ یہ پروڈکشن ML ماڈلز میں استعمال ہونے والی خصوصیات کی نگرانی اور آڈٹ کرنا آسان بناتا ہے، اس بات کو یقینی بنانے میں مدد کرتا ہے کہ وہ درست، منصفانہ اور غیر جانبدار ہیں۔
آپ کو فیچر اسٹور کی ضرورت کیوں ہے۔
مشین لرننگ میں مزید تنظیموں کی سرمایہ کاری کے ساتھ، ٹیموں کو ڈیٹا حاصل کرنے اور ترتیب دینے میں بڑے چیلنجز کا سامنا ہے۔ فیچر اسٹور کے کچھ اہم فوائد یہ ہیں۔
بہتر تعاون
فیچر اسٹور فیچرز کو منظم کرنے اور پیش کرنے کے لیے ایک مرکزی پلیٹ فارم فراہم کرکے ڈیٹا سائنسدانوں، انجینئرز، اور MLOps ماہرین کے درمیان تعاون کو بہتر بنا سکتا ہے۔ یہ کام کی نقل کو کم کرتا ہے، ٹیموں کے لیے فیچر انجینئرنگ کے کاموں میں تعاون کرنا آسان بناتا ہے۔ ڈیٹا سائنسدان اور انجینئر فیچرز بنانے اور ان کو بہتر بنانے کے لیے مل کر کام کر سکتے ہیں، اور پھر انہیں پروجیکٹس اور ٹیموں میں بانٹ سکتے ہیں۔
تیز تر ترقی اور تعیناتی۔
ایک فیچر اسٹور ایم ایل ماڈلز کی ترقی کو تیز کرنے اور پروڈکشن میں تیزی سے تعیناتی کو فعال کرنے میں مدد کر سکتا ہے۔ پڑھنے/لکھنے کی خصوصیات کو آسانی سے قابل رسائی بنانے کے لیے یہ انجینئرنگ کی تہوں کا خلاصہ کرتا ہے۔ ایک مرکزی فیچر اسٹور تمام خصوصیات کا ایک متحد ذخیرہ فراہم کرتا ہے، جس سے ڈیٹا سائنسدانوں کے لیے پہلے سے موجود خصوصیات کو دریافت کرنا اور دوبارہ استعمال کرنا آسان ہوجاتا ہے۔ یہ نئے ماڈلز کے لیے فیچرز کو انجینئر کرنے کے لیے درکار وقت اور محنت کو نمایاں طور پر کم کر سکتا ہے۔
یہ "ایک بار بنائیں، بہت سے دوبارہ استعمال کریں" کے نقطہ نظر کو قابل بناتا ہے۔ اس کا مطلب ہے کہ فیچر انجینئرنگ کے لیے درکار وقت اور محنت کو کم کرتے ہوئے، ایک ماڈل کے لیے انجنیئر کردہ فیچرز کو متعدد ماڈلز اور ایپلیکیشنز میں دوبارہ استعمال کیا جا سکتا ہے۔ اس سے تنظیموں کو مارکیٹ میں اپنا وقت تیز کرنے اور مسابقتی فائدہ حاصل کرنے میں مدد مل سکتی ہے۔
بہتر درستگی
فیچر اسٹور ایم ایل ماڈلز کی درستگی کو کئی طریقوں سے بڑھا سکتا ہے۔ سب سے پہلے، فیچر اسٹور میں میٹا ڈیٹا کا استعمال ڈیٹا سائنسدانوں اور انجینئرز کو ماڈل میں استعمال ہونے والی خصوصیات کو بہتر طور پر سمجھنے میں مدد کر سکتا ہے، بشمول ان کا ماخذ، معیار اور مطابقت۔ اس سے فیچر کے انتخاب اور انجینئرنگ کے بارے میں زیادہ باخبر فیصلے ہو سکتے ہیں، جس کے نتیجے میں زیادہ درست ماڈل بن سکتے ہیں۔
دوسرا، ایک فیچر اسٹور ٹریننگ اور سرونگ لیئرز میں خصوصیات کی مستقل مزاجی کو یقینی بناتا ہے۔ اس سے اس بات کو یقینی بنانے میں مدد ملتی ہے کہ ماڈلز کو خصوصیات کے ایک ہی سیٹ پر تربیت دی جاتی ہے جو کہ پیداوار میں استعمال ہوں گی، خصوصیت کی عدم مطابقت کی وجہ سے کارکردگی میں کمی کے خطرے کو کم کرتی ہے۔
آخر میں، فیچر اسٹور کی مرکزی نوعیت اس بات کو یقینی بنانے میں مدد کر سکتی ہے کہ خصوصیات اعلیٰ معیار کی، اچھی طرح سے انجینئرڈ، اور ڈیٹا گورننس اور ریگولیٹری تقاضوں کے مطابق ہیں۔ یہ زیادہ درست اور قابل اعتماد ماڈلز کا باعث بن سکتا ہے، غلطیوں یا تعصبات کے خطرے کو کم کرتا ہے۔
بہتر تعمیل
ڈیٹا اسٹور ڈیٹا کے استعمال کی نگرانی اور آڈٹ کو آسان بنا کر ریگولیٹری تعمیل کو یقینی بنانے میں مدد کر سکتا ہے۔ یہ ایکسیس کنٹرولز، ورژننگ، اور نسب سے باخبر رہنے جیسی خصوصیات بھی فراہم کر سکتا ہے، جس سے اس بات کو یقینی بنانے میں مدد مل سکتی ہے کہ ڈیٹا درست، مکمل اور محفوظ ہے۔ اس سے تنظیموں کو ڈیٹا پرائیویسی کے ضوابط، جیسے کہ GDPR کی تعمیل کرنے میں مدد مل سکتی ہے، اور اس بات کو یقینی بنانے میں مدد مل سکتی ہے کہ حساس ڈیٹا کو تعمیل اور ذمہ دارانہ طریقے سے ہینڈل کیا جائے۔
قابل وضاحت AI حاصل کرنا
قابل وضاحت AI (XAI) مشین لرننگ ماڈلز اور الگورتھم کی ترقی سے مراد ہے جسے انسان آسانی سے سمجھ اور تشریح کر سکتے ہیں۔ XAI کا ہدف انسانوں کو AI ماڈلز کے ذریعے کیے گئے فیصلوں کے پیچھے استدلال کو سمجھنے کے قابل بنا کر AI سسٹمز کو مزید شفاف، قابل اعتماد اور جوابدہ بنانا ہے۔
قابل وضاحت AI عمل کے حصے کے طور پر فیچر اسٹور کا استعمال کرتے ہوئے، تنظیمیں اپنے مشین لرننگ ماڈلز کی شفافیت اور تشریح کو بہتر بنا سکتی ہیں، جس سے قواعد و ضوابط اور اخلاقی تحفظات کی تعمیل کرنا آسان ہو جاتا ہے، اور صارفین اور اسٹیک ہولڈرز کے ساتھ اعتماد پیدا ہوتا ہے۔
فیچر اسٹور اجزاء
جدید فیچر اسٹورز عام طور پر تین بنیادی اجزاء پر مشتمل ہوتے ہیں: ڈیٹا ٹرانسفارمیشن، اسٹوریج اور سرونگ۔
تبدیلی
تبدیلیاں بہت سے مشین لرننگ (ML) منصوبوں کا ایک اہم جزو ہیں۔ تبدیلی سے مراد خام ڈیٹا کو ایک فارمیٹ میں تبدیل کرنے کا عمل ہے جسے ML ماڈلز کی تربیت یا پیشین گوئیاں کرنے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔
ML پروجیکٹس میں تبدیلیوں کی ضرورت ہے کیونکہ خام ڈیٹا اکثر گڑبڑ، متضاد، یا نامکمل ہوتا ہے، جو ML ماڈلز کی تربیت کے لیے براہ راست استعمال کرنا مشکل بنا سکتا ہے۔ تبدیلیاں ڈیٹا کو صاف کرنے، معمول پر لانے اور پہلے سے پروسیس کرنے میں مدد کر سکتی ہیں، جو اسے ML ماڈل کی تربیت کے لیے زیادہ موزوں بناتی ہیں۔ ڈیٹا کو تبدیل کرنے سے اس سے متعلقہ خصوصیات نکالنے میں مدد مل سکتی ہے، جسے ML ماڈلز کے لیے ان پٹ کے طور پر استعمال کیا جا سکتا ہے۔ اس میں فیچر اسکیلنگ، فیچر سلیکشن، اور فیچر انجینئرنگ جیسی تکنیکیں شامل ہوسکتی ہیں۔
ML پروجیکٹس میں عام طور پر استعمال ہونے والی تبدیلیوں کی دو قسمیں ہیں: بیچ ٹرانسفارمیشنز اور اسٹریمنگ ٹرانسفارمیشنز۔ بیچ کی تبدیلیوں میں ایک وقت میں ڈیٹا کی ایک مقررہ مقدار کی پروسیسنگ شامل ہوتی ہے، عام طور پر بیچ پروسیسنگ فریم ورک جیسے کہ Apache Spark میں۔ یہ بڑے ڈیٹاسیٹس پر کارروائی کرنے کے لیے مفید ہے جو میموری میں فٹ ہونے کے لیے بہت بڑے ہیں۔
دوسری طرف سٹریمنگ ٹرانسفارمیشنز میں ڈیٹا کی پروسیسنگ ریئل ٹائم میں شامل ہوتی ہے جیسے ہی یہ آتا ہے، عام طور پر اپاچی کافکا جیسے اسٹریم پروسیسنگ فریم ورک میں۔ یہ ان ایپلیکیشنز کے لیے مفید ہے جن کے لیے حقیقی وقت کی پیشین گوئیاں، جیسے کہ فراڈ کا پتہ لگانے یا سفارشی نظام کی ضرورت ہوتی ہے۔
ذخیرہ
فیچر سٹور جوہر میں ایک سٹوریج حل ہوتا ہے – اسے مشین لرننگ ماڈلز میں استعمال ہونے والی خصوصیات کو موثر طریقے سے ذخیرہ کرنے اور ان کا نظم کرنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔ روایتی ڈیٹا گوداموں کے برعکس، جو خام ڈیٹا کی بڑی مقدار کو ذخیرہ کرنے اور استفسار کرنے کے لیے بہتر بنائے جاتے ہیں، فیچر اسٹورز انفرادی خصوصیات کو اس طرح ذخیرہ کرنے اور پیش کرنے کے لیے بہتر بنائے جاتے ہیں جو موثر اور قابل توسیع ہو۔
فیچر اسٹور کا فن تعمیر عام طور پر دو حصوں پر مشتمل ہوتا ہے: آف لائن اور آن لائن ڈیٹا بیس۔ آف لائن ڈیٹا بیس کو بیچ پروسیسنگ اور فیچر انجینئرنگ کے کاموں کے لیے استعمال کیا جاتا ہے، جیسے فیچرز بنانا اور تبدیل کرنا۔ آن لائن ڈیٹا بیس کا استعمال ایم ایل ماڈلز کو ریئل ٹائم میں فیچرز پیش کرنے کے لیے کیا جاتا ہے، جس سے تیز رفتار اور موثر پیشین گوئیاں کی جا سکتی ہیں۔ یہ فن تعمیر اعلیٰ کارکردگی اور کم تاخیر کو برقرار رکھتے ہوئے فیچر اسٹورز کو فیچرز اور سوالات کی بڑی مقدار کو ہینڈل کرنے کی اجازت دیتا ہے۔
سرونگ
مشین لرننگ میں خدمات انجام دینے سے مراد نئے ڈیٹا پر پیشین گوئیاں یا فیصلے کرنے کے لیے تربیت یافتہ ماڈل استعمال کرنے کا عمل ہے۔ پیش کرنے کے دوران، ماڈل ان پٹ ڈیٹا لیتا ہے اور پیشین گوئی یا فیصلہ پیدا کرنے کے لیے تربیتی ڈیٹا سے سیکھے گئے نمونوں اور تعلقات کو لاگو کرتا ہے۔
یہ عمل ریئل ٹائم میں ہوسکتا ہے جیسا کہ ڈیٹا موصول ہوتا ہے، یا وقفے وقفے سے بیچوں میں۔ سرونگ مشین لرننگ ورک فلو کا ایک اہم جز ہے، کیونکہ یہ ایم ایل ماڈلز کو پیداواری ماحول میں تعینات اور استعمال کرنے کی اجازت دیتا ہے۔
فیچر اسٹور اور MLOps
ایک فیچر اسٹور کا ایک لازمی جزو ہے۔ MLOps (مشین لرننگ آپریشنز)، طریقوں اور ٹولز کا ایک مجموعہ جو تنظیموں کو مشین لرننگ ماڈلز کو پیمانے پر پیداوار میں تعینات کرنے کے قابل بناتا ہے۔ MLOps میں ڈیٹا کی تیاری اور ماڈل ٹریننگ سے لے کر تعیناتی اور نگرانی تک پوری مشین لرننگ لائف سائیکل شامل ہے۔
یہاں یہ ہے کہ ایک فیچر اسٹور MLOps کے عمل میں کیسے فٹ بیٹھتا ہے:
- ڈیٹا کی تیاری: ایک فیچر اسٹور مشین لرننگ فیچرز کو اسٹور کرنے اور ان کا نظم کرنے کے لیے ایک مرکزی مقام فراہم کرتا ہے، جس سے ڈیٹا سائنسدانوں کے لیے ماڈل ٹریننگ کے لیے درکار خصوصیات کو تخلیق، تصدیق اور اسٹور کرنا آسان ہوجاتا ہے۔
- ماڈل ٹریننگ: فیچرز بننے کے بعد، ڈیٹا سائنسدان انہیں مشین لرننگ ماڈلز کی تربیت کے لیے استعمال کرتے ہیں۔ ایک فیچر اسٹور اس بات کو یقینی بناتا ہے کہ ماڈل ٹریننگ میں استعمال کی جانے والی خصوصیات مستقل اور ورژن والی ہیں، جس سے ڈیٹا سائنسدانوں کو ماڈلز کو دوبارہ تیار کرنے اور ڈیٹا کے مختلف ورژنز میں نتائج کا موازنہ کرنے کی اجازت ملتی ہے۔
- ماڈل کی تعیناتی: ایک ماڈل کو تربیت دینے کے بعد، اسے پیداوار میں تعینات کرنے کی ضرورت ہے۔ فیچر اسٹور فیچرز کا ایک مستقل اور ورژن والا سیٹ فراہم کرکے تعیناتی کے عمل کو ہموار کرنے میں مدد کرسکتا ہے جو حقیقی وقت میں پیشین گوئیاں پیش کرنے کے لیے استعمال کی جاسکتی ہیں۔
- نگرانی اور رائے: ایک بار جب ایک ماڈل تعینات ہو جاتا ہے، تو اس کی نگرانی کرنے کی ضرورت ہوتی ہے تاکہ یہ یقینی بنایا جا سکے کہ یہ پیداوار میں اچھی کارکردگی کا مظاہرہ کرتا رہے۔ فیچر سٹور ڈیٹا سائنسدانوں کو یہ سمجھنے میں مدد کر سکتا ہے کہ فیچرز کو پروڈکشن میں کس طرح استعمال کیا جا رہا ہے، انہیں ماڈل کی کارکردگی کی نگرانی کرنے اور بہتری کے لیے شعبوں کی نشاندہی کرنے کے قابل بناتا ہے۔
MLOps کے عمل کے حصے کے طور پر فیچر اسٹور کا استعمال کرکے، تنظیمیں مشین لرننگ کی ترقی کے عمل کو ہموار کرسکتی ہیں، مشین لرننگ ماڈلز کو پروڈکشن میں تعینات کرنے کے لیے درکار وقت اور وسائل کو کم کرسکتی ہیں، اور ان ماڈلز کی درستگی اور کارکردگی کو بہتر بنا سکتی ہیں۔
نتیجہ
آخر میں، فیچر اسٹور مشین لرننگ ماڈلز میں استعمال ہونے والی خصوصیات کے انتظام اور ان کی خدمت کے لیے ایک مرکزی پلیٹ فارم ہے۔ یہ خصوصیات کو منظم کرنے کا ایک منظم اور موثر طریقہ فراہم کرتا ہے، جس سے ڈیٹا سائنسدانوں اور انجینئرز کے لیے ML ماڈل تیار کرنا اور ان کو تعینات کرنا آسان ہو جاتا ہے۔
فیچر اسٹور ڈیٹا سائنسدانوں، انجینئرز، اور MLOps ماہرین کے درمیان بہتر تعاون کو قابل بناتا ہے، جس سے تربیت اور سرونگ لیئرز میں خصوصیات کی مستقل مزاجی اور ورژننگ کو یقینی بنایا جاتا ہے۔ فیچر اسٹور میں میٹا ڈیٹا اور گورننس فیچرز کا استعمال فیچر سلیکشن اور انجینئرنگ کے بارے میں زیادہ باخبر فیصلوں کا باعث بن سکتا ہے، جس کے نتیجے میں زیادہ درست ماڈل ہوتے ہیں۔
مزید برآں، متعدد ماڈلز اور ایپلی کیشنز میں پہلے سے موجود خصوصیات کو دوبارہ استعمال کرنے کی صلاحیت فیچر انجینئرنگ کے لیے درکار وقت اور محنت کو نمایاں طور پر کم کر سکتی ہے۔ فیچرز کے لیے سچائی کا ایک واحد ذریعہ فراہم کر کے، فیچر اسٹورز MLOps میں تعمیل اور گورننس کو یقینی بنانے میں مدد کر سکتے ہیں، جس سے زیادہ درست، منصفانہ، اور موافق ماڈلز سامنے آتے ہیں۔
- SEO سے چلنے والا مواد اور PR کی تقسیم۔ آج ہی بڑھا دیں۔
- پلیٹوآئ اسٹریم۔ ویب 3 ڈیٹا انٹیلی جنس۔ علم میں اضافہ۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
- ایڈریین ایشلے کے ساتھ مستقبل کا نقشہ بنانا۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
- PREIPO® کے ساتھ PRE-IPO کمپنیوں میں حصص خریدیں اور بیچیں۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
- ماخذ: https://www.dataversity.net/what-is-a-feature-store-in-machine-learning/
- : ہے
- a
- کی صلاحیت
- ہمارے بارے میں
- خلاصہ
- رفتار کو تیز تر
- تک رسائی حاصل
- قابل رسائی
- جوابدہ
- درستگی
- درست
- کے پار
- اس کے علاوہ
- فائدہ
- کے بعد
- AI
- اے آئی سسٹمز
- یلگوردمز
- تمام
- اجازت دے رہا ہے
- کی اجازت دیتا ہے
- بھی
- رقم
- مقدار
- an
- اور
- اپاچی
- اپاچی کافکا
- اپاچی چمک
- ایپلی کیشنز
- نقطہ نظر
- فن تعمیر
- کیا
- علاقوں
- ارد گرد
- پہنچ
- AS
- At
- آڈٹ
- بنیاد
- BE
- کیونکہ
- پیچھے
- کیا جا رہا ہے
- فوائد
- بہتر
- کے درمیان
- باضابطہ
- بگ
- دونوں
- تعمیر
- عمارت
- by
- کر سکتے ہیں
- مرکزی
- چیلنجوں
- خصوصیت
- تعاون
- تعاون
- عام طور پر
- موازنہ
- مقابلہ
- مکمل
- تعمیل
- شکایت
- جزو
- اجزاء
- اختتام
- خیالات
- متواتر
- مشتمل
- جاری ہے
- کنٹرول
- تبدیل کرنا
- کور
- تخلیق
- بنائی
- اہم
- اعداد و شمار
- ڈیٹا کی تیاری
- ڈیٹا کی رازداری
- ڈیٹا گودام
- ڈیٹا بیس
- ڈیٹا بیس
- ڈیٹاسیٹس
- ڈیٹاورسٹی
- فیصلہ
- فیصلے
- تعیناتی
- تعینات
- تعیناتی
- ڈیزائن
- کھوج
- ترقی
- ترقی
- مختلف
- مشکل
- براہ راست
- دریافت
- دو
- کے دوران
- آسان
- آسانی سے
- موثر
- ہنر
- مؤثر طریقے سے
- کوشش
- کو چالو کرنے کے
- کے قابل بناتا ہے
- کو فعال کرنا
- انجینئر
- انجنیئرنگ
- انجینئرز
- کو یقینی بنانے کے
- یقینی بناتا ہے
- کو یقینی بنانے ہے
- پوری
- ماحول
- نقائص
- جوہر
- ضروری
- اخلاقی
- قابل وضاحت AI۔
- نکالنے
- چہرہ
- منصفانہ
- فاسٹ
- تیز تر
- نمایاں کریں
- خصوصیات
- آراء
- پہلا
- فٹ
- مقرر
- کے لئے
- فارمیٹ
- فریم ورک
- دھوکہ دہی
- فراڈ کا پتہ لگانے
- سے
- حاصل کرنا
- GDPR
- پیدا
- پیدا کرنے والے
- مقصد
- گورننس
- ہاتھ
- ہینڈل
- سنبھالا
- ہے
- مدد
- مدد
- مدد کرتا ہے
- یہاں
- ہائی
- اعلی معیار کی
- کس طرح
- HTTPS
- انسان
- شناخت
- کو بہتر بنانے کے
- بہتر
- بہتری
- in
- سمیت
- اضافہ
- انفرادی
- معلوماتی
- مطلع
- ان پٹ
- آدانوں
- میں
- سرمایہ کاری
- شامل
- شامل ہے
- IT
- kafka
- بڑے
- تاخیر
- تہوں
- قیادت
- معروف
- سیکھا ہے
- سیکھنے
- زندگی کا دورانیہ
- محل وقوع
- لو
- مشین
- مشین لرننگ
- بنا
- مین
- برقرار رکھنے
- اہم
- بنا
- بناتا ہے
- بنانا
- انتظام
- مینیجنگ
- انداز
- بہت سے
- مارکیٹ
- کا مطلب ہے کہ
- یاد داشت
- میٹا ڈیٹا
- ML
- ایم ایل اوپس
- ماڈل
- ماڈل
- کی نگرانی
- نگرانی کی
- نگرانی
- زیادہ
- ایک سے زیادہ
- فطرت، قدرت
- ضرورت ہے
- ضرورت
- ضروریات
- نئی
- نئی خصوصیات
- حاصل کرنا
- of
- آف لائن
- اکثر
- on
- ایک بار
- ایک
- آن لائن
- آپریشنز
- اصلاح
- or
- حکم
- تنظیمیں
- منظم کرنا
- دیگر
- حصہ
- حصے
- پیٹرن
- انجام دینے کے
- کارکردگی
- متواتر
- پلیٹ فارم
- پلاٹا
- افلاطون ڈیٹا انٹیلی جنس
- پلیٹو ڈیٹا
- طریقوں
- کی پیشن گوئی
- پیشن گوئی
- تیاری
- کی رازداری
- عمل
- پروسیسنگ
- پیداوار
- پیداوری
- منصوبوں
- جائیداد
- فراہم
- فراہم کرتا ہے
- فراہم کرنے
- معیار
- سوالات
- خام
- خام ڈیٹا
- اصل وقت
- موصول
- سفارش
- کو کم
- کم
- کو کم کرنے
- مراد
- بہتر
- ضابطے
- ریگولیٹری
- ریگولیٹری تعمیل
- تعلقات
- مطابقت
- متعلقہ
- قابل اعتماد
- ذخیرہ
- کی ضرورت
- ضرورت
- ضروریات
- وسائل
- ذمہ دار
- نتیجے
- نتائج کی نمائش
- دوبارہ استعمال
- رسک
- رن
- اسی
- بچت
- توسیع پذیر
- پیمانے
- سکیلنگ
- سائنسدانوں
- تلاش کریں
- محفوظ بنانے
- انتخاب
- حساس
- خدمت
- خدمت
- مقرر
- کئی
- سیکنڈ اور
- اہم
- نمایاں طور پر
- ایک
- حل
- کچھ
- ماخذ
- چنگاری
- ماہرین
- اسٹیک ہولڈرز
- ذخیرہ
- ذخیرہ
- پردہ
- سٹریم
- محرومی
- کارگر
- اس طرح
- موزوں
- سسٹمز
- لیتا ہے
- ٹاسک
- کاموں
- ٹیموں
- تکنیک
- کہ
- ۔
- ان
- ان
- تو
- وہ
- اس
- ان
- تین
- بھر میں
- وقت
- کرنے کے لئے
- مل کر
- بھی
- اوزار
- ٹریکنگ
- روایتی
- ٹرین
- تربیت یافتہ
- ٹریننگ
- تبدیلی
- تبدیلی
- تبدیل
- شفافیت
- شفاف
- بھروسہ رکھو
- قابل اعتماد
- حقیقت
- دو
- اقسام
- عام طور پر
- سمجھ
- سمجھا
- متحد
- برعکس
- استعمال
- استعمال کی شرائط
- استعمال کیا جاتا ہے
- صارفین
- کا استعمال کرتے ہوئے
- تصدیق کریں۔
- جلد
- راستہ..
- طریقوں
- اچھا ہے
- کیا
- کیا ہے
- جس
- جبکہ
- گے
- ساتھ
- کام
- مل کے کام کرو
- کام کے بہاؤ
- آپ
- زیفیرنیٹ