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# वास्तविक दुनिया में डेटा विज्ञान
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| वास्तविक दुनिया में डेटा विज्ञान - _Sketchnote by [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ |
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हम इस सीखने की यात्रा के अंत के करीब हैं!
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हमने डेटा विज्ञान और नैतिकता की परिभाषाओं से शुरुआत की, डेटा विश्लेषण और विज़ुअलाइज़ेशन के विभिन्न उपकरणों और तकनीकों का पता लगाया, डेटा विज्ञान जीवनचक्र की समीक्षा की, और क्लाउड कंप्यूटिंग सेवाओं के साथ डेटा विज्ञान वर्कफ़्लो को स्केल और स्वचालित करने के तरीकों को देखा। तो, आप शायद सोच रहे हैं: _"मैं इन सभी सीखों को वास्तविक दुनिया के संदर्भों में कैसे लागू करूं?"_
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इस पाठ में, हम उद्योग में डेटा विज्ञान के वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों का पता लगाएंगे और शोध, डिजिटल मानविकी, और स्थिरता के संदर्भों में विशिष्ट उदाहरणों में गहराई से जाएंगे। हम छात्र परियोजना के अवसरों पर चर्चा करेंगे और आपकी सीखने की यात्रा को जारी रखने में मदद करने के लिए उपयोगी संसाधनों के साथ निष्कर्ष निकालेंगे!
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## प्री-लेक्चर क्विज़
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[प्री-लेक्चर क्विज़](https://purple-hill-04aebfb03.1.azurestaticapps.net/quiz/38)
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## डेटा विज्ञान + उद्योग
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AI के लोकतंत्रीकरण के कारण, डेवलपर्स अब AI-चालित निर्णय लेने और डेटा-आधारित अंतर्दृष्टि को उपयोगकर्ता अनुभवों और विकास वर्कफ़्लो में डिज़ाइन और एकीकृत करना आसान पा रहे हैं। यहां कुछ उदाहरण दिए गए हैं कि कैसे डेटा विज्ञान को उद्योग में "लागू" किया जाता है:
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* [Google Flu Trends](https://www.wired.com/2015/10/can-learn-epic-failure-google-flu-trends/) ने खोज शब्दों को फ्लू ट्रेंड्स के साथ सहसंबंधित करने के लिए डेटा विज्ञान का उपयोग किया। हालांकि इस दृष्टिकोण में खामियां थीं, इसने डेटा-आधारित स्वास्थ्य देखभाल भविष्यवाणियों की संभावनाओं (और चुनौतियों) के बारे में जागरूकता बढ़ाई।
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* [UPS Routing Predictions](https://www.technologyreview.com/2018/11/21/139000/how-ups-uses-ai-to-outsmart-bad-weather/) - UPS डेटा विज्ञान और मशीन लर्निंग का उपयोग करके मौसम की स्थिति, ट्रैफिक पैटर्न, डिलीवरी की समय सीमा और अधिक को ध्यान में रखते हुए डिलीवरी के लिए इष्टतम मार्गों की भविष्यवाणी करता है।
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* [NYC Taxicab Route Visualization](http://chriswhong.github.io/nyctaxi/) - [Freedom Of Information Laws](https://chriswhong.com/open-data/foil_nyc_taxi/) का उपयोग करके एकत्रित डेटा ने NYC टैक्सियों के जीवन के एक दिन को विज़ुअलाइज़ करने में मदद की, जिससे यह समझने में मदद मिली कि वे व्यस्त शहर में कैसे नेविगेट करते हैं, वे कितना पैसा कमाते हैं, और प्रत्येक 24 घंटे की अवधि में यात्राओं की अवधि।
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* [Uber Data Science Workbench](https://eng.uber.com/dsw/) - लाखों दैनिक Uber यात्राओं से एकत्रित डेटा (पिकअप और ड्रॉपऑफ स्थान, यात्रा की अवधि, पसंदीदा मार्ग आदि) का उपयोग करके एक डेटा एनालिटिक्स टूल बनाया गया जो मूल्य निर्धारण, सुरक्षा, धोखाधड़ी का पता लगाने और नेविगेशन निर्णयों में मदद करता है।
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* [Sports Analytics](https://towardsdatascience.com/scope-of-analytics-in-sports-world-37ed09c39860) - _पूर्वानुमानात्मक विश्लेषण_ (टीम और खिलाड़ी विश्लेषण - जैसे [Moneyball](https://datasciencedegree.wisconsin.edu/blog/moneyball-proves-importance-big-data-big-ideas/) - और प्रशंसक प्रबंधन) और _डेटा विज़ुअलाइज़ेशन_ (टीम और प्रशंसक डैशबोर्ड, खेल आदि) पर केंद्रित है, जिसमें प्रतिभा स्काउटिंग, खेल सट्टेबाजी और इन्वेंट्री/स्थान प्रबंधन जैसे अनुप्रयोग शामिल हैं।
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* [Data Science in Banking](https://data-flair.training/blogs/data-science-in-banking/) - वित्त उद्योग में डेटा विज्ञान के मूल्य को उजागर करता है, जिसमें जोखिम मॉडलिंग और धोखाधड़ी का पता लगाने से लेकर ग्राहक विभाजन, वास्तविक समय की भविष्यवाणी और अनुशंसा प्रणाली तक के अनुप्रयोग शामिल हैं। पूर्वानुमानात्मक विश्लेषण जैसे [क्रेडिट स्कोर](https://dzone.com/articles/using-big-data-and-predictive-analytics-for-credit) जैसे महत्वपूर्ण उपायों को भी संचालित करता है।
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* [Data Science in Healthcare](https://data-flair.training/blogs/data-science-in-healthcare/) - चिकित्सा इमेजिंग (जैसे, MRI, X-Ray, CT-Scan), जीनोमिक्स (DNA अनुक्रमण), दवा विकास (जोखिम मूल्यांकन, सफलता की भविष्यवाणी), पूर्वानुमानात्मक विश्लेषण (रोगी देखभाल और आपूर्ति रसद), रोग ट्रैकिंग और रोकथाम जैसे अनुप्रयोगों को उजागर करता है।
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 छवि क्रेडिट: [Data Flair: 6 Amazing Data Science Applications ](https://data-flair.training/blogs/data-science-applications/)
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चित्र अन्य डोमेन और डेटा विज्ञान तकनीकों को लागू करने के उदाहरण दिखाता है। क्या आप अन्य अनुप्रयोगों का पता लगाना चाहते हैं? नीचे दिए गए [Review & Self Study](../../../../6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples) अनुभाग को देखें।
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## डेटा विज्ञान + शोध
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|  ](../../sketchnotes/20-DataScience-Research.png) |
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| डेटा विज्ञान और शोध - _Sketchnote by [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ |
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जबकि वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोग अक्सर बड़े पैमाने पर उद्योग उपयोग मामलों पर ध्यान केंद्रित करते हैं, _शोध_ अनुप्रयोग और परियोजनाएं दो दृष्टिकोणों से उपयोगी हो सकती हैं:
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* _नवाचार के अवसर_ - उन्नत अवधारणाओं के त्वरित प्रोटोटाइप और अगली पीढ़ी के अनुप्रयोगों के लिए उपयोगकर्ता अनुभवों का परीक्षण करें।
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* _तैनाती चुनौतियां_ - वास्तविक दुनिया के संदर्भों में डेटा विज्ञान प्रौद्योगिकियों के संभावित नुकसान या अनपेक्षित परिणामों की जांच करें।
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छात्रों के लिए, ये शोध परियोजनाएं न केवल सीखने बल्कि सहयोग के अवसर प्रदान कर सकती हैं, जो विषय की आपकी समझ में सुधार कर सकती हैं और रुचि के क्षेत्रों में काम कर रहे प्रासंगिक लोगों या टीमों के साथ आपकी जागरूकता और जुड़ाव को व्यापक बना सकती हैं। तो शोध परियोजनाएं कैसी दिखती हैं और वे प्रभाव कैसे डाल सकती हैं?
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आइए एक उदाहरण देखें - [MIT Gender Shades Study](http://gendershades.org/overview.html) जॉय बुओलामविनी (MIT Media Labs) द्वारा, जिसमें एक [प्रमुख शोध पत्र](http://proceedings.mlr.press/v81/buolamwini18a/buolamwini18a.pdf) शामिल है, जिसे टिमनिट गेब्रु (तब Microsoft Research में) के साथ सह-लेखित किया गया था। यह केंद्रित था:
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* **क्या:** शोध परियोजना का उद्देश्य _लिंग और त्वचा प्रकार के आधार पर स्वचालित चेहरे विश्लेषण एल्गोरिदम और डेटासेट में मौजूद पूर्वाग्रह का मूल्यांकन करना_ था।
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* **क्यों:** चेहरे का विश्लेषण कानून प्रवर्तन, हवाई अड्डा सुरक्षा, भर्ती प्रणाली और अधिक जैसे क्षेत्रों में उपयोग किया जाता है - ऐसे संदर्भ जहां गलत वर्गीकरण (जैसे, पूर्वाग्रह के कारण) प्रभावित व्यक्तियों या समूहों को संभावित आर्थिक और सामाजिक नुकसान पहुंचा सकता है। उपयोग में निष्पक्षता के लिए पूर्वाग्रहों को समझना (और समाप्त करना या कम करना) महत्वपूर्ण है।
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* **कैसे:** शोधकर्ताओं ने पहचाना कि मौजूदा बेंचमार्क मुख्य रूप से हल्की त्वचा वाले विषयों का उपयोग करते हैं, और एक नया डेटा सेट (1000+ छवियां) तैयार किया जो लिंग और त्वचा प्रकार द्वारा _अधिक संतुलित_ था। डेटा सेट का उपयोग Microsoft, IBM और Face++ के तीन लिंग वर्गीकरण उत्पादों की सटीकता का मूल्यांकन करने के लिए किया गया।
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परिणामों से पता चला कि हालांकि समग्र वर्गीकरण सटीकता अच्छी थी, विभिन्न उपसमूहों के बीच त्रुटि दर में ध्यान देने योग्य अंतर था - जिसमें **गलत लिंग निर्धारण** महिलाओं या गहरे रंग की त्वचा वाले व्यक्तियों के लिए अधिक था, जो पूर्वाग्रह का संकेत देता है।
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**मुख्य परिणाम:** डेटा विज्ञान को अधिक _प्रतिनिधि डेटासेट_ (संतुलित उपसमूह) और अधिक _समावेशी टीमों_ (विविध पृष्ठभूमि) की आवश्यकता है ताकि AI समाधानों में ऐसे पूर्वाग्रहों को पहले ही पहचानने और समाप्त करने या कम करने में मदद मिल सके। इस तरह के शोध प्रयास कई संगठनों को _जिम्मेदार AI_ के लिए सिद्धांतों और प्रथाओं को परिभाषित करने में भी सहायक होते हैं ताकि उनके AI उत्पादों और प्रक्रियाओं में निष्पक्षता में सुधार हो सके।
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**Microsoft में प्रासंगिक शोध प्रयासों के बारे में जानना चाहते हैं?**
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* [Microsoft Research Projects](https://www.microsoft.com/research/research-area/artificial-intelligence/?facet%5Btax%5D%5Bmsr-research-area%5D%5B%5D=13556&facet%5Btax%5D%5Bmsr-content-type%5D%5B%5D=msr-project) पर कृत्रिम बुद्धिमत्ता के बारे में जानें।
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* [Microsoft Research Data Science Summer School](https://www.microsoft.com/en-us/research/academic-program/data-science-summer-school/) से छात्र परियोजनाओं का अन्वेषण करें।
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* [Fairlearn](https://fairlearn.org/) परियोजना और [Responsible AI](https://www.microsoft.com/en-us/ai/responsible-ai?activetab=pivot1%3aprimaryr6) पहलों को देखें।
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## डेटा विज्ञान + मानविकी
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| डेटा विज्ञान और डिजिटल मानविकी - _Sketchnote by [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ |
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डिजिटल मानविकी [को परिभाषित किया गया है](https://digitalhumanities.stanford.edu/about-dh-stanford) "कंप्यूटेशनल विधियों को मानवतावादी जांच के साथ जोड़ने वाले प्रथाओं और दृष्टिकोणों का संग्रह" के रूप में। [स्टैनफोर्ड परियोजनाएं](https://digitalhumanities.stanford.edu/projects) जैसे _"इतिहास को पुनः आरंभ करना"_ और _"काव्यात्मक सोच"_ [डिजिटल मानविकी और डेटा विज्ञान](https://digitalhumanities.stanford.edu/digital-humanities-and-data-science) के बीच संबंध को चित्रित करती हैं - नेटवर्क विश्लेषण, सूचना विज़ुअलाइज़ेशन, स्थानिक और पाठ विश्लेषण जैसी तकनीकों पर जोर देते हुए, जो हमें ऐतिहासिक और साहित्यिक डेटा सेटों को फिर से देखने और नई अंतर्दृष्टि और दृष्टिकोण प्राप्त करने में मदद कर सकती हैं।
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*क्या आप इस क्षेत्र में एक परियोजना का अन्वेषण और विस्तार करना चाहते हैं?*
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["Emily Dickinson and the Meter of Mood"](https://gist.github.com/jlooper/ce4d102efd057137bc000db796bfd671) देखें - [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper) का एक शानदार उदाहरण जो पूछता है कि हम डेटा विज्ञान का उपयोग करके परिचित कविता को फिर से कैसे देख सकते हैं और इसके अर्थ और इसके लेखक के योगदान को नए संदर्भों में पुनः मूल्यांकन कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, _क्या हम कविता के स्वर या भावना का विश्लेषण करके यह अनुमान लगा सकते हैं कि कविता किस मौसम में लिखी गई थी_ - और यह हमें संबंधित अवधि में लेखक की मानसिक स्थिति के बारे में क्या बताता है?
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इस प्रश्न का उत्तर देने के लिए, हम अपने डेटा विज्ञान जीवनचक्र के चरणों का पालन करते हैं:
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* [`डेटा अधिग्रहण`](https://gist.github.com/jlooper/ce4d102efd057137bc000db796bfd671#acquiring-the-dataset) - विश्लेषण के लिए एक प्रासंगिक डेटा सेट एकत्र करने के लिए। विकल्पों में API का उपयोग करना (जैसे, [Poetry DB API](https://poetrydb.org/index.html)) या वेब पृष्ठों को स्क्रैप करना (जैसे, [Project Gutenberg](https://www.gutenberg.org/files/12242/12242-h/12242-h.htm)) [Scrapy](https://scrapy.org/) जैसे उपकरणों का उपयोग करके शामिल हैं।
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* [`डेटा सफाई`](https://gist.github.com/jlooper/ce4d102efd057137bc000db796bfd671#clean-the-data) - यह बताता है कि टेक्स्ट को कैसे प्रारूपित, स्वच्छ और सरल बनाया जा सकता है, जैसे बुनियादी उपकरणों का उपयोग करके Visual Studio Code और Microsoft Excel।
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* [`डेटा विश्लेषण`](https://gist.github.com/jlooper/ce4d102efd057137bc000db796bfd671#working-with-the-data-in-a-notebook) - यह बताता है कि हम अब डेटा सेट को "नोटबुक्स" में आयात करके विश्लेषण कर सकते हैं, जैसे Python पैकेज (जैसे pandas, numpy और matplotlib) का उपयोग करके डेटा को व्यवस्थित और विज़ुअलाइज़ करना।
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* [`भावना विश्लेषण`](https://gist.github.com/jlooper/ce4d102efd057137bc000db796bfd671#sentiment-analysis-using-cognitive-services) - यह बताता है कि हम Text Analytics जैसे क्लाउड सेवाओं को कैसे एकीकृत कर सकते हैं, जैसे [Power Automate](https://flow.microsoft.com/en-us/) जैसे लो-कोड टूल का उपयोग करके स्वचालित डेटा प्रोसेसिंग वर्कफ़्लो के लिए।
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इस वर्कफ़्लो का उपयोग करके, हम कविताओं की भावना पर मौसमी प्रभावों का पता लगा सकते हैं और हमें लेखक पर अपनी खुद की दृष्टिकोण बनाने में मदद कर सकते हैं। इसे स्वयं आज़माएं - फिर नोटबुक का विस्तार करें ताकि अन्य प्रश्न पूछे जा सकें या डेटा को नए तरीकों से विज़ुअलाइज़ किया जा सके!
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> आप [Digital Humanities toolkit](https://github.com/Digital-Humanities-Toolkit) में कुछ उपकरणों का उपयोग करके इन जांच के रास्तों को आगे बढ़ा सकते हैं।
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## डेटा विज्ञान + स्थिरता
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| डेटा विज्ञान और स्थिरता - _Sketchnote by [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ |
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[2030 Agenda For Sustainable Development](https://sdgs.un.org/2030agenda) - जिसे 2015 में सभी संयुक्त राष्ट्र सदस्यों द्वारा अपनाया गया था - 17 लक्ष्यों की पहचान करता है, जिनमें **ग्रह की रक्षा** और जलवायु परिवर्तन के प्रभाव पर ध्यान केंद्रित करने वाले लक्ष्य शामिल हैं। [Microsoft Sustainability](https://www.microsoft.com/en-us/sustainability) पहल इन लक्ष्यों का समर्थन करती है और प्रौद्योगिकी समाधानों के माध्यम से अधिक स्थिर भविष्य बनाने के तरीकों का पता लगाती है, जिसमें [4 लक्ष्यों पर ध्यान केंद्रित](https://dev.to/azure/a-visual-guide-to-sustainable-software-engineering-53hh) किया गया है - 2030 तक कार्बन नकारात्मक, जल सकारात्मक, शून्य अपशिष्ट, और जैव-विविध बनना।
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इन चुनौतियों को बड़े पैमाने पर और समय पर तरीके से हल करने के लिए क्लाउड-स्केल सोच और बड़े पैमाने पर डेटा की आवश्यकता होती है। [Planetary Computer](https://planetarycomputer.microsoft.com/) पहल डेटा वैज्ञानिकों और डेवलपर्स को इस प्रयास में मदद करने के लिए 4 घटक प्रदान करती है:
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* [डेटा कैटलॉग](https://planetarycomputer.microsoft.com/catalog) - पृथ्वी प्रणाली डेटा के पेटाबाइट्स (मुफ्त और Azure-होस्टेड) के साथ।
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* [Planetary API](https://planetarycomputer.microsoft.com/docs/reference/stac/) - उपयोगकर्ताओं को स्थान और समय के अनुसार प्रासंगिक डेटा खोजने में मदद करने के लिए।
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* [हब](https://planetarycomputer.microsoft.com/docs/overview/environment/) - वैज्ञानिकों के लिए विशाल भू-स्थानिक डेटा सेटों को संसाधित करने के लिए प्रबंधित वातावरण।
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* [अनुप्रयोग](https://planetarycomputer.microsoft.com/applications) - स्थिरता अंतर्दृष्टि के लिए उपयोग के मामलों और उपकरणों को प्रदर्शित करता है।
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**प्लैनेटरी कंप्यूटर प्रोजेक्ट वर्तमान में प्रीव्यू में है (सितंबर 2021 तक)** - यहां बताया गया है कि आप डेटा साइंस का उपयोग करके स्थिरता समाधान में योगदान कैसे शुरू कर सकते हैं।
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* [एक्सेस का अनुरोध करें](https://planetarycomputer.microsoft.com/account/request) ताकि आप अन्वेषण शुरू कर सकें और अपने साथियों से जुड़ सकें।
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* [डॉक्यूमेंटेशन का अन्वेषण करें](https://planetarycomputer.microsoft.com/docs/overview/about) ताकि आप समर्थित डेटा सेट्स और APIs को समझ सकें।
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* [इकोसिस्टम मॉनिटरिंग](https://analytics-lab.org/ecosystemmonitoring/) जैसे एप्लिकेशन का अन्वेषण करें ताकि एप्लिकेशन आइडियाज के लिए प्रेरणा मिल सके।
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सोचें कि आप डेटा विज़ुअलाइज़ेशन का उपयोग कैसे कर सकते हैं ताकि जलवायु परिवर्तन और वनों की कटाई जैसे क्षेत्रों में प्रासंगिक अंतर्दृष्टि को उजागर या बढ़ाया जा सके। या सोचें कि इन अंतर्दृष्टियों का उपयोग कैसे किया जा सकता है ताकि नए उपयोगकर्ता अनुभव बनाए जा सकें जो अधिक स्थायी जीवन के लिए व्यवहारिक बदलावों को प्रेरित करें।
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## डेटा साइंस + छात्र
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हमने उद्योग और शोध में वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों के बारे में बात की है, और डिजिटल ह्यूमैनिटीज और स्थिरता में डेटा साइंस एप्लिकेशन के उदाहरणों का अन्वेषण किया है। तो आप डेटा साइंस के शुरुआती के रूप में अपनी कौशल कैसे बना सकते हैं और अपनी विशेषज्ञता कैसे साझा कर सकते हैं?
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यहां कुछ डेटा साइंस छात्र परियोजनाओं के उदाहरण दिए गए हैं जो आपको प्रेरित कर सकते हैं।
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* [MSR डेटा साइंस समर स्कूल](https://www.microsoft.com/en-us/research/academic-program/data-science-summer-school/#!projects) के GitHub [प्रोजेक्ट्स](https://github.com/msr-ds3) जो निम्नलिखित विषयों का अन्वेषण करते हैं:
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- [पुलिस द्वारा बल प्रयोग में नस्लीय पक्षपात](https://www.microsoft.com/en-us/research/video/data-science-summer-school-2019-replicating-an-empirical-analysis-of-racial-differences-in-police-use-of-force/) | [Github](https://github.com/msr-ds3/stop-question-frisk)
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- [NYC सबवे सिस्टम की विश्वसनीयता](https://www.microsoft.com/en-us/research/video/data-science-summer-school-2018-exploring-the-reliability-of-the-nyc-subway-system/) | [Github](https://github.com/msr-ds3/nyctransit)
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* [सामग्री संस्कृति का डिजिटलीकरण: सर्कप में सामाजिक-आर्थिक वितरण का अन्वेषण](https://claremont.maps.arcgis.com/apps/Cascade/index.html?appid=bdf2aef0f45a4674ba41cd373fa23afc) - [Ornella Altunyan](https://twitter.com/ornelladotcom) और Claremont की टीम द्वारा, [ArcGIS StoryMaps](https://storymaps.arcgis.com/) का उपयोग करते हुए।
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## 🚀 चुनौती
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ऐसे लेख खोजें जो शुरुआती के लिए उपयुक्त डेटा साइंस प्रोजेक्ट्स की सिफारिश करते हैं - जैसे [ये 50 विषय क्षेत्र](https://www.upgrad.com/blog/data-science-project-ideas-topics-beginners/) या [ये 21 प्रोजेक्ट आइडियाज](https://www.intellspot.com/data-science-project-ideas) या [ये 16 प्रोजेक्ट्स सोर्स कोड के साथ](https://data-flair.training/blogs/data-science-project-ideas/) जिन्हें आप डी-कंस्ट्रक्ट और रीमिक्स कर सकते हैं। और अपनी सीखने की यात्रा के बारे में ब्लॉग लिखना न भूलें और अपनी अंतर्दृष्टि हम सभी के साथ साझा करें।
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## पोस्ट-लेक्चर क्विज़
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[पोस्ट-लेक्चर क्विज़](https://purple-hill-04aebfb03.1.azurestaticapps.net/quiz/39)
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## समीक्षा और स्व-अध्ययन
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अधिक उपयोग मामलों का अन्वेषण करना चाहते हैं? यहां कुछ प्रासंगिक लेख दिए गए हैं:
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* [17 डेटा साइंस एप्लिकेशन और उदाहरण](https://builtin.com/data-science/data-science-applications-examples) - जुलाई 2021
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* [वास्तविक दुनिया में 11 अद्भुत डेटा साइंस एप्लिकेशन](https://myblindbird.com/data-science-applications-real-world/) - मई 2021
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* [वास्तविक दुनिया में डेटा साइंस](https://towardsdatascience.com/data-science-in-the-real-world/home) - लेख संग्रह
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* डेटा साइंस इन: [शिक्षा](https://data-flair.training/blogs/data-science-in-education/), [कृषि](https://data-flair.training/blogs/data-science-in-agriculture/), [वित्त](https://data-flair.training/blogs/data-science-in-finance/), [फिल्में](https://data-flair.training/blogs/data-science-at-movies/) और अधिक।
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## असाइनमेंट
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[प्लैनेटरी कंप्यूटर डेटा सेट का अन्वेषण करें](assignment.md)
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**अस्वीकरण**:
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यह दस्तावेज़ AI अनुवाद सेवा [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) का उपयोग करके अनुवादित किया गया है। जबकि हम सटीकता के लिए प्रयासरत हैं, कृपया ध्यान दें कि स्वचालित अनुवाद में त्रुटियां या अशुद्धियां हो सकती हैं। मूल भाषा में उपलब्ध मूल दस्तावेज़ को प्रामाणिक स्रोत माना जाना चाहिए। महत्वपूर्ण जानकारी के लिए, पेशेवर मानव अनुवाद की सिफारिश की जाती है। इस अनुवाद के उपयोग से उत्पन्न किसी भी गलतफहमी या गलत व्याख्या के लिए हम उत्तरदायी नहीं हैं। |