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चैटबॉट एक सॉफ्टवेयर प्रोग्राम है जो चैट के दौरान टेक्स्ट-आधारित संदेश के माध्यम से मानव के साथ बातचीत का अनुकरण कर सकता है।

आदर्श ai चैटबॉट उपयोगकर्ता को यह समझाने में सक्षम होना चाहिए कि वे किसी अन्य मानव के साथ संचार कर रहे हैं।

एआई आधारित चैटबॉट के पीछे का विचार उपयोगकर्ता को अगले ग्राहक सेवा प्रतिनिधि के उपलब्ध होने तक व्यस्त रखना था। लेकिन अन्य परिचालन उपयोगों ने भी चैटबॉट को संपूर्ण ग्राहक अनुभव यात्रा में प्रमुख अंतरों में से एक के रूप में स्थापित किया।

एआई आधारित चैटबॉट गोद लेने का शुल्क बढ़ रहा है क्योंकि निगम अपने खरीदार आधार को बढ़ाते हैं। ग्राहक सहायता के लिए प्रतिबंधित संपत्ति के साथ, चैटबॉट 24/7 उपलब्धता, कम काम करने की कीमतों, उच्च प्रलेखन और अतिरिक्त के माध्यम से पारंपरिक रणनीतियों की तुलना में बहुत अधिक मूल्य की आपूर्ति करते हैं।

आईडीसी (अंतर्राष्ट्रीय डेटा निगम) संवादी एआई बाजार पर अनुभव है कि संज्ञानात्मक कार्यक्रमों और एआई पर खर्च 2022 में $ 77.6 बिलियन तक पहुंच जाएगा। तुलना में, 2018 की रिपोर्ट ने $ 24 बिलियन के बाजार माप की सिफारिश की।

चैटबॉट पर बढ़े हुए खर्च का मतलब है कि यह बाजार विकसित होता रहेगा क्योंकि कंपनियां अंदर और बाहर इस्तेमाल की परिस्थितियों के लिए चैटबॉट चलाती हैं।

आपको भी, किसी उद्यम से कुछ सेवा लेने, देखने या शिकायत करने के दौरान एक संवादी एआई में आना होगा।

चैटबॉट्स का एक अस्थायी ऐतिहासिक अतीत

हालांकि संवादात्मक एआई वर्तमान में चर्चा का विषय है, पहला चैटबॉट निजी कंप्यूटर सिस्टम के लॉन्च से पहले ही लॉन्च किया गया था।

1966 में, जोसेफ वेइज़नबाम ने MIT में ELIZA बनाया। इसने प्रमुख वाक्यांशों और इनपुटों को लिया और ज्यादातर पूर्व-कॉन्फ़िगर दिशानिर्देशों के आधार पर एक आउटपुट साझा किया।

इसके बाद 1995 में रिचर्ड वालेस द्वारा एलिस था। इसने 3 लोबनेर नोबेल पुरस्कार प्राप्त किए लेकिन ट्यूरिंग चेक को पार नहीं कर सके।

डिजिटल क्रांति के बाद फैशनेबल चैटबॉट आए, और स्मार्टफ़ोन ने चैटबॉट को सिरी, गूगल असिस्टेंट, बिक्सबी, कॉर्टाना और इसी तरह डिजिटल असिस्टेंट के रूप में लोकप्रिय बनाया।

संचालन उद्यम संचालन के लेंस के माध्यम से प्रयास करते समय, संवादी AI . की आवश्यकता विधिवत न्यायोचित है।

जब आरपीए, मशीन अध्ययन, और शुद्ध भाषा प्रसंस्करण अनुप्रयुक्त विज्ञान के साथ संवर्धित किया जाता है, तो संवादी एआई आगे के दायित्वों को पूरा कर सकता है और कई उपयोग परिस्थितियों को पूरा कर सकता है। हमें संवादी एआई की कुछ सबसे बड़ी उपयोग परिस्थितियों पर एक नज़र डालने की अनुमति दें।

के अनुसार गार्टनर2022 तक प्रत्येक दिन 70% श्वेत-कॉलर कर्मचारी चैटबॉट के साथ बातचीत करेंगे। चैटबॉट सांसारिक कर्तव्यों को स्वचालित करने में सहायता करते हैं और कार्यबल को अतिरिक्त रणनीतिक कर्तव्यों पर ध्यान केंद्रित करने में मदद करते हैं।

एक संवादी एआई क्यों चाहते हैं?

संचालन की कीमत:

24×7 संपर्क केंद्र में काम करने के लिए हर 8 घंटे की 3 शिफ्टों का संचालन करना पड़ता है। यदि किसी चयनित शिफ्ट में निर्णय की मात्रा कम है और खरीदारों से निपटने के लिए दलालों की काफी कम विविधता की आवश्यकता है, तो पूरे कार्यस्थल को उपयोगी होना चाहिए।

निर्माता खरीदार को छोड़ने की धमकी नहीं देते; इसलिए, उन्हें चौबीसों घंटे ऑपरेशन चलाने के लिए अतिरिक्त पैसा लगाना चाहिए। चैटबॉट्स के साथ, सभी 3 शिफ्टों के लिए कार्यालय चलाने की आवश्यकता नहीं होगी, और संभवतः काफी मूल्यवान वित्तीय बचत होगी।

साथ ही, संवादी एआई प्लेटफॉर्म अतिरिक्त अग्रिम लागत की आवश्यकता को कम करता है।

बाजार की ताकतें:

ऊर्जा खर्च करने वाला खरीदार बाजार के विकास के सर्वोत्तम तरीके को परिभाषित करता है। इस मामले में, सबसे अच्छी खर्च करने वाली ऊर्जा वाले सहस्राब्दी अनिवार्य रूप से तेजी से निर्णय के लिए चैटबॉट के सबसे उत्साही ग्राहक हैं।

के अनुसार फोर्ब्स, 60% सहस्राब्दियों ने खरीदार की मदद के लिए चैटबॉट पर अपनी निर्भरता की पुष्टि की। साथ ही, मिलेनियल चैटबॉट ग्राहकों में से 70% को चैटबॉट्स के साथ रचनात्मक अनुभव थे।

ये रचनात्मक अनुभव एक मॉडल में विश्वास को मजबूत करते हैं और रूपांतरण शुल्क में सुधार करते हैं।

उद्यमों को चैटबॉट को आय टर्बाइन के रूप में देखना चाहिए और उनका उपयोग अपने लक्षित दर्शकों के साथ रचनात्मक अनुभव बनाने के लिए करना चाहिए।

उन्नत कार्यबल उत्पादकता:

शीर्ष-विकास स्टार्टअप और उद्यमों के लिए जिन्हें जल्द से जल्द स्केल करने की आवश्यकता है, कार्यबल उत्पादकता सर्वोपरि है।

जबकि खरीदार पूंजी पेश कर सकते हैं, किसी भी निवेशक को अतिरिक्त समय नहीं खरीदना चाहिए। बैंडविड्थ की कमी के लिए सांसारिक परिचालन कार्य पर रणनीतिक कार्य को प्राथमिकता देने की आवश्यकता होती है।

चैटबॉट परिचालन कर्तव्यों से आगे निकलकर और कार्यबल की मदद करके कर्मचारियों की मदद भी कर सकते हैं।

ए के अनुसार सेल्सफोर्स स्टडी64% कर्मचारी अब दोहराने योग्य परिचालन कर्तव्यों को पूरा करने की तुलना में बड़ी छवि पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं।

स्वचालित खरीदार प्रश्न:

संवादी एआई की सबसे प्रभावी प्रतिभा ग्राहकों को 24×7 रीयल-टाइम सहायता प्रदान करना है। क्रेता प्रश्नों और पूछताछों को संवादी एआई के माध्यम से यांत्रिक रूप से लॉग किया जाएगा।

क्योंकि खरीदार आईडी भी रिकॉर्ड की जा सकती है, चैटबॉट अपने निपटान में विशेष व्यक्ति ग्राहकों को जवाब दे सकते हैं।

उदाहरण के लिए, एक प्लेटफॉर्म पर खरीदार के ऑनबोर्डिंग के दौरान, ग्राहक को सेवा डिग्री समझौतों, निजी विवरण, गोपनीयता विकल्पों और अन्य पर कई प्रश्नों की आवश्यकता हो सकती है। चैटबॉट ऐसे प्रश्नों का उत्तर दे सकते हैं, और अधिकांश निम्न-स्तरीय खरीदार कॉल बाधित होंगे।

NBX (नार्वेजियन ब्लॉक चेंज) ने चैटबॉट के माध्यम से खरीदार के ऑनबोर्डिंग और स्वचालित 90% टिकटों के लिए चैटबॉट ऑटोमेशन का उपयोग किया।

ई-कॉमर्स संवादी एआई:

जबकि अन्य उद्योगों को भी चैटबॉट्स से लाभ होता है, ई-कॉमर्स ने संवादी एआई के उपयोग को लोकप्रिय बनाया है।

एक विक्रेता की शारीरिक उपस्थिति की अनुपस्थिति में, चैटबॉट ई-कॉमर्स प्लेटफॉर्म के लिए संचार की वास्तविक पद्धति में विकसित हो गए हैं।

एआई-सक्षम चैटबॉट खरीदार संतुष्टि में सहायता करते हैं, जिसके परिणामस्वरूप खरीदारों के लिए अधिक खरीद विशेषज्ञता होती है।

वे उचित सहायक हैं जो खरीदारी के दौरान और बाद में सहायता प्रदान करने वाली पूरी यात्रा पर नज़र रखते हैं। साथ ही चैटबॉट्स की मदद से पार्सल को ट्रैक किया जाएगा।

चैटबॉट-सक्षम ई-कॉमर्स प्लेटफॉर्म पर सीआईओ किसी व्यक्ति के लिए कॉमन ऑर्डर वर्थ और बायर लाइफटाइम वर्थ की तुलना में मेट्रिक्स में वृद्धि की गारंटी दे सकते हैं।

निष्कर्ष

चैटबॉट पिछले अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्नों की तुलना में बहुत बेहतर है। वे अनुरोधित डेटा का सीधा समाधान प्रदान करते हैं।

चैटबॉट भी ग्राहकों को उनकी यात्रा पर निर्णय लेने के लिए संबंधित विकल्प प्रदान करता है। इसके अतिरिक्त, वे महत्वपूर्ण समस्या निवारण सुविधाओं की पेशकश करके खरीदार सहायता प्रदान करने में सहायता करते हैं।

यदि चैटबॉट समस्या का समाधान कर सकता है, तो खरीदार के साथ रीयल-टाइम इंटरप्ले अधिक विशेषज्ञता और रिकॉल वर्थ पेश करेगा।

निर्माता जैव:

शांभवी सिन्हा अमेयो में वेबसाइट पोजिशनिंग जानकार के पद पर कार्यरत हैं। वह टेक-बेस्ड चीजें लिखना भी पसंद करती हैं। उसका इरादा संपर्क सुविधाओं के बारे में नवीनतम लक्षणों से संबंधित डेटा साझा करके ग्राहकों को डेटा प्रदान करना है।



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जोखिम प्रबंधन मॉडल में पूर्वाग्रह और निष्पक्षता को कैसे दूर करें – आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में नवीनतम | एआई रोबोटिक्स

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How to address bias and fairness in risk management models

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बिजनेस एनालिटिक्स (बीए) द्वितीय विश्व युद्ध के बाद से अस्तित्व में है। प्रौद्योगिकी में प्रगति और डेटा क्रांति ने केवल व्यापार संचालन में विश्लेषण को अधिक महत्व दिया है। बिजनेस एनालिटिक्स डेटा से अंतर्दृष्टि प्राप्त करने और निर्णय लेने की सुविधा के लिए सूचना प्रौद्योगिकी, डेटा और सांख्यिकीय विश्लेषण तकनीकों को जोड़ती है।

बिजनेस एनालिटिक्स डेटा का विश्लेषण करने और भविष्य के परिणामों की भविष्यवाणी करने के लिए डेटा माइनिंग, मॉडलिंग, एआई, मशीन लर्निंग और अन्य तकनीकों को नियोजित करता है। शक्ति डेटा के भीतर छिपी जानकारी का लाभ उठाने में है। लेकिन सबसे पहले, एक व्यावसायिक विश्लेषिकी पेशेवर को यह जानना होगा कि कच्चे डेटा को उपयोगी जानकारी में कैसे परिवर्तित किया जाए।

दूसरे, एक पेशेवर के लिए एक कार्य करना पर्याप्त नहीं है व्यापार विश्लेषण पाठ्यक्रम. नॉलेज नॉलेज दुनिया तेजी से विकसित हो रही है। एक बीए कुशल को वर्तमान विकास के लिए उत्सुक होना चाहिए और कंपनी को आक्रामक बढ़त हासिल करने के लिए प्रेरित करना चाहिए।

एंटरप्राइज एनालिटिक्स पिछले उद्यम दक्षता को जानने के लिए ऐतिहासिक ज्ञान का उपयोग करता है; मुद्दों, छिपे हुए विकास और अंतर्दृष्टि को स्थापित करना; और उन्हें हल करने के लिए डेटा-संचालित चयन करें। एंटरप्राइज एनालिटिक्स को विशेष रूप से उद्यम की जरूरतों को पूरा करने के लिए लक्षित किया जाता है। लेन-देन, सोशल मीडिया इंटरैक्शन, एंटरप्राइज़ प्रोग्राम और अतिरिक्त से उत्पन्न ज्ञान की भारी मात्रा के कारण।

एक विशिष्ट उद्यम मूल्यांकन पाठ्यक्रम में अगले चरण शामिल हैं

  • उद्यम मूल्यांकन पाठ्यक्रम के उद्देश्य का पता लगाने के लिए उद्यम बिंदुओं का पता लगाना
  • कई स्रोतों से ज्ञान एकत्र करें, जैसे, उद्यम कार्यक्रम, सोशल मीडिया, विज्ञापन और विपणन अभियान, IoT इकाइयां, और आगे
  • खनन ज्ञान। यह जानकारी का एक एकीकृत दृष्टिकोण रखने के लिए एक केंद्रीय गोदाम, ज्ञान झील, या डेटाबेस में ज्ञान को साफ करने, संसाधित करने, छांटने और एकीकृत करने की विधि है। मशीन अध्ययन एल्गोरिदम इस पाठ्यक्रम में महत्वपूर्ण भूमिका निभा रहे हैं क्योंकि वे छिपे हुए पैटर्न और अंतर्दृष्टि को जल्दी और अधिक प्रभावी ढंग से उजागर करते हैं, विशेष रूप से बड़ी मात्रा में ज्ञान के लिए।
  • मूल्यांकन पद्धति तय करें। एंटरप्राइज़ एनालिटिक्स के तीन प्रमुख वर्ग वर्णनात्मक, भविष्य कहनेवाला और प्रिस्क्रिपटिव एनालिटिक्स हैं। पूर्ण उद्यम विकल्पों की पेशकश करने के लिए ये तीनों अक्सर परस्पर जुड़े होते हैं। जबकि वर्णनात्मक विश्लेषण पिछले अवसरों में अंतर्दृष्टि प्रदान करने का लक्ष्य रखता है, भविष्य कहनेवाला विश्लेषण भविष्य की घटनाओं के पूर्वानुमान पर ध्यान केंद्रित करता है, और प्रिस्क्रिपटिव एनालिटिक्स प्रस्तावित किए गए इनमें से पूर्ण सर्वोत्तम संकल्प / परिणाम निर्धारित करता है।
  • समूह के भीतर उद्यम संचालन के दौरान धारणा प्राप्त करने के लिए कई सांख्यिकीय मूल्यांकन रणनीतियों का उपयोग करने वाली जानकारी का विश्लेषण करें। एंटरप्राइज एनालिटिक्स उपकरण मशीन अध्ययन फैशन, सांख्यिकीय क्षमताओं के साथ स्प्रेडशीट, विज़ुअलाइज़ेशन इंस्ट्रूमेंट्स और अन्य से भिन्न होते हैं
  • विज़ुअलाइज़िंग और रिपोर्टिंग में व्याख्या को पूरा करने की अनुमति देने के लिए विश्लेषण प्रस्तुत करना शामिल है।

एंटरप्राइज एनालिटिक्स क्यों जरूरी है?

एंटरप्राइज़ विश्लेषिकी के उद्यम संचालन में खरीदार संबंध प्रशासन, विज्ञापन और विपणन, और प्रचार, मौद्रिक प्रशासन और रणनीतिक योजना के साथ-साथ कई उद्देश्य हैं। एंटरप्राइज़ एनालिटिक्स का सामान्य उद्देश्य निर्णय लेने की सुविधा के लिए कच्चे ज्ञान से डेटा का दोहन करना है, अंत में जब यह उत्पादकता, प्रभावशीलता और लाभप्रदता की बात आती है तो उद्यम संचालन को बढ़ाता है।

साथ ही, उद्यम विश्लेषण अगले कारणों के लिए महत्वपूर्ण है:

  • एंटरप्राइज एनालिटिक्स बिना पके ज्ञान को सार्थक डेटा में बदलने में मदद करता है, जिसके उपभोग से उद्यम संचालन में सुधार होता है।
  • इसमें कंपनी की आय और बाजार हिस्सेदारी बढ़ाने की क्षमता है। यह बेहतर संचालन और ग्राहकों को उच्च, अतिरिक्त जानकार सेवा आपूर्ति के कारण है।
  • मात्रात्मक अंतर्दृष्टि, विकास और जड़ों को इंगित करता है कि उद्यम भविष्य के परिणामों को प्राप्त करने के लिए लाभ उठा सकता है और आक्रामक लाभ प्राप्त करने के लिए गति के सक्रिय कार्यक्रम ले सकता है। जबकि डेटा में प्रवेश कंपनियों के लिए भी जारी हो सकता है, एक उद्यम ज्ञान से निकाले गए ज्ञान का कितना सही उपयोग करता है, यह एक उग्र आक्रामक बाजार में इसके आक्रामक लाभ को निर्धारित करता है।
  • एक केंद्रीय भंडार में ज्ञान का समेकन संचार चाल और संचालन को सुव्यवस्थित करने के लिए समूह के सभी खिलाड़ियों को एक ही वेब पेज पर रखता है।
  • सभी ग्राहकों के लिए डेटा को सुलभ बनाने के लिए संगठन ज्ञान से विज़ुअलाइज़ेशन बनाने के लिए एनालिटिक्स सॉफ़्टवेयर प्रोग्राम का उपयोग करते हैं और उनके लिए छिपे हुए पैटर्न और ज्ञान से अंतर्दृष्टि प्राप्त करना आसान बनाते हैं।

एंटरप्राइज एनालिटिक्स के लिए आगे का रास्ता

बड़े आंकड़ों के इस दौर में कंपनियों के लिए क्रंचिंग नंबर कभी भी ज्यादा जरूरी नहीं रहे हैं। ज्ञान का मूल्य है कि कंपनियों को अपनी दक्षता का अनुकूलन करना चाहिए। जैसा कि हमने देखा, एंटरप्राइज एनालिटिक्स में नॉलेज माइनिंग, नॉलेज एग्रीगेशन, विज़ुअलाइज़ेशन और प्रेडिक्शन शामिल हैं, जो किसी भी एंटरप्राइज ऑपरेशन के लिए महत्वपूर्ण हैं। एंटरप्राइज एनालिटिक्स समय के साथ काफी उन्नत हुआ है और तकनीकी विकास से काफी प्रभावित हुआ है।

पुन: कार्य संचालन, निर्णय लेने और भविष्य के परिणामों को पेश करने में उद्यम विश्लेषण का उद्देश्य संशोधित नहीं हुआ है। लेकिन, जिस तरह से एंटरप्राइज एनालिटिक्स किया जाता है, उसमें लोड में बदलाव आया है। बीए के लिए दीर्घावधि निश्चित रूप से तकनीकी है, जैसा कि निम्नलिखित ध्यान देने योग्य विकासों के भीतर स्पष्ट है।

  • एंटरप्राइज़ एनालिटिक्स में AI और मशीन का अध्ययन

एआई और एमएल क्रांति ने उद्यम विश्लेषिकी के क्षेत्र को नहीं बख्शा है। एआई और मशीन अध्ययन ने संचालन की प्रभावशीलता को एक नए चरण में ले लिया है। ग्राहक सहायता, खरीदार संबंध प्रशासन, व्यक्तिगत विज्ञापन और विपणन, और साइबर सुरक्षा में मशीन अध्ययन की उपयोगिता। लोगों द्वारा पहले से किए गए कर्तव्यों को पूरा करने में मशीनों के उच्च होने के साथ, स्वयं सेवा सॉफ्टवेयर प्रोग्राम नियमित रूप से हो रहा है। चैटबॉट और वॉयस असिस्टेंट न केवल ग्राहक सहायता सेवाएं प्रदान कर रहे हैं, बल्कि वे उद्यम विश्लेषण के लिए आवश्यक जानकारी भी एकत्र कर रहे हैं।

  • ज्ञान का बढ़ता महत्व उच्च गुणवत्ता

यहां तक ​​​​कि अनिवार्य रूप से सबसे परिष्कृत अनुप्रयुक्त विज्ञान भी चाहते हैं कि आवश्यकता के अनुसार अच्छी गुणवत्ता वाला ज्ञान हो। ज्ञान उच्च गुणवत्ता दो विशेषताओं, सटीकता और विश्वसनीयता का एक संचालन है। गलत ज्ञान का परिणाम केवल खराब उद्यम चयन हो सकता है, जो बदले में उद्यम की दक्षता पर नकारात्मक प्रभाव डालता है। इस प्रकार, जैसे-जैसे जानकारी आगे बढ़ रही है और सभी प्रकार के ज्ञान किस्मों के कारण अतिरिक्त शोर ज्ञान उत्पन्न होता है, ज्ञान उच्च गुणवत्ता प्रशासन में उद्यम विश्लेषकों की स्थिति बहुत अधिक महत्वपूर्ण हो जाती है।

  • उद्यम विश्लेषिकी में ज्ञान स्वचालन की बढ़ती स्थिति

एक केंद्रीय भंडार में ज्ञान को मैन्युअल रूप से एकत्र करने, संसाधित करने और संग्रहीत करने से दूर, जो एक त्रुटि-प्रवण, समय लेने वाला पाठ्यक्रम साबित हुआ है। ज्ञान स्वचालन ने ज़ेटाबाइट्स की धुन पर उत्पन्न होने वाली ज्ञान की उच्च मात्रा और वेग के साथ कर्षण प्राप्त किया है। ज्ञान तब तक सार्थक रहता है जब तक उसे समय पर संसाधित और उपभोग किया जाता है। नॉलेज ऑटोमेशन रोबोटिक रूप से एक ओपन नॉलेज पोर्टल पर ज्ञान को अपडेट करने की विधि है। ज्ञान प्रशासन के लिए आगे का रास्ता स्वचालन है। स्वचालन अतिरिक्त रूप से पर्यावरण के अनुकूल ज्ञान प्रसंस्करण और कम कीमत पर कई स्रोतों से विशाल ज्ञान मात्रा से निपटने के लिए उन्नत क्षमता सुनिश्चित करता है। अंत में, स्वचालन उद्यम विश्लेषकों के समय को मुक्त करता है जिससे उन्हें अध्ययन और व्याख्या के अतिरिक्त आवश्यक कर्तव्यों से निपटने की अनुमति मिलती है।

  • प्रेडिक्टिव एनालिटिक्स हार्ट स्टेज लेता है

प्रेडिक्टिव एनालिटिक्स एंटरप्राइज एनालिटिक्स अनुशासन को आकार देने में एक बड़ी भूमिका निभाएगा। जैसे-जैसे ग्राहक व्यक्तिगत व्यापार की मांग करते हैं, मुख्य फोकस भविष्य कहनेवाला विश्लेषण पर केंद्रित हो जाता है। प्रेडिक्टिव एनालिटिक्स संगठनों को खरीदार की इच्छा का अनुमान लगाने और इन जरूरतों को पूरा करने के लिए लगातार माल तैयार करने की अनुमति देता है। भविष्य कहनेवाला विश्लेषिकी उपयोग परिस्थितियों के अच्छे उदाहरणों में सलाह कार्यक्रम, निर्माण में भविष्य कहनेवाला रखरखाव, साइबर सुरक्षा में धोखाधड़ी की भविष्यवाणी, स्वास्थ्य सेवा में स्टाफ की भविष्यवाणी, और बहुत कुछ शामिल हैं। प्रेडिक्टिव एनालिटिक्स उपकरण गणितीय फैशन का उपयोग करते हुए ऐतिहासिक और वर्तमान ज्ञान में छिपे पैटर्न और विकास का विश्लेषण करके काम करते हैं जिसके बाद भविष्य के परिणामों की भविष्यवाणी करने के लिए निष्कर्षों का उपयोग करते हैं।

  • क्लाउड कंप्यूटिंग और एंटरप्राइज एनालिटिक्स

ऑन-प्रिमाइसेस कार्यक्रमों में अब क्षमता नहीं है और स्केलेबिलिटी उद्यम विश्लेषिकी के लिए उपयोग किए जाने वाले बड़े पैमाने पर ज्ञान को संभालना चाहती है। क्लाउड कंप्यूटिंग उच्च लचीलापन, चपलता, कंप्यूटिंग ऊर्जा और मापनीयता प्रदान करता है। क्लाउड इंटरनेट होस्टिंग के लिए स्केलेबल इंटरेक्टिव डैशबोर्ड और विभिन्न एंटरप्राइज़ एनालिटिक्स इंस्ट्रूमेंट्स के लिए एक बड़ा प्लेटफॉर्म प्रदान करता है। साथ ही, क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म इस समय स्वयं-सेवा और बेहतर एनालिटिक्स सॉफ़्टवेयर प्रोग्राम के प्रयोग, विकास और परीक्षण के लिए सफलतापूर्वक उपयोग किए जाते हैं। इसके अलावा, ये सभी प्रत्येक स्टार्ट-अप और स्थापित कंपनियों के लिए उचित मूल्य के टिकट पर आते हैं।

निष्कर्ष

तकनीकी विकास और बड़े पैमाने पर ज्ञान के विस्फोट से प्रभावित होने के कारण एंटरप्राइज़ इंटेलिजेंस समय के साथ उल्लेखनीय रूप से बेहतर है। वर्तमान समय में, एंटरप्राइज़ एनालिटिक्स ऐतिहासिक रूप से कहीं अधिक प्रभावी साधन है।

एआई जैसे ऑटोमेशन और राइजिंग एप्लाइड साइंस, मशीन लर्निंग, संवर्धित वास्तविकता, IoT और क्लाउड निश्चित रूप से उद्यम विश्लेषण के लिए आगे के रास्ते को आकार देने में एक बड़ी भूमिका निभाएंगे। ये अनुप्रयुक्त विज्ञान स्रोतों के एक समूह, विश्लेषण, और कंपनियों द्वारा ज्ञान की खपत, ज्ञान मात्रा और चयन से ज्ञान वर्गीकरण को सुव्यवस्थित करेंगे।



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तिलचट्टे को मारने के लिए एक लेजर को लक्षित करने के लिए एआई का उपयोग करना – आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में नवीनतम | एआई रोबोटिक्स

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Using AI to target a laser for killing roaches

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टेस्ला का उद्देश्य-निर्मित एआई सुपरकंप्यूटर ‘डोजो’ इतना अधिक प्रभावी है कि इसने क्षमता ग्रिड को तोड़ दिया।

पिछले साल टेस्ला के वार्षिक एआई डे में डोजो का अनावरण किया गया था लेकिन मिशन अभी भी अपनी प्रारंभिक अवस्था में था। AI दिवस 2022 में, टेस्ला ने 12 महीनों के दौरान डोजो के साथ की गई प्रगति का खुलासा किया।

सुपरकंप्यूटर केवल एक चिप और कोचिंग टाइल से पूर्ण अलमारी में परिवर्तित हो गया है। टेस्ला का दावा है कि यह संभवतः एक एकल डोजो टाइल के साथ छह जीपीयू पैकिंग कंटेनरों को बदल सकता है, जो कहता है कि यह एक जीपीयू क्षेत्र से सस्ता है।

प्रति ट्रे, छह डोजो टाइलें हैं। टेस्ला का दावा है कि हर ट्रे “तीन से 4 फुल-लोडेड सुपरकंप्यूटर रैक” के बराबर है। दो ट्रे एक ही डोजो अलमारी में एक नंबर मीटिंग के साथ स्लॉट कर सकते हैं।

ऐसे सुपरकंप्यूटर में स्वाभाविक रूप से एक बड़ी ऊर्जा होती है। डोजो को इतनी ऊर्जा की आवश्यकता होती है कि वह पालो ऑल्टो में ग्रिड की यात्रा करने में सफल रही।

“इस 12 महीने की शुरुआत में, हमने अपनी ऊर्जा और शीतलन बुनियादी ढांचे का परीक्षण शुरू किया। डोजो के लिए टेस्ला के प्रिंसिपल सिस्टम इंजीनियर इनवॉइस चांग ने कहा, “हम अपने सबस्टेशन को ट्रिप करने और शहर से एक कॉल प्राप्त करने से पहले इसे 2 मेगावाट से अधिक आगे बढ़ाने में सक्षम थे।”

संचालित करने के प्रयास में, टेस्ला को अपने व्यक्तिगत उच्च-शक्ति वाले शीतलन और ऊर्जा प्रणाली के साथ डोजो के लिए अनुकूलित बुनियादी ढांचे का निर्माण करने की आवश्यकता थी।

एक ‘ExaPOD’ (कुछ Dojo अलमारी से मिलकर) में निम्नलिखित विशेषताएं हैं:

  • 1.1 ईएफएलओपी
  • 1.3 टीबी एसआरएएम
  • 13टीबी नाटक

सात ExaPOD वर्तमान में पालो ऑल्टो में रखे जाने पर विचार कर रहे हैं।

डोजो एआई के लिए बनाया गया है और अपने वाहनों से वीडियो डेटा का उपयोग करके तंत्रिका जाल को प्रशिक्षित करने के लिए टेस्ला की क्षमता में काफी वृद्धि कर सकता है। ये तंत्रिका जाल टेस्ला के सेल्फ-ड्राइविंग प्रयासों और इसके ह्यूमनॉइड रोबोट ‘ऑप्टिमस’ के लिए आवश्यक होंगे, जिसने इस साल के इस आयोजन में भी एक नज़र डाली।

ऑप्टिमस

ऑप्टिमस का भी पहली बार पिछले साल अनावरण किया गया था और डोजो की तुलना में अपनी प्रारंभिक अवस्था में बहुत अधिक था। सच तो यह है, यह सब उस समय था जब स्पैन्डेक्स में एक व्यक्ति अच्छी तरह से चला गया और कुछ PowerPoint स्लाइड।

जबकि यह स्पष्ट है कि ऑप्टिमस के पास अभी भी पहले जाने के लिए एक विस्तारित समाधान है, इससे पहले कि यह संभवतः खरीद कर सकता है और हानिकारक हैंडबुक श्रम कर्तव्यों का पालन कर सकता है, जैसा कि टेस्ला ने कल्पना की है, हमने एआई दिवस 2022 पर रोबोट के एक कार्यशील प्रोटोटाइप को कम नहीं देखा।

टेस्ला के सीईओ एलोन मस्क ने कहा, “मुझे अपने ऑप्टिमस रोबोट के संबंध में कुछ उम्मीदें स्थापित करने की आवश्यकता है।” “जैसा कि आप पहले से ही जानते हैं, पिछले 12 महीनों में रोबोट में केवल एक विशेष व्यक्ति ही अच्छा था। हालांकि, हम एक बड़ी दूरी तय कर चुके हैं और इसकी तुलना में यह बहुत ही शानदार होने वाला है।”

ऑप्टिमस अब इधर-उधर घूम सकता है और अगर छत से उपकरण से जुड़ा हो, तो फसलों को पानी देने जैसे कुछ बुनियादी काम कर सकता है:

ऑप्टिमस का प्रोटोटाइप कथित तौर पर छह महीने पहले विकसित किया गया था और टेस्ला को “बाद के कुछ महीनों … या वर्षों” में एक काम करने वाला डिज़ाइन मिलने की उम्मीद है। मूल्य टैग “सबसे अधिक संभावना $ 20,000 से कम” है।

ऑप्टिमस के सभी प्रमुख बिंदु अभी भी बीच के समय में अस्पष्ट हैं, लेकिन डोजो सुपरकंप्यूटर में अतिरिक्त निश्चितता से कम नहीं है।

उद्योग जगत के नेताओं से एआई और बड़े डेटा के बारे में अधिक जानना चाहते हैं? चेक आउट एआई और बिग डेटा एक्सपो एम्स्टर्डम, कैलिफोर्निया और लंदन में नीचे जा रहा है।

TechForge द्वारा संचालित विभिन्न आगामी उद्यम जानकारी के अवसरों और वेबिनार की खोज करें यहां।

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बिजनेस एनालिटिक्स का भविष्य क्या है? – आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में नवीनतम | एआई रोबोटिक्स

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What is the Future of Business Analytics

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बिजनेस एनालिटिक्स (बीए) द्वितीय विश्व युद्ध के बाद से अस्तित्व में है। प्रौद्योगिकी में प्रगति और डेटा क्रांति ने केवल व्यापार संचालन में विश्लेषण को अधिक महत्व दिया है। बिजनेस एनालिटिक्स डेटा से अंतर्दृष्टि प्राप्त करने और निर्णय लेने की सुविधा के लिए सूचना प्रौद्योगिकी, डेटा और सांख्यिकीय विश्लेषण तकनीकों को जोड़ती है।

बिजनेस एनालिटिक्स डेटा का विश्लेषण करने और भविष्य के परिणामों की भविष्यवाणी करने के लिए डेटा माइनिंग, मॉडलिंग, एआई, मशीन लर्निंग और अन्य तकनीकों को नियोजित करता है। शक्ति डेटा के भीतर छिपी जानकारी का लाभ उठाने में है। लेकिन सबसे पहले, एक व्यावसायिक विश्लेषिकी पेशेवर को यह जानना होगा कि कच्चे डेटा को उपयोगी जानकारी में कैसे परिवर्तित किया जाए।

दूसरे, एक पेशेवर के लिए एक कार्य करना पर्याप्त नहीं है व्यापार विश्लेषण पाठ्यक्रम. नॉलेज नॉलेज दुनिया तेजी से विकसित हो रही है। एक बीए कुशल को वर्तमान विकास के लिए उत्सुक होना चाहिए और कंपनी को आक्रामक बढ़त हासिल करने के लिए प्रेरित करना चाहिए।

एंटरप्राइज एनालिटिक्स पिछले उद्यम दक्षता को जानने के लिए ऐतिहासिक ज्ञान का उपयोग करता है; मुद्दों, छिपे हुए विकास और अंतर्दृष्टि को स्थापित करना; और उन्हें हल करने के लिए डेटा-संचालित चयन करें। एंटरप्राइज एनालिटिक्स को विशेष रूप से उद्यम की जरूरतों को पूरा करने के लिए लक्षित किया जाता है। लेन-देन, सोशल मीडिया इंटरैक्शन, एंटरप्राइज़ प्रोग्राम और अतिरिक्त से उत्पन्न ज्ञान की भारी मात्रा के कारण।

एक विशिष्ट उद्यम मूल्यांकन पाठ्यक्रम में अगले चरण शामिल हैं

  • उद्यम मूल्यांकन पाठ्यक्रम के उद्देश्य का पता लगाने के लिए उद्यम बिंदुओं का पता लगाना
  • कई स्रोतों से ज्ञान एकत्र करें, जैसे, उद्यम कार्यक्रम, सोशल मीडिया, विज्ञापन और विपणन अभियान, IoT इकाइयां, और आगे
  • खनन ज्ञान। यह जानकारी का एक एकीकृत दृष्टिकोण रखने के लिए एक केंद्रीय गोदाम, ज्ञान झील, या डेटाबेस में ज्ञान को साफ करने, संसाधित करने, छांटने और एकीकृत करने की विधि है। मशीन अध्ययन एल्गोरिदम इस पाठ्यक्रम में महत्वपूर्ण भूमिका निभा रहे हैं क्योंकि वे छिपे हुए पैटर्न और अंतर्दृष्टि को जल्दी और अधिक प्रभावी ढंग से उजागर करते हैं, विशेष रूप से बड़ी मात्रा में ज्ञान के लिए।
  • मूल्यांकन पद्धति तय करें। एंटरप्राइज़ एनालिटिक्स के तीन प्रमुख वर्ग वर्णनात्मक, भविष्य कहनेवाला और प्रिस्क्रिपटिव एनालिटिक्स हैं। पूर्ण उद्यम विकल्पों की पेशकश करने के लिए ये तीनों अक्सर परस्पर जुड़े होते हैं। जबकि वर्णनात्मक विश्लेषण पिछले अवसरों में अंतर्दृष्टि प्रदान करने का लक्ष्य रखता है, भविष्य कहनेवाला विश्लेषण भविष्य की घटनाओं के पूर्वानुमान पर ध्यान केंद्रित करता है, और प्रिस्क्रिपटिव एनालिटिक्स प्रस्तावित किए गए इनमें से पूर्ण सर्वोत्तम संकल्प / परिणाम निर्धारित करता है।
  • समूह के भीतर उद्यम संचालन के दौरान धारणा प्राप्त करने के लिए कई सांख्यिकीय मूल्यांकन रणनीतियों का उपयोग करने वाली जानकारी का विश्लेषण करें। एंटरप्राइज एनालिटिक्स उपकरण मशीन अध्ययन फैशन, सांख्यिकीय क्षमताओं के साथ स्प्रेडशीट, विज़ुअलाइज़ेशन इंस्ट्रूमेंट्स और अन्य से भिन्न होते हैं
  • विज़ुअलाइज़िंग और रिपोर्टिंग में व्याख्या को पूरा करने की अनुमति देने के लिए विश्लेषण प्रस्तुत करना शामिल है।

एंटरप्राइज एनालिटिक्स क्यों जरूरी है?

एंटरप्राइज़ विश्लेषिकी के उद्यम संचालन में खरीदार संबंध प्रशासन, विज्ञापन और विपणन, और प्रचार, मौद्रिक प्रशासन और रणनीतिक योजना के साथ-साथ कई उद्देश्य हैं। एंटरप्राइज़ एनालिटिक्स का सामान्य उद्देश्य निर्णय लेने की सुविधा के लिए कच्चे ज्ञान से डेटा का दोहन करना है, अंत में जब यह उत्पादकता, प्रभावशीलता और लाभप्रदता की बात आती है तो उद्यम संचालन को बढ़ाता है।

साथ ही, उद्यम विश्लेषण अगले कारणों के लिए महत्वपूर्ण है:

  • एंटरप्राइज एनालिटिक्स बिना पके ज्ञान को सार्थक डेटा में बदलने में मदद करता है, जिसके उपभोग से उद्यम संचालन में सुधार होता है।
  • इसमें कंपनी की आय और बाजार हिस्सेदारी बढ़ाने की क्षमता है। यह बेहतर संचालन और ग्राहकों को उच्च, अतिरिक्त जानकार सेवा आपूर्ति के कारण है।
  • मात्रात्मक अंतर्दृष्टि, विकास और जड़ों को इंगित करता है कि उद्यम भविष्य के परिणामों को प्राप्त करने के लिए लाभ उठा सकता है और आक्रामक लाभ प्राप्त करने के लिए गति के सक्रिय कार्यक्रम ले सकता है। जबकि डेटा में प्रवेश कंपनियों के लिए भी जारी हो सकता है, एक उद्यम ज्ञान से निकाले गए ज्ञान का कितना सही उपयोग करता है, यह एक उग्र आक्रामक बाजार में इसके आक्रामक लाभ को निर्धारित करता है।
  • एक केंद्रीय भंडार में ज्ञान का समेकन संचार चाल और संचालन को सुव्यवस्थित करने के लिए समूह के सभी खिलाड़ियों को एक ही वेब पेज पर रखता है।
  • सभी ग्राहकों के लिए डेटा को सुलभ बनाने के लिए संगठन ज्ञान से विज़ुअलाइज़ेशन बनाने के लिए एनालिटिक्स सॉफ़्टवेयर प्रोग्राम का उपयोग करते हैं और उनके लिए छिपे हुए पैटर्न और ज्ञान से अंतर्दृष्टि प्राप्त करना आसान बनाते हैं।

एंटरप्राइज एनालिटिक्स के लिए आगे का रास्ता

बड़े आंकड़ों के इस दौर में कंपनियों के लिए क्रंचिंग नंबर कभी भी ज्यादा जरूरी नहीं रहे हैं। ज्ञान का मूल्य है कि कंपनियों को अपनी दक्षता का अनुकूलन करना चाहिए। जैसा कि हमने देखा, एंटरप्राइज एनालिटिक्स में नॉलेज माइनिंग, नॉलेज एग्रीगेशन, विज़ुअलाइज़ेशन और प्रेडिक्शन शामिल हैं, जो किसी भी एंटरप्राइज ऑपरेशन के लिए महत्वपूर्ण हैं। एंटरप्राइज एनालिटिक्स समय के साथ काफी उन्नत हुआ है और तकनीकी विकास से काफी प्रभावित हुआ है।

पुन: कार्य संचालन, निर्णय लेने और भविष्य के परिणामों को पेश करने में उद्यम विश्लेषण का उद्देश्य संशोधित नहीं हुआ है। लेकिन, जिस तरह से एंटरप्राइज एनालिटिक्स किया जाता है, उसमें लोड में बदलाव आया है। बीए के लिए दीर्घावधि निश्चित रूप से तकनीकी है, जैसा कि निम्नलिखित ध्यान देने योग्य विकासों के भीतर स्पष्ट है।

  • एंटरप्राइज़ एनालिटिक्स में AI और मशीन का अध्ययन

एआई और एमएल क्रांति ने उद्यम विश्लेषिकी के क्षेत्र को नहीं बख्शा है। एआई और मशीन अध्ययन ने संचालन की प्रभावशीलता को एक नए चरण में ले लिया है। ग्राहक सहायता, खरीदार संबंध प्रशासन, व्यक्तिगत विज्ञापन और विपणन, और साइबर सुरक्षा में मशीन अध्ययन की उपयोगिता। लोगों द्वारा पहले से किए गए कर्तव्यों को पूरा करने में मशीनों के उच्च होने के साथ, स्वयं सेवा सॉफ्टवेयर प्रोग्राम नियमित रूप से हो रहा है। चैटबॉट और वॉयस असिस्टेंट न केवल ग्राहक सहायता सेवाएं प्रदान कर रहे हैं, बल्कि वे उद्यम विश्लेषण के लिए आवश्यक जानकारी भी एकत्र कर रहे हैं।

  • ज्ञान का बढ़ता महत्व उच्च गुणवत्ता

यहां तक ​​​​कि अनिवार्य रूप से सबसे परिष्कृत अनुप्रयुक्त विज्ञान भी चाहते हैं कि आवश्यकता के अनुसार अच्छी गुणवत्ता वाला ज्ञान हो। ज्ञान उच्च गुणवत्ता दो विशेषताओं, सटीकता और विश्वसनीयता का एक संचालन है। गलत ज्ञान का परिणाम केवल खराब उद्यम चयन हो सकता है, जो बदले में उद्यम की दक्षता पर नकारात्मक प्रभाव डालता है। इस प्रकार, जैसे-जैसे जानकारी आगे बढ़ रही है और सभी प्रकार के ज्ञान किस्मों के कारण अतिरिक्त शोर ज्ञान उत्पन्न होता है, ज्ञान उच्च गुणवत्ता प्रशासन में उद्यम विश्लेषकों की स्थिति बहुत अधिक महत्वपूर्ण हो जाती है।

  • उद्यम विश्लेषिकी में ज्ञान स्वचालन की बढ़ती स्थिति

एक केंद्रीय भंडार में ज्ञान को मैन्युअल रूप से एकत्र करने, संसाधित करने और संग्रहीत करने से दूर, जो एक त्रुटि-प्रवण, समय लेने वाला पाठ्यक्रम साबित हुआ है। ज्ञान स्वचालन ने ज़ेटाबाइट्स की धुन पर उत्पन्न होने वाली ज्ञान की उच्च मात्रा और वेग के साथ कर्षण प्राप्त किया है। ज्ञान तब तक सार्थक रहता है जब तक उसे समय पर संसाधित और उपभोग किया जाता है। नॉलेज ऑटोमेशन रोबोटिक रूप से एक ओपन नॉलेज पोर्टल पर ज्ञान को अपडेट करने की विधि है। ज्ञान प्रशासन के लिए आगे का रास्ता स्वचालन है। स्वचालन अतिरिक्त रूप से पर्यावरण के अनुकूल ज्ञान प्रसंस्करण और कम कीमत पर कई स्रोतों से विशाल ज्ञान मात्रा से निपटने के लिए उन्नत क्षमता सुनिश्चित करता है। अंत में, स्वचालन उद्यम विश्लेषकों के समय को मुक्त करता है जिससे उन्हें अध्ययन और व्याख्या के अतिरिक्त आवश्यक कर्तव्यों से निपटने की अनुमति मिलती है।

  • प्रेडिक्टिव एनालिटिक्स हार्ट स्टेज लेता है

प्रेडिक्टिव एनालिटिक्स एंटरप्राइज एनालिटिक्स अनुशासन को आकार देने में एक बड़ी भूमिका निभाएगा। जैसे-जैसे ग्राहक व्यक्तिगत व्यापार की मांग करते हैं, मुख्य फोकस भविष्य कहनेवाला विश्लेषण पर केंद्रित हो जाता है। प्रेडिक्टिव एनालिटिक्स संगठनों को खरीदार की इच्छा का अनुमान लगाने और इन जरूरतों को पूरा करने के लिए लगातार माल तैयार करने की अनुमति देता है। भविष्य कहनेवाला विश्लेषिकी उपयोग परिस्थितियों के अच्छे उदाहरणों में सलाह कार्यक्रम, निर्माण में भविष्य कहनेवाला रखरखाव, साइबर सुरक्षा में धोखाधड़ी की भविष्यवाणी, स्वास्थ्य सेवा में स्टाफ की भविष्यवाणी, और बहुत कुछ शामिल हैं। प्रेडिक्टिव एनालिटिक्स उपकरण गणितीय फैशन का उपयोग करते हुए ऐतिहासिक और वर्तमान ज्ञान में छिपे पैटर्न और विकास का विश्लेषण करके काम करते हैं जिसके बाद भविष्य के परिणामों की भविष्यवाणी करने के लिए निष्कर्षों का उपयोग करते हैं।

  • क्लाउड कंप्यूटिंग और एंटरप्राइज एनालिटिक्स

ऑन-प्रिमाइसेस कार्यक्रमों में अब क्षमता नहीं है और स्केलेबिलिटी उद्यम विश्लेषिकी के लिए उपयोग किए जाने वाले बड़े पैमाने पर ज्ञान को संभालना चाहती है। क्लाउड कंप्यूटिंग उच्च लचीलापन, चपलता, कंप्यूटिंग ऊर्जा और मापनीयता प्रदान करता है। क्लाउड इंटरनेट होस्टिंग के लिए स्केलेबल इंटरेक्टिव डैशबोर्ड और विभिन्न एंटरप्राइज़ एनालिटिक्स इंस्ट्रूमेंट्स के लिए एक बड़ा प्लेटफॉर्म प्रदान करता है। साथ ही, क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म इस समय स्वयं-सेवा और बेहतर एनालिटिक्स सॉफ़्टवेयर प्रोग्राम के प्रयोग, विकास और परीक्षण के लिए सफलतापूर्वक उपयोग किए जाते हैं। इसके अलावा, ये सभी प्रत्येक स्टार्ट-अप और स्थापित कंपनियों के लिए उचित मूल्य के टिकट पर आते हैं।

निष्कर्ष

तकनीकी विकास और बड़े पैमाने पर ज्ञान के विस्फोट से प्रभावित होने के कारण एंटरप्राइज़ इंटेलिजेंस समय के साथ उल्लेखनीय रूप से बेहतर है। वर्तमान समय में, एंटरप्राइज़ एनालिटिक्स ऐतिहासिक रूप से कहीं अधिक प्रभावी साधन है।

एआई जैसे ऑटोमेशन और राइजिंग एप्लाइड साइंस, मशीन लर्निंग, संवर्धित वास्तविकता, IoT और क्लाउड निश्चित रूप से उद्यम विश्लेषण के लिए आगे के रास्ते को आकार देने में एक बड़ी भूमिका निभाएंगे। ये अनुप्रयुक्त विज्ञान स्रोतों के एक समूह, विश्लेषण, और कंपनियों द्वारा ज्ञान की खपत, ज्ञान मात्रा और चयन से ज्ञान वर्गीकरण को सुव्यवस्थित करेंगे।



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