ਪ੍ਰੋਗਰਾਮੇਟਿਕ ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਬਦਲਣ ਵਿੱਚ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਬੋਲੀ ਅਤੇ AI ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ
ਪ੍ਰੋਗਰਾਮੇਟਿਕ ਵਿਗਿਆਪਨ ਉਦਯੋਗ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਫੁੱਲਣ ਵਾਲੇ ਸਮੇਂ ਦਾ ਅਨੁਭਵ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ: ਨਵੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਬਾਜ਼ਾਰ ਵਿੱਚ ਦਾਖਲ ਹੋ ਰਹੀਆਂ ਹਨ, ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਬਰਫਬਾਰੀ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ, ਅਤੇ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਹਵਾ ਵਿੱਚ ਹਨ। ਇਹ ਸਭ ਅਵਿਸ਼ਵਾਸ਼ਯੋਗ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਿਗਿਆਪਨ ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਬਣਾ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਵਧੀ ਹੋਈ ਧੋਖਾਧੜੀ ਅਤੇ ਰਹਿੰਦ-ਖੂੰਹਦ ਲਈ ਹਾਲਾਤ ਪੈਦਾ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ।
ਇਹ ਉਹ ਥਾਂ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਪ੍ਰਚਲਿਤ ਹੱਲ ਜੋ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ (ML) ਅਤੇ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ (AI) ਰੀਅਲ ਟਾਈਮ ਵਿੱਚ ਦਰਾਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਅਤੇ ਬੋਲੀ ਲਗਾਉਣ ਦੀਆਂ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਨੂੰ ਵਿਵਸਥਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਮਾਡਲ ਹਰ ਕਿਸੇ ਦੀ ਖੁਸ਼ੀ ਲਈ ਲਾਗੂ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਰਾਹਤ ਦੇ ਸਾਹ ਲੈਣ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਡਰਾਮਾ ਸਾਹਮਣੇ ਆਉਂਦਾ ਹੈ: ਇਹ ਪਤਾ ਚਲਦਾ ਹੈ ਕਿ ਏਆਈ-ਸੰਚਾਲਿਤ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮੇਟਿਕ ਹੱਲ ਸਾਰੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਦਾ ਹੱਲ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਉਹ ਨਵੀਆਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਅਤੇ ਮੁੱਦਿਆਂ ਦਾ ਕਾਰਨ ਬਣਦੇ ਹਨ.
ਇਹ ਲੇਖ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮੇਟਿਕ ਇਸ਼ਤਿਹਾਰਬਾਜ਼ੀ ਵਿੱਚ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਵਾਲੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰੇਗਾ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਬੋਲੀ ਦੇ ਅੰਦਰ। ਕਿਉਂਕਿ AI ਨੂੰ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅਪਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ ਅਤੇ ਬਹੁਤ ਹੀ ਆਦਰਸ਼ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਅਸੀਂ ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਅਤੇ ਸਪੱਸ਼ਟਤਾ ਲਈ ਵਪਾਰਕ ਟੀਚਿਆਂ ਦੇ ਪਰਦੇ ਪਿੱਛੇ ਦੇਖਾਂਗੇ ਅਤੇ ਵਿਕਾਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਛੂਹਾਂਗੇ।
ਆਪਟੀਮਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਲਈ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ
ਚਰਚਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਲਈ, ਆਓ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮੇਟਿਕ ਵਿੱਚ AI ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ ਦੇ ਸਵਾਲ ਦਾ ਜਵਾਬ ਦੇਈਏ: ਇਹ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਅਤੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਵਧਣ ਦੀ ਉਮੀਦ ਹੈ। ਫਿਰ ਵੀ, ਸੂਚਨਾ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਕਿਸੇ ਵੀ ਖੇਤਰ ਬਾਰੇ ਇਹੀ ਕਿਹਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਆਓ ਸਾਰ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠੀਏ, ਨਾ ਕਿ ਸੁੰਦਰ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੇ ਰੈਪਰ ਨਾਲ।
ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਪੱਧਰ 'ਤੇ, ਪ੍ਰੋਗਰਾਮੇਟਿਕ ਇਸ਼ਤਿਹਾਰਬਾਜ਼ੀ ਵਿੱਚ AI ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਵਪਾਰ ਦੌਰਾਨ ਸੰਭਾਵਿਤ ਨਤੀਜਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਸ ਅਨੁਸਾਰ, ਜੇਕਰ ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਨਤੀਜਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਯੋਗ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਸ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਵੰਡ ਕੀਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਇਹ ਸੰਭਵ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਤਾਂ ਭਵਿੱਖ ਦੀ ਨਿਲਾਮੀ ਲਈ ਸਰੋਤਾਂ ਨੂੰ ਬਚਾਇਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਸੈਂਕੜੇ ਸ਼ੈਤਾਨ ਵੇਰਵਿਆਂ ਵਿੱਚ ਹਨ, ਅਤੇ ਉਹ ਇੰਜੀਨੀਅਰਾਂ ਅਤੇ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਦੇ ਕੰਮ ਨੂੰ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਲਗਾਤਾਰ ਬਦਲਦੇ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ.
ਕਸਟਮ ਏਆਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇੱਥੇ, ਅਸੀਂ ਇੰਜਨੀਅਰਿੰਗ ਜਗਤ ਅਤੇ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਦੀ ਨਬਜ਼ 'ਤੇ ਆਪਣੀ ਉਂਗਲ ਰੱਖਣ ਵਾਲੇ ਲੋਕਾਂ ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ ਦੀ ਸਹੀ ਤਸਵੀਰ ਦੇਣ ਲਈ ਇਹਨਾਂ ਮੁਸ਼ਕਲਾਂ ਬਾਰੇ ਚਰਚਾ ਕਰਾਂਗੇ।
ਪ੍ਰੋਗਰਾਮੇਟਿਕ ਵਿਗਿਆਪਨ ਦੇ ਇੱਕ ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਐੱਸ, ਡੀ.ਐਸ.ਪੀ, ਵਿਗਿਆਪਨ ਐਕਸਚੇਂਜ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਵਪਾਰਕ ਭਾਗੀਦਾਰ। ਇਹ ਸਾਰੀਆਂ ਪਾਰਟੀਆਂ ਸਰਵਰਾਂ 'ਤੇ ਤੈਨਾਤ ਤਕਨੀਕੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਹਨ। ਇਸ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਕਸਟਮ AI ਮਾਡਲ ਇੱਕ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਹੱਲ ਹੈ ਜੋ ਇਸਦੇ ਪਾਸੇ ਦੇ ਵਿਗਿਆਪਨ ਚੇਨ ਦੇ ਇੱਕ ਖਾਸ ਭਾਗੀਦਾਰ ਦੁਆਰਾ ਵਿਕਸਤ, ਲਾਂਚ ਕੀਤਾ ਅਤੇ ਸੰਭਾਲਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇੱਥੇ ਤਣਾਅ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ ਕਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਨੁਕਤੇ ਹਨ।
- ਇੱਕ AI ਮਾਡਲ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਿਸੇ ਖਾਸ ਸਾਥੀ ਨਾਲ ਬੋਲੀ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਤੈਨਾਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਇਸਲਈ ਸਥਿਰ ਅਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਵਪਾਰਕ ਪਰਸਪਰ ਪ੍ਰਭਾਵ ਅਤੇ ਇਤਿਹਾਸਕ ਰੁਝੇਵੇਂ ਬੁਨਿਆਦੀ ਹਨ।
- ਤੁਹਾਡੇ ਪੋਰਟਫੋਲੀਓ ਲਈ ਪਾਰਟਨਰ ਜਿੰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ, ਉੱਨਾ ਹੀ ਬਿਹਤਰ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਸਫਲ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਸੁਧਾਰ ਲਈ ਤੁਹਾਨੂੰ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟਾਂ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ।
- ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ AI ਦੇ ਨਾਲ ਵਪਾਰ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਪਹੁੰਚ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਹੈ ਜੋ ਸੁਧਾਰ 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਤ ਕਰਦੇ ਹਨ ਇੱਕ ਇੱਕੋ ਸਮੇਂ ਕਈ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਦੀ ਬਜਾਏ ਖਾਸ ਮੀਟ੍ਰਿਕ।
ਬੁਨਿਆਦੀ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਮਲਟੀਪਲ ਸਹਿਭਾਗੀਆਂ ਲਈ ਕਈ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਵਪਾਰਕ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਲਈ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਕਸਟਮ AI ਹੱਲਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਪੂਰਾ ਸਮੂਹ ਤੈਨਾਤ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਕ ਸਿਸਟਮ ਸਿਧਾਂਤ ਦੁਆਰਾ ਇੱਕਜੁੱਟ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਅਸੀਂ ਇਸ ਬਾਰੇ ਅੱਗੇ ਚਰਚਾ ਕਰਾਂਗੇ।
ਪ੍ਰੋਗਰਾਮੇਟਿਕ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ AI ਹੱਲਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਵਧੀਆ ਅਭਿਆਸ
ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ ਡਿਜੀਟਲ ਵਿਗਿਆਪਨ ਉਦਯੋਗ ਦੀ ਵਧ ਰਹੀ ਗੁੰਝਲਤਾ ਦੇ ਨਾਲ ਅਨੁਪਾਤਕ ਅਤੇ ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਧ ਰਹੀ ਹੈ।
ਉਦਾਹਰਣ ਲਈ, ਇਸਦੇ Chrome ਬ੍ਰਾਊਜ਼ਰ ਲਈ ਡਿਫੌਲਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਤੀਜੀ-ਧਿਰ ਦੀਆਂ ਕੂਕੀਜ਼ 'ਤੇ ਪਾਬੰਦੀ ਲਗਾਉਣ ਦਾ Google ਦਾ ਇਮਾਨਦਾਰ ਇਰਾਦਾ ਸਵੈਚਲਿਤ ਹੱਲ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਉਤਪ੍ਰੇਰਕ ਹੈ ਜੋ ਅੰਸ਼ਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਜਾਂ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਦੇ ਨੁਕਸਾਨ ਲਈ ਮੁਆਵਜ਼ਾ ਦੇਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਪ੍ਰੋਗਰਾਮੇਟਿਕ ਉਦਯੋਗ ਵਿੱਚ, ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਅਤੇ AI ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਕਿਸੇ ਨਾ ਕਿਸੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਰੁਟੀਨ ਤੱਤ ਬਣ ਗਏ ਹਨ। ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਦਾ ਵਾਧਾ ਸਿਰਫ ਸਮੇਂ ਦੀ ਗੱਲ ਹੈ।
ਹੇਠਾਂ, ਅਸੀਂ ਇਹ ਮੰਨਦੇ ਹੋਏ ਅਭਿਆਸ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਪਰੰਪਰਾਗਤ ਵਿਕਾਸ ਪਹੁੰਚ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸਮਝੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਸੂਝ-ਬੂਝਾਂ ਨੂੰ ਭਾਵੁਕ ਵਿਗਿਆਪਨ ਤਕਨੀਕੀ ਲੋਕਾਂ ਦੇ ਸਖ਼ਤ ਅਤੇ ਚੁਸਤ ਕੰਮ ਤੋਂ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ।
ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਬੋਲੀ ਲਈ AI ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਅਤੇ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਅਤੇ ਨਿਯੰਤਰਣ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਨਿਵੇਸ਼ ਕਰੋ।
ਇਹ ਪਹਿਲੀ ਚੀਜ਼ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ਤੁਹਾਡੇ ਵਿਕਾਸ ਵਿਭਾਗ ਜਾਂ ਇਸ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਟੀਮ ਦੁਆਰਾ ਸੰਬੋਧਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਪ੍ਰੋਗਰਾਮੇਟਿਕ ਇਸ਼ਤਿਹਾਰਬਾਜ਼ੀ ਇੱਕ ਅਜਿਹਾ ਖੇਤਰ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਖਾਸ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਦੀ ਗਣਨਾ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰ ਅਕਸਰ ਕਈ ਬੋਲੀਕਾਰਾਂ ਦੀ ਮੌਜੂਦਗੀ, ਵਰਤੇ ਗਏ ਤਰੀਕਿਆਂ ਅਤੇ ਪਹੁੰਚ ਵਿੱਚ ਕਮੀਆਂ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਕਾਰਨਾਂ ਕਰਕੇ ਪੈਦਾ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਹੋਰ ਕਾਰਨਾਂ ਵਿੱਚ ਨਿਲਾਮੀ ਵਿੱਚ ਅਨੈਤਿਕ ਲਾਭ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਸਿਸਟਮ ਦੁਆਰਾ ਰਿਕਾਰਡ ਕੀਤੇ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਡੇਟਾ ਦੀ ਜਾਣਬੁੱਝ ਕੇ ਵਿਗਾੜ ਜਾਂ ਗਲਤ ਪੇਸ਼ਕਾਰੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।
ਐਡ ਟੈਕ ਸਪੂਫਿੰਗ ਦੇ ਲੰਬੇ ਇਤਿਹਾਸ ਵਿੱਚ, ਡੇਟਾ ਵਿਗਾੜ ਦੀਆਂ ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਵਿੱਚ ਕਲਿੱਕ ਇੰਜੈਕਸ਼ਨ, ਜਾਅਲੀ ਟਿਕਾਣਾ ਡੇਟਾ, ਡੁਪਲੀਕੇਟ ਪਛਾਣਕਰਤਾ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਬਦਕਿਸਮਤੀ ਨਾਲ, ਪ੍ਰੋਗਰਾਮੇਟਿਕ ਵਿੱਚ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੀ ਧੋਖਾਧੜੀ ਕਈ ਸਾਲਾਂ ਤੱਕ ਅਣਦੇਖੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਇੱਥੇ ਪਹਿਲਾ ਸਿੱਟਾ ਹੈ: ਇੱਕ ਚੰਗੇ AI ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਝੂਠੇ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਬੈਕਅੱਪ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਨੂੰ ਤੁਹਾਡੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਦੇ ਪੱਖ ਵਿੱਚ ਨਾ ਹੋਣ ਵਾਲੀ ਬੋਲੀ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਕਰਨ ਲਈ ਮਜਬੂਰ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਬਿੰਦੂ ਨੂੰ ਟ੍ਰੈਫਿਕ ਦੇ ਇੱਕ ਹਿੱਸੇ ਨੂੰ ਅਲੱਗ ਕਰਕੇ ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਵੈਚਾਲਿਤ ਟੈਸਟਾਂ ਦਾ ਆਯੋਜਨ ਕਰਕੇ AI-ਸੰਚਾਲਿਤ ਫੈਸਲਿਆਂ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨ ਦੀ ਇੱਕ ਬਹੁ-ਪੱਧਰੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਬਣਾ ਕੇ ਖਤਮ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਪ੍ਰੋਗਰਾਮੇਟਿਕ ਵਿਗਿਆਪਨ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਦੇ ਸਥਾਨਕ ਅੱਪਗਰੇਡਾਂ ਲਈ ਸਵੈਚਲਿਤ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਅੱਪਡੇਟਾਂ ਨੂੰ ਲਿੰਕ ਕਰੋ।
ਏਆਈ ਮਾਡਲ ਸਰਵਰ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਲਈ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਮੰਨ ਲਓ ਕਿ ਤੁਹਾਡਾ ਸਾਥੀ ਅਚਾਨਕ ਆਪਣੇ ਵਿਗਿਆਪਨ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਨੂੰ ਇੱਕ ਨਵੇਂ ਸੰਸਕਰਣ ਵਿੱਚ ਅੱਪਗ੍ਰੇਡ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਤਰਕ ਨੂੰ ਬਦਲਦਾ ਹੈ। ਉਸ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਤ ਕਰੇਗਾ ਕਿ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਮਾਡਲ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸਮਝਦਾ ਹੈ। ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਇੰਨੀਆਂ ਮਾਮੂਲੀ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਉਹ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਤ ਨਹੀਂ ਕਰਦੀਆਂ। ਬਹੁਤੇ ਅਕਸਰ, ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਮਾਮੂਲੀ ਅਪਡੇਟਾਂ ਲਈ ਵਿਕਸਤ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਵਿਵਸਥਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਉਹਨਾਂ ਮਾਮਲਿਆਂ ਦਾ ਜ਼ਿਕਰ ਨਹੀਂ ਹੈ ਜਦੋਂ ਭਾਗੀਦਾਰ ਪਾਰਟੀਆਂ ਨੂੰ ਚੇਤਾਵਨੀ ਦਿੱਤੇ ਬਿਨਾਂ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਗਣਨਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਸਾਰਣ ਸਿਧਾਂਤ ਨੂੰ ਬਦਲਦੇ ਹਨ।
ਜੇ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਇੱਕ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਸੀ, ਪਰ ਹਾਲਾਤ ਬਦਲ ਗਏ ਹਨ, ਤਾਂ ਇਹ ਸ਼ਿਫਟ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਣ ਲਈ ਇਸਨੂੰ ਦੁਬਾਰਾ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਦੇ ਯੋਗ ਹੈ.
ਆਉ ਸਾਡੇ ਅਭਿਆਸ ਤੋਂ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਣ ਦੀ ਸੰਖੇਪ ਜਾਣਕਾਰੀ ਕਰੀਏ। ਅਸੀਂ ਲਗਾਤਾਰ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਮਾਰਕੀਟ ਖਿਡਾਰੀਆਂ ਦੁਆਰਾ ਅਪਡੇਟਾਂ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਡੇਟਾ ਅਸੀਂ ਕਸਟਮ ਕਲਾਇੰਟ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵਰਤਦੇ ਹਾਂ: ਅਲਗੋਰਿਦਮਿਕ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਅੱਪਡੇਟ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਖਾਸ ਅਪਣਾਏ ਗਏ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਬਦਲ ਗਏ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਆਪਣੇ ਭਾਈਵਾਲਾਂ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲਨ ਪਹੁੰਚ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰੋ। ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੇ ਵਿਵਹਾਰ ਦਾ ਸਵੈਚਲਿਤ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ।
ਇਹ ਇੱਕ ਦਿਲਚਸਪ ਬਿੰਦੂ ਵੀ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਵਿਗਿਆਪਨ ਭਾਗੀਦਾਰ ਫੋਕਸ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਨੇ ਪਹਿਲਾਂ ਨਹੀਂ ਦੇਖਿਆ ਸੀ। ਇਹ ਸੰਭਾਵਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮੁਸ਼ਕਲਾਂ ਪੈਦਾ ਕਰੇਗਾ ਅਤੇ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਵਿੱਚ ਗਲਤੀਆਂ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰੇਗਾ ਜੋ ਵਿਕਸਿਤ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਬੋਲੀ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਪਵੇਗਾ। ਦਰਅਸਲ, ਭਾਈਵਾਲਾਂ ਦੇ ਪਹੁੰਚਾਂ ਵਿੱਚ ਅੰਦਰੂਨੀ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਇੱਕ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੁਨਰ ਹੈ, ਪਰ ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦਿੰਦੇ ਹੋ ਤਾਂ ਕੁਝ ਵੀ ਅਸੰਭਵ ਨਹੀਂ ਹੈ।
ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਓਪਟੀਮਾਈਜੇਸ਼ਨ ਫੋਕਸ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਦੇ ਸੰਕੇਤਾਂ ਵਿੱਚ ਮੁੱਖ ਤਕਨੀਕੀ ਕਾਰਜਕਾਰੀਆਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲਾਅ, ਫੰਡਿੰਗ ਦਾ ਨੁਕਸਾਨ ਜਾਂ, ਇਸਦੇ ਉਲਟ, ਫੰਡ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ, ਸਬਸਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਬਦਲਾਅ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਯੂਨਿਟੀ ਦੀ ਵਿਵਾਦਪੂਰਨ ਰਨਟਾਈਮ ਫੀਸ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।
ਸਿੱਟਾ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਓਪਟੀਮਾਈਜੇਸ਼ਨ ਕੇਵਲ ਇੱਕ ਖਾਸ ਸਾਥੀ ਦੇ ਨਾਲ ਮੌਜੂਦਾ ਵਪਾਰਕ ਸਥਿਤੀਆਂ ਦੇ ਤਹਿਤ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਹੈ, ਜੋ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਬਦਲ ਸਕਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਭਾਈਵਾਲਾਂ ਬਾਰੇ ਜਨਤਕ ਡੇਟਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਕੇ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਫਿਰ ਵੀ, ਪਾਰਟਨਰ ਵਪਾਰਕ ਵਿਵਹਾਰ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਪੈਟਰਨਿੰਗ ਕਰਨ ਲਈ ਸਵੈਚਲਿਤ ਮਾਡਲ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਨੈਤਿਕਤਾ ਦੀ ਰੇਖਾ ਨੂੰ ਪਾਰ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਸੰਭਵ ਹੈ।
ਇਸ ਨਿਯਮ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰੋ ਕਿ ML ਅਤੇ AI ਹੱਲਾਂ ਨਾਲ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਬੋਲੀ ਇੱਕ ਬਹੁ-ਖਿਡਾਰੀ ਖੇਡ ਹੈ ਜੋ ਵਿਵਾਦਾਂ ਦਾ ਕਾਰਨ ਬਣ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਇਸ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਨਿਯਮਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ ਨਿਯਮਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੇ ਤਰਕ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਬ੍ਰੇਕ ਹੋਣਾ। ਜੇ, ਬ੍ਰੇਕ ਦੇ ਦੌਰਾਨ, ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ "ਅਹਿਸਾਸ" ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਟੀਚੇ ਦੇ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਹੋਇਆ ਹੈ, ਤਾਂ ਹੋਰ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਪਹੁੰਚ 'ਤੇ ਮੁੜ ਵਿਚਾਰ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਕੁਝ ਟ੍ਰੈਫਿਕ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਇਆ ਜਾਣਾ ਜਾਰੀ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ, ਕੁਝ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ, ਅਤੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਹੋਰ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਰੈਪਿਡ ਵੈੱਬਸਾਈਟ ਮੁਦਰੀਕਰਨ ਲਈ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਬੋਲੀ
ਸਾਡੇ ਗਾਹਕਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ, ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਯੂਐਸ-ਅਧਾਰਤ ਐਸਐਸਪੀ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਜੋ ਵਰਤਦਾ ਹੈ TeqBlaze ਆਪਣੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨ ਲਈ ਵ੍ਹਾਈਟ-ਲੇਬਲ ਹੱਲ, ਇੱਕ ਸਮੱਸਿਆ ਨਾਲ ਸਾਡੇ ਨਾਲ ਸੰਪਰਕ ਕੀਤਾ। ਕਲਾਇੰਟ ਨੇ ਦੇਖਿਆ ਕਿ ਨਵੇਂ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਕ ਘੱਟ ਮੁਨਾਫੇ ਬਾਰੇ ਸ਼ਿਕਾਇਤ ਕਰ ਰਹੇ ਸਨ, ਅਤੇ ਤੈਨਾਤ ਕੀਤੇ ਗਏ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਅਨੁਕੂਲਨ ਅਭਿਆਸਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਕੇ ਇਸ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਹੱਲ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ, ਕਲਾਇੰਟ ਨੇ ਸਾਨੂੰ ਸਮੱਸਿਆ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਅਤੇ ਤਕਨੀਕੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਸ ਨੂੰ ਵਿਲੱਖਣ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਕਿਹਾ।
ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਦਾ ਮੁਢਲਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਅਸੀਂ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੀ ਹੈ ਕਿ ਨਵੇਂ ਆਉਣ ਵਾਲਿਆਂ ਅਤੇ ਵੱਡੇ ਸਪਲਾਈ ਭਾਈਵਾਲਾਂ ਲਈ ਵਪਾਰ ਦੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਲਗਭਗ ਇੱਕੋ ਜਿਹੀਆਂ ਸਨ। ਇਸ ਸਿੱਟੇ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਅਸੀਂ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਕਾਂ ਦੀ ਵਸਤੂ-ਸੂਚੀ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਵਿੱਚ ਸਮੱਸਿਆ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕੀਤੀ। ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਜਿੱਤ ਦੀ ਦਰ ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਸੀ, ਇਸ ਲਈ ਮੁੱਖ ਸੰਦੇਹ ਤੁਰੰਤ ਇੱਕ ਗਲਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਬੋਲੀ ਫਲੋਰ ਸੈਟਿੰਗ 'ਤੇ ਡਿੱਗ ਗਿਆ। ਸਾਡੇ ਸਿਧਾਂਤ ਨੂੰ ਚੁਣੌਤੀ ਦੇਣ ਲਈ, ਅਸੀਂ ਟੈਸਟ ਚਲਾਏ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਸਾਬਤ ਕੀਤਾ ਕਿ ਲਚਕੀਲਾ ਬੋਲੀ ਫਲੋਰ ਨੇ ਨਿਲਾਮੀ ਵਿੱਚ ਘੱਟ ਜਿੱਤ ਦਰ ਲਈ ਅਗਵਾਈ ਕੀਤੀ।
ਇਸ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ, ਅਸੀਂ ਭਾਈਵਾਲਾਂ ਲਈ ਸਰਵੋਤਮ ਬੋਲੀ ਫਲੋਰ ਚੁਣਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਨ ਲਈ ਗਾਹਕ ਦੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ML ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਸਹਿਜ ਵਿਕਾਸ ਲਈ ਟ੍ਰੈਫਿਕ ਦੇ ਅਲੱਗ-ਥਲੱਗ ਹਿੱਸੇ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਹੈ।
ਡਿਜ਼ਾਇਨ ਕੀਤੇ ਅਤੇ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਟੈਸਟ ਕੀਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਕਲਾਇੰਟ ਨੇ ਲਗਭਗ ਏ ਜਿੱਤ ਦਰ ਵਿੱਚ 2-3 ਗੁਣਾ ਸੁਧਾਰ ਅਤੇ ਮੁਨਾਫੇ ਵਿੱਚ 30-35% ਵਾਧਾ. ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ML ਹੈ, ਅਸੀਂ ਕਲਾਇੰਟ ਦੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦੀ ਨਿਰੰਤਰ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਡੇਟਾ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਾਂ।
ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਮਾਮਲੇ
ਸਮਾਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਬਦਲ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਪਰ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਤਿੰਨ ਗੁਣਾ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਿਕਸਤ ਹੋ ਰਹੀ ਹੈ। ਸਿਰਫ ਇਕ ਚੀਜ਼ ਜੋ ਬਦਲੀ ਨਹੀਂ ਰਹਿੰਦੀ ਹੈ, ਉਹ ਹੈ ਲੋਕਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰਭਾਵ ਪਾਉਣ ਦੀ ਇੱਛਾ, ਅੱਗੇ ਰਹਿਣ ਅਤੇ ਸਥਿਤੀ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਣਾ। ਇੱਕ ਵਾਰ ਵਿੱਚ ਸਭ ਕੁਝ ਦੇ ਵਾਅਦਿਆਂ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਇਮਾਨਦਾਰੀ ਅਤੇ ਹੌਲੀ-ਹੌਲੀ ਭਾਈਵਾਲੀ ਵਿਕਾਸ ਮੁੱਲ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ। ਜਦੋਂ ਕਿ AI ਬੋਲੀ ਦੀਆਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਸੁਚਾਰੂ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਅਥਾਹ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਓਪਟੀਮਾਈਜੇਸ਼ਨ ਯਾਤਰਾ ਫਲਦਾਇਕ ਜਿੰਨੀ ਹੀ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਹੈ। ਮੈਜਿਕ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਦੇ ਪਰਦੇ ਦੇ ਪਿੱਛੇ, ਇਮਾਨਦਾਰ ਲੋਕ ਅਜੇ ਵੀ ਆਪਣੇ ਕੰਮ ਲਈ ਸਮਰਪਿਤ ਹਨ ਅਤੇ ਵੱਡੇ ਸਸਪੈਂਸ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਲਈ ਰਣਨੀਤਕ ਸੁਧਾਰਾਂ 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਹਨ।
ਅਸੀਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਾਡੇ ਨਾਲ ਸੰਪਰਕ ਕਰਨ ਲਈ ਸੱਦਾ ਦਿੰਦੇ ਹਾਂ ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਦੇ ਨਾਲ ਆਪਣੇ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮੇਟਿਕ ਵਿਗਿਆਪਨ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ।
ਸੰਬੰਧਿਤ Martech Zone ਸਮੱਗਰੀ
