SKYLLER PLATFORM

SKYLLER PLATFORM

āļĒāļāļĢāļ°āļ”āļąāļšāđ‚āļ‹āļĨāļđāļŠāļąāļ™āļ­āļąāļˆāļ‰āļĢāļīāļĒāļ°āļ”āđ‰āļ§āļĒ Skyller Platform

āļ„āļļāļ“āļŠāļĄāļšāļąāļ•āļī

āļāļēāļĢāđāļŠāļ”āļ‡āļœāļĨāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨ

āļāļēāļĢāđāļŠāļ”āļ‡āļœāļĨāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨ

āđāļŠāļ”āļ‡āļ āļēāļžāļĢāļ§āļĄāļ‚āļ­āļ‡āļ­āļļāļ›āļāļĢāļ“āđŒāđƒāļ™āļĢāļđāļ›āđāļšāļš 2D āļĄāļīāļ•āļī (āđ„āļŸāļĨāđŒāļ āļēāļžāļŦāļĢāļ·āļ­ PDF) āđāļĨāļ° 3D āļĄāļīāļ•āļīāđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļ‚āđ‰āļēāđƒāļˆāļ—āļĩāđˆāļŠāļąāļ”āđ€āļˆāļ™āļĒāļīāđˆāļ‡āļ‚āļķāđ‰āļ™

āļāļēāļĢāļŠāļĢāļļāļ›āļœāļĨ

āļāļēāļĢāļŠāļĢāļļāļ›āļœāļĨ

āļāļēāļĢāđāļŠāļ”āļ‡āđƒāļ™āļĢāļđāļ›āđāļšāļšāļ•āļēāļĢāļēāļ‡āļ—āļĩāđˆāđ€āļ‚āđ‰āļēāđƒāļˆāļ‡āđˆāļēāļĒ āđ‚āļ”āļĒāđāļŠāļ”āļ‡āļ—āļąāđ‰āļ‡āļˆāļģāļ™āļ§āļ™āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāđāļĨāļ°āļĢāļēāļĒāļĨāļ°āđ€āļ­āļĩāļĒāļ”āļ—āļĩāđˆāļžāļš

āļĢāļēāļĒāļ‡āļēāļ™

āļĢāļēāļĒāļ‡āļēāļ™

āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļĨāļ°āđāļŠāļ”āļ‡āļĢāļēāļĒāļ‡āļēāļ™āļāļēāļĢāļ•āļĢāļ§āļˆāļŠāļ­āļš āļĢāļ§āļĄāļ–āļķāļ‡āļĢāļēāļĒāļ‡āļēāļ™āļ„āļ§āļēāļĄāļœāļīāļ”āļ›āļāļ•āļīāļ­āļąāļ•āđ‚āļ™āļĄāļąāļ•āļī

āđāļ”āļŠāļšāļ­āļĢāđŒāļ”

āđāļ”āļŠāļšāļ­āļĢāđŒāļ”

āđāļ”āļŠāļšāļ­āļĢāđŒāļ”āđāļŠāļ”āļ‡āļ āļēāļžāļĢāļ§āļĄāļ‚āļ­āļ‡āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļŠāļģāļ„āļąāļāđƒāļ™āļŠāđˆāļ§āļ™āļ‚āļ­āļ‡āļˆāļļāļ”āļ„āļ§āļēāļĄāļœāļīāļ”āļ›āļāļ•āļīāļ—āļĩāđˆāļžāļš āļĢāļ§āļĄāļ–āļķāļ‡āļāļĨāļļāđˆāļĄāļ„āļ§āļēāļĄāļœāļīāļ”āļ›āļāļ•āļī āļŠāđˆāļ§āļĒāđƒāļŦāđ‰āļœāļđāđ‰āđƒāļŠāđ‰āļ•āļīāļ”āļ•āļēāļĄ āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒ āđāļĨāļ°āļˆāļąāļ”āļāļēāļĢāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāđ„āļ”āđ‰āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļŠāļ°āļ”āļ§āļ

Machine Learning

Machine Learning

āđƒāļŠāđ‰ Machine learning āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļŠāđˆāļ§āļĒāļ•āļĢāļ§āļˆāļˆāļąāļšāļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļŠāļĩāļĒāļŦāļēāļĒāđāļĨāļ°āļ„āļ§āļēāļĄāļœāļīāļ”āļ›āļāļ•āļī āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļĒāļāļĢāļ°āļ”āļąāļšāļ„āļļāļ“āļ āļēāļžāļāļēāļĢāļ•āļĢāļ§āļˆāļŠāļ­āļšāđāļĨāļ°āļĨāļ”āļ‚āđ‰āļ­āļœāļīāļ”āļžāļĨāļēāļ”āđƒāļ™āļāļēāļĢāļ”āļģāđ€āļ™āļīāļ™āļ‡āļēāļ™

  • āļāļēāļĢāļ•āļĢāļ§āļˆāļĢāļ­āļĒāđāļ•āļāđƒāļ™ flare
  • āļāļēāļĢāļ•āļĢāļ§āļˆāļāļēāļĢāļāļąāļ”āļāļĢāđˆāļ­āļ™ (āđ‚āļ„āļĢāļ‡āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡)
  • āļāļēāļĢāļ•āļĢāļ§āļˆāļāļēāļĢāļāļąāļ”āļāļĢāđˆāļ­āļ™āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāļĢāļ°āļ”āļąāļšāļ„āļ§āļēāļĄāļĢāļļāļ™āđāļĢāļ‡ (āđ‚āļ„āļĢāļ‡āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡)
  • āļāļēāļĢāļ•āļĢāļ§āļˆāļ›āļĢāļ°āđ€āļ āļ—āļ§āļąāļŠāļ”āļļāļ„āļ‡āļ„āļĨāļąāļ‡
  • āļāļēāļĢāļ•āļĢāļ§āļˆāļ§āļąāļŠāļ”āļļāļŠāļąāđ‰āļ™āļ–āļ™āļ™
āļāļēāļĢāļˆāļąāļ”āļāļēāļĢāļ„āļ§āļēāļĄāļœāļīāļ”āļ›āļāļ•āļī

āļāļēāļĢāļˆāļąāļ”āļāļēāļĢāļ„āļ§āļēāļĄāļœāļīāļ”āļ›āļāļ•āļī

āđāļŠāļ”āļ‡āļˆāļģāļ™āļ§āļ™ āđāļĨāļ°āļĢāļēāļĒāļĨāļ°āđ€āļ­āļĩāļĒāļ”āļ‚āļ­āļ‡āļˆāļļāļ”āļ—āļĩāđˆāļžāļšāļ„āļ§āļēāļĄāļœāļīāļ”āļ›āļāļ•āļī āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāļˆāļąāļ”āļāļĨāļļāđˆāļĄāļ„āļ§āļēāļĄāļœāļīāļ”āļ›āļāļ•āļīāđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ„āļ§āļēāļĄāļ‡āđˆāļēāļĒāļ•āđˆāļ­āļāļēāļĢāļˆāļąāļ”āļāļēāļĢ āđāļĨāļ°āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļ•āđˆāļ­āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļĄāļĩāļ›āļĢāļ°āļŠāļīāļ—āļ˜āļīāļ āļēāļž

āļ•āļąāļ§āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™

image
image
image
image
image
image
image
image
image
image

āļĢāđˆāļ§āļĄāļšāļīāļ™āđ„āļ›āļāļąāļšāđ€āļĢāļē

image
image