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जब भी हम उन्हें सुनते या पढ़ते हैं, तो हमारे पास शब्दों को व्यक्तियों, स्थानों, स्थानों, मूल्यों आदि में पहचानने और वर्गीकृत करने की जन्मजात क्षमता होती है। मनुष्य शब्दों को तेजी से वर्गीकृत करने, पहचानने और समझने में सक्षम हैं।
उदाहरण के लिए, जब आप "स्टीव जॉब्स" नाम सुनते हैं, तो आप किसी वस्तु को वर्गीकृत कर सकते हैं और कम से कम तीन से चार गुणों के साथ जल्दी से आ सकते हैं।
- व्यक्ति: "स्टीव जॉब्स"
- संगठन: "एप्पल"
- स्थान: "कैलिफ़ोर्निया"
चूंकि कंप्यूटर में इस जन्मजात कौशल की कमी होती है, इसलिए हमें शब्दों या टेक्स्ट को पहचानने और उसे वर्गीकृत करने में उनकी सहायता करनी चाहिए। इस स्थिति में नामांकित इकाई पहचान (एनईआर) का उपयोग किया जाता है।
इस लेख में, हम एनईआर (नामित इकाई पहचान) की विस्तार से जांच करेंगे, जिसमें इसके महत्व, लाभ, शीर्ष एनईआर एपीआई और बहुत कुछ शामिल हैं।
एनईआर (नामित इकाई पहचान) क्या है?
एक प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) दृष्टिकोण जिसे नामित इकाई मान्यता (एनईआर) के रूप में जाना जाता है, जिसे कभी-कभी इकाई पहचान या इकाई निष्कर्षण के रूप में जाना जाता है, स्वचालित रूप से एक पाठ में नामित संस्थाओं को पहचानता है और उन्हें पूर्व निर्धारित श्रेणियों में समूहित करता है।
संस्थाओं में व्यक्तियों, समूहों, स्थानों, तिथियों, राशियों, डॉलर राशियों, प्रतिशतों आदि के नाम शामिल हैं। नामित इकाई मान्यता के साथ, आप या तो इसका उपयोग डेटाबेस के लिए महत्वपूर्ण डेटा एकत्र करने के लिए कर सकते हैं या दस्तावेज़ के बारे में समझने के लिए महत्वपूर्ण जानकारी निकालने के लिए कर सकते हैं।
एनईआर आधारशिला है जिस पर एक एआई सिस्टम सापेक्ष शब्दार्थ और भावना के लिए पाठ का विश्लेषण करने के लिए निर्भर करता है, भले ही एनएलपी टेक्स्ट एनालिटिक्स प्रक्रिया में एक महत्वपूर्ण प्रगति का प्रतिनिधित्व करता हो।
एनईआर का क्या महत्व है?
टेक्स्ट एनालिटिक्स दृष्टिकोण की नींव एनईआर है। एक एमएल मॉडल को शुरू में अंग्रेजी समझने से पहले पूर्व-निर्धारित श्रेणियों के साथ लाखों नमूने दिए जाने चाहिए।
एपीआई इन घटकों को पहली बार पढ़ने वाले ग्रंथों में पहचानने में समय के साथ सुधार करता है। एनईआर क्षमता की क्षमता और ताकत के साथ टेक्स्ट एनालिटिक्स इंजन की शक्ति बढ़ जाती है।
जैसा कि यहां देखा गया है, एनईआर द्वारा कई एमएल संचालन शुरू किए गए हैं।
सिमेंटिक सर्च
सिमेंटिक सर्च अब गूगल पर उपलब्ध है। आप एक प्रश्न दर्ज कर सकते हैं, और यह उत्तर के साथ उत्तर देने की पूरी कोशिश करेगा। जानकारी खोजने के लिए, एक उपयोगकर्ता एलेक्सा, सिरी, चैटबॉट्स जैसे डिजिटल सहायकों की तलाश कर रहा है, और अन्य एक प्रकार की सिमेंटिक खोज को नियोजित करते हैं।
यह फ़ंक्शन हिट या मिस हो सकता है, लेकिन इसके लिए उपयोग की संख्या बढ़ रही है, और उनकी प्रभावशीलता तेजी से बढ़ रही है।
डेटा विश्लेषण
असंरचित डेटा से विश्लेषण बनाने के लिए एल्गोरिदम का उपयोग करने के लिए यह एक सामान्य वाक्यांश है। यह प्रासंगिक डेटा खोजने और एकत्र करने की प्रक्रिया के साथ इस डेटा को प्रदर्शित करने के तरीकों को एकीकृत करता है।
यह परिणामों की एक सीधी सांख्यिकीय व्याख्या या डेटा के दृश्य प्रतिनिधित्व का रूप ले सकता है। किसी खास विषय में रुचि और जुड़ाव का विश्लेषण YouTube दृश्यों की जानकारी का उपयोग करके किया जा सकता है, जिसमें यह भी शामिल है कि जब दर्शक किसी विशिष्ट वीडियो को क्लिक करते हैं।
उत्पाद कितना अच्छा प्रदर्शन कर रहा है, इसका समग्र स्कोर प्रदान करने के लिए ई-कॉमर्स साइटों से डेटा स्क्रैपिंग का उपयोग करके किसी उत्पाद की स्टार रेटिंग का विश्लेषण किया जा सकता है।
भावनाओं का विश्लेषण
आगे की खोज एनईआर, भावना विश्लेषण स्टार रेटिंग से जानकारी के अभाव में भी अच्छी और बुरी समीक्षाओं के बीच अंतर कर सकते हैं।
यह ज्ञात है कि "ओवररेटेड," "फिडली," और "बेवकूफ" जैसे शब्दों के नकारात्मक अर्थ हैं, जबकि "उपयोगी," "त्वरित," और "आसान" जैसे शब्द करते हैं। कंप्यूटर गेम में "आसान" शब्द की नकारात्मक व्याख्या की जा सकती है.
परिष्कृत एल्गोरिदम भी चीजों के बीच संबंध को पहचान सकते हैं।
पाठ विश्लेषिकी
डेटा एनालिटिक्स के समान, टेक्स्ट विश्लेषण असंरचित टेक्स्ट स्ट्रिंग्स से जानकारी निकालता है और महत्वपूर्ण डेटा पर एनईआर से शून्य का उपयोग करता है।
इसका उपयोग किसी उत्पाद के उल्लेख, औसत मूल्य, या उन शर्तों पर डेटा संकलित करने के लिए किया जा सकता है जो ग्राहक किसी निश्चित ब्रांड का वर्णन करने के लिए सबसे अधिक बार उपयोग करते हैं।
वीडियो सामग्री विश्लेषण
सबसे जटिल सिस्टम वे हैं जो चेहरे की पहचान, ऑडियो विश्लेषण और चित्र पहचान का उपयोग करके वीडियो जानकारी से डेटा निकालते हैं।
वीडियो सामग्री विश्लेषण का उपयोग करके, आप YouTube "अनबॉक्सिंग" वीडियो, ट्विच गेम प्रदर्शन, रीलों पर अपनी ऑडियो सामग्री के लिप सिंक, और बहुत कुछ पा सकते हैं।
ऑनलाइन वीडियो सामग्री की मात्रा बढ़ने के साथ लोग आपके उत्पाद या सेवा से कैसे जुड़ते हैं, इस बारे में महत्वपूर्ण जानकारी गायब होने से बचने के लिए, एनईआर-आधारित वीडियो सामग्री विश्लेषण के लिए तेज़ और अधिक आविष्कारशील तकनीकें आवश्यक हैं।
एनईआर . का वास्तविक विश्व अनुप्रयोग
नामांकित इकाई पहचान (एनईआर) लोगों के नाम, स्थान, ब्रांड, मौद्रिक मूल्य, और बहुत कुछ जैसे पाठ में आवश्यक पहलुओं की पहचान करती है।
टेक्स्ट में प्रमुख संस्थाओं को निकालने से असंरचित डेटा को छाँटने और महत्वपूर्ण जानकारी का पता लगाने में मदद मिलती है, जो बड़े डेटासेट के साथ काम करते समय महत्वपूर्ण है।
नामित निकाय मान्यता के कुछ आकर्षक वास्तविक-विश्व उदाहरण यहां दिए गए हैं:
ग्राहक प्रतिक्रिया का विश्लेषण
ऑनलाइन समीक्षाएं उपभोक्ता प्रतिक्रिया का एक शानदार स्रोत हैं क्योंकि वे आपको इस बारे में विस्तृत जानकारी प्रदान कर सकती हैं कि ग्राहक आपके सामान के बारे में क्या पसंद करते हैं और नफरत करते हैं और साथ ही आपकी कंपनी के किन क्षेत्रों में सुधार की आवश्यकता है।
इस सभी क्लाइंट इनपुट को एनईआर सिस्टम का उपयोग करके व्यवस्थित किया जा सकता है, जो पुनरावर्ती मुद्दों की पहचान भी कर सकता है।
उदाहरण के लिए, प्रतिकूल ग्राहक समीक्षाओं में अक्सर उद्धृत स्थानों की पहचान करने के लिए एनईआर का उपयोग करके, आप एक निश्चित कार्यालय शाखा पर ध्यान केंद्रित करने का निर्णय ले सकते हैं।
सामग्री के लिए सिफारिश
आपके द्वारा पढ़े जा रहे लेखों से जुड़े लेखों की एक सूची बीबीसी और सीएनएन जैसी वेबसाइटों पर मिल सकती है जब आप वहां कोई आइटम पढ़ते हैं।
ये वेबसाइटें अतिरिक्त वेबसाइटों के लिए सिफारिशें करती हैं जो एनईआर का उपयोग करके आपके द्वारा पढ़ी जा रही सामग्री से निकाली गई संस्थाओं के बारे में जानकारी प्रदान करती हैं।
ग्राहक सहायता में टिकट व्यवस्थित करें
यदि आप ग्राहकों से समर्थन टिकटों की संख्या में वृद्धि का प्रबंधन कर रहे हैं, तो आप क्लाइंट अनुरोधों का अधिक तेज़ी से जवाब देने के लिए नामित निकाय पहचान एल्गोरिदम का उपयोग कर सकते हैं।
अपने आप को पैसे बचाने, ग्राहकों की खुशी बढ़ाने और समाधान दरों को बढ़ाने के लिए ग्राहकों की शिकायतों और पूछताछों को वर्गीकृत करने जैसे समय लेने वाले ग्राहक देखभाल कार्यों को स्वचालित करें।
एंटिटी एक्सट्रैक्शन का उपयोग उत्पाद के नाम या सीरियल नंबर जैसे प्रासंगिक डेटा निकालने के लिए भी किया जा सकता है, ताकि उस मुद्दे को हल करने के लिए सही एजेंट या टीम को टिकट रूट करना आसान हो सके।
खोज एल्गोरिथ्म
क्या आपने कभी यह प्रश्न किया है कि लाखों जानकारी वाली वेबसाइटें आपकी खोज के लिए प्रासंगिक परिणाम कैसे उत्पन्न कर सकती हैं? वेबसाइट विकिपीडिया पर विचार करें।
विकिपीडिया एक पृष्ठ प्रदर्शित करता है जिसमें पूर्वनिर्धारित निकाय होते हैं जो खोज शब्द से संबंधित हो सकते हैं जब आप "नौकरियों" की खोज करते हैं, बजाय "नौकरियों" शब्द वाले सभी लेखों को वापस करने के।
इस प्रकार, विकिपीडिया लेख के लिए एक लिंक प्रदान करता है जो "व्यवसाय" को परिभाषित करता है, जो कि जॉब्स नाम के लोगों के लिए एक अनुभाग है, और मीडिया के लिए एक अन्य क्षेत्र जैसे कि फिल्में, वीडियो गेम, और मनोरंजन के अन्य रूप जहां "नौकरियां" शब्द प्रकट होता है।
आप खोज शब्द वाले स्थानों के लिए एक अन्य खंड भी देखेंगे।
रिज्यूमे की देखभाल
आदर्श आवेदक की तलाश में, रिक्रूटर्स अपने दिन का एक महत्वपूर्ण हिस्सा रिज्यूमे की समीक्षा में खर्च करते हैं। प्रत्येक रिज्यूमे में समान जानकारी होती है, लेकिन वे सभी अलग-अलग प्रस्तुत और व्यवस्थित होते हैं, जो असंरचित डेटा का एक विशिष्ट उदाहरण है।
व्यक्तिगत डेटा (जैसे नाम, पता, फोन नंबर, जन्म तिथि और ईमेल) और उनकी शिक्षा और अनुभव के बारे में जानकारी (जैसे प्रमाणपत्र, डिग्री) सहित इकाई निकालने वालों का उपयोग करने वाली टीमों की भर्ती करके उम्मीदवारों के बारे में सबसे प्रासंगिक जानकारी जल्दी से निकाली जा सकती है। , कंपनी के नाम, कौशल, आदि)।
ई - कॉमर्स
अपने उत्पाद खोज एल्गोरिदम के संबंध में, सैकड़ों या हजारों माल वाले ऑनलाइन खुदरा विक्रेताओं को एनईआर से लाभ होगा।
एनईआर के बिना, "ब्लैक लेदर बूट्स" की खोज से ऐसे परिणाम मिलेंगे जिनमें चमड़े और जूते दोनों शामिल थे जो काले नहीं थे। यदि ऐसा है, तो ई-कॉमर्स वेबसाइटें ग्राहकों को खोने का जोखिम उठाती हैं।
Iहमारे मामले में, एनईआर चमड़े के जूते के लिए उत्पाद प्रकार के रूप में खोज शब्द और रंग के रूप में काले रंग को वर्गीकृत करेगा।
बेस्ट एंटिटी एक्सट्रैक्शन एपीआई
गूगल क्लाउड एनएलपी
पहले से प्रशिक्षित टूल के लिए, Google क्लाउड एनएलपी अपनी प्राकृतिक भाषा एपीआई प्रदान करता है। या, यदि आप अपने उपकरण को अपने उद्योग की शब्दावली पर शिक्षित करना चाहते हैं, तो AutoML प्राकृतिक भाषा API कई प्रकार के पाठ निष्कर्षण और विश्लेषण के लिए अनुकूल है।
एपीआई जीमेल, गूगल शीट्स और अन्य गूगल ऐप्स के साथ आसानी से इंटरैक्ट करते हैं, लेकिन तीसरे पक्ष के कार्यक्रमों के साथ उनका उपयोग करने के लिए अधिक जटिल कोड की आवश्यकता हो सकती है।
Google एप्लिकेशन और क्लाउड स्टोरेज को प्रबंधित सेवाओं और API के रूप में कनेक्ट करना आदर्श व्यवसाय विकल्प है।
आईबीएम वाटसन
आईबीएम वाटसन एक मल्टी-क्लाउड प्लेटफॉर्म है जो अविश्वसनीय रूप से तेज़ी से प्रदर्शन करता है और भाषण-से-पाठ जैसी पूर्व-निर्मित क्षमताएं प्रदान करता है, जो अद्भुत सॉफ़्टवेयर है जो स्वचालित रूप से रिकॉर्ड किए गए ऑडियो और फोन कॉल का विश्लेषण कर सकता है।
सीएसवी डेटा के उपयोग के साथ, वाटसन नेचुरल लैंग्वेज अंडरस्टैंडिंग की गहरी शिक्षा एआई संस्थाओं या कीवर्ड को निकालने के लिए निष्कर्षण मॉडल बना सकती है।
और अभ्यास के साथ, आप ऐसे मॉडल बना सकते हैं जो कहीं अधिक परिष्कृत हों। इसके सभी कार्य एपीआई के माध्यम से सुलभ हैं, हालांकि व्यापक कोडिंग ज्ञान की आवश्यकता है।
यह बड़े व्यवसायों के लिए अच्छी तरह से काम करता है जिनके लिए विशाल डेटासेट की जांच करने और आंतरिक तकनीकी संसाधनों की आवश्यकता होती है।
Cortical.io
सिमेंटिक फोल्डिंग का उपयोग करते हुए, न्यूरोलॉजी की एक धारणा, Cortical.io टेक्स्ट एक्सट्रैक्शन और एनएलयू समाधान प्रदान करती है।
यह "अर्थात् उंगलियों के निशान" उत्पन्न करने के लिए किया जाता है, जो एक पाठ के अर्थ को उसके संपूर्ण और विशिष्ट शब्दों में दर्शाता है। शब्द समूहों के बीच संबंधों को प्रदर्शित करने के लिए, सिमेंटिक फ़िंगरप्रिंट टेक्स्ट डेटा को दर्शाते हैं।
Cortical.io के इंटरैक्टिव एपीआई दस्तावेज़ में प्रत्येक टेक्स्ट विश्लेषण समाधान की कार्यक्षमता शामिल है, और जावा, पायथन और जावास्क्रिप्ट एपीआई का उपयोग करके इसे एक्सेस करना आसान है।
Cortical.io का कॉन्ट्रैक्ट इंटेलिजेंस टूल विशेष रूप से कानूनी विश्लेषण के लिए सिमेंटिक खोज करने, स्कैन किए गए दस्तावेज़ों को बदलने और एनोटेशन के साथ मदद और बढ़ाने के लिए बनाया गया था।
यह उपयोग में आसान एपीआई की तलाश करने वाले व्यवसायों के लिए आदर्श है, जिन्हें विशेष रूप से कानूनी क्षेत्र में एआई ज्ञान की आवश्यकता नहीं है।
बंदर सीखो
सभी प्रमुख कंप्यूटर भाषाएं मंकीलर्न के एपीआई द्वारा समर्थित हैं और आपकी निकाली गई संस्थाओं वाली JSON फ़ाइल बनाने के लिए कोड की केवल कुछ पंक्तियाँ सेट करती हैं। पूर्व प्रशिक्षण वाले एक्सट्रैक्टर्स और टेक्स्ट विश्लेषकों के लिए, इंटरफ़ेस उपयोगकर्ता के अनुकूल है।
या, कुछ सरल चरणों में, आप एक अद्वितीय एक्सट्रैक्टर बना सकते हैं। समय कम करने और सटीकता में सुधार करने के लिए, उन्नत प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) के साथ डीप यंत्र अधिगम आपको टेक्स्ट का मूल्यांकन एक व्यक्ति के रूप में करने में सक्षम बनाता है।
इसके अतिरिक्त, सास एपीआई यह सुनिश्चित करते हैं कि Google शीट्स, एक्सेल, जैपियर, ज़ेंडेस्क और अन्य जैसे टूल के साथ कनेक्शन स्थापित करने के लिए कंप्यूटर विज्ञान के वर्षों के ज्ञान की आवश्यकता नहीं है।
वर्तमान में आपके ब्राउज़र में नाम एक्सट्रैक्टर, कंपनी एक्सट्रैक्टर और लोकेशन एक्सट्रैक्टर उपलब्ध हैं। अपना खुद का निर्माण कैसे करें, इस बारे में जानकारी के लिए नामित निकाय पहचान ब्लॉग आलेख देखें।
यह प्रौद्योगिकी, खुदरा और ई-कॉमर्स में शामिल सभी आकारों के व्यवसायों के लिए आदर्श है, जिन्हें विभिन्न प्रकार के टेक्स्ट निष्कर्षण और टेक्स्ट विश्लेषण के लिए सरल-से-कार्यान्वयन API की आवश्यकता होती है।
Amazon Comprehend
Amazon Comprehend के पूर्व-निर्मित टूल को तुरंत प्लग इन करना और उनका उपयोग करना आसान बनाने के लिए, उन्हें सैकड़ों विभिन्न क्षेत्रों में प्रशिक्षित किया जाता है।
इन-हाउस सर्वर की आवश्यकता नहीं है क्योंकि यह एक निगरानी सेवा है। विशेष रूप से यदि आप वर्तमान में किसी स्तर पर अमेज़ॅन के क्लाउड का उपयोग करते हैं, तो उनके एपीआई पहले से मौजूद ऐप्स के साथ आसानी से एकीकृत हो जाते हैं। और केवल थोड़े से अधिक प्रशिक्षण के साथ, निष्कर्षण सटीकता को बढ़ाया जा सकता है।
मेडिकल रिकॉर्ड और क्लिनिकल परीक्षणों से डेटा प्राप्त करने के लिए सबसे भरोसेमंद टेक्स्ट विश्लेषण तकनीकों में से एक कॉम्प्रिहेंड्स मेडिकल नेम्ड एंटिटी एंड रिलेशनशिप एक्सट्रैक्शन (एनईआरई) है, जो दवाओं, स्थितियों, परीक्षण परिणामों और प्रक्रियाओं पर विवरण निकाल सकता है।
निदान और ठीक-ठीक निदान के लिए रोगी डेटा की तुलना करते समय, काफी फायदेमंद हो सकता है। पूर्व-प्रशिक्षित टूल के साथ प्रबंधित सेवा चाहने वाले व्यवसायों के लिए सबसे अच्छा विकल्प।
आयलीन
मजबूत मशीन लर्निंग टेक्स्ट विश्लेषण तक आसान पहुंच प्रदान करने के लिए, AYLIEN सात लोकप्रिय प्रोग्रामिंग भाषाओं में तीन एपीआई प्लग-इन प्रदान करता है।
उनका समाचार एपीआई दुनिया भर के हजारों समाचार स्रोतों से वास्तविक समय की खोज और इकाई निष्कर्षण प्रदान करता है।
दस्तावेज़ों पर टेक्स्ट विश्लेषण एपीआई का उपयोग करके इकाई निष्कर्षण और कई अन्य पाठ विश्लेषण कार्य किए जा सकते हैं, सोशल मीडिया प्लेटफ़ॉर्म, उपभोक्ता सर्वेक्षण, और बहुत कुछ।
अंत में, टेक्स्ट एनालिसिस प्लेटफॉर्म का उपयोग करके, आप अपने स्वयं के एक्सट्रैक्टर्स और अधिक सीधे अपने ब्राउज़र (टीएपी) में बना सकते हैं। यह उन कंपनियों के लिए अच्छा काम करता है जिन्हें प्राथमिक रूप से निश्चित एपीआई को जल्दी से एकीकृत करने की आवश्यकता होती है।
spacy
स्पासी एक पायथन नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग (एनएलपी) पैकेज है जो ओपन-सोर्स, फ्री है, और इसमें एक टन बिल्ट-इन फीचर्स हैं।
यह अधिक से अधिक सामान्य हो रहा है एनएलपी डेटा प्रसंस्करण और विश्लेषण। असंरचित पाठ्य डेटा बड़े पैमाने पर बनाया गया है, इस प्रकार इसका विश्लेषण करना और इससे अंतर्दृष्टि निकालना महत्वपूर्ण है।
इसे पूरा करने के लिए, आपको तथ्यों को इस तरह से चित्रित करना होगा कि कंप्यूटर समझ सकें। आप इसे एनएलपी के माध्यम से कर सकते हैं। यह बहुत तेज़ है, केवल 30ms के अंतराल समय के साथ, लेकिन गंभीर रूप से, यह HTTPS पृष्ठों के उपयोग के लिए अभिप्रेत नहीं है।
अपने स्वयं के सर्वर या इंट्रानेट को स्कैन करने के लिए यह एक अच्छा विकल्प है क्योंकि यह स्थानीय रूप से संचालित होता है, लेकिन यह संपूर्ण इंटरनेट का अध्ययन करने का एक उपकरण नहीं है।
निष्कर्ष
नामांकित इकाई पहचान (एनईआर) एक ऐसी प्रणाली है जिसका उपयोग व्यवसाय ग्राहक सहायता अनुरोधों में प्रासंगिक जानकारी को लेबल करने के लिए कर सकते हैं, ग्राहक प्रतिक्रिया में संदर्भित संस्थाओं को ढूंढ सकते हैं, और अन्य चीजों के साथ संपर्क विवरण, स्थान और तिथियों जैसे महत्वपूर्ण डेटा को जल्दी से निकाल सकते हैं।
एंटिटी एक्सट्रैक्शन एपीआई (चाहे वे ओपन-सोर्स लाइब्रेरी या सास उत्पादों द्वारा प्रदान किए गए हों) के उपयोग के माध्यम से एंटिटी रिकग्निशन नामित होने का सबसे आम तरीका है।
हालांकि, सबसे अच्छा विकल्प चुनना आपके समय, वित्त और कौशल सेट पर निर्भर करेगा। किसी भी प्रकार के व्यवसाय के लिए, इकाई निष्कर्षण और अधिक परिष्कृत पाठ विश्लेषण प्रौद्योगिकियां स्पष्ट रूप से लाभप्रद हो सकती हैं।
जब मशीन लर्निंग टूल्स को सही तरीके से पढ़ाया जाता है, तो वे सटीक होते हैं और किसी भी डेटा की अनदेखी नहीं करते हैं, जिससे आपका समय और पैसा बचता है। आप एपीआई को एकीकृत करके इन समाधानों को लगातार और स्वचालित रूप से चलाने के लिए कॉन्फ़िगर कर सकते हैं।
बस अपनी कंपनी के लिए सबसे अच्छी कार्रवाई चुनें।
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