ہر سال کے آخر میں، چھٹیوں کے خوشگوار موسم اور نئے سال کی امیدوں کے ساتھ ساتھ، ایک اور "تفریح" جو اب جدید نئے سال کی تقریبات میں جڑی ہوئی روایت معلوم ہوتی ہے، آنے والے سال کے لیے پیشین گوئیاں ہیں۔ نفسیات سے لے کر صنعتی ماہرین, لوگ اس طرح کی تمام پیشین گوئیوں سے متاثر ہیں، آنے والے مستقبل کے بارے میں جاننے کے لیے بے تاب ہیں۔
اسی طرح، اب ڈیٹا سے بھری ہوئی دنیا میں، شماریاتی پیشن گوئی — مختلف شعبوں میں مستقبل کے رجحانات کی پیشین گوئی کرنے کے لیے تاریخی اعداد و شمار کا تجزیہ کرنے کا سائنسی طریقہ، خواہ وہ فنانس اور معاشیات ہو یا سپلائی چین اور لاجسٹکس — صنعتی مستقبل کی پیشین گوئی کرنے میں اکثر اہم کردار ادا کرتا ہے۔ تاہم، مشین لرننگ کی ترقی کے ساتھ، آج کل چیزیں مزید دلچسپ ہوتی جا رہی ہیں کیونکہ یہ شماریاتی پیشین گوئی میں متحرک اور گہرائی دونوں کو متاثر کرتی ہے۔
مشین لرننگ اور شماریاتی پیشین گوئی کے درمیان تعلق کو دریافت کرنے کے لیے پڑھنا جاری رکھیں، آج کے شماریاتی پیشین گوئی میں مشین لرننگ کی ایپلی کیشنز، اور مشین لرننگ کس طرح شماریاتی پیشین گوئی کو بڑھا سکتی ہے۔
کی میز کے مندرجات
1. مشین لرننگ اور شماریاتی پیشن گوئی کا تعارف
2. شماریاتی پیشن گوئی میں کلیدی مشین لرننگ ایپلی کیشنز
3. مشین لرننگ کس طرح شماریاتی پیشین گوئی کو بہتر بناتی ہے۔
4. پہنچ کے اندر عین مطابق پیشین گوئیاں
مشین لرننگ اور شماریاتی پیشن گوئی کا تعارف
مشین لرننگ کا مختصر جائزہ
مشین لرننگ، مصنوعی ذہانت اور کمپیوٹر سائنس کا ایک ذیلی سیٹ، AI کو انسانی سیکھنے کی طرح سیکھنے کے قابل بناتا ہے۔ الگورتھم اور ڈیٹا کا فائدہ اٹھا کر، مشین لرننگ مسلسل اپنی درستگی کو بڑھاتی ہے۔ بڑی مقدار میں ڈیٹا پر کارروائی اور تجزیہ کرنے، پیٹرن کا پتہ لگانے، اور پیشین گوئیاں کرنے کی صلاحیت اس کی نمایاں خصوصیات میں سے کچھ ہیں۔ مثال کے طور پر، تقریبا نصف ٹاپ 10 مشین لرننگ ایپلی کیشنز صنعت کے پیشہ ور افراد اور روزمرہ کے صارفین دونوں کے لیے اہم پیشین گوئیوں اور پیشین گوئیوں سے متعلق ہیں، بشمول ٹریفک کے حالات، کسٹمر کی ترجیحات، اور اسٹاک کی نقل و حرکت۔
جوہر میں، مشین لرننگ پیش گوئی کرنے والی ٹیکنالوجی میں ایک اہم پیشرفت کی نمائندگی کرتی ہے کیونکہ یہ ڈیٹا میں پیچیدہ نمونوں اور تعلقات کو سمجھ سکتی ہے جو انسانی تجزیہ کاروں کے لیے قابل شناخت نہیں ہو سکتے۔ یہ وقت کے ساتھ ساتھ پیشین گوئیوں میں مسلسل بہتری لانے کی بھی صلاحیت رکھتا ہے، اس کی تاثیر کو بہتر کرتا ہے کیونکہ مزید ڈیٹا پر کارروائی ہوتی ہے۔
شماریاتی پیشن گوئی کی بنیادی باتیں
شماریاتی پیشن گوئی رجحانات، موسمی نمونوں اور ارتباط کی شناخت کے لیے نمونے لینے اور مفروضے کی جانچ سمیت شماریاتی طریقہ کار کے ساتھ مل کر تاریخی ڈیٹا کا استعمال کرتا ہے۔ یہ عناصر تعلقات کو ماڈل کرنے اور مستقبل کے نتائج کی پیشن گوئی کرنے کے لیے استعمال ہوتے ہیں۔ یہ طریقہ اس مفروضے کے تحت کام کرتا ہے کہ مستقبل کے پیٹرن ماضی کی عکاسی کریں گے۔
شماریاتی طریقے جیسے ٹائم سیریز کا تجزیہ اور ریگریشن ماڈل مختلف شعبوں میں مروجہ اور وسیع پیمانے پر استعمال ہوتے ہیں۔ ماضی کے اعداد و شمار کا تجزیہ کرتے ہوئے، یہ ماڈل ڈیٹا پیٹرن کی وضاحت اور مستقل مزاجی پر منحصر ہوتے ہوئے، درستگی کی مختلف سطحوں کے ساتھ مستقبل کے واقعات کو نکالتے اور پیش گوئی کرتے ہیں۔
سپلائی چین کے انتظام میں، شماریاتی پیشن گوئی مانگ کی منصوبہ بندی، انوینٹری مینجمنٹ، اور وسائل کی تقسیم، سپلائی چین کے عمل کو بہتر بنانے کے لیے ضروری ہے۔ ٹائم سیریز کی پیشن گوئی کی تکنیک جیسے ARIMA (آٹوگریسیو انٹیگریٹڈ موونگ ایوریج) اور ایکسپونینشل اسموتھنگ رجحانات کے تجزیے اور موسمی تبدیلیوں میں ان کی مضبوطی کے پیش نظر، اس نقطہ نظر کے لازمی حصے ہیں۔ سیدھے الفاظ میں، شماریاتی پیشن گوئی سپلائی چین مینجمنٹ کی اسٹریٹجک منصوبہ بندی اور آپریشنل کارکردگی میں ایک سنگ بنیاد کے طور پر کام کرتی ہے، پیشین گوئی کی صلاحیت کو بڑھانے کے لیے ٹائم ٹیسٹ شدہ طریقہ کار کا فائدہ اٹھاتی ہے۔
مشین لرننگ اور شماریاتی پیشن گوئی: ارتقاء اور تعلق
جدید سپلائی چین مینجمنٹ عالمی لاجسٹکس، متنوع ڈیٹا ذرائع، اور حقیقی وقت کے ڈیٹا کے بہاؤ کی پیچیدگیوں کو حل کرنے کے لیے تیزی سے جدید ترین شماریاتی اور مشین لرننگ ماڈلز کو مربوط کرتی ہے۔ روایتی شماریاتی طریقوں سے مشین لرننگ سے چلنے والی پیشن گوئی کی طرف یہ تبدیلی ایک اہم ارتقاء کی نشاندہی کرتی ہے، جو کہ سپلائی چین کے انتظام کے لیے زیادہ متحرک، ڈیٹا پر مبنی فیصلہ سازی کے عمل کو اپنانے کے امکانات کو اجاگر کرتی ہے۔
ابتدائی طور پر، تحقیق اور مقابلہ نے تجویز کیا کہ کلاسیکل ٹائم سیریز کے طریقے پیشن گوئی کی درستگی میں مشین لرننگ کے طریقوں سے بہتر تھے۔ تاہم، کے 2020 M5 مقابلہ مشین لرننگ کی قابلیت کا مظاہرہ کرتے ہوئے، کلاسیکی ٹائم سیریز کی پیشن گوئیوں کی بنیادوں پر تعمیر کرتے ہوئے، کلاسیکی طریقوں کو پکڑ لیا ہے اور یہاں تک کہ اس سے آگے نکل گیا ہے۔
آج تک، مشین لرننگ کو شماریاتی پیشین گوئی کے ساتھ تیزی سے مربوط کیا گیا ہے اور مجموعی افادیت کو بڑھانے کے لیے شماریاتی طریقوں کے ساتھ استعمال کیا جاتا ہے۔ یہ نقطہ نظر روایتی طریقوں کو مکمل طور پر تبدیل کرنے کے بارے میں نہیں ہے۔ بلکہ، یہ وقت کے ساتھ ساتھ پیشین گوئیوں کو بہتر بنا کر ان طریقوں کی تکمیل کرتا ہے، جو سپلائی چین میں متحرک ماحول کے لیے اہم ہے۔
پیشن گوئی کے ارتقاء نے دیکھا ہے کہ مشین لرننگ کے ماڈلز زیادہ نمایاں ہوتے ہیں، جو روایتی شماریاتی طریقوں جیسے ARIMA اور Exponential Smoothing کے غلبہ کو چیلنج کرتے ہیں۔ بڑے ڈیٹا سیٹس کی پروسیسنگ اور تجزیہ کرنے، پیچیدہ نمونوں کو کھولنے، اور رجحانات کی پیشین گوئی کرنے میں اپنی صلاحیتوں کے ساتھ، مشین لرننگ الگورتھم نے اعداد و شمار پر مبنی فیصلوں کو آسان بنانے، پیشین گوئیوں کو مسلسل بہتر بنانے میں نمایاں اضافہ پیش کیا ہے۔
شماریاتی پیشن گوئی میں کلیدی مشین لرننگ ایپلی کیشنز
سپلائی چینز میں، مشین لرننگ جیسی تکنیکوں کے ذریعے طلب کی پیش گوئی کو بہتر بناتی ہے۔ ڈیمانڈ سینسنگلاجسٹکس اور انوینٹری کی منصوبہ بندی اور اصلاح کے لیے اہم۔ یہ ایپلیکیشن صارفین کے رویے اور مارکیٹ کے رجحانات کی پیشن گوئی کرکے، اوور اسٹاک یا اسٹاک آؤٹ کو کم کرکے، اور ریئل ٹائم ٹرینڈ تجزیہ کو فعال کرکے انوینٹری کے انتظام کو بہتر بناتی ہے۔
مشین لرننگ کو اعلیٰ جہتی ڈیٹا کو وسیع ابتدائی ماڈل کی تفصیلات کے بغیر ہینڈل کرنے کی اعلیٰ صلاحیت کے لیے جانا جاتا ہے۔ یہ متنوع ڈیٹا کی پروسیسنگ، غیر خطی اور بے ضابطگی کا پتہ لگانے میں بہترین ہے، اس طرح پیچیدہ پیشن گوئی کے کاموں کے لیے انمول بن جاتا ہے جیسے تصویر کی شناخت اور دھوکہ دہی کا پتہ لگانا، جہاں روایتی شماریاتی طریقے اکثر جدوجہد کرتے ہیں۔
بنیادی طور پر، مشین لرننگ عصبی نیٹ ورکس کے ذریعے سیکھنے کے مراحل کے ذریعے ان پیچیدہ نمونوں کی شناخت کرنے کے قابل ہے، جو روایتی ماڈلز سے آگے پیشین گوئی کی صلاحیتوں کو بڑھاتی ہے۔ مختلف قسم کے الگورتھم استعمال کرتے ہوئے، مشین لرننگ ڈیٹا پراسیسنگ کو بہتر اور پیچیدہ ڈیٹا ماحول میں موافقت فراہم کرتی ہے۔ یہ روایتی پیشن گوئی کے طریقوں کی صلاحیتوں کو تقویت دیتا ہے اور زیادہ ڈیٹا پر مبنی فیصلہ سازی کو آگے بڑھاتا ہے۔
مشین لرننگ کس طرح شماریاتی پیشین گوئی کو بہتر بناتی ہے۔
پیشن گوئی کی درستگی میں اضافہ
مشین لرننگ بڑے اور پیچیدہ ڈیٹاسیٹس کو پروسیس کرنے اور تجزیہ کرنے کی اپنی صلاحیت کے ذریعے پیشن گوئی کی درستگی کو نمایاں طور پر بڑھاتی ہے، پیشین گوئیوں کو بہتر بنانے کے لیے مسلسل نئے ڈیٹا سے مطابقت رکھتی ہے۔ سپلائی چین میں، اس طرح کی پیشن گوئی کی درستگی اوور اسٹاک اور اسٹاک آؤٹ کو کم کرکے، انوینٹری کے بہتر انتظام کو یقینی بنا کر کارکردگی کو براہ راست متاثر کرتی ہے۔
اس کے علاوہ، یہ ثابت ہوا ہے کہ مشین لرننگ ماڈلز جیسے رینڈم فاریسٹ، لائٹ گریڈینٹ بوسٹنگ مشین (لائٹ جی بی ایم)، اور ایکسٹریم گراڈینٹ بوسٹنگ (XGBoost) متعدد ماڈلز سے پیشین گوئیوں کو جمع کرکے پیشن گوئی کی درستگی کو بڑھاتے ہیں۔ یہ ماڈل، جوڑنے کے طریقوں میں استعمال ہوتے ہیں، مختلف آسان ماڈلز سے پیشین گوئیوں کو یکجا کرتے ہیں، پیشین گوئی کی درستگی کو کافی حد تک بہتر بناتے ہیں۔ وہ متنوع اعداد و شمار کی تشریحات کو بروئے کار لا کر اور اوور فٹنگ کو کم کر کے یہ حاصل کرتے ہیں، اس طرح پیشین گوئی کے روایتی طریقوں کو مستقل طور پر پیچھے چھوڑتے ہیں۔
مزید برآں، مشین لرننگ ماڈل جیسے XGBoost اور لانگ شارٹ ٹرم میموری (LSTM) نیٹ ورکس نے دکھایا ہے۔ روایتی شماریاتی سے بہتر کارکردگی اعداد و شمار میں پیچیدہ نمونوں کو حاصل کرکے ماڈلز جو پیشن گوئی کی درستگی کو نمایاں طور پر بڑھاتے ہیں۔ یہ مشین لرننگ ماڈل پیچیدہ نمونوں کی نشاندہی کرکے زیادہ درست پیشین گوئیاں فراہم کرتے ہیں جو عام طور پر روایتی طریقوں سے قابل فہم نہیں ہوتے ہیں۔
دوسری طرف ، ایک نفاذ کی مثال یہ ظاہر کرتا ہے کہ فیصلہ درختوں اور ملٹی ٹاسک نیورل نیٹ ورکس کا استعمال کرتے ہوئے دو قدمی درجہ بندی کا عمل مشین لرننگ کو مخصوص SKU ٹائم سیریز کے لیے بہترین شماریاتی ماڈل اور اس کے پیرامیٹرز کا مؤثر طریقے سے تعین کرنے کے قابل بناتا ہے۔ یہ طریقہ بتاتا ہے کہ کس طرح پیشن گوئی خاص طور پر مانگ کے رجحانات کے ساتھ انتہائی موزوں اور غیر جانبدارانہ شماریاتی ماڈلز کو ہوشیاری سے سیدھ میں لانے کے لیے جدید سیکھنے کی حکمت عملیوں کا استعمال کر سکتی ہے، خاص طور پر مشین لرننگ اور روایتی پیشن گوئی کے طریقے ایک ساتھ کام کرنے کے طریقے کو بڑھاتے ہیں۔
دانے دار اور موافقت
شماریاتی پیشن گوئی نے فطری طور پر طویل مدتی تاریخی اعداد و شمار کا اندازہ لگانے اور تجزیہ کرنے کے اپنے جامع نقطہ نظر پر انحصار کیا ہے۔ نتیجے کے طور پر، یہ عام طور پر قلیل مدتی اتار چڑھاو کی بجائے طویل مدت میں پیشین گوئیوں کے لیے استعمال ہوتا رہا ہے۔ خاص طور پر، مائیکرو پیشن گوئی روایتی طور پر اس کی طاقت نہیں رہی ہے۔ اس کے برعکس، مشین لرننگ ماڈلز کی متحرک موافقت، خاص طور پر وہ لوگ جو آن لائن سیکھنے پر کام کرتے ہیں، انہیں نئے ڈیٹا کے ساتھ تیزی سے ایڈجسٹ کرنے کی اجازت دیتے ہیں۔
یہ صلاحیت زیادہ دانے دار اور صورتحال سے متعلق پیشین گوئیوں کی حمایت کرتی ہے، پیشین گوئیوں کو حقیقی وقت کے بازار کے حالات کے مطابق ڈھالتی ہے۔ اس طرح کی لچک کی مثال دی گئی ہے۔ ڈیمانڈ سینسنگ، زیادہ دانے دار اور قابل موافق پیشن گوئی فراہم کرنے کی صلاحیت کو بڑھانا، سپلائی چین میں رکاوٹوں یا صارفین کی طلب میں تبدیلی کے فوری ردعمل کے لیے اہم ہے۔
مجموعی طور پر، مشین لرننگ ریئل ٹائم تبدیلیوں کو اپناتے ہوئے سپلائی چین میں مائیکرو فورکاسٹنگ کو بڑھاتی ہے۔ یہ مؤثر طریقے سے پیچیدہ، متنوع، اور متحرک ڈیٹا پیٹرن کی ایک وسیع صف کو سنبھالتا اور ایڈجسٹ کرتا ہے، انوینٹری کو مزید بہتر بناتا ہے اور فضلہ کو کم کرتا ہے۔ نتیجتاً، مشین لرننگ جدید سپلائی چین مینجمنٹ میں ایک اہم ٹول کے طور پر کھڑا ہے، جس سے کاروباروں کو مارکیٹ کی تبدیلیوں اور مانگ کے اتار چڑھاو پر تیزی سے اور مؤثر طریقے سے رد عمل ظاہر کرنے کے قابل بناتا ہے۔
کارکردگی کا تخمینہ
شماریاتی پیشن گوئی میں لاگت کی کارکردگی کو بڑھانے پر مشین لرننگ کا اثر درستگی کو بہتر بنانے کی صلاحیت سے گہرا تعلق ہے۔ ڈیٹا کے تجزیہ کے عمل کو خودکار بنا کر، مشین لرننگ نہ صرف پیشین گوئی کی درستگی میں اضافہ کرتی ہے بلکہ پیشن گوئی کے اخراجات کو بھی نمایاں طور پر کم کرتی ہے، جو بڑے پیمانے پر سپلائی چین کے آپریشنز کے لیے بہت اہم ہے۔
میٹا لرننگ کی تعیناتی، متبادل طور پر نام "تیزی سے سیکھنا سیکھنا"، مشین لرننگ کا ایک ذیلی سیٹ، تجرباتی نتائج کی بنیاد پر ایڈجسٹمنٹ کرکے سیکھنے کے الگورتھم کی کارکردگی کو بھی بڑھاتا ہے۔ یہ نقطہ نظر ہر پیشین گوئی کے دور کے دوران متعدد پیشن گوئی ماڈلز اور پیرامیٹرز میں جامع تلاشوں کی ضرورت کو کم کر کے کمپیوٹیشنل اخراجات کو مزید کم کرنے میں مدد کرتا ہے، اس طرح وقت اور وسائل کی بچت ہوتی ہے اور لاگت کی کارکردگی میں نمایاں اضافہ ہوتا ہے۔
ایک وسیع نقطہ نظر سے دیکھیں، مشین لرننگ اضافی انوینٹری اور کھوئی ہوئی فروخت سے متعلق لاگت میں کمی کا باعث بنتی ہے۔ مثال کے طور پر، مشین لرننگ زیادہ درست ڈیمانڈ پیشن گوئی کے ذریعے اوور اسٹاکنگ یا انڈر اسٹاکنگ سے وابستہ اخراجات کو کم کرتی ہے۔ مزید برآں، خودکار خصوصیت کی دریافت کے ذریعے، مشین لرننگ ماڈلز مینوئل فیچر انجینئرنگ کی ضرورت کو بھی کم کرتے ہیں، جو بالواسطہ طور پر ماڈل کی ترقی کے مرحلے میں مزید لاگت میں کمی کا باعث بن سکتے ہیں۔
فیصلے کی حمایت
مشین لرننگ ماڈلز، جو کہ وسیع اور پیچیدہ ڈیٹاسیٹس کا فوری اور درست تجزیہ کرنے کی صلاحیت رکھتے ہیں، متحرک ماحول میں فیصلہ کن مدد فراہم کرتے ہیں۔ یہ ماڈل فیصلہ سازی کے عمل کو بہتر بناتے ہیں جہاں تیز اور درست پیشین گوئیاں بہت اہم ہوتی ہیں، گہری بصیرت اور زیادہ قابل اعتماد پیشین گوئیاں پیش کرتی ہیں۔ سپلائی چین کے انتظام میں، خاص طور پر، اس طرح کی بروقت پیشن گوئی خریداری اور تقسیم کی منصوبہ بندی کے لیے بہتر فیصلہ سازی کی اہمیت کو واضح کرتی ہے — لاجسٹک کے موثر انتظام میں اہم عناصر۔
اس کے سب سے اوپر، مشین لرننگ فیصلہ سازوں کو پیشن گوئی کرنے والوں اور ٹولز سے لیس کرتی ہے جو تیزی سے پیشین گوئی کرنے کے مؤثر ترین طریقوں کی نشاندہی کرتے ہیں، جس سے طلب کے نمونوں اور پیشین گوئی کے نتائج کے بارے میں ان کی سمجھ میں اضافہ ہوتا ہے۔ یہ انہیں پیشن گوئیوں کو بہتر بنانے پر توجہ مرکوز کرنے کی اجازت دیتا ہے جہاں یہ سب سے اہم ہے، مجموعی حکمت عملی منصوبہ بندی کے عمل کو بہتر بنانا۔
آخر میں، فیصلہ سازی میں معاونت میں مشین لرننگ کی ایک لازمی اور ناقابل تردید خصوصیت یہ ہے کہ اس کی مکمل طور پر ڈیٹا کی بنیاد پر غیر جانبدارانہ پیشین گوئیوں کی ضمانت دی جائے۔ یہ مشین لرننگ کا ایک خاص فائدہ ہے: یہ ایسی پیشین گوئیاں تیار کرتا ہے جو خالصتاً ڈیٹا پر مبنی ہوں، انسانی تعصبات، جذبات یا موضوعی تشریحات سے پاک ہوں۔
جبکہ شماریاتی پیشن گوئی ڈیٹا اور مقداری طریقوں پر بھی انحصار کرتی ہے، ماڈل کے انتخاب، پیرامیٹر کی ترتیب، اور نتائج کی تشریح کے دوران انسانی تعصبات کا امکان کسی حد تک نتائج کو متاثر کر سکتا ہے۔ مشین لرننگ، خاص طور پر اپنے خودکار اور موافقت پذیر نظاموں کے ساتھ، نئی معلومات کے جواب میں مسلسل اور انکولی طور پر ڈیٹا کی بڑی مقدار پر کارروائی کرکے اس کو کم کرتی ہے۔ جب تک کہ ڈیٹا خود تعصب سے پاک ہے، یہ نقطہ نظر زیادہ معروضی اور غیر جانبدارانہ پیشین گوئیوں کا باعث بن سکتا ہے۔
پہنچ کے اندر عین مطابق پیشن گوئیاں
شماریاتی پیشن گوئی میں مشین لرننگ کا انضمام پیشن گوئی کے تجزیات میں ایک اہم پیشرفت کی نمائندگی کرتا ہے۔ یہ امتزاج پیشین گوئیوں کی درستگی کو بڑھاتا ہے جبکہ ایک بے مثال پیش کرتا ہےمتنوع ڈیٹا سیٹس اور پیشین گوئی کے منظرناموں سے نمٹنے میں موافقت اور درستگی کی nted سطح۔ مشین لرننگ الگورتھم زیادہ بہتر اور سیاق و سباق سے آگاہ فیصلہ سازی کے عمل کو قابل بنا کر پہنچ کے اندر درست پیشین گوئیاں بنانے میں تعاون کرتے ہیں، جو کہ دونوں جدید کاروباروں کی متحرک ضروریات کے لیے ضروری ہیں۔
مشین لرننگ کے فوائد درستگی سے بڑھ کر ہیں۔ ان میں لاگت کی کارکردگی میں بہتری اور جامع ڈیٹاسیٹس کو مؤثر طریقے سے استعمال کرنے کی صلاحیت شامل ہے۔ یہ پیشرفت مارکیٹ کے رجحانات اور صارفین کے طرز عمل کی گہری تفہیم میں سہولت فراہم کرتی ہے، اس طرح مختلف شعبوں میں مزید اسٹریٹجک فیصلہ سازی کی حمایت کرتی ہے۔ مشین لرننگ کے ذریعے، تنظیمیں زیادہ باخبر فیصلے کرنے، آپریشن کو بہتر بنانے اور ناقص پیشین گوئی سے وابستہ خطرات کو کم کرنے کے لیے لیس ہیں۔ پیشن گوئی کا مستقبل ان ٹکنالوجیوں کے اور بھی زیادہ انضمام کو حاصل کرنے کے لیے تیار ہے، پیشین گوئی کے تجزیات کے دائرہ کار اور درستگی کو مسلسل بہتر بناتا ہے۔
معلوم کریں کہ کس طرح مشین لرننگ پوری صنعتوں میں باقاعدگی سے جا کر پیشن گوئی کو تبدیل کر رہی ہے۔ Chovm.com پڑھتا ہے۔- ہول سیل کاروباری بصیرت، خبروں اور حکمت عملیوں کے لیے ایک ضروری وسیلہ جو فرق پیدا کر سکتا ہے۔
مسابقتی قیمتوں، مکمل مرئیت، اور آسانی سے قابل رسائی کسٹمر سپورٹ کے ساتھ لاجسٹک حل تلاش کر رہے ہیں؟ چیک کریں Chovm.com لاجسٹک مارکیٹ پلیس آج.
