بازار واپس آ گئے ہیں۔
آج کے کرپٹو کرنسی ریلی کا بنیادی حائل US کرپٹو مارکیٹ سٹرکچر قانون اور ریگولیٹری ہوا کے ساتھ سیاسی جذبہ تھا۔ صدر ڈونلڈ ٹرمپ نے امریکی کرپٹو صنعت کے اہم لیڈرز کے ساتھ وائٹ ہاؤس میں ایک تقریب کا انعقاد کیا، جس میں انہوں نے کانگریس کو ڈیجیٹل اثاثوں کے لیے ایک جامع ریگولیٹری فریم ورک قائم کرنے کے لیے Clarity Act منظور کرنے کی فراخوانی کی۔ اس کے علاوہ SEC نے "Regulation Crypto Assets" کے تحت مخصوص ریگولیٹری اور پूंजी جمع کرنے کے استثناء کی طرف رسمی قدم رکھا، جس سے مثبت جذبہ مزید بڑھا۔ ریگولیٹری امید نے بٹ کوائن اور ethereum دونوں پر سپاٹ خریداری کو فروغ دیا، جس سے پرفیکچوئل مارکیٹس میں شارٹ سکوئز پیدا ہوا اور 24 گھنٹوں میں کل کرپٹو مارکیٹ کی قیمت میں 110 ارب ڈالر کا اضافہ ہوا۔ یہ عارضی ہو سکتا ہے۔ اب تک کوئی قانون منظور نہیں ہوا ہے۔
دیوار میں ایک اور اینٹ
"فلو" ایک ایسا پیداواری حکمت نہیں جو آپ کسی خود مدد کی کتاب میں خرید سکتے ہیں۔ یہ وہ چیز ہے جو تب پیدا ہوتی ہے جب آپ اپنے دن کو ایک سخت، صنعتی شیڈول کی طرح نہیں سمجھتے اور اسے ایک اعلیٰ مشارکت والے موجودہ لمحات کی ترتیب کی طرح شروع کر دیتے ہیں۔ وقت کا انتظام مت کریں۔ ⏰ حاظر رہنے کا انتظام کریں۔ 👨
"کیا آپ کو DAGs پسند ہیں؟" 🐶🏕️ (اگر آپ فلم Snatch جانتے ہیں، تو آپ اس quote کو جانتے ہیں!) لیکن صنعت مصنوعی ذہانت اور ڈیٹا سائنس میں، ہم کتّوں کے بارے میں بات نہیں کر رہے—ہم ڈائریکٹڈ ایسائکلک گرافس (DAGs) کے بارے میں بات کر رہے ہیں! 🕸️➡️ اگر آپ صرف متعلقہ تعلقات سے آگے نکلنا چاہتے ہیں اور واقعی علت اور معلول کو سمجھنا چاہتے ہیں، تو DAGs آپ کے بہترین دوست ہیں۔ وہ تعلقات کا ریاضیاتی نقشہ کام کرتے ہیں جہاں تیر ایک طرف اشارہ کرتے ہیں (علت ➡️ معلول) اور کبھی بھی دائرے میں واپس نہیں آتے (ایسائکلک)۔ ACM کی ایک وسیع سروے ("D'ya like DAGs? A Survey on Structure Learning and Causal Discovery") گہرائی سے جانچتی ہے کہ ہم اصل ڈیٹا کے سمندر میں چھپے ہوئے ان DAGs کو کیسے تلاش کرتے ہیں۔ 🌊📊 ڈیٹا نرڈز کے لیے اہم نکات یہ ہیں: 🚀 مشین لرننگ گیم بدل رہا ہے: مثالی DAG تلاش کرنے کے لیے پہلے سست، قدیم ترکیبی تلاش الگورتھمز پر انحصار کیا جاتا تھا۔ آج، جدید مسلسل بہترین طریقے (مشین لرننگ) ساختی نیٹ ورکس کو تلاش کرنے میں تیز اور زیادہ قابلِ توسیع بن رہے ہیں۔ ⚠️ "فرضی قدم" پر توجہ دیں: صرف اس لیے کہ ایک الگورتھم ایک خوبصورت DAG بناتا ہے، اس کا مطلب یہ نہیں کہ آپ نے علت ثابت کر دی! محققین ایک اہم انتباہ دیتے ہیں: ساختی ڈیٹا نقشے سے حقیقی علت کا دعوٰى کرنے کے لیے، شعبۂ معرفت، انسانی جذبہ، اور پوشیدہ متغیرات (مختلط عوامل) کے بارے میں سخت فرضيات درکار ہوتے ہیں۔ ساخت ڈیٹا میں ملتی ہے، لیکن علت کے لیے ایک قدم ضروری ہے! 🧠💡 کya آپ اپنے ڈیٹا پائپ لائنز یا علت نما ماڈلنگ میں DAGs استعمال کر رہے ہیں؟ تبصروں میں بات کریں! 👇 #DataScience #MachineLearning #CausalInference #DAGs #ArtificialIntelligence #TechResearch #Analytics #DeepLearning
ایک بٹ کوائن فورک ناگزیر ہے۔
اب پڑھیں یا پیچھے رہ جائیں
گرافس دوبارہ جیت گئے #DAG $KAS
کرپٹو کے سب سے بڑے بول مارکیٹ کے لیے تیار ہو جائیں۔