تم إنشاؤها باستخدام Bing وتحريرها باستخدام Photoshop
لقد كان الذكاء الاصطناعي التنبؤي يقود عائد الاستثمار للشركات لعقود من الزمن من خلال خوارزميات التوصية المتقدمة ونماذج تقييم المخاطر وأدوات الكشف عن الاحتيال. ومع ذلك، فإن الطفرة الأخيرة في الذكاء الاصطناعي التوليدي جعلته موضوعًا ساخنًا جديدًا. يتطلع الجميع إلى الاستفادة من نماذج اللغات الكبيرة لإنشاء المحتوى وخدمة العملاء أو نماذج النشر لإنشاء المحتوى المرئي. هل الذكاء الاصطناعي التوليدي على وشك أن يصبح المحرك الرئيسي لزيادة الإنتاجية؟
للإجابة على هذا السؤال، نحتاج إلى إلقاء نظرة أعمق على الموضوع لفهم مجالات التطبيق الرئيسية للذكاء الاصطناعي التوليدي والتنبؤي. في هذه المقالة، سنراجع تقنيات التعلم الآلي الرئيسية التي تقود هاتين الفئتين الرئيسيتين من أساليب الذكاء الاصطناعي، والفوائد والتحديات الفريدة المرتبطة بهما، وتطبيقات الأعمال الخاصة بكل منهما في العالم الحقيقي.
التعاريف الأساسية
يعد الذكاء الاصطناعي التوليدي والذكاء الاصطناعي التنبؤي نوعين قويين من الذكاء الاصطناعي مع مجموعة واسعة من التطبيقات في مجال الأعمال وخارجها. يستخدم كلا النوعين من الذكاء الاصطناعي التعلم الآلي للتعلم من البيانات، لكنهما يفعلان ذلك بطرق مختلفة ولهما أهداف مختلفة.
منظمة العفو الدولية التنبؤية يستخدم للتنبؤ بالأحداث أو النتائج المستقبلية بناءً على البيانات التاريخية. يقوم بذلك عن طريق تحديد الأنماط في البيانات التاريخية ثم استخدام تلك الأنماط للتنبؤ بالاتجاهات المستقبلية. على سبيل المثال، يمكن تدريب نموذج الذكاء الاصطناعي التنبؤي على مجموعة بيانات من بيانات سجل شراء العميل ثم استخدامه للتنبؤ بالعملاء الذين من المرجح أن يتراجعوا عن العمل في الشهر التالي.
الذكاء الاصطناعي التوليدي هو أحد أنواع الذكاء الاصطناعي الذي يمكنه إنشاء محتوى جديد، مثل النصوص والصور والموسيقى والتعليمات البرمجية. يقوم بذلك عن طريق التعلم من البيانات الموجودة ثم إنشاء بيانات جديدة مشابهة لبيانات التدريب. على سبيل المثال، يمكن تدريب نموذج الذكاء الاصطناعي التوليدي على مجموعة بيانات من أمثلة نسخ الإعلان ثم استخدامه لإنشاء نسخ إعلانية إبداعية وفعالة جديدة.
والفرق الأساسي هو أن الذكاء الاصطناعي التنبئي ينتج تنبؤات وتنبؤات، بينما ينتج الذكاء الاصطناعي التوليدي محتوى جديدًا. فيما يلي بعض الأمثلة عبر المجالات المختلفة:
- معالجة اللغات الطبيعية (NLP): يمكن لنماذج البرمجة اللغوية العصبية التنبؤية تصنيف النص إلى فئات محددة مسبقًا (على سبيل المثال، البريد العشوائي مقابل ليس البريد العشوائي)، بينما يمكن لنماذج البرمجة اللغوية العصبية التوليدية إنشاء نص جديد بناءً على مطالبة معينة (على سبيل المثال، منشور على وسائل التواصل الاجتماعي أو وصف المنتج).
- معالجة الصور: يمكن لنماذج معالجة الصور التنبؤية، مثل الشبكات العصبية التلافيفية (CNN)، تصنيف الصور إلى ملصقات محددة مسبقًا (على سبيل المثال، تحديد المنتجات المختلفة على رف متجر البقالة). من ناحية أخرى، يمكن للنماذج التوليدية مثل نماذج الانتشار إنشاء صور جديدة غير موجودة في بيانات التدريب (على سبيل المثال، النماذج الافتراضية للحملات الإعلانية).
- إكتشاف عقار: يمكن لنماذج اكتشاف الأدوية التنبؤية أن تتنبأ بما إذا كان المركب الجديد من المحتمل أن يكون سامًا أو من المحتمل أن يكون علاجًا دوائيًا جديدًا. يمكن لنماذج اكتشاف الأدوية التوليدية إنشاء هياكل جزيئية جديدة ذات خصائص مرغوبة، مثل فعالية أعلى أو سمية أقل.
تتمتع خوارزميات التعلم الآلي المختلفة التي تقود هذين النوعين من الذكاء الاصطناعي بنقاط قوة ونقاط ضعف محددة تحتاج إلى فهمها لاختيار النهج المناسب لاحتياجات عملك.
إذا كان هذا المحتوى التعليمي التفصيلي مفيدًا لك ، اشترك في قائمتنا البريدية AI ليتم تنبيهنا عندما نصدر مادة جديدة.
كيف تعمل خوارزميات الذكاء الاصطناعي التنبؤية مقابل خوارزميات الذكاء الاصطناعي التوليدية
منظمة العفو الدولية التنبؤية هو نوع من الذكاء الاصطناعي يستخدم البيانات التاريخية للتنبؤ بالأحداث أو النتائج المستقبلية. ويعتمد عادةً على التعلم الخاضع للإشراف، وهو نوع من التعلم الآلي يتطلب بيانات مصنفة. البيانات المُصنفة هي البيانات التي تم شرحها باستخدام أزواج أو سلاسل الإدخال والإخراج الصحيحة. يتعلم النموذج العلاقة الرياضية بين بيانات الإدخال وبيانات المخرجات، ثم يستخدم هذه المعرفة لعمل تنبؤات حول البيانات الجديدة.
يمكن استخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي التنبؤية للتنبؤ بمجموعة واسعة من المتغيرات، بما في ذلك المتغيرات المستمرة (على سبيل المثال، حجم المبيعات) والمتغيرات الثنائية (على سبيل المثال، ما إذا كان العميل سيتخلى عن خدماته). يمكن أن تعتمد على نماذج التعلم الآلي الأساسية مثل الانحدار الخطي والانحدار اللوجستي وأشجار القرار والغابات العشوائية. في بعض الحالات، تُظهر خوارزميات التعلم العميق والتعلم المعزز أداءً استثنائيًا لمهام الذكاء الاصطناعي التنبؤية بفضل قدرتها على تعلم أنماط معقدة في البيانات. وهذا يجعل هذه الخوارزميات مناسبة تمامًا لمهام مثل التنبؤ بسلوك العملاء، أو اكتشاف عمليات الاحتيال، أو التنبؤ بنتائج المرضى.
لنفترض أن أحد مقدمي الرعاية الصحية يريد استخدام الذكاء الاصطناعي التنبؤي لتحديد المرضى المعرضين لخطر الإصابة بأمراض القلب. وقد يستخدمون البيانات التاريخية من مرضاهم السابقين لمعرفة مدى ارتباط السمات المختلفة، مثل البيانات الديموغرافية للمرضى والظروف الصحية والعلاجات، بأمراض القلب. يمكن لنماذج التعلم الآلي اكتشاف الأنماط غير المتوقعة وتقديم تنبؤات دقيقة تمامًا حول المرضى الأكثر عرضة للإصابة بأمراض القلب. يمكن لمقدمي الرعاية الصحية بعد ذلك استخدام هذه التنبؤات لتطوير خطط الوقاية الشخصية.
وعلى النقيض من الذكاء الاصطناعي التنبؤي، الذكاء الاصطناعي التوليدي يتم تدريب النماذج عادةً باستخدام خوارزميات التعلم غير الخاضعة للإشراف أو شبه الخاضعة للإشراف. وهذا يعني أنها لا تتطلب كميات كبيرة من البيانات المصنفة. تتعلم خوارزميات التعلم غير الخاضعة للرقابة من البيانات غير المسماة، بينما تتعلم خوارزميات التعلم شبه الخاضعة للإشراف من مجموعة من البيانات غير الخاضعة للرقابة وكمية صغيرة من البيانات المصنفة.
في الأساس، يتم إنشاء معظم نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية الحالية عن طريق إخفاء جزء من بيانات التدريب ثم تدريب النموذج لاستعادة البيانات المقنعة.
على سبيل المثال، يتم تدريب نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) عن طريق الاستبدال العشوائي لبعض الرموز المميزة في بيانات التدريب برمز خاص، مثل [MASK]. يتعلم النموذج بعد ذلك التنبؤ بالرموز المميزة المقنعة بناءً على سياق الكلمات المحيطة.
هناك نوع آخر شائع من نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي وهو نماذج الانتشار لتوليد الصور والفيديو وتحريرها. يتم إنشاء هذه النماذج عن طريق إضافة التشويش إلى الصورة أولاً ثم تدريب الشبكة العصبية على إزالة التشويش.
يمكن لكل من LLMs ونماذج الانتشار تحقيق أداء متميز عند تدريبهم على كميات كبيرة بما فيه الكفاية من البيانات غير المسماة. ومع ذلك، لتحسين النتائج لحالات استخدام محددة، غالبًا ما يقوم المطورون بضبط النماذج التوليدية على كميات صغيرة من البيانات المصنفة. يمكن أن يؤدي دمج التعليقات البشرية من خلال التعلم المعزز إلى تحسين أداء النموذج عن طريق تقليل عدد من الاستجابات العدائية.
يعد التسويق أحد مجالات الأعمال الأولى التي تستفيد من الذكاء الاصطناعي التوليدي. على سبيل المثال، قد تستخدم إحدى وكالات التسويق نموذجًا إبداعيًا للذكاء الاصطناعي لإنشاء محتوى إبداعي، مثل منشورات المدونة والمقالات ومنشورات الوسائط الاجتماعية. أولاً، يمكنهم اختيار LLM مدرب مسبقًا يوضح الأداء المقبول لحالة الاستخدام الخاصة بهم. وبعد ذلك، يمكنهم ضبط النموذج على مجموعة بيانات للمحتوى الموجود من عملاء الوكالة. وبمجرد التدريب، يمكن استخدام النموذج لإنشاء محتوى جديد مصمم خصيصًا لتلبية احتياجات عملاء الوكالة.
نقاط القوة والضعف
عندما يتعلق الأمر الذكاء الاصطناعي التنبئي، وهنا هي الفوائد الرئيسية من استخدام هذه التكنولوجيا:
- عالية الدقة: يمكن تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي التنبؤية لتحقيق دقة عالية جدًا للعديد من المهام، مثل التوصية بالمنتج واكتشاف الاحتيال وتقييم المخاطر.
- أتمتة: يمكن للذكاء الاصطناعي التنبؤي أتمتة العديد من المهام وتحرير العاملين البشريين للتركيز على المزيد من العمل الاستراتيجي والإبداعي.
ومع ذلك، فإن هذا النوع من الذكاء الاصطناعي يأتي معه التحديات، مثل على سبيل المثال:
- متطلبات البيانات المسمى: تتطلب نماذج الذكاء الاصطناعي التنبؤية بيانات مصنفة، والتي يمكن أن تكون مكلفة وتستغرق وقتًا طويلاً في جمعها.
- شريط مرتفع للنجاح: يجب أن تكون تطبيقات الذكاء الاصطناعي التنبؤية دقيقة للغاية لتكون ناجحة. قد يكون من الصعب تحقيق ذلك، خاصة بالنسبة للمهام المعقدة.
- صيانة النموذج: تحتاج نماذج الذكاء الاصطناعي التنبؤية إلى إعادة تدريبها بانتظام على البيانات الجديدة من أجل الحفاظ على دقتها. يمكن أن يشكل هذا تحديًا للشركات ذات الموارد المحدودة.
الذكاء الاصطناعي التوليدي الخوارزميات لها خاصة بها نقاط القوة نقاط:
- زيادة الإنتاجية والكفاءة: يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي أن يجعل عملية إنشاء المحتوى وكتابة التعليمات البرمجية وإنشاء الصور والتصميم أسرع بكثير. وهذا يمكن أن يوفر للشركات قدرًا كبيرًا من الوقت والمال.
- الإبداع: يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي أن يولد أفكارًا جديدة ومبتكرة ربما لم يفكر بها البشر. يمكن أن يساعد ذلك الشركات على تطوير منتجات وخدمات جديدة، وتحسين منتجاتها وخدماتها الحالية.
ومع ذلك، باعتبارها تقنية جديدة جدًا، فهي تحتوي على عدد من التحديات لتأخذ بعين الاعتبار، بما في ذلك:
- عدم الموثوقية: تميل تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدية إلى أن تكون غير موثوقة إلى حد كبير. وقد تنتج معلومات خاطئة أو مضللة، وعادة ما تتطلب وجود إنسان على اطلاع بأية تطبيقات تواجه العملاء.
- الاعتماد على النماذج المعدة مسبقا: تحتاج الشركات عادةً إلى الاعتماد على نماذج مُدرَّبة مسبقًا تم إنشاؤها خارجيًا لتطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدية. وهذا يمكن أن يحد من سيطرتهم على النموذج ومخرجاته.
- قضايا حقوق النشر والملكية الفكرية: هناك مخاوف تتعلق بحقوق الطبع والنشر والملكية الفكرية تحيط باستخدام نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية. على سبيل المثال، ليس من الواضح من يملك حقوق الطبع والنشر للمحتوى الناتج عن نموذج الذكاء الاصطناعي التوليدي الذي تم تدريبه على البيانات المحمية بحقوق الطبع والنشر.
تحدد نقاط القوة والضعف هذه إلى حد كبير مجالات التطبيق الرئيسية للذكاء الاصطناعي التوليدي والذكاء الاصطناعي التنبؤي. دعونا نلقي نظرة فاحصة.
تطبيقات العالم الحقيقي
مجالات التطبيق الذكاء الاصطناعي التنبئي يتم تعريفها من خلال قدرتها على إنتاج تنبؤات دقيقة للغاية تسمح بأتمتة مهام معينة بالكامل. وفي الوقت نفسه، هذه هي أيضًا المجالات التي يمكن فيها الحصول على ما يكفي من البيانات المصنفة لتدريب نموذج الذكاء الاصطناعي. تتضمن بعض الأمثلة على تطبيقات الذكاء الاصطناعي التنبؤية ما يلي:
- أنظمة التوصية بالمنتجات: يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي التنبئي للتوصية بالمنتجات للعملاء بناءً على سجل الشراء السابق وسلوك التصفح.
- أنظمة كشف الاحتيال: يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي التنبؤي في تحديد المعاملات والأنشطة الاحتيالية.
- أنظمة تقييم المخاطر: تسمح نماذج الذكاء الاصطناعي التنبؤية للشركات بتقييم مخاطر الأحداث مثل التخلف عن سداد القروض، ومطالبات التأمين، وتقلب العملاء.
- أنظمة التنبؤ بالطلب: من خلال التنبؤ الدقيق بالطلب على المنتجات والخدمات، يساعد الذكاء الاصطناعي التنبؤي الشركات على تخطيط مستويات الإنتاج والمخزون لديها، وتطوير الحملات التسويقية.
- أنظمة الصيانة التنبؤية: يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بالوقت المحتمل لتعطل الآلات والمعدات، وبالتالي مساعدة الشركات على منع فترات التوقف المكلفة وإطالة عمر أصولها.
على عكس الذكاء الاصطناعي التنبؤي، الذكاء الاصطناعي التوليدي لا يتطلب منا إنتاج أفضل النتائج. لا يزال من الممكن أن تساعد النتائج التي يتم إنشاؤها تلقائيًا والتي تكون "جيدة بما فيه الكفاية" الشركات على زيادة الإنتاجية والكفاءة، مما يجعل حلول الذكاء الاصطناعي التوليدية تستحق التنفيذ. ومع ذلك، من المهم أن نتذكر أن تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدية ليست موثوقة وقد تنتج معلومات خاطئة أو مخرجات غير متوقعة عند نشرها.
مع الأخذ في الاعتبار هذه القيود، فإن الذكاء الاصطناعي التوليدي هو الأنسب للإعدادات التجريبية حيث لا تكون الصحة ضرورية (مثل على سبيل المثال، روبوتات الدردشة الشخصية للذكاء الاصطناعي) أو للتطبيقات التي تحتوي على إنسان في الحلقة، حيث يقوم البشر بمراجعة وتحرير جميع مخرجات النموذج قبل النشر والإرسال والنشر. أو تنفيذها.
تتضمن بعض الأمثلة على تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدية ما يلي:
- انشاء محتوى: يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية تسريع إنشاء منشورات المدونات وأوصاف المنتجات وإعلانات الوسائط الاجتماعية. على سبيل المثال، يمكن للكتاب تقديم تعليمات مفصلة لتوجيه عملية إنشاء المحتوى، ثم مراجعة المخرجات وتحريرها.
- توليد الصور: يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي لإنشاء صور ومقاطع فيديو واقعية في تصميم المنتجات والتسويق والترفيه. يمكن للمصممين بعد ذلك مراجعة هذا المحتوى المرئي الذي تم إنشاؤه تلقائيًا وتحريره وترتيبه بدلاً من إنشائه من البداية.
- رمز الجيل: يمكن استخدام نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية لكتابة التعليمات البرمجية لتطبيقات البرامج أو اقتراح تغييرات على التعليمات البرمجية للمطورين. يمكن للمطورين بعد ذلك مراجعة التعليمات البرمجية وتحريرها قبل تنفيذها.
- إكتشاف عقار: يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي تسريع عملية تطوير الأدوية من خلال تحديد المرشحين الجدد للأدوية والتنبؤ بخصائصها، بينما يضمن البشر مراقبة الجودة وتقييم نماذج الأدوية التي يولدها الذكاء الاصطناعي.
لا يزال الذكاء الاصطناعي التنبؤي يهيمن على سوق الذكاء الاصطناعي عالي القيمة، حيث يمكنه أتمتة العمليات بدقة عالية، مما يلغي الحاجة إلى الإشراف البشري. من ناحية أخرى، يعد الذكاء الاصطناعي التوليدي مجالًا أحدث وسريع التطور ولديه القدرة على إحداث ثورة في العديد من تطبيقات الأعمال. في حين أنه يبقى أن نرى ما إذا كان الذكاء الاصطناعي التوليدي سيصبح محركا رئيسيا للإنتاجية مقارنة بالذكاء الاصطناعي التنبؤي، فإن إمكاناته لا يمكن إنكارها.
هل تستمتع بهذه المقالة؟ قم بالتسجيل للحصول على المزيد من تحديثات أبحاث الذكاء الاصطناعي.
سنخبرك عندما نصدر المزيد من المقالات الموجزة مثل هذه.
مقالات ذات صلة
- محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. تمكين نفسك. الوصول هنا.
- أفلاطونايستريم. ذكاء Web3. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
- أفلاطون كربون، كلينتك ، الطاقة، بيئة، شمسي، إدارة المخلفات. الوصول هنا.
- أفلاطون هيلث. التكنولوجيا الحيوية وذكاء التجارب السريرية. الوصول هنا.
- المصدر https://www.topbots.com/generative-vs-predictive-ai/
- :لديها
- :يكون
- :ليس
- :أين
- $ UP
- 438
- a
- القدرة
- من نحن
- تسريع
- مقبول
- حسابي
- دقة
- دقيق
- بدقة
- التأهيل
- في
- أنشطة
- Ad
- مضيفا
- متقدم
- الخصومة
- دعاية
- وكالة
- AI
- نماذج الذكاء الاصطناعى
- منظمة العفو الدولية البحوث
- خوارزميات
- الكل
- السماح
- أيضا
- كمية
- المبالغ
- و
- إجابة
- أي وقت
- تطبيق
- التطبيقات
- نهج
- اقتراب
- هي
- المناطق
- البند
- مقالات
- مصطنع
- الذكاء الاصطناعي
- AS
- تقييم
- التقييم المناسبين
- ممتلكات
- أسوشيتد
- At
- أتمتة
- الآلي
- تلقائيا
- شريط
- على أساس
- الأساسية
- BE
- أصبح
- كان
- قبل
- سلوك
- تستفيد
- الفوائد
- أفضل
- ما بين
- Beyond
- بنج
- المدونة
- المقالات والأخبار
- على حد سواء
- تصفح
- بنيت
- الأعمال
- تطبيقات الأعمال
- الأعمال
- لكن
- by
- الحملات
- CAN
- المرشحين
- حقيبة
- الحالات
- معين
- تحدى
- التحديات
- التغييرات
- chatbots
- اختار
- مطالبات
- فصول
- صنف
- عميل
- أقرب
- الكود
- جمع
- مجموعة
- يأتي
- مشترك
- الشركات
- مماثل
- مجمع
- مركب
- اهتمامات
- الشروط
- محتوى
- جيل المحتوى
- انشاء محتوى
- سياق الكلام
- متواصل
- تباين
- مراقبة
- حقوق الطبع والنشر
- تصحيح
- مكلفة
- استطاع
- خلق
- خلق
- خلق
- خلق
- الإبداع
- حالياًّ
- زبون
- سلوك العملاء
- خدمة العملاء
- العملاء
- البيانات
- عقود
- القرار
- عميق
- التعلم العميق
- أعمق
- الافتراضات
- تعريف
- الطلب
- ديموغرافي
- شرح
- يوضح
- نشر
- وصف
- تصميم
- المصممين
- تصميم
- مطلوب
- مفصلة
- كشف
- حدد
- تطوير
- المطورين
- تطوير
- التطوير التجاري
- فرق
- الخلافات
- مختلف
- صعبة
- التوزيع
- اكتشاف
- مرض
- do
- هل
- المجالات
- الوقت الضائع
- سائق
- قيادة
- عقار
- e
- تربوي
- الطُرق الفعّالة
- فعالية
- كفاءة
- القضاء
- كاف
- ضمان
- ترفيه
- معدات
- خاصة
- أساسي
- أحداث
- كل شخص
- مثال
- أمثلة
- استثنائي
- تنفيذ
- القائمة
- ذو تكلفة باهظة
- تجريبي
- مد
- خارجيا
- يفشلون
- زائف
- أسرع
- المميزات
- ردود الفعل
- قليل
- حقل
- الاسم الأول
- تركز
- في حالة
- توقعات
- التوقعات
- احتيال
- الكشف عن الغش
- محتال
- مجانًا
- تبدأ من
- تماما
- إضافي
- مستقبل
- توليد
- ولدت
- توليد
- جيل
- توليدي
- الذكاء الاصطناعي التوليدي
- معطى
- الأهداف
- توجيه
- يد
- يملك
- صحة الإنسان
- الرعاية الصحية
- قلب
- مرض القلب
- مساعدة
- مساعدة
- يساعد
- هنا
- مرتفع
- أعلى
- جدا
- تاريخي
- تاريخ
- أفضل العروض
- كيفية
- لكن
- HTTPS
- الانسان
- البشر
- الأفكار
- تحديد
- تحديد
- صورة
- صور
- تحقيق
- أهمية
- تحسن
- in
- في العمق
- تتضمن
- بما فيه
- القيمة الاسمية
- زيادة
- معلومات
- مبتكرة
- إدخال
- بدلًا من ذلك
- تعليمات
- التأمين
- دمج
- فكري
- الملكية الفكرية
- رؤيتنا
- إلى
- المخزون
- IT
- انها
- JPG
- القفل
- علم
- المعرفة
- ملصقات
- لغة
- كبير
- إلى حد كبير
- تعلم
- تعلم
- اسمحوا
- ومستوياتها
- الاستفادة من
- الحياة
- مثل
- على الأرجح
- مما سيحدث
- القيود
- محدود
- LLM
- قرض
- بحث
- أبحث
- خفض
- آلة
- آلة التعلم
- الآلات
- صنع
- البريدية
- المحافظة
- صيانة
- رائد
- جعل
- يصنع
- القيام ب
- كثير
- تجارة
- التسويق
- وكالة التسويق
- قناع
- مادة
- رياضي
- ماكس العرض
- مايو..
- يعني
- الوسائط
- ربما
- مضلل
- مفقود
- نموذج
- عارضات ازياء
- جزيئي
- مال
- شهر
- الأكثر من ذلك
- أكثر
- كثيرا
- موسيقى
- حاجة
- إحتياجات
- شبكة
- الشبكات
- عصبي
- الشبكة العصبية
- الشبكات العصبية
- جديد
- منتجات جديدة
- التالي
- البرمجة اللغوية العصبية
- ضجيج
- عدد
- تحصل
- of
- غالبا
- on
- مرة
- ONE
- الأمثل
- or
- طلب
- أخرى
- لنا
- النتائج
- الناتج
- معلقة
- على مدى
- مراقبة
- الخاصة
- تملك
- أزواج
- جزء
- الماضي
- المريض
- المرضى
- أنماط
- أداء
- مخصصه
- خطة
- خطط
- أفلاطون
- الذكاء افلاطون البيانات
- أفلاطون داتا
- نقاط
- ممكن
- منشور
- المنشورات
- محتمل
- قوي
- تنبأ
- توقع
- تنبؤات
- يقدم
- منع
- الوقاية
- سابق
- عملية المعالجة
- العمليات
- معالجة
- إنتاج
- المنتج
- تصميم المنتج
- الإنتــاج
- إنتاجية
- المنتجات
- HAS
- الملكية
- تزود
- مزود
- مقدمي
- نشر
- شراء
- جودة
- سؤال
- تماما
- عشوائية
- نطاق
- بسرعة
- العالم الحقيقي
- واقعي
- الأخيرة
- نوصي
- توصية مجاناً
- استعادة
- تقليص
- بانتظام
- صلة
- الافراج عن
- الخدمة الموثوقة
- اعتمد
- بقايا
- تذكر
- إزالة
- تطلب
- يتطلب
- بحث
- الموارد
- هؤلاء
- ردود
- النتائج
- مراجعة
- ثور
- حق
- المخاطرة
- تقييم المخاطر
- العائد على الاستثمار
- الأملاح
- حجم المبيعات
- نفسه
- حفظ
- قول
- خدش
- انظر تعريف
- رأيت
- إرسال
- مسلسلات
- الخدمة
- خدماتنا
- طقم
- إعدادات
- رفوف
- إشارة
- هام
- مماثل
- صغير
- So
- العدالة
- وسائل التواصل الاجتماعي
- منشورات مواقع التواصل الاجتماعي
- تطبيقات الكمبيوتر
- الحلول
- بعض
- البريد المزعج
- تختص
- محدد
- بقعة
- لا يزال
- متجر
- إستراتيجي
- نقاط القوة
- الهياكل
- ناجح
- هذه
- اقترح
- ملخص
- موجة
- المحيط
- تناسب
- أخذ
- المهام
- تقنيات
- تكنولوجيا
- نص
- شكر
- أن
- •
- من مشاركة
- منهم
- then
- هناك.
- تشبه
- هم
- هؤلاء
- فكر
- عبر
- وهكذا
- الوقت
- استهلاك الوقت
- إلى
- رمز
- الرموز
- أدوات
- توب بوتس
- موضوع
- قطار
- متدرب
- قادة الإيمان
- المعاملات
- علاج
- العلاجات
- الأشجار
- جديد الموضة
- اثنان
- نوع
- أنواع
- عادة
- لا ينكر
- فهم
- غير متوقع
- فريد من نوعه
- آخر التحديثات
- us
- تستخدم
- حالة الاستخدام
- مستعمل
- يستخدم
- استخدام
- عادة
- متغير
- مختلف
- جدا
- فيديو
- مقاطع فيديو
- افتراضي
- حجم
- vs
- يريد
- وكان
- طرق
- we
- كان
- متى
- سواء
- التي
- في حين
- من الذى
- واسع
- مدى واسع
- سوف
- مع
- كلمات
- للعمل
- العمال
- أعمال
- قيمة
- اكتب
- اكتب كود
- الكتاب
- جاري الكتابة
- أنت
- حل متجر العقارات الشامل الخاص بك في جورجيا
- زفيرنت