يعد اكتشاف الاحتيال مشكلة مهمة لها تطبيقات في الخدمات المالية ووسائل التواصل الاجتماعي والتجارة الإلكترونية والألعاب وغيرها من الصناعات. يقدم هذا المنشور تنفيذًا لحل الكشف عن الاحتيال باستخدام نموذج الشبكة التلافيفية للرسم البياني العلائقي (RGCN) للتنبؤ باحتمالية أن تكون المعاملة احتيالية من خلال وضعي الاستدلال الاستقرائي والاستقرائي. يمكنك نشر تطبيقنا في ملف الأمازون SageMaker نقطة النهاية كحل للكشف عن الاحتيال في الوقت الفعلي ، دون الحاجة إلى تخزين أو تنسيق رسم بياني خارجي ، وبالتالي تقليل تكلفة نشر النموذج بشكل كبير.
يمكن أيضًا للشركات التي تبحث عن خدمة AWS AI مُدارة بالكامل للكشف عن الاحتيال استخدامها كاشف احتيال الأمازون، والتي يمكنك استخدامها لتحديد المدفوعات المشبوهة عبر الإنترنت ، أو اكتشاف الاحتيال في حساب جديد ، أو منع إساءة استخدام برنامج الولاء التجريبي ، أو تحسين اكتشاف الاستيلاء على الحساب.
حل نظرة عامة
يصف الرسم البياني التالي شبكة معاملات مالية نموذجية تتضمن أنواعًا مختلفة من المعلومات. تحتوي كل معاملة على معلومات مثل معرفات الأجهزة ومعرفات Wi-Fi وعناوين IP والمواقع المادية وأرقام الهواتف والمزيد. نحن نمثل مجموعات بيانات المعاملات من خلال رسم بياني غير متجانس يحتوي على أنواع مختلفة من العقد والحواف. بعد ذلك ، يتم التعامل مع مشكلة الكشف عن الاحتيال كمهمة تصنيف العقدة على هذا الرسم البياني غير المتجانسة.
أظهرت الشبكات العصبية للرسم البياني (GNNs) وعدًا كبيرًا في معالجة مشاكل الكشف عن الاحتيال ، متفوقةً على أساليب التعلم الخاضعة للإشراف الشائعة مثل أشجار القرار المعززة بالتدرج أو شبكات التغذية الأمامية المتصلة بالكامل على قواعد البيانات المعيارية. في إعداد نموذجي لاكتشاف الاحتيال ، أثناء مرحلة التدريب ، يتم تدريب نموذج GNN على مجموعة من المعاملات ذات العلامات. يتم تزويد كل معاملة تدريبية بعلامة ثنائية تشير إلى ما إذا كانت احتيالية. يمكن بعد ذلك استخدام هذا النموذج المدرب للكشف عن المعاملات الاحتيالية بين مجموعة من المعاملات غير المسماة أثناء مرحلة الاستدلال. يوجد وضعان مختلفان للاستدلال: الاستدلال التحويلي مقابل الاستدلال الاستقرائي (الذي نناقشه أكثر لاحقًا في هذا المنشور).
يمكن للنماذج المستندة إلى GNN ، مثل RGCN ، الاستفادة من المعلومات الطوبولوجية ، والجمع بين كل من بنية الرسم البياني وميزات العقد والحواف لمعرفة تمثيل ذي مغزى يميز المعاملات الضارة عن المعاملات المشروعة. يمكن لـ RGCN أن تتعلم بشكل فعال تمثيل أنواع مختلفة من العقد والحواف (العلاقات) عبر تضمين الرسم البياني غير المتجانس. في الرسم البياني السابق ، يتم نمذجة كل معاملة كعقدة مستهدفة ، ويتم نمذجة العديد من الكيانات المرتبطة بكل معاملة على أنها أنواع عقدة غير مستهدفة ، مثل ProductCD
و P_emaildomain
. تحتوي العقد المستهدفة على ميزات عددية وفئوية تم تعيينها ، في حين أن أنواع العقد الأخرى ليست مميزة. يتعلم نموذج RGCN التضمين لكل نوع عقدة غير مستهدفة. لتضمين العقدة المستهدفة ، يتم استخدام عملية تلافيفية لحساب التضمين باستخدام ميزاتها وحفلات الزفاف المجاورة. في بقية المنشور ، نستخدم المصطلحين GNN و RGCN بالتبادل.
من الجدير بالذكر أن الاستراتيجيات البديلة ، مثل معاملة الكيانات غير المستهدفة كميزات وتشفير واحد ساخن لها ، غالبًا ما تكون غير قابلة للتطبيق بسبب العناصر الأساسية الكبيرة لهذه الكيانات. على العكس من ذلك ، فإن ترميزها ككيانات رسم بياني يمكّن نموذج GNN من الاستفادة من الهيكل الضمني في علاقات الكيانات. على سبيل المثال ، من المرجح أن تكون المعاملات التي تشترك في رقم هاتف مع معاملات احتيالية معروفة احتيالية أيضًا.
يخلق التمثيل البياني الذي تستخدمه GNNs بعض التعقيد في تنفيذها. ينطبق هذا بشكل خاص على التطبيقات مثل اكتشاف الاحتيال ، حيث قد يتم زيادة تمثيل الرسم البياني أثناء الاستدلال بالعقد المضافة حديثًا التي تتوافق مع كيانات غير معروفة أثناء تدريب النموذج. عادة ما يشار إلى سيناريو الاستدلال هذا باسم الوضع الاستقرائي. فى المقابل، وضع التحويل هو سيناريو يفترض أن تمثيل الرسم البياني الذي تم إنشاؤه أثناء تدريب النموذج لن يتغير أثناء الاستدلال. غالبًا ما يتم تقييم نماذج GNN في الوضع التحويلي عن طريق إنشاء تمثيلات الرسم البياني من مجموعة مشتركة من أمثلة التدريب والاختبار ، أثناء إخفاء ملصقات الاختبار أثناء الانتشار الخلفي. هذا يضمن أن تمثيل الرسم البياني ثابت ، وهناك نموذج GNN لا يتطلب تنفيذ عمليات لتوسيع الرسم البياني بعقد جديدة أثناء الاستدلال. لسوء الحظ ، لا يمكن افتراض تمثيل الرسم البياني الثابت عند اكتشاف المعاملات الاحتيالية في بيئة حقيقية. لذلك ، يلزم دعم الاستدلال الاستقرائي عند نشر نماذج GNN لاكتشاف الاحتيال في بيئات الإنتاج.
بالإضافة إلى ذلك ، يعد اكتشاف المعاملات الاحتيالية في الوقت الفعلي أمرًا بالغ الأهمية ، خاصة في حالات العمل حيث توجد فرصة واحدة فقط لإيقاف الأنشطة غير القانونية. على سبيل المثال ، يمكن للمستخدمين المحتالين التصرف بشكل ضار باستخدام حساب مرة واحدة وعدم استخدام نفس الحساب مرة أخرى. يقدم الاستدلال في الوقت الفعلي على نماذج GNN تعقيدًا إضافيًا للتنفيذ. غالبًا ما يكون من الضروري تنفيذ عمليات استخراج الرسم البياني الفرعي لدعم الاستدلال في الوقت الفعلي. هناك حاجة إلى عملية استخراج الرسم البياني الفرعي لتقليل زمن انتقال الاستدلال عندما يكون تمثيل الرسم البياني كبيرًا ويصبح إجراء الاستدلال على الرسم البياني بأكمله باهظ التكلفة. تعمل خوارزمية للاستدلال الاستقرائي في الوقت الفعلي باستخدام نموذج RGCN على النحو التالي:
- بالنظر إلى مجموعة من المعاملات ونموذج RGCN مدرب ، قم بتوسيع تمثيل الرسم البياني مع الكيانات من الدُفعة.
- قم بتعيين ناقلات التضمين للعقد غير المستهدفة الجديدة بمتجه التضمين المتوسط لنوع العقدة الخاصة بها.
- استخراج الرسم البياني الفرعي التي يسببها k-تسوق خارج الجوار للعقد المستهدفة من الدفعة.
- قم بإجراء الاستدلال على الرسم البياني الفرعي وإرجاع درجات التنبؤ للعقد المستهدفة للدُفعة.
- قم بتنظيف تمثيل الرسم البياني عن طريق إزالة العقد المضافة حديثًا (تضمن هذه الخطوة بقاء متطلبات الذاكرة لاستدلال النموذج ثابتة).
تتمثل المساهمة الرئيسية لهذا المنشور في تقديم نموذج RGCN لتنفيذ خوارزمية الاستدلال الاستقرائي في الوقت الفعلي. يمكنك نشر تطبيق RGCN الخاص بنا على نقطة نهاية SageMaker كحل للكشف عن الاحتيال في الوقت الفعلي. لا يتطلب حلنا تخزين الرسم البياني الخارجي أو التنسيق ، ويقلل بشكل كبير من تكلفة نشر نموذج RGCN لمهام الكشف عن الاحتيال. ينفذ النموذج أيضًا وضع الاستدلال الانتقالي ، مما يمكننا من إجراء تجارب لمقارنة أداء النموذج في أوضاع الاستقراء والنقالة. يمكن الوصول إلى رمز النموذج ودفاتر الملاحظات مع التجارب من أمثلة AWS GitHub repo.
هذا المنشور يبني على المنشور إنشاء حل للكشف عن الاحتيال في الوقت الفعلي قائم على GNN باستخدام Amazon SageMaker و Amazon Neptune و Deep Graph Library. قام المنشور السابق ببناء حل للكشف عن الاحتيال في الوقت الفعلي قائم على RGCN باستخدام SageMaker ، أمازون نبتون، و مكتبة الرسم البياني العميق (DGL). استخدم الحل السابق قاعدة بيانات Neptune كمخزن خارجي للرسم البياني ، مطلوب AWS لامدا للتزامن من أجل الاستدلال في الوقت الفعلي ، وتضمنت التجارب فقط في الوضع التحويلي.
يطبق نموذج RGCN الذي تم تقديمه في هذا المنشور جميع عمليات خوارزمية الاستدلال الاستقرائي في الوقت الفعلي باستخدام DGL فقط كتبعية ، ولا يتطلب تخزين الرسم البياني الخارجي أو تنسيقه للنشر.
نقوم أولاً بتقييم أداء نموذج RGCN في أوضاع التحويل والاستقرائي على مجموعة بيانات معيارية. كما هو متوقع ، يكون أداء النموذج في الوضع الاستقرائي أقل قليلاً منه في الوضع التحويلي. ندرس أيضًا تأثير المعلمة الفائقة k على أداء النموذج. المعلمة الفائقة k يتحكم في عدد القفزات التي يتم إجراؤها لاستخراج الرسم البياني الفرعي في الخطوة 3 من خوارزمية الاستدلال في الوقت الفعلي. قيم أعلى لـ k ستنتج رسومًا بيانية فرعية أكبر ويمكن أن تؤدي إلى أداء استدلال أفضل على حساب زمن انتقال أعلى. على هذا النحو ، نجري أيضًا تجارب توقيت لتقييم جدوى نموذج RGCN لتطبيق في الوقت الفعلي.
بيانات
نستخدم مجموعة بيانات الاحتيال IEEE-CIS، وهي نفس مجموعة البيانات التي تم استخدامها في السابق بريد.. اعلاني. تحتوي مجموعة البيانات على أكثر من 590,000 سجل معاملات لها ملصق احتيال ثنائي (ملف isFraud
عمود). يتم تقسيم البيانات إلى جدولين: المعاملة والهوية. ومع ذلك ، لا تحتوي جميع سجلات المعاملات على معلومات هوية مقابلة. ننضم إلى الجدولين على TransactionID
، والذي يترك لنا ما مجموعه 144,233،XNUMX سجل معاملات. نقوم بفرز الجدول حسب الطابع الزمني للمعاملة (ملف TransactionDT
العمود) وإنشاء نسبة 80/20 مقسمة حسب الوقت ، مما ينتج 115,386،28,847 و XNUMX،XNUMX معاملة للتدريب والاختبار ، على التوالي.
لمزيد من التفاصيل حول مجموعة البيانات وكيفية تنسيقها لتلائم متطلبات الإدخال في DGL ، يرجى الرجوع إلى كشف الاحتيال في الشبكات غير المتجانسة باستخدام Amazon SageMaker ومكتبة الرسم البياني العميق.
إنشاء الرسم البياني
نستخدم TransactionID
العمود لتوليد العقد المستهدفة. نستخدم الأعمدة التالية لإنشاء 11 نوعًا من العقد غير المستهدفة:
card1
من خلالcard6
ProductCD
addr1
وaddr2
P_emaildomain
وR_emaildomain
نستخدم 38 عمودًا كميزات فئوية للعقد المستهدفة:
M1
من خلالM9
DeviceType
وDeviceInfo
id_12
من خلالid_38
نستخدم 382 عمودًا كميزات عددية للعقد المستهدفة:
TransactionAmt
dist1
وdist2
id_01
من خلالid_11
C1
من خلالC14
D1
من خلالD15
V1
من خلالV339
يحتوي الرسم البياني الذي تم إنشاؤه من معاملات التدريب على 217,935،2,653,878 عقدة و XNUMX،XNUMX،XNUMX حافة.
معلمات هايبر
يتم تعيين المعلمات الأخرى لمطابقة المعلمات التي تم الإبلاغ عنها في السابق بريد.. اعلاني. يوضح المقتطف التالي تدريب نموذج RGCN في أوضاع التحويل والاستقرائي:
الاستقرائي مقابل الوضع الاستقرائي
نجري خمس تجارب للحث الاستقرائي وخمس تجارب للوضع الاستقرائي. لكل تجربة ، نقوم بتدريب نموذج RGCN وحفظه على القرص ، والحصول على 10 نماذج. نقوم بتقييم كل نموذج على أمثلة اختبار مع زيادة عدد القفزات (المعلمة k) تستخدم لاستخراج رسم بياني فرعي للاستدلال والإعداد k إلى 1 و 2 و 3. نتوقع جميع أمثلة الاختبار في وقت واحد ، ونحسب درجة ROC AUC لكل تجربة. يوضح الرسم البياني التالي متوسط فترات الثقة و 95٪ من درجات الجامعة الأمريكية بالقاهرة.
يمكننا أن نرى أن الأداء في الوضع التحويلي أعلى قليلاً منه في الوضع الاستقرائي. ل k= 2 ، متوسط درجات AUC للوضع الاستقرائي والتنقلي 0.876 و 0.883 ، على التوالي. هذا متوقع لأن نموذج RGCN قادر على تعلم حفلات الزفاف لجميع عقد الكيان في الوضع التحويلي ، بما في ذلك تلك الموجودة في مجموعة الاختبار. في المقابل ، يسمح الوضع الاستقرائي فقط للنموذج بتعلم عمليات دمج عقد الكيان الموجودة في أمثلة التدريب ، وبالتالي يجب ملء بعض العقد أثناء الاستدلال. في الوقت نفسه ، فإن الانخفاض في الأداء بين الوضعين الاستقرائي والاستقرائي ليس كبيرًا ، وحتى في الوضع الاستقرائي ، يحقق نموذج RGCN أداءً جيدًا مع AUC يبلغ 0.876. نلاحظ أيضًا أن أداء النموذج لا يتحسن بالنسبة لقيم k> 2. هذا يعني هذا الإعداد k= 2 يستخرج رسمًا بيانيًا فرعيًا كبيرًا بدرجة كافية أثناء الاستدلال ، مما يؤدي إلى الأداء الأمثل. تم تأكيد هذه الملاحظة أيضًا من خلال تجربتنا التالية.
تجدر الإشارة أيضًا إلى أنه ، بالنسبة للوضع التحويلي ، يكون AUC لطرازنا عند 0.883 أعلى من AUC المقابل البالغ 0.870 المبلغ عنه في السابق بريد.. اعلاني. نستخدم المزيد من الأعمدة كميزات عددية وفئوية للعقد المستهدفة ، والتي يمكن أن تفسر درجة AUC الأعلى. نلاحظ أيضًا أن التجارب في المنشور السابق أجريت تجربة واحدة فقط.
الاستدلال على دفعة صغيرة
بالنسبة لهذه التجربة ، نقوم بتقييم نموذج RGCN في إعداد استدلال دفعة صغيرة. نستخدم خمسة نماذج تم تدريبها على الوضع الاستقرائي في التجربة السابقة. نقارن أداء هذه النماذج عند التنبؤ في إعدادين: الاستدلال الكامل والدُفعي الصغير. للاستدلال الكامل للدفعة ، نتوقع مجموعة الاختبار بأكملها ، كما حدث في التجربة السابقة. بالنسبة للاستدلال على دفعات صغيرة ، نتوقع دفعات صغيرة عن طريق تقسيم مجموعة الاختبار إلى 28 دفعة متساوية الحجم مع ما يقرب من 1,000 معاملة في كل دفعة. نحسب درجات AUC لكلا الإعدادين باستخدام قيم مختلفة لـ k. يعرض المخطط التالي متوسط فترات الثقة و 95٪ لإعدادات استدلال الدُفعات الكاملة والصغيرة.
نلاحظ هذا الأداء للاستدلال دفعة صغيرة عندما k= 1 أقل من الدفعة الكاملة. ومع ذلك ، يتطابق أداء الاستدلال الدُفعي الصغير مع الدُفعة الكاملة عندما k> 1. يمكن أن يُعزى ذلك إلى استخلاص رسوم بيانية فرعية أصغر بكثير للدفعات الصغيرة. نؤكد ذلك من خلال مقارنة أحجام الرسم البياني الفرعي مع حجم الرسم البياني بأكمله الذي تم إنشاؤه من معاملات التدريب. نقارن أحجام الرسم البياني من حيث عدد العقد. ل k= 1 ، متوسط حجم الرسم البياني الفرعي لاستدلال الدُفعة الصغيرة أقل من 2٪ من الرسم البياني للتدريب. وللحصول على الاستدلال الكامل للدفعة عندما k= 1 ، حجم الرسم البياني الفرعي 22٪. متى k= 2 ، أحجام الرسم البياني الفرعي لاستدلال الدُفعات الصغيرة والكاملة هي 54٪ و 64٪ على التوالي. أخيرًا ، تصل أحجام الرسم البياني الفرعي لكلا إعدادات الاستدلال إلى 100٪ لـ k= 3. بمعنى آخر ، متى k> 1 ، يصبح الرسم البياني الفرعي للدفعة الصغيرة كبيرًا بدرجة كافية ، مما يتيح استدلال الدُفعة الصغيرة للوصول إلى نفس أداء الاستدلال الكامل للدفعة.
نسجل أيضًا زمن انتقال التنبؤ لكل دفعة. نجري تجاربنا على مثيل ml.r5.12xlarge ، ولكن يمكنك استخدام مثيل أصغر بذاكرة 64 جيجا بايت لتشغيل نفس التجارب. يُظهر المخطط التالي متوسط فترات الثقة و 95٪ لفترات استجابة توقع الدُفعة الصغيرة لقيم مختلفة لـ k.
يشمل زمن الوصول جميع الخطوات الخمس لخوارزمية الاستدلال الاستقرائي في الوقت الفعلي. نرى ذلك متى k= 2 ، يستغرق توقع 1,030 معاملة 5.4 ثانية في المتوسط ، مما ينتج عنه معدل نقل قدره 190 معاملة في الثانية. هذا يؤكد أن تنفيذ نموذج RGCN مناسب لاكتشاف الاحتيال في الوقت الفعلي. نلاحظ أيضا أن السابق بريد.. اعلاني لم تقدم قيم وقت استجابة صارمة لتنفيذها.
وفي الختام
يطبق نموذج RGCN الذي تم إصداره مع هذا المنشور الخوارزمية للاستدلال الاستقرائي في الوقت الفعلي ، ولا يتطلب تخزين الرسم البياني الخارجي أو التنسيق. المعلمة k في الخطوة 3 من الخوارزمية تحدد عدد القفزات التي يتم إجراؤها لاستخراج الرسم البياني الفرعي للاستدلال ، وتؤدي إلى مفاضلة بين دقة النموذج وزمن انتقال التنبؤ. استخدمنا ملف مجموعة بيانات الاحتيال IEEE-CIS في تجاربنا ، وتحققوا تجريبيًا من صحة القيمة المثلى للمعلمة k لمجموعة البيانات هذه هي 2 ، وتحقق درجة AUC تبلغ 0.876 وزمن انتقال للتنبؤ أقل من 6 ثوانٍ لكل 1,000 معاملة.
قدم هذا المنشور عملية خطوة بخطوة للتدريب وتقييم نموذج RGCN للكشف عن الاحتيال في الوقت الفعلي. تطبق فئة النموذج المضمنة طرقًا لدورة حياة النموذج بأكملها ، بما في ذلك طرق التسلسل وإلغاء التسلسل. يتيح ذلك استخدام النموذج للكشف عن الاحتيال في الوقت الفعلي. يمكنك تدريب النموذج كمقدر PyTorch SageMaker ثم نشره في نقطة نهاية SageMaker باستخدام ما يلي مفكرة كقالب. نقطة النهاية قادرة على التنبؤ بالاحتيال على دفعات صغيرة من المعاملات الأولية في الوقت الفعلي. تستطيع ايضا استخذام التوصية بالاستدلال من Amazon SageMaker لتحديد أفضل نوع وتكوين مثيل لنقطة نهاية الاستدلال بناءً على أحمال العمل الخاصة بك.
لمزيد من المعلومات حول هذا الموضوع والتنفيذ ، نشجعك على استكشاف واختبار البرامج النصية الخاصة بنا بنفسك. يمكنك الوصول إلى دفاتر الملاحظات ورمز فئة الطراز ذي الصلة من ملف أمثلة AWS GitHub repo.
حول المؤلف
دميتري بيسبالوف هو عالم تطبيقي كبير في Amazon Machine Learning Solutions Lab ، حيث يساعد عملاء AWS في مختلف الصناعات على تسريع تبني الذكاء الاصطناعي والسحابة.
ريان براند هو عالم تطبيقي في مختبر حلول التعلم الآلي في أمازون. لديه خبرة خاصة في تطبيق التعلم الآلي على مشاكل الرعاية الصحية وعلوم الحياة. في أوقات فراغه ، يستمتع بقراءة التاريخ والخيال العلمي.
يانجون تشي هو مدير أول للعلوم التطبيقية في مختبر حلول التعلم الآلي في أمازون. إنها تبتكر وتطبق التعلم الآلي لمساعدة عملاء AWS على تسريع تبني الذكاء الاصطناعي والسحابة.
- محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
- بلاتوبلوكشين. Web3 Metaverse Intelligence. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
- المصدر https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/build-a-gnn-based-real-time-fraud-detection-solution-using-the-deep-graph-library-without-using-external-graph-storage/
- 000
- 1
- 10
- 100
- 11
- 2%
- 28
- 7
- 95%
- a
- ماهرون
- من نحن
- سوء المعاملة
- تسريع
- الوصول
- الوصول
- حسابي
- دقة
- يحقق
- تحقيق
- في
- أنشطة
- وأضاف
- إضافة
- إضافي
- عناوين
- تبني
- مميزات
- AI
- خوارزمية
- الكل
- يسمح
- البديل
- أمازون
- آلة التعلم الأمازون
- أمازون نبتون
- الأمازون SageMaker
- من بين
- و
- تطبيق
- التطبيقات
- تطبيقي
- تطبيق
- ما يقرب من
- مجموعة
- تعيين
- أسوشيتد
- يفترض
- المعزز
- المتوسط
- AWS
- على أساس
- لان
- يصبح
- يجري
- مؤشر
- المقارنة
- أفضل
- أفضل
- ما بين
- العلامة تجارية
- نساعدك في بناء
- يبني
- بنيت
- الأعمال
- حمل
- الحالات
- فرصة
- تغيير
- فئة
- تصنيف
- سحابة
- اعتماد السحابة
- الكود
- عمود
- الأعمدة
- الجمع بين
- الجمع بين
- قارن
- مقارنة
- تعقيد
- إحصاء
- إدارة
- الثقة
- الاعداد
- أكد
- تم تأكيد
- متصل
- ثابت
- بناء
- إنشاء
- يحتوي
- تباين
- إسهام
- ضوابط
- المقابلة
- التكلفة
- خلق
- يخلق
- حاسم
- العملاء
- البيانات
- قاعدة البيانات
- قواعد البيانات
- القرار
- عميق
- الترتيب
- تعريف
- التبعية
- نشر
- نشر
- نشر
- تفاصيل
- كشف
- جهاز
- DGL
- فعل
- مختلف
- بحث
- لا
- قطرة
- أثناء
- كل
- التجارة الإلكترونية
- تأثير
- على نحو فعال
- تمكن
- تمكين
- شجع
- نقطة النهاية
- يضمن
- كامل
- الكيانات
- كيان
- البيئات
- خاصة
- تقييم
- تقييم
- تقييم
- حتى
- كل
- مثال
- أمثلة
- متوقع
- ذو تكلفة باهظة
- الخبره في مجال الغطس
- تجربة
- شرح
- اكتشف
- مد
- خارجي
- استخراج
- المميزات
- خيال
- أخيرا
- مالي
- الخدمات المالية
- الاسم الأول
- متابعيك
- متابعات
- شكل
- احتيال
- الكشف عن الغش
- محتال
- مجانا
- تبدأ من
- بالإضافة إلى
- تماما
- الألعاب
- توليد
- دولار فقط واحصل على خصم XNUMX% على جميع
- GitHub جيثب:
- خير
- رسم بياني
- عظيم
- الثابت
- الرعاية الصحية
- مساعدة
- يساعد
- أعلى
- تاريخ
- كيفية
- كيفية
- لكن
- HTML
- HTTPS
- تحديد
- هوية
- غير شرعي
- تنفيذ
- التنفيذ
- تحقيق
- الأدوات
- استيراد
- أهمية
- تحسن
- in
- في أخرى
- شامل
- يشمل
- بما فيه
- في ازدياد
- الصناعات
- معلومات
- إدخال
- مثل
- أدخلت
- يدخل
- IP
- عناوين الانترنت بروتوكول
- IT
- الانضمام
- القفل
- معروف
- مختبر
- تُشير
- ملصقات
- كبير
- أكبر
- كمون
- قيادة
- تعلم
- تعلم
- المكتبة
- الحياة
- علوم الحياة
- دورة حياة
- على الأرجح
- تحميل
- المواقع
- أبحث
- الوفاء
- برنامج الولاء
- آلة
- آلة التعلم
- مدير
- مباراة
- ذات مغزى
- الوسائط
- مكبر الصوت : يدعم، مع دعم ميكروفون مدمج لمنع الضوضاء
- طرق
- ML
- موضة
- نموذج
- عارضات ازياء
- وسائط
- الأكثر من ذلك
- ضروري
- نبتون
- شبكة
- الشبكات
- الشبكات العصبية
- جديد
- التالي
- العقدة
- العقد
- عدد
- أرقام
- رصد
- الحصول على
- ONE
- online
- المدفوعات عبر الإنترنت
- عملية
- عمليات
- الأمثل
- تزامن
- أخرى
- التفوق على
- الخاصة
- الباندا
- المعلمة
- المعلمات
- مرت
- المدفوعات
- نسبة مئوية
- نفذ
- أداء
- أداء
- مرحلة جديدة
- للهواتف
- مادي
- أفلاطون
- الذكاء افلاطون البيانات
- أفلاطون داتا
- الرائج
- منشور
- تنبأ
- توقع
- تنبؤ
- يقدم
- الهدايا
- منع
- سابق
- قبل
- المشكلة
- مشاكل
- عملية المعالجة
- إنتاج
- الإنتــاج
- البرنامج
- وعد
- تزود
- المقدمة
- pytorch
- Qi
- الخام
- الوصول
- نادي القراءة
- حقيقي
- العالم الحقيقي
- في الوقت الحقيقي
- سجل
- تسجيل
- تخفيض
- يقلل
- تقليص
- يشار
- ذات صلة
- العلاقات
- العلاقات
- صدر
- إزالة
- وذكرت
- مثل
- التمثيل
- تطلب
- مطلوب
- المتطلبات
- هؤلاء
- REST
- مما أدى
- النتائج
- عائد أعلى
- يجري
- ريان
- sagemaker
- الاستدلال SageMaker
- نفسه
- حفظ
- سيناريو
- علوم
- القصص الخيالي
- علوم
- عالم
- مخطوطات
- الثاني
- ثواني
- كبير
- الخدمة
- خدماتنا
- طقم
- ضبط
- إعدادات
- الإعداد
- عدة
- مشاركة
- أظهرت
- يظهر
- هام
- بشكل ملحوظ
- عزباء
- المقاس
- الأحجام
- صغير
- الأصغر
- So
- منصات التواصل
- وسائل التواصل الاجتماعي
- حل
- الحلول
- بعض
- محدد
- سرعة
- انقسم
- الإنشقاقات
- خطوة
- خطوات
- وقف
- تخزين
- استراتيجيات
- بناء
- دراسة
- رسم بياني ثانوي
- الرسوم البيانية الفرعية
- هذه
- بدلة
- مناسب
- الدعم
- مشكوك فيه
- جدول
- أخذ
- استيلاء
- يأخذ
- الهدف
- مهمة
- المهام
- قالب
- سياسة الحجب وتقييد الوصول
- تجربه بالعربي
- الاختبار
- •
- الرسم البياني
- من مشاركة
- وبالتالي
- وبالتالي
- عبر
- الإنتاجية
- الوقت
- الطابع الزمني
- توقيت
- إلى
- جدا
- موضوع
- الإجمالي
- قطار
- متدرب
- قادة الإيمان
- صفقة
- المعاملات
- معالجة
- الأشجار
- محاكمة
- محاكمات
- صحيح
- أنواع
- نموذجي
- us
- تستخدم
- المستخدمين
- عادة
- التحقق من صحة
- قيمنا
- القيم
- بواسطة
- التي
- في حين
- واي فاي
- سوف
- بدون
- كلمات
- قيمة
- سوف
- أنت
- حل متجر العقارات الشامل الخاص بك في جورجيا
- زفيرنت