Οργανισμοί σε όλους τους κλάδους θέλουν να κατηγοριοποιήσουν και να εξάγουν πληροφορίες από μεγάλους όγκους εγγράφων διαφορετικών μορφών. Η μη αυτόματη επεξεργασία αυτών των εγγράφων για την ταξινόμηση και την εξαγωγή πληροφοριών παραμένει δαπανηρή, επιρρεπής σε σφάλματα και δύσκολη η κλιμάκωση. Προόδους σε γενετική τεχνητή νοημοσύνη (AI) έχουν δημιουργήσει λύσεις έξυπνης επεξεργασίας εγγράφων (IDP) που μπορούν να αυτοματοποιήσουν την ταξινόμηση εγγράφων και να δημιουργήσουν ένα οικονομικά αποδοτικό επίπεδο ταξινόμησης ικανό να χειρίζεται διάφορα, μη δομημένα εταιρικά έγγραφα.
Η κατηγοριοποίηση των εγγράφων είναι ένα σημαντικό πρώτο βήμα στα συστήματα IDP. Σας βοηθά να προσδιορίσετε το επόμενο σύνολο ενεργειών που πρέπει να κάνετε ανάλογα με τον τύπο του εγγράφου. Για παράδειγμα, κατά τη διαδικασία εκδίκασης αξιώσεων, η ομάδα πληρωτέων λογαριασμών λαμβάνει το τιμολόγιο, ενώ το τμήμα αξιώσεων διαχειρίζεται τη σύμβαση ή τα έγγραφα πολιτικής. Οι παραδοσιακοί μηχανισμοί κανόνων ή η ταξινόμηση που βασίζεται σε ML μπορούν να ταξινομήσουν τα έγγραφα, αλλά συχνά φτάνουν σε ένα όριο ως προς τους τύπους μορφών εγγράφων και υποστηρίζουν τη δυναμική προσθήκη νέων κατηγοριών εγγράφων. Για περισσότερες πληροφορίες, βλ Ο ταξινομητής εγγράφων Amazon Comprehend προσθέτει υποστήριξη διάταξης για μεγαλύτερη ακρίβεια.
Σε αυτήν την ανάρτηση, συζητάμε την ταξινόμηση εγγράφων χρησιμοποιώντας το Μοντέλο Amazon Titan Multimodal Embeddings για την ταξινόμηση οποιωνδήποτε τύπων εγγράφων χωρίς την ανάγκη εκπαίδευσης.
Amazon Titan Multimodal Embeddings
Η Amazon παρουσίασε πρόσφατα Titan Multimodal Embeddings in Θεμέλιο του Αμαζονίου. Αυτό το μοντέλο μπορεί να δημιουργήσει ενσωματώσεις για εικόνες και κείμενο, επιτρέποντας τη δημιουργία ενσωματώσεων εγγράφων που θα χρησιμοποιηθούν σε νέες ροές εργασίας ταξινόμησης εγγράφων.
Δημιουργεί βελτιστοποιημένες διανυσματικές αναπαραστάσεις εγγράφων που σαρώνονται ως εικόνες. Κωδικοποιώντας οπτικά και κειμενικά στοιχεία σε ενοποιημένα αριθμητικά διανύσματα που ενσωματώνουν σημασιολογικό νόημα, επιτρέπει την ταχεία ευρετηρίαση, την ισχυρή αναζήτηση με βάση τα συμφραζόμενα και την ακριβή ταξινόμηση των εγγράφων.
Καθώς εμφανίζονται νέα πρότυπα και τύποι εγγράφων στις επιχειρηματικές ροές εργασίας, μπορείτε απλά να επικαλεστείτε το Amazon Bedrock API να τα διανυσματοποιήσουν δυναμικά και να τα προσαρτήσουν στα συστήματα IDP τους για να βελτιώσουν γρήγορα τις δυνατότητες ταξινόμησης εγγράφων.
Επισκόπηση λύσεων
Ας εξετάσουμε την ακόλουθη λύση ταξινόμησης εγγράφων με το μοντέλο Amazon Titan Multimodal Embeddings. Για βέλτιστη απόδοση, θα πρέπει να προσαρμόσετε τη λύση στη συγκεκριμένη περίπτωση χρήσης και στην υπάρχουσα ρύθμιση του αγωγού IDP.
Αυτή η λύση ταξινομεί έγγραφα χρησιμοποιώντας διανυσματική ενσωμάτωση σημασιολογικής αναζήτησης αντιστοιχίζοντας ένα έγγραφο εισόδου σε μια ήδη ευρετηριασμένη συλλογή εγγράφων. Χρησιμοποιούμε τα ακόλουθα βασικά στοιχεία:
- embeddings - embeddings είναι αριθμητικές αναπαραστάσεις αντικειμένων του πραγματικού κόσμου που χρησιμοποιούν τα συστήματα μηχανικής μάθησης (ML) και τεχνητής νοημοσύνης για να κατανοήσουν πολύπλοκους τομείς γνώσης όπως οι άνθρωποι.
- Διανυσματικές βάσεις δεδομένων - Διανυσματικές βάσεις δεδομένων χρησιμοποιούνται για την αποθήκευση ενσωματώσεων. Οι διανυσματικές βάσεις δεδομένων ευρετηριάζουν και οργανώνουν αποτελεσματικά τις ενσωματώσεις, επιτρέποντας τη γρήγορη ανάκτηση παρόμοιων διανυσμάτων με βάση μετρήσεις απόστασης όπως η Ευκλείδεια απόσταση ή η ομοιότητα συνημιτόνου.
- Σημασιολογική αναζήτηση – Η σημασιολογική αναζήτηση λειτουργεί λαμβάνοντας υπόψη το πλαίσιο και τη σημασία του ερωτήματος εισόδου και τη συνάφειά του με το περιεχόμενο που αναζητείται. Οι διανυσματικές ενσωματώσεις είναι ένας αποτελεσματικός τρόπος αποτύπωσης και διατήρησης της έννοιας του κειμένου και των εικόνων με βάση τα συμφραζόμενα. Στη λύση μας, όταν μια εφαρμογή θέλει να πραγματοποιήσει μια σημασιολογική αναζήτηση, το έγγραφο αναζήτησης μετατρέπεται πρώτα σε ενσωμάτωση. Στη συνέχεια, ζητείται η διανυσματική βάση δεδομένων με σχετικό περιεχόμενο για να βρεθούν οι πιο παρόμοιες ενσωματώσεις.
Στη διαδικασία επισήμανσης, ένα δείγμα επαγγελματικών εγγράφων, όπως τιμολόγια, τραπεζικά αντίγραφα ή συνταγές, μετατρέπονται σε ενσωματώσεις χρησιμοποιώντας το μοντέλο Amazon Titan Multimodal Embeddings και αποθηκεύονται σε μια διανυσματική βάση δεδομένων με προκαθορισμένες ετικέτες. Το μοντέλο Amazon Titan Multimodal Embedding εκπαιδεύτηκε χρησιμοποιώντας τον ευκλείδειο αλγόριθμο L2 και επομένως για καλύτερα αποτελέσματα η διανυσματική βάση δεδομένων που χρησιμοποιείται θα πρέπει να υποστηρίζει αυτόν τον αλγόριθμο.
Το παρακάτω διάγραμμα αρχιτεκτονικής δείχνει πώς μπορείτε να χρησιμοποιήσετε το μοντέλο Amazon Titan Multimodal Embeddings με έγγραφα σε Απλή υπηρεσία αποθήκευσης Amazon Κάδος (Amazon S3) για δημιουργία γκαλερί εικόνων.
Η ροή εργασίας αποτελείται από τα ακόλουθα βήματα:
- Ένας χρήστης ή μια εφαρμογή μεταφορτώνει ένα δείγμα εικόνας εγγράφου με μεταδεδομένα ταξινόμησης σε μια συλλογή εικόνων εγγράφων. Ένα πρόθεμα S3 ή μεταδεδομένα αντικειμένου S3 μπορούν να χρησιμοποιηθούν για την ταξινόμηση εικόνων συλλογής.
- Ένα συμβάν ειδοποίησης αντικειμένου Amazon S3 καλεί την ενσωμάτωση AWS Lambda λειτουργία.
- Η συνάρτηση Lambda διαβάζει την εικόνα του εγγράφου και μεταφράζει την εικόνα σε ενσωματώσεις καλώντας το Amazon Bedrock και χρησιμοποιώντας το μοντέλο Amazon Titan Multimodal Embeddings.
- Οι ενσωματώσεις εικόνων, μαζί με την ταξινόμηση εγγράφων, αποθηκεύονται στη διανυσματική βάση δεδομένων.
Όταν ένα νέο έγγραφο χρειάζεται ταξινόμηση, το ίδιο μοντέλο ενσωμάτωσης χρησιμοποιείται για τη μετατροπή του εγγράφου ερωτήματος σε ενσωμάτωση. Στη συνέχεια, πραγματοποιείται αναζήτηση σημασιολογικής ομοιότητας στη διανυσματική βάση δεδομένων χρησιμοποιώντας την ενσωμάτωση ερωτήματος. Η ετικέτα που ανακτάται σε σχέση με την κορυφαία αντιστοίχιση ενσωμάτωσης θα είναι η ετικέτα ταξινόμησης για το έγγραφο ερωτήματος.
Το παρακάτω διάγραμμα αρχιτεκτονικής δείχνει πώς να χρησιμοποιήσετε το μοντέλο Amazon Titan Multimodal Embeddings με έγγραφα σε έναν κάδο S3 για ταξινόμηση εικόνων.
Η ροή εργασίας αποτελείται από τα ακόλουθα βήματα:
- Τα έγγραφα που απαιτούν ταξινόμηση μεταφορτώνονται σε έναν κάδο εισόδου S3.
- Η συνάρτηση ταξινόμησης Lambda λαμβάνει την ειδοποίηση αντικειμένου Amazon S3.
- Η συνάρτηση Lambda μεταφράζει την εικόνα σε ενσωμάτωση καλώντας το Amazon Bedrock API.
- Η διανυσματική βάση δεδομένων αναζητείται για ένα αντίστοιχο έγγραφο χρησιμοποιώντας τη σημασιολογική αναζήτηση. Η ταξινόμηση του αντίστοιχου εγγράφου χρησιμοποιείται για την ταξινόμηση του εγγράφου εισόδου.
- Το έγγραφο εισόδου μετακινείται στον κατάλογο ή το πρόθεμα στόχο S3 χρησιμοποιώντας την ταξινόμηση που ανακτήθηκε από την αναζήτηση διανυσματικής βάσης δεδομένων.
Για να σας βοηθήσουμε να δοκιμάσετε τη λύση με τα δικά σας έγγραφα, δημιουργήσαμε ένα παράδειγμα σημειωματάριου Python Jupyter, το οποίο είναι διαθέσιμο στο GitHub.
Προϋποθέσεις
Για να τρέξετε το σημειωματάριο, χρειάζεστε ένα Λογαριασμός AWS με κατάλληλο Διαχείριση ταυτότητας και πρόσβασης AWS Άδειες (IAM) για να καλέσετε το Amazon Bedrock. Επιπλέον, στο Πρόσβαση μοντέλου σελίδα της κονσόλας Amazon Bedrock, βεβαιωθείτε ότι παρέχεται πρόσβαση για το μοντέλο Amazon Titan Multimodal Embeddings.
Εκτέλεση
Στα ακόλουθα βήματα, αντικαταστήστε κάθε σύμβολο κράτησης θέσης εισαγωγής χρήστη με τις δικές σας πληροφορίες:
- Δημιουργήστε τη διανυσματική βάση δεδομένων. Σε αυτήν τη λύση, χρησιμοποιούμε μια βάση δεδομένων FAISS στη μνήμη, αλλά θα μπορούσατε να χρησιμοποιήσετε μια εναλλακτική διανυσματική βάση δεδομένων. Το προεπιλεγμένο μέγεθος διάστασης του Amazon Titan είναι 1024.
- Αφού δημιουργηθεί η διανυσματική βάση δεδομένων, απαριθμήστε τα δείγματα εγγράφων, δημιουργώντας ενσωματώσεις για το καθένα και αποθηκεύστε τα στη διανυσματική βάση δεδομένων
- Δοκιμάστε με τα έγγραφά σας. Αντικαταστήστε τους φακέλους στον ακόλουθο κώδικα με τους δικούς σας φακέλους που περιέχουν γνωστούς τύπους εγγράφων:
- Χρησιμοποιώντας τη βιβλιοθήκη Boto3, καλέστε το Amazon Bedrock. Η μεταβλητή
inputImageB64
είναι ένας πίνακας byte με κωδικοποίηση base64 που αντιπροσωπεύει το έγγραφό σας. Η απάντηση από το Amazon Bedrock περιέχει τις ενσωματώσεις.
- Προσθέστε τις ενσωματώσεις στη διανυσματική βάση δεδομένων, με ένα αναγνωριστικό κλάσης που αντιπροσωπεύει έναν γνωστό τύπο εγγράφου:
- Με τη διανυσματική βάση δεδομένων γεμάτη με εικόνες (που αντιπροσωπεύουν τη συλλογή μας), μπορείτε να ανακαλύψετε ομοιότητες με νέα έγγραφα. Για παράδειγμα, η ακόλουθη είναι η σύνταξη που χρησιμοποιείται για την αναζήτηση. Το k=1 λέει στο FAISS να επιστρέψει τον πρώτο αγώνα.
Επιπλέον, επιστρέφεται και η Ευκλείδεια απόσταση L2 μεταξύ της εικόνας που βρίσκεται στο χέρι και της εικόνας που βρέθηκε. Εάν η εικόνα αντιστοιχεί ακριβώς, αυτή η τιμή θα είναι 0. Όσο μεγαλύτερη είναι αυτή η τιμή, τόσο πιο μακριά είναι οι εικόνες σε ομοιότητα.
Πρόσθετες εκτιμήσεις
Σε αυτήν την ενότητα, θα συζητήσουμε πρόσθετα ζητήματα για την αποτελεσματική χρήση της λύσης. Αυτό περιλαμβάνει το απόρρητο δεδομένων, την ασφάλεια, την ενοποίηση με τα υπάρχοντα συστήματα και τις εκτιμήσεις κόστους.
Απόρρητο και ασφάλεια δεδομένων
Το AWS μοντέλο κοινής ευθύνης εφαρμόζεται σε την προστασία των δεδομένων στο Amazon Bedrock. Όπως περιγράφεται σε αυτό το μοντέλο, το AWS είναι υπεύθυνο για την προστασία της παγκόσμιας υποδομής που εκτελεί όλο το AWS Cloud. Οι πελάτες είναι υπεύθυνοι για τη διατήρηση του ελέγχου του περιεχομένου τους που φιλοξενείται σε αυτήν την υποδομή. Ως πελάτης, είστε υπεύθυνος για τις εργασίες ρύθμισης παραμέτρων ασφαλείας και διαχείρισης για τις υπηρεσίες AWS που χρησιμοποιείτε.
Προστασία δεδομένων στο Amazon Bedrock
Η Amazon Bedrock αποφεύγει να χρησιμοποιεί προτροπές και συνεχίσεις πελατών για να εκπαιδεύσει μοντέλα AWS ή να τα μοιραστεί με τρίτα μέρη. Η Amazon Bedrock δεν αποθηκεύει ούτε καταγράφει δεδομένα πελατών στα αρχεία καταγραφής υπηρεσιών της. Οι πάροχοι μοντέλων δεν έχουν πρόσβαση στα αρχεία καταγραφής του Amazon Bedrock ή πρόσβαση σε προτροπές και συνέχειες πελατών. Ως αποτέλεσμα, οι εικόνες που χρησιμοποιούνται για τη δημιουργία ενσωματώσεων μέσω του μοντέλου Amazon Titan Multimodal Embeddings δεν αποθηκεύονται ούτε χρησιμοποιούνται σε μοντέλα εκπαίδευσης AWS ή εξωτερική διανομή. Επιπλέον, άλλα δεδομένα χρήσης, όπως χρονικές σημάνσεις και καταχωρημένα αναγνωριστικά λογαριασμού, εξαιρούνται από την εκπαίδευση μοντέλων.
Ενοποίηση με υπάρχοντα συστήματα
Το μοντέλο Amazon Titan Multimodal Embeddings εκπαιδεύτηκε με τον αλγόριθμο Euclidean L2, επομένως η διανυσματική βάση δεδομένων που χρησιμοποιείται θα πρέπει να είναι συμβατή με αυτόν τον αλγόριθμο.
Εκτίμηση κόστους
Κατά τη στιγμή της σύνταξης αυτής της ανάρτησης, σύμφωνα με Τιμολόγηση του Amazon Bedrock για το μοντέλο Amazon Titan Multimodal Embeddings, τα ακόλουθα είναι τα εκτιμώμενα κόστη με χρήση τιμολόγησης κατ' απαίτηση για αυτήν τη λύση:
- Εφάπαξ κόστος ευρετηρίασης – 0.06 $ για μία μόνο σειρά ευρετηρίασης, υποθέτοντας μια συλλογή 1,000 εικόνων
- Κόστος ταξινόμησης – 6 $ για 100,000 εικόνες εισόδου ανά μήνα
εκκαθάριση
Για να αποφύγετε μελλοντικές χρεώσεις, διαγράψτε τους πόρους που δημιουργήσατε, όπως το Amazon SageMaker παράδειγμα φορητού υπολογιστή, όταν δεν χρησιμοποιείται.
Συμπέρασμα
Σε αυτήν την ανάρτηση, εξερευνήσαμε πώς μπορείτε να χρησιμοποιήσετε το μοντέλο Amazon Titan Multimodal Embeddings για να δημιουργήσετε μια φθηνή λύση για ταξινόμηση εγγράφων στη ροή εργασίας IDP. Δείξαμε πώς να δημιουργήσετε μια συλλογή εικόνων γνωστών εγγράφων και να πραγματοποιήσετε αναζητήσεις ομοιότητας με νέα έγγραφα για να τα ταξινομήσετε. Συζητήσαμε επίσης τα οφέλη από τη χρήση πολυτροπικών ενσωματώσεων εικόνας για ταξινόμηση εγγράφων, συμπεριλαμβανομένης της ικανότητάς τους να χειρίζονται διαφορετικούς τύπους εγγράφων, την επεκτασιμότητα και τη χαμηλή καθυστέρηση.
Καθώς εμφανίζονται νέα πρότυπα και τύποι εγγράφων στις επιχειρηματικές ροές εργασιών, οι προγραμματιστές μπορούν να επικαλεστούν το Amazon Bedrock API για να τα διανύσουν δυναμικά και να τα προσαρτήσουν στα συστήματα IDP τους για να βελτιώσουν γρήγορα τις δυνατότητες ταξινόμησης εγγράφων. Αυτό δημιουργεί ένα φθηνό, απείρως κλιμακούμενο επίπεδο ταξινόμησης που μπορεί να χειριστεί ακόμη και τα πιο διαφορετικά, μη δομημένα εταιρικά έγγραφα.
Συνολικά, αυτή η ανάρτηση παρέχει έναν οδικό χάρτη για τη δημιουργία μιας φθηνής λύσης για ταξινόμηση εγγράφων στη ροή εργασίας IDP χρησιμοποιώντας το Amazon Titan Multimodal Embeddings.
Ως επόμενα βήματα, ελέγξτε έξω Τι είναι το Amazon Bedrock για να αρχίσετε να χρησιμοποιείτε την υπηρεσία. Και ακολουθήστε Το Amazon Bedrock στο ιστολόγιο μηχανικής μάθησης AWS για να ενημερώνεστε για νέες δυνατότητες και θήκες χρήσης για το Amazon Bedrock.
Σχετικά με τους Συγγραφείς
Σύμιτ Μπάτι είναι Ανώτερος Διευθυντής Λύσεων Πελατών στην AWS, ειδικεύεται στην επίσπευση του ταξιδιού στο cloud για εταιρικούς πελάτες. Το Sumit είναι αφιερωμένο στο να βοηθά τους πελάτες σε κάθε φάση της υιοθέτησής τους στο cloud, από την επιτάχυνση της μετανάστευσης έως τον εκσυγχρονισμό του φόρτου εργασίας και τη διευκόλυνση της ενσωμάτωσης καινοτόμων πρακτικών.
David Girling είναι Ανώτερος Αρχιτέκτονας Λύσεων AI/ML με πάνω από 20 χρόνια εμπειρία στο σχεδιασμό, την καθοδήγηση και την ανάπτυξη εταιρικών συστημάτων. Ο David είναι μέρος μιας εξειδικευμένης ομάδας που επικεντρώνεται στο να βοηθά τους πελάτες να μάθουν, να καινοτομήσουν και να χρησιμοποιήσουν αυτές τις εξαιρετικά ικανές υπηρεσίες με τα δεδομένα τους για τις περιπτώσεις χρήσης τους.
Ravi Avula είναι Senior Solutions Architect στο AWS με επίκεντρο την Enterprise Architecture. Ο Ravi έχει 20 χρόνια εμπειρίας στη μηχανική λογισμικού και έχει αναλάβει αρκετούς ηγετικούς ρόλους στη μηχανική λογισμικού και την αρχιτεκτονική λογισμικού που εργάζεται στον κλάδο πληρωμών.
Γιώργος Μπελσιάν είναι Senior Cloud Application Architect στο AWS. Είναι παθιασμένος με το να βοηθά τους πελάτες να επιταχύνουν τον εκσυγχρονισμό και το ταξίδι υιοθέτησής τους στο cloud. Στον τρέχοντα ρόλο του, ο George εργάζεται μαζί με ομάδες πελατών για τη χάραξη στρατηγικής, την αρχιτεκτονική και την ανάπτυξη καινοτόμων, επεκτάσιμων λύσεων.
- SEO Powered Content & PR Distribution. Ενισχύστε σήμερα.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Ενδυναμώστε τον εαυτό σας. Πρόσβαση εδώ.
- PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Ενισχύθηκε η γνώση. Πρόσβαση εδώ.
- PlatoESG. Ανθρακας, Cleantech, Ενέργεια, Περιβάλλον, Ηλιακός, Διαχείριση των αποβλήτων. Πρόσβαση εδώ.
- PlatoHealth. Ευφυΐα βιοτεχνολογίας και κλινικών δοκιμών. Πρόσβαση εδώ.
- πηγή: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/cost-effective-document-classification-using-the-amazon-titan-multimodal-embeddings-model/
- :έχει
- :είναι
- :δεν
- $UP
- 000
- 06
- 1
- 100
- 14
- 19
- 20
- 20 χρόνια
- 7
- 8
- a
- ικανότητα
- Σχετικα
- επιταχύνουν
- επιταχύνοντας
- πρόσβαση
- Λογαριασμός
- Λογαριασμοί
- πληρωτέοι λογαριασμοί
- ακριβής
- απέναντι
- ενεργειών
- Επιπλέον
- Πρόσθετος
- Επιπλέον
- Προσθέτει
- Υιοθεσία
- προκαταβολές
- κατά
- AI
- Συστήματα AI
- AI / ML
- αλγόριθμος
- Όλα
- κατά μήκος
- κατά μήκος της πλευράς
- ήδη
- Επίσης
- εναλλακτική λύση
- Amazon
- Amazon υπηρεσίες Web
- an
- και
- κάθε
- χώρια
- api
- Εφαρμογή
- ισχύει
- κατάλληλος
- αρχιτεκτονική
- ΕΙΝΑΙ
- Παράταξη
- τεχνητός
- τεχνητή νοημοσύνη
- AS
- βοηθώντας
- At
- αυτοματοποίηση
- διαθέσιμος
- αποφύγετε
- Αποτρέπει
- AWS
- Μηχανική εκμάθηση AWS
- Τράπεζα
- βασίζονται
- BE
- είναι
- οφέλη
- ΚΑΛΎΤΕΡΟΣ
- μεταξύ
- σώμα
- και οι δύο
- χτίζω
- Κτίριο
- επιχείρηση
- αλλά
- by
- κλήση
- κλήση
- CAN
- δυνατότητες
- ικανός
- πιάνω
- κάρτα
- περίπτωση
- περιπτώσεις
- ταξινομώ
- φορτία
- έλεγχος
- αξιώσεις
- τάξη
- τάξεις
- ταξινόμηση
- ταξινομητής
- Ταξινόμηση
- κλείσιμο
- Backup
- υιοθέτηση νέφους
- κωδικός
- σύμφωνος
- συγκρότημα
- εξαρτήματα
- κατανοώ
- διαμόρφωση
- θεωρήσεις
- θεωρώντας
- αποτελείται
- πρόξενος
- περιέχουν
- Περιέχει
- περιεχόμενο
- συμφραζόμενα
- συμφραζόμενα
- σύμβαση
- έλεγχος
- μετατρέψετε
- μετατρέπονται
- Κόστος
- αποδοτική
- Δικαστικά έξοδα
- θα μπορούσε να
- δημιουργία
- δημιουργήθηκε
- δημιουργεί
- δημιουργία
- δημιουργία
- Ρεύμα
- πελάτης
- στοιχεία πελάτη
- Λύσεις πελατών
- Πελάτες
- προσαρμόσετε
- ημερομηνία
- Προστασία προσωπικών δεδομένων
- βάση δεδομένων
- βάσεις δεδομένων
- Ημερομηνία
- Δαβίδ
- αφιερωμένο
- Προεπιλογή
- κατέδειξε
- Τμήμα
- Σε συνάρτηση
- περιγράφεται
- σχέδιο
- Προσδιορίστε
- ανάπτυξη
- προγραμματιστές
- ανάπτυξη
- διάγραμμα
- διαφορετικές
- δύσκολος
- Διάσταση
- κατάλογο
- αποκάλυψη
- συζητήσουν
- συζήτηση
- απόσταση
- διανομή
- διάφορα
- do
- έγγραφο
- έγγραφα
- Όχι
- domains
- Μην
- κατά την διάρκεια
- δυναμικός
- δυναμικά
- κάθε
- Αποτελεσματικός
- αποτελεσματικά
- αποτελεσματικά
- ενσωμάτωση
- αναδύονται
- μισθωτών
- δίνει τη δυνατότητα
- ενεργοποίηση
- κωδικοποιούνται
- κωδικοποίησης
- Μηχανική
- Κινητήρες
- ενίσχυση
- Εταιρεία
- σφάλμα
- αναμενόμενη
- εκτιμήσεις
- Even
- Συμβάν
- Κάθε
- ακριβώς
- εξετάζω
- παράδειγμα
- εξαιρούνται
- υφιστάμενα
- ακριβά
- εμπειρία
- Εξερευνήθηκε
- εξωτερικός
- εκχύλισμα
- διευκολύνοντας
- FAST
- Εύρεση
- Όνομα
- εστιάζει
- εστιάζοντας
- ακολουθήστε
- Εξής
- Για
- Βρέθηκαν
- από
- λειτουργία
- περαιτέρω
- μελλοντικός
- Φωτογραφίες
- δημιουργεί
- παραγωγής
- Γεώργιος
- δεδομένου
- Παγκόσμιο
- χορηγείται
- χέρι
- λαβή
- Χειρισμός
- Έχω
- he
- Ήρωας
- βοήθεια
- βοήθεια
- βοηθά
- Ψηλά
- υψηλότερο
- υψηλά
- του
- φιλοξενείται
- Πως
- Πώς να
- HTML
- HTTPS
- Οι άνθρωποι
- ID
- Ταυτότητα
- ids
- if
- απεικονίζει
- εικόνα
- Ταξινόμηση εικόνας
- εικόνες
- σημαντικό
- in
- περιλαμβάνει
- Συμπεριλαμβανομένου
- ευρετήριο
- ευρετήριο
- βιομηχανίες
- βιομηχανία
- απείρως
- πληροφορίες
- Υποδομή
- νεωτερίζω
- καινοτόμες
- εισαγωγή
- ιδέες
- ολοκλήρωση
- Νοημοσύνη
- Έξυπνος
- Έξυπνη επεξεργασία εγγράφων
- σε
- εισήγαγε
- τιμολόγιο
- τιμολόγια
- επικαλείται
- IT
- ΤΟΥ
- ταξίδι
- jpg
- json
- Διατήρηση
- Κλειδί
- γνώση
- γνωστός
- l2
- επιγραφή
- τιτλοφόρηση
- Ετικέτες
- μεγαλύτερος
- Αφάνεια
- στρώμα
- σχέδιο
- Ηγεσία
- που οδηγεί
- ΜΑΘΑΊΝΩ
- μάθηση
- Βιβλιοθήκη
- Μου αρέσει
- LIMIT
- κούτσουρο
- καταγραφεί
- Χαμηλός
- μηχανή
- μάθηση μηχανής
- Η διατήρηση
- κάνω
- διαχείριση
- διευθυντής
- διαχειρίζεται
- χειροκίνητα
- Ταίριασμα
- ταιριάζουν
- νόημα
- Μεταδεδομένα
- Metrics
- ML
- μοντέλο
- μοντέλα
- εκσυγχρονισμός
- εκσυγχρονισμός
- περισσότερο
- πλέον
- μετακινηθεί
- Ανάγκη
- ανάγκες
- Νέα
- επόμενη
- Ν/Α
- σημειωματάριο
- κοινοποίηση
- αντικείμενο
- αντικειμένων
- of
- συχνά
- on
- Κατα παραγγελια
- βέλτιστη
- βελτιστοποιημένη
- or
- ΑΛΛΑ
- δικός μας
- έξω
- επί
- δική
- μέρος
- μέρη
- παθιασμένος
- πληρωμές
- για
- Εκτελέστε
- επίδοση
- εκτελούνται
- δικαιώματα
- φάση
- αγωγού
- κράτησης θέσης
- Πλάτων
- Πληροφορία δεδομένων Plato
- Πλάτωνα δεδομένα
- πολιτική
- κατοικημένη περιοχή
- Θέση
- ισχυρός
- πρακτικές
- προκαθορισμένος
- τιμολόγηση
- μυστικότητα
- διαδικασια μας
- μεταποίηση
- προτρέπει
- προστασία
- προστασία
- Παρόχους υπηρεσιών
- παρέχει
- Python
- απορία
- γρήγορα
- ταχέως
- φθάσουν
- πραγματικό κόσμο
- λαμβάνει
- πρόσφατα
- συνάφεια
- λείψανα
- αντικαθιστώ
- εκπροσωπούν
- αντιπροσωπεύει
- απαιτούν
- Υποστηρικτικό υλικό
- απάντησης
- ευθύνη
- υπεύθυνος
- αποτέλεσμα
- Αποτελέσματα
- διατηρώ
- ανάκτηση
- απόδοση
- Αύξηση
- οδικός χάρτης
- Ρόλος
- ρόλους
- Άρθρο
- τρέξιμο
- τρέχει
- σοφός
- ίδιο
- δείγμα
- Απεριόριστες δυνατότητες
- επεκτάσιμη
- Κλίμακα
- Αναζήτηση
- αναζητήσεις
- Τμήμα
- ασφάλεια
- δείτε
- σημασιολογικός
- αρχαιότερος
- υπηρεσία
- Υπηρεσίες
- σειρά
- setup
- διάφοροι
- Κοινοποίηση
- θα πρέπει να
- παρόμοιες
- ομοιότητες
- Απλούς
- απλά
- ενιαίας
- Μέγεθος
- So
- Μ.Κ.Δ
- λογισμικό
- τεχνολογία λογισμικού
- λύση
- Λύσεις
- ειδικός
- ειδικεύεται
- συγκεκριμένες
- Εκκίνηση
- Δήλωση
- δηλώσεις
- Βήμα
- Βήματα
- χώρος στο δίσκο
- κατάστημα
- αποθηκεύονται
- τέτοιος
- υποστήριξη
- βέβαιος
- σύνταξη
- συστήματα
- Πάρτε
- στόχος
- εργασίες
- ομάδες
- λέει
- πρότυπα
- δοκιμή
- κείμενο
- κείμενο
- ότι
- Η
- τους
- Τους
- τότε
- επομένως
- Αυτοί
- Τρίτος
- τρίτους
- αυτό
- εκείνοι
- Μέσω
- ώρα
- Τιτάν
- προς την
- κορυφή
- παραδοσιακός
- Τρένο
- εκπαιδευμένο
- Εκπαίδευση
- τύπος
- τύποι
- αποκαλύπτω
- καταλαβαίνω
- υποβλήθηκε
- ενιαία
- αδόμητος
- Φορτώθηκε
- Χρήση
- χρήση
- περίπτωση χρήσης
- μεταχειρισμένος
- Χρήστες
- χρησιμοποιώντας
- χρησιμοποιώ
- αξία
- μεταβλητή
- οπτικές
- όγκους
- θέλω
- θέλει
- ήταν
- Τρόπος..
- we
- ιστός
- διαδικτυακές υπηρεσίες
- πότε
- ενώ
- Ποιό
- θα
- με
- χωρίς
- ροής εργασίας
- ροές εργασίας
- εργαζόμενος
- λειτουργεί
- θα
- γραφή
- χρόνια
- Εσείς
- Σας
- zephyrnet