ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਪੜ੍ਹਨ ਦਾ ਸਮਾਂ: 6 ਮਿੰਟ
ਕੰਪਨੀਆਂ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਸੰਚਾਲਨ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਲਗਾਤਾਰ ਵੱਧ ਰਹੀ ਮਾਤਰਾ ਪੈਦਾ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਨਵੀਂ ਦਿਲਚਸਪੀ ਪੈਦਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਇੱਕ ਖੇਤਰ ਜੋ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ, ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਅਤੇ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਲਈ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਕਰਨ ਲਈ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੂੰ ਸੰਚਾਲਨ ਜੋਖਮਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਅਤੇ ਸਦਾ-ਵਧ ਰਹੀ ਸੀਮਾ ਦਾ ਵੀ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਸਰਗਰਮੀ ਨਾਲ ਪਛਾਣਨ ਅਤੇ ਘਟਾਉਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੇ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ/ਵਿਕਰੀ ਦੇ ਮੌਕਿਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨੀ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਦਿੱਤੀ ਹੈ, ਸੁਰੱਖਿਆ ਸਮੇਤ ਜੋਖਮ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਵਿੱਚ ਸਮਾਨ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਘੱਟ ਆਮ ਹਨ।
ਵਰਗੀਕਰਣ ਐਲਗੋਰਿਦਮ, ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੀ ਇੱਕ ਆਮ ਸ਼੍ਰੇਣੀ, ਸੁਰੱਖਿਆ-ਸਬੰਧਤ ਨਿਰੀਖਣ ਅਤੇ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ ਡੇਟਾ, ਜ਼ਰੂਰੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਸੂਚਕਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਘਟਨਾਵਾਂ ਦੇ ਸਮੇਂ ਅਤੇ ਸਥਾਨ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਕੇ ਰਿਫਾਇਨਿੰਗ ਅਤੇ ਪੈਟਰੋ ਕੈਮੀਕਲ ਉਦਯੋਗਾਂ ਲਈ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਵਿਧੀ ਨਾਲ ਜੁੜੀਆਂ ਦੋ ਮੁੱਖ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਹਨ: (1) ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ ਕਿ ਮਾਪੇ ਗਏ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਸੂਚਕਾਂ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕਰੈਸ਼ਾਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਹਨ ਅਤੇ (2) ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਸੂਚਕਾਂ ਨੂੰ ਅਕਸਰ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਮੁੱਲ ਲਈ ਕਾਫ਼ੀ ਮਾਪਣਾ।
ਨਿਯਮਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅੱਪਡੇਟ ਕੀਤੇ ਗਏ ਨਿਰੀਖਣ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਲੌਜਿਸਟਿਕ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਬਣਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਟਰੈਕ ਦੇ ਹਰੇਕ ਮੀਲ ਲਈ ਰੇਲ ਅਸਫਲਤਾ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ। ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਅੱਪਡੇਟ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਵਾਧੂ ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਰੇਲ ਅਸਫਲਤਾ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਉਸੇ ਮਾਡਲ ਨਾਲ ਅਸੀਂ ਵਧੇਰੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਵੈਧਤਾ ਵਾਲੇ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ (ਉਹ ਜੋ ਰੇਲ ਅਸਫਲਤਾ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾਉਂਦੇ ਹਨ)। ਮਾਡਲ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਤੁਸੀਂ ਇਹ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਵੋਗੇ ਕਿ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ, ਨਿਰੀਖਣ ਅਤੇ ਪੂੰਜੀ ਸੁਧਾਰ ਸਰੋਤਾਂ ਨੂੰ ਕਿੱਥੇ ਫੋਕਸ ਕਰਨਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹਨਾਂ ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ ਦੌਰਾਨ ਕਿਹੜੇ ਕਾਰਕਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨਾ ਹੈ।
ਦੁਰਘਟਨਾਵਾਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਅਤੇ ਰੋਕਥਾਮ ਦੁਆਰਾ ਜੋਖਮਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨ ਲਈ ਰਿਫਾਈਨਿੰਗ ਅਤੇ ਪੈਟਰੋ ਕੈਮੀਕਲ ਉਦਯੋਗਾਂ ਵਿੱਚ ਇਹੀ ਵਿਧੀ ਵਰਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਬਸ਼ਰਤੇ ਕਿ ਸੰਸਥਾਵਾਂ:
ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਖੇਤਰ ਹੈ ਜੋ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਸਮੇਤ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਦੇ ਪਹਿਲੂਆਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦਾ ਹੈ,ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ, ਅੰਕੜੇ ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਮਾਈਨਿੰਗ. ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਵਿੱਚ ਪੈਟਰਨਾਂ ਅਤੇ ਰੁਝਾਨਾਂ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇੱਕ ਕਿਸਮ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਵਰਗੀਕਰਨ ਐਲਗੋਰਿਦਮ, ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਰਿਫਾਈਨਿੰਗ ਅਤੇ ਪੈਟਰੋ ਕੈਮੀਕਲ ਉਦਯੋਗਾਂ ਲਈ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਵਰਗੀਕਰਨ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੀ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਵਜੋਂ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਨਾਲ, ਉਪਭੋਗਤਾ ਕੋਲ ਇੱਕ ਡੇਟਾਸੈਟ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੇ ਮਾਪ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਜਾਣੇ-ਪਛਾਣੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨਾਲ ਜੋੜਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਲੇਖ ਦੇ ਕੇਸ ਅਧਿਐਨ ਭਾਗ ਵਿੱਚ ਵਿਚਾਰੇ ਗਏ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ, ਟਰੈਕ ਦੇ ਹਰੇਕ ਮੀਲ ਲਈ ਇੱਕ ਮਿਆਦ ਦੇ ਦੌਰਾਨ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਟਰੈਕ ਮਾਪ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ ਵਕਰ, ਕਰਾਸਿੰਗ) ਲਏ ਗਏ ਸਨ। ਜਾਣਿਆ-ਪਛਾਣਿਆ ਨਤੀਜਾ, ਇਸ ਕੇਸ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਉਸ ਦੋ ਸਾਲਾਂ ਦੀ ਮਿਆਦ ਦੇ ਦੌਰਾਨ ਹਰੇਕ ਰੇਲ ਮੀਲ 'ਤੇ ਇੱਕ ਟ੍ਰੈਕ ਅਸਫਲਤਾ ਆਈ ਹੈ।
ਇੱਕ ਉਚਿਤ ਮਾਡਲਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਫਿਰ ਚੁਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਨਿਯਮ (ਇੱਕ ਮਾਡਲ) ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵੇਰੀਏਬਲ ਮਾਪਾਂ ਅਤੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਵਾਰ ਬਣਾਏ ਜਾਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਡੇਟਾਸੈਟ ਦਿੱਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਅਗਿਆਤ ਪੂਰਵ-ਸੂਚਕ ਵੇਰੀਏਬਲ ਅਤੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੇ ਮਾਪ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਫਿਰ ਮਾਡਲ ਦੇ ਨਿਯਮਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਨਤੀਜੇ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰੇਗਾ। ਇਸਦੀ ਤੁਲਨਾ ਗੈਰ-ਨਿਗਰਾਨੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀਆਂ ਕਿਸਮਾਂ ਨਾਲ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵਰਤੇ ਗਏ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਉਪਭੋਗਤਾ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਖਾਸ ਦਿਸ਼ਾ ਦੇ ਇੱਕ ਡੇਟਾਸੈਟ ਵਿੱਚ ਪੈਟਰਨਾਂ ਅਤੇ ਰੁਝਾਨਾਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਆਮ ਵਰਗੀਕਰਣ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵਿੱਚ ਲੀਨੀਅਰ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ, ਲੌਜਿਸਟਿਕ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ, ਫੈਸਲੇ ਦਾ ਰੁੱਖ, ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ, ਸਪੋਰਟ ਵੈਕਟਰ/ਲਚਕੀਲੇ ਵਿਤਕਰੇ ਵਾਲੀ ਮਸ਼ੀਨ, ਭੋਲੇ-ਭਾਲੇ ਬੇਅਸ ਵਰਗੀਕਰਣ, ਅਤੇ ਕਈ ਹੋਰ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਰੇਖਿਕ ਰੀਗਰੈਸ਼ਨ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਉਦਾਹਰਨ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਇੱਕ ਵਰਗੀਕਰਨ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਲੀਨੀਅਰ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਵਧੀਆ ਫਿੱਟ ਲਾਈਨ ਦੀ ਗਣਨਾ ਮੌਜੂਦਾ ਡਾਟਾ ਬਿੰਦੂਆਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਲਾਈਨ ਸਮੀਕਰਨ ay = mx + b ਦਿੰਦੇ ਹੋਏ। ਜਾਣੇ-ਪਛਾਣੇ ਵੇਰੀਏਬਲ (x) ਨੂੰ ਦਾਖਲ ਕਰਨਾ ਅਣਜਾਣ ਵੇਰੀਏਬਲ (y) ਲਈ ਇੱਕ ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਵਾਸਤਵਿਕ ਸੰਸਾਰ ਵਿੱਚ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਸਬੰਧ ਰੇਖਿਕ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੇ, ਪਰ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਅਤੇ ਅਨਿਯਮਿਤ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਇਸਲਈ, ਰੇਖਿਕ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਅਕਸਰ ਲਾਭਦਾਇਕ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ। ਹੋਰ ਵਰਗੀਕਰਨ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵਧੇਰੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਮਾਡਲਿੰਗ ਕਰਨ ਦੇ ਸਮਰੱਥ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕਰਵਿਲੀਨੀਅਰ ਜਾਂ ਲਘੂਗਣਕ ਸਬੰਧ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਲੌਜਿਸਟਿਕ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਰਿਸ਼ਤਿਆਂ ਦਾ ਮਾਡਲ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਗੈਰ-ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ) ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਅਕਸਰ ਯਥਾਰਥਵਾਦੀ ਅਤੇ ਅੰਕੜਾ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵੈਧ ਮਾਡਲ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਲੌਜਿਸਟਿਕ ਰੀਗਰੈਸ਼ਨ ਮਾਡਲ ਦਾ ਆਮ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨਤੀਜੇ/ਘਟਨਾ ਵਾਪਰਨ ਦੀ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ। ਹੋਰ ਵਰਗੀਕਰਣ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਲੌਜਿਸਟਿਕ ਰੀਗਰੈਸ਼ਨ ਲਈ ਸਮਾਨ ਆਉਟਪੁੱਟ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਲੋੜੀਂਦੇ ਇਨਪੁਟ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਵੱਖਰੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਦਾ ਮਾਡਲਿੰਗ ਜੋਖਮ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਵਿੱਚ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਜੋਖਮ ਨੂੰ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਿਸੇ ਖਾਸ ਨਤੀਜੇ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਅਤੇ ਸੰਭਾਵੀ ਗੰਭੀਰਤਾ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਤਰਜੀਹ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਉਸ ਨਤੀਜੇ ਵਿੱਚ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾਉਣ ਵਾਲੇ ਜੋਖਮ ਕਾਰਕਾਂ ਦਾ ਮਾਡਲਿੰਗ ਨਤੀਜੇ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦਾ ਇੱਕ ਸਟੀਕ ਅਤੇ ਅੰਕੜਾਤਮਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕ ਅੰਦਾਜ਼ੇ ਵਿੱਚ ਨਤੀਜਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਸਦੇ ਉਲਟ, ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਜੋਖਮ ਮੁਲਾਂਕਣ "ਸੰਭਾਵਨਾ" ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਪਸ਼ਟ ਪੈਮਾਨੇ 'ਤੇ ਮਾਪਦੇ ਹਨ (ਦਹਾਕੇ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵਾਰ, ਸਾਲ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵਾਰ, ਸਾਲ ਵਿੱਚ ਕਈ ਵਾਰ), ਜੋ ਕਿ ਘੱਟ ਸਟੀਕ, ਵਧੇਰੇ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਹੈ, ਅਤੇ ਜੋਖਮ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦ ਜੋਖਮਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਫਰਕ ਕਰਨਾ ਅਸੰਭਵ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇੱਕੋ ਵਿਆਪਕ ਸ਼੍ਰੇਣੀ. ਜੋਖਮ ਮੁਲਾਂਕਣ ਵਿੱਚ ਸੰਭਾਵੀ ਗੰਭੀਰਤਾ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਹੋਰ ਤਕਨੀਕਾਂ ਹਨ, ਪਰ ਇਹ ਇਸ ਲੇਖ ਦੇ ਦਾਇਰੇ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਹੈ।
BlogInnovazione.it
ਪਿਛਲੇ ਸੋਮਵਾਰ, ਫਾਈਨੈਂਸ਼ੀਅਲ ਟਾਈਮਜ਼ ਨੇ ਓਪਨਏਆਈ ਨਾਲ ਇੱਕ ਸੌਦੇ ਦਾ ਐਲਾਨ ਕੀਤਾ। FT ਆਪਣੀ ਵਿਸ਼ਵ ਪੱਧਰੀ ਪੱਤਰਕਾਰੀ ਨੂੰ ਲਾਇਸੰਸ ਦਿੰਦਾ ਹੈ...
ਲੱਖਾਂ ਲੋਕ ਸਟ੍ਰੀਮਿੰਗ ਸੇਵਾਵਾਂ ਲਈ ਭੁਗਤਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਮਹੀਨਾਵਾਰ ਗਾਹਕੀ ਫੀਸ ਅਦਾ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਆਮ ਰਾਏ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ…
Veeam ਦੁਆਰਾ Coveware ਸਾਈਬਰ ਜ਼ਬਰਦਸਤੀ ਘਟਨਾ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ ਸੇਵਾਵਾਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨਾ ਜਾਰੀ ਰੱਖੇਗਾ। ਕੋਵਵੇਅਰ ਫੋਰੈਂਸਿਕ ਅਤੇ ਉਪਚਾਰ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰੇਗਾ...
ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਤ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ ਪਲਾਂਟ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਲਈ ਇੱਕ ਨਵੀਨਤਾਕਾਰੀ ਅਤੇ ਕਿਰਿਆਸ਼ੀਲ ਪਹੁੰਚ ਦੇ ਨਾਲ, ਤੇਲ ਅਤੇ ਗੈਸ ਸੈਕਟਰ ਵਿੱਚ ਕ੍ਰਾਂਤੀ ਲਿਆ ਰਹੀ ਹੈ।…
