ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਮੇਜਰ, ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ ਖੋਜਕਰਤਾ, ਜਾਂ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਤਕਨੀਕੀ ਉਤਸ਼ਾਹੀ ਹੋ ਤਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਜੋਂ ਜਾਣੇ ਜਾਂਦੇ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (AI) ਦੇ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਉਪ-ਖੇਤਰ ਤੋਂ ਜਾਣੂ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਧਾਰਨ ਪੈਟਰਨ ਖੋਜ ਅਤੇ ਬੋਲੀ ਪਛਾਣ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਸਮਾਰਟ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਵਰਚੁਅਲ ਅਸਿਸਟੈਂਟ ਤੱਕ AI ਦੀਆਂ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਦਿਲਚਸਪ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਤੋਂ ਜਾਣੂ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਇੰਜੀਨੀਅਰਾਂ ਦੇ ਯਤਨਾਂ ਦੁਆਰਾ ਸੰਭਵ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ।
ਇਹ ਲੇਖ ਦੱਸਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਕੌਣ ਹਨ, ਉਹ ਕੀ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਇੱਕ ਨਿਪੁੰਨ ML ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਬਣਨ ਲਈ ਕਿਹੜੇ ਹੁਨਰ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹਨ।
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਕੀ ਕਰਦੇ ਹਨ?
ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ (ML) ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਦੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ AI ਸਿਸਟਮ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੇ ਨਾਲ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣਾਤਮਕ ਅਤੇ ਸਮੱਸਿਆ-ਹੱਲ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਗਣਿਤ ਦੇ ਹੁਨਰ ਨੂੰ ਜੋੜਦੇ ਹਨ। ਇੱਕ ML ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਨੂੰ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਲੋੜ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਅਤੇ ਪਰਿਵਰਤਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਨ ਅਤੇ ਦਿੱਤੇ ਡੇਟਾਸੈਟ ਉੱਤੇ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਐਮਐਲ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਬਣਾਉਣ, ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ, ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਟੈਸਟ ਕਰਨ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦਾ ਹੈ।
ਅਜਿਹੇ ਇੰਜਨੀਅਰ ਤਕਨੀਕੀ ਵਿਭਾਗ ਵਿੱਚ ਕਿਸੇ ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਨਾਲ, ਸੁਤੰਤਰ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਰ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਜਾਂ ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ ML ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਦੇ ਖੋਜਕਰਤਾ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਕਿਸੇ ਵੀ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਇੱਥੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਹੁਨਰ ਲੋੜਾਂ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ML ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਵਜੋਂ ਯੋਗਤਾ ਪੂਰੀ ਕਰਨ ਲਈ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਹੁਨਰਾਂ ਬਾਰੇ ਹੇਠਾਂ ਵਿਸਥਾਰ ਵਿੱਚ ਚਰਚਾ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ।
5 ML ਹੁਨਰ ਹੋਣਾ ਲਾਜ਼ਮੀ ਹੈ
1. ਸੰਭਾਵਨਾ ਅਤੇ ਅੰਕੜਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ
ML ਦੀਆਂ ਸ਼ਰਤਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਵਿੱਚ ਸੰਭਾਵਨਾ ਅਤੇ ਅੰਕੜਿਆਂ ਸਮੇਤ ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਚਕਾਰਲੀ ਸਮਝ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਇਹ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ML ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਇਹਨਾਂ ਗਣਿਤਿਕ ਸਿਧਾਂਤਾਂ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹਨ ਅਤੇ ਇਹਨਾਂ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਨਹੀਂ ਬਣਾਏ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਸੰਭਾਵਨਾ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਇਹ ਇਨਪੁਟਸ, ਆਉਟਪੁੱਟ ਅਤੇ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ ਦੀ ਗੱਲ ਆਉਂਦੀ ਹੈ। ML ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਗਏ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦੇ ਕੁਝ ਸਿਧਾਂਤਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਰਤੀਆ ਸੰਭਾਵਨਾ, ਬੇਅਸ ਨਿਯਮ, ਸੰਭਾਵਨਾ ਅਤੇ ਸੁਤੰਤਰਤਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਅੰਕੜੇ ਸਾਨੂੰ ML ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਨਿਰਮਾਣ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਉਪਾਅ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਮੱਧਮਾਨ, ਮੱਧਮਾਨ, ਵਿਭਿੰਨਤਾ, ਵੰਡ (ਇਕਸਾਰ, ਸਾਧਾਰਨ, ਬਾਇਨੋਮੀਅਲ, ਪੋਇਸਨ), ਅਤੇ ਪਰਿਕਲਪਨਾ ਟੈਸਟਿੰਗ ਸਮੇਤ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿਧੀਆਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।
2. ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਦੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਤੱਤ
ML ਦੀ ਇੱਕ ਹੋਰ ਸ਼ਰਤ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਦੀ ਮੁਢਲੀ ਸਮਝ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਸਟੈਕ, ਕਤਾਰਾਂ, ਬਹੁ-ਆਯਾਮੀ ਐਰੇ, ਰੁੱਖ, ਗ੍ਰਾਫ਼, ਆਦਿ, ਅਤੇ ਖੋਜ, ਛਾਂਟੀ, ਅਨੁਕੂਲਤਾ, ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ, ਆਦਿ ਸਮੇਤ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਸਮੇਤ ਡੇਟਾ ਢਾਂਚੇ ਦੀ ਇੱਕ ਨਿਰਪੱਖ ਸਮਝ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।
ਆਪਣੀ ਭਾਸ਼ਾ ਚੁਣੋ
ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ, ML ਲਈ ਸਿੱਖਣ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਪਾਇਥਨ ਜਾਵਾ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਹੈ। ਇਹ ਇਸ ਲਈ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਪਾਈਥਨ ਕੋਲ ਉਪਲਬਧ ਕੋਡ, ਫਰੇਮਵਰਕ ਅਤੇ ਕਮਿਊਨਿਟੀ ਮਦਦ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡਾ ਔਨਲਾਈਨ ਸਮਰਥਨ ਹੈ।
ਆਪਣੇ IDE ਨੂੰ ਜਾਣੋ
ਅਗਲਾ ਕਦਮ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਇੱਕ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਵਿਕਾਸ ਵਾਤਾਵਰਣ (IDE) ਨਾਲ ਜਾਣੂ ਕਰਾਉਣਾ ਹੈ। ਕਿਉਂਕਿ ਅਸੀਂ ਕਾਫ਼ੀ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲ ਰਹੇ ਹਾਂ ਤੁਹਾਡਾ IDE ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਕਮਾਂਡ ਲਾਈਨ ਇੰਟਰਫੇਸ (CLI) ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦਾ, ਨਾ ਕਿ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਸਟੂਡੀਓ ਕੋਡ ਵਰਗਾ ਇੱਕ ਟੂਲ ਜਾਂ ਜੁਪੀਟਰ ਨੋਟਬੁੱਕ. ਪਾਈਥਨ ਦੀ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਜੁਪੀਟਰ ਕੋਲ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡਾ ਔਨਲਾਈਨ ਸਮਰਥਨ ਹੈ ਅਤੇ ਕਈ ML ਇੰਸਟ੍ਰਕਟਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਵਿਦਿਅਕ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਲਈ ਵੀ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਨੂੰ ਸਮਝੋ
ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਸਰੋਤਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਵਰਤਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਵਿੱਚ ਆਯਾਤ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇੱਥੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ML ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਹਨ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਟੈਂਸਰਫਲੋ, ਕੇਰਾਸ, ਪਾਈਟੋਰਚ, ਪਾਂਡਾ, ਮੈਟਪਲੋਟਲਿਬ, ਨੰਪੀ, ਆਦਿ। ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਨੂੰ ਆਸਾਨ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਪਰਸਪਰ ਪ੍ਰਭਾਵੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ML ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਲਈ ML ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਹੈਂਡਲਿੰਗ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਦੀ ਚੰਗੀ ਸਮਝ ਹੋਣੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ।
3. ਡੇਟਾ ਮਾਡਲਿੰਗ ਅਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ
ML ਦੇ ਜ਼ਰੂਰੀ ਅੰਗਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਉਪਯੋਗੀ ਪੈਟਰਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਹਿ-ਸਬੰਧ, ਕਲੱਸਟਰ, ਈਜੇਨਵੈਕਟਰ ਲੱਭਣ ਲਈ ਇੱਕ ਦਿੱਤੇ ਡੇਟਾਸੈਟ ਦੀ ਅੰਤਰੀਵ ਬਣਤਰ ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੈ। ਸਾਨੂੰ ਰੀਗਰੈਸ਼ਨ, ਵਰਗੀਕਰਨ, ਅਤੇ ਵਿਗਾੜ ਖੋਜ ਸਮੇਤ ਡਾਟਾ ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣ ਦੀ ਵੀ ਲੋੜ ਹੋਵੇਗੀ। ਇੱਕ ML ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਮੈਟ੍ਰਿਕ ਅਤੇ ਰਣਨੀਤੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਇੱਕ ਦਿੱਤੇ ਮਾਡਲ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
4. ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ
ML ਦਾ ਇੱਕ ਹੋਰ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹਿੱਸਾ ML ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣਾ ਹੈ. ਇਹ ਧਿਆਨ ਦੇਣ ਯੋਗ ਹੈ ਕਿ ਆਪਣਾ ਖੁਦ ਦਾ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣਾ ਅਸਧਾਰਨ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਕਈ ML ਮਾਡਲ ਅਤੇ ਲਾਗੂਕਰਨ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਜਿਵੇਂ ਕੇਰਸ ਅਤੇ ਸਕਿਟ-ਲਰਨ ਵਿੱਚ ਉਪਲਬਧ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਹਨਾਂ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਭ ਤੋਂ ਪ੍ਰਭਾਵੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਅਤੇ ਡੇਟਾਸੈਟ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਲਈ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ML ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਸਮਝ ਅਤੇ ਹੁਨਰ ਦੋਵਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਇੱਕ ML ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪਹੁੰਚਾਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰੀ ਫਾਇਦਿਆਂ ਅਤੇ ਨੁਕਸਾਨਾਂ ਅਤੇ ਓਵਰਫਿਟਿੰਗ, ਅੰਡਰਫਿਟਿੰਗ, ਪੱਖਪਾਤ, ਅਤੇ ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਦੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਵਰਗੇ ਸੰਭਾਵਿਤ ਮੁੱਦਿਆਂ ਤੋਂ ਜਾਣੂ ਹੋਣ ਦੀ ਵੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
5. ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਬਣਾਓ
ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (NNs) ML ਦੇ ਉਪ-ਖੇਤਰ ਦਾ ਹਿੱਸਾ ਹਨ ਜਿਸਨੂੰ ਜਾਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਜਦੋਂ ਇਹ ਜ਼ਰੂਰੀ ML ਹੁਨਰਾਂ ਦੀ ਗੱਲ ਆਉਂਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਵਧੇਰੇ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ML ਦੇ ਵਧੇਰੇ ਪ੍ਰੈਕਟੀਕਲ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ, ਸਾਡੇ AI ਸਿਸਟਮਾਂ ਲਈ ਵਧੇਰੇ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਸਾਨੂੰ NNs ਦੀ ਕੁਝ ਸਮਝ ਹੋਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।
ਇੱਕ NN ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ML ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਲੇਅਰਾਂ ਅਤੇ ਨਿਊਰੋਨਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ML ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਨੂੰ NN ਬਣਾਉਣ, ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ, ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਟੈਸਟ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਸਿੱਟਾ
ਤੁਹਾਨੂੰ ਹੁਣ ਕਿਸ ਦੀ ਚੰਗੀ ਸਮਝ ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਹਨ, ਉਹ ਕੀ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੀ ਯਾਤਰਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਲਈ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਕਿਹੜੇ ਹੁਨਰ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹਨ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਸੰਭਾਵਨਾ, ਅੰਕੜਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ, ਡੇਟਾ ਮਾਡਲਿੰਗ, ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ, ਅਤੇ ਨਾਲ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਜਾਣੂ ਹੋਣ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੈ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਬਣਾਉਣਾ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ AI ਅਤੇ ML ਹੱਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ।
ਸਾਨੂੰ ਟਿੱਪਣੀਆਂ ਵਿੱਚ ਦੱਸੋ ਕਿ ਕੀ ਲੇਖ ਮਦਦਗਾਰ ਸੀ ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਕੀ ਸੋਚਦੇ ਹੋ ਕਿ ਇੱਕ ਨਿਪੁੰਨ ML ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਬਣਨ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੁਨਰ ਕੀ ਹੈ।
ਕੋਈ ਜਵਾਬ ਛੱਡਣਾ