امنیت Google Gemini و بهینه سازی هزینه
Google Gemini Security and Cost Optimization
حریم خصوصی داده ها در Google Gemini Data Privacy in Google Gemini
-
مدیریت اطلاعات کاربر در Google Gemini User Data Handling in Google Gemini
-
مدیریت اطلاعات کاربر در Google Gemini User Data Handling in Google Gemini
-
سیاست‌های حفظ داده و آموزش برای Google Gemini Data Retention and Training Policies for Google Gemini
-
سیاست‌های حفظ داده و آموزش برای Google Gemini Data Retention and Training Policies for Google Gemini
-
تأثیر مقررات بر تعامل شما با Google Gemini Impact of Regulations on Your Interaction with Google Gemini
-
تأثیر مقررات بر تعامل شما با Google Gemini Impact of Regulations on Your Interaction with Google Gemini
محرک های کلیدی برای عملکرد Google Gemini Key Drivers for Google Gemini’s Performance
-
عوامل موثر بر زمان استنتاج و استفاده از منابع Factors Influencing the Inference Time and Resource Utilization
-
عوامل موثر بر زمان استنتاج و استفاده از منابع Factors Influencing the Inference Time and Resource Utilization
-
تاثیر کیفیت داده های ورودی بر جمینی گوگل Impact of Input Data Quality on Google Gemini
-
تاثیر کیفیت داده های ورودی بر جمینی گوگل Impact of Input Data Quality on Google Gemini
-
نسخه ی نمایشی: تأثیر کیفیت داده های ورودی در Google Gemini Demo: Impact of Input Data Quality on Google Gemini
-
نسخه ی نمایشی: تأثیر کیفیت داده های ورودی در Google Gemini Demo: Impact of Input Data Quality on Google Gemini
-
تکنیک هایی برای بهینه سازی درخواست ها و پاسخ های API Techniques for Optimizing API Requests and Responses
-
تکنیک هایی برای بهینه سازی درخواست ها و پاسخ های API Techniques for Optimizing API Requests and Responses
https://donyad.com/d/f94e65
Avdhesh Gaur
Avdhesh Gaur یک تحلیلگر داده ، مربی ، نویسنده ، مربی ، قصه گو ، سخنران و مشاور است همچنین وقتی صحبت از بیرون آمدن بینش از داده ها و ارائه داستان در مورد آن می شود. حرفه وی بیش از 6 سال با تمرکز بر کاهش نیازهای مختلف تجاری با ساختن مدل های BI مبتنی بر داده با استفاده از Tableau ، SQL ، Hive و تکنیک های متعدد تجزیه و تحلیل آماری داده شده است. Avdhesh Gaur یکی از موارد ارسالی خود به Tableau را در 7 ژانویه 2019 پذیرفت. به طور متوسط ، از هر 10000 دارندگان پروفایل عمومی تابلو ، فقط 1 نفر می تواند این موفقیت را کسب کند و او را در زیر 0.01٪ از نویسندگان تابلو عمیق نشان دهد ، وقتی نوبت به ایجاد می رسد داشبورد کارآمد با تابلو حتی اگر ، او دوره های زیادی را تألیف کرده است که اصول تجسم داده ها را پوشش می دهد. زمانی بود که او نمی توانست بفهمد ، چه چیز جدیدی است که او می تواند فردا انجام دهد. به همین دلیل است که او از ایجاد و به اشتراک گذاری محتوایی که می تواند به ما کمک کند هر روز چیز جدیدی یاد بگیریم لذت فوق العاده ای را احساس می کند.
نمایش نظرات