Αυτή η ανάρτηση συντάχθηκε από κοινού με τον Daniele Chiappalupi, συμμετέχοντα της φοιτητικής ομάδας AWS Hackathon στο ETH Zürich.
Όλοι μπορούν εύκολα να ξεκινήσουν με τη χρήση της μηχανικής εκμάθησης (ML). Amazon SageMaker JumpStart. Σε αυτήν την ανάρτηση, σας δείχνουμε πώς μια πανεπιστημιακή ομάδα Hackathon χρησιμοποίησε το SageMaker JumpStart για να δημιουργήσει γρήγορα μια εφαρμογή που βοηθά τους χρήστες να εντοπίζουν και να αφαιρούν προκαταλήψεις.
«Το Amazon SageMaker έπαιξε καθοριστικό ρόλο στο έργο μας. Διευκόλυνε την ανάπτυξη και τη διαχείριση μιας προεκπαιδευμένης παρουσίας του Flan, προσφέροντάς μας μια σταθερή βάση για την εφαρμογή μας. Η λειτουργία αυτόματης κλιμάκωσής του αποδείχθηκε ζωτικής σημασίας σε περιόδους υψηλής επισκεψιμότητας, διασφαλίζοντας ότι η εφαρμογή μας παρέμενε αποκριτική και ότι οι χρήστες έλαβαν μια σταθερή και γρήγορη ανάλυση μεροληψίας. Επιπλέον, επιτρέποντάς μας να φορτώσουμε το βαρύ έργο της αναζήτησης του μοντέλου Flan σε μια διαχειριζόμενη υπηρεσία, μπορέσαμε να διατηρήσουμε την εφαρμογή μας ελαφριά και γρήγορη, βελτιώνοντας την εμπειρία χρήστη σε διάφορες συσκευές. Οι δυνατότητες του SageMaker μάς έδωσαν τη δυνατότητα να μεγιστοποιήσουμε το χρόνο μας στο hackathon, επιτρέποντάς μας να εστιάσουμε στη βελτιστοποίηση των μηνυμάτων και της εφαρμογής μας αντί στη διαχείριση της απόδοσης και της υποδομής του μοντέλου.»
– Daniele Chiappalupi, συμμετέχων της φοιτητικής ομάδας AWS Hackathon στο ETH Zürich.
Επισκόπηση λύσεων
Το θέμα του Hackathon είναι να συμβάλει στους βιώσιμους στόχους του ΟΗΕ με την τεχνολογία AI. Όπως φαίνεται στο παρακάτω σχήμα, η εφαρμογή που δημιουργήθηκε στο Hackathon συμβάλλει σε τρεις από τους Στόχους Βιώσιμης Ανάπτυξης (ποιοτική εκπαίδευση, στόχευση διακρίσεων λόγω φύλου και μειωμένες ανισότητες) βοηθώντας τους χρήστες να εντοπίσουν και να αφαιρέσουν προκαταλήψεις από το κείμενό τους προκειμένου να προωθήσουν δίκαια και γλώσσα χωρίς αποκλεισμούς.
Όπως φαίνεται στο παρακάτω στιγμιότυπο οθόνης, αφού παρέχετε το κείμενο, η εφαρμογή δημιουργεί μια νέα έκδοση που είναι απαλλαγμένη από φυλετικές, εθνοτικές και φυλετικές προκαταλήψεις. Επιπλέον, επισημαίνει τα συγκεκριμένα μέρη του κειμένου εισαγωγής που σχετίζονται με κάθε κατηγορία προκατάληψης.
Στην αρχιτεκτονική που φαίνεται στο παρακάτω διάγραμμα, οι χρήστες εισάγουν κείμενο στο Αντίδραση-Βασισμένη εφαρμογή Ιστού, η οποία ενεργοποιεί Amazon API Gateway, το οποίο με τη σειρά του επικαλείται ένα AWS Lambda λειτουργούν ανάλογα με την προκατάληψη στο κείμενο του χρήστη. Η συνάρτηση Lambda καλεί το τελικό σημείο του μοντέλου Flan στο SageMaker JumpStart, το οποίο επιστρέφει το αμερόληπτο αποτέλεσμα κειμένου μέσω της ίδιας διαδρομής πίσω στην εφαρμογή front-end.
Διαδικασία ανάπτυξης εφαρμογών
Η διαδικασία ανάπτυξης αυτής της εφαρμογής ήταν επαναληπτική και επικεντρώθηκε σε δύο βασικούς τομείς: τη διεπαφή χρήστη και την ενοποίηση μοντέλων ML.
Επιλέξαμε το React για την ανάπτυξη του front-end λόγω της ευελιξίας, της επεκτασιμότητας και των ισχυρών εργαλείων για τη δημιουργία διαδραστικών διεπαφών χρήστη. Δεδομένης της φύσης της εφαρμογής μας—επεξεργασία εισόδου χρήστη και παρουσίαση εκλεπτυσμένων αποτελεσμάτων—η αρχιτεκτονική του React που βασίζεται σε στοιχεία αποδείχθηκε ιδανική. Με το React, θα μπορούσαμε να δημιουργήσουμε αποτελεσματικά μια εφαρμογή μιας σελίδας που επέτρεπε στους χρήστες να υποβάλλουν κείμενο και να βλέπουν μεροληπτικά αποτελέσματα χωρίς την ανάγκη συνεχούς ανανέωσης σελίδας.
Το κείμενο που εισήγαγε ο χρήστης έπρεπε να υποβληθεί σε επεξεργασία από ένα ισχυρό γλωσσικό μοντέλο για να ελεγχθούν για προκαταλήψεις. Επιλέξαμε το Flan για τη στιβαρότητα, την αποτελεσματικότητα και τις ιδιότητες επεκτασιμότητας του. Για να χρησιμοποιήσουμε το Flan, χρησιμοποιήσαμε το SageMaker JumpStart, όπως φαίνεται στο παρακάτω στιγμιότυπο οθόνης. Amazon Sage Maker διευκόλυνε την ανάπτυξη και τη διαχείριση μιας προεκπαιδευμένης παρουσίας του Flan, επιτρέποντάς μας να εστιάσουμε στη βελτιστοποίηση των μηνυμάτων και των ερωτημάτων μας αντί στη διαχείριση της απόδοσης και της υποδομής του μοντέλου.
Η σύνδεση του μοντέλου Flan με την εφαρμογή μας στο front-end απαιτούσε μια ισχυρή και ασφαλή ενοποίηση, η οποία επιτεύχθηκε χρησιμοποιώντας το Lambda και το API Gateway. Με το Lambda, δημιουργήσαμε μια λειτουργία χωρίς διακομιστή που επικοινωνεί απευθείας με το μοντέλο μας SageMaker. Στη συνέχεια χρησιμοποιήσαμε το API Gateway για να δημιουργήσουμε ένα ασφαλές, επεκτάσιμο και εύκολα προσβάσιμο τελικό σημείο για την εφαρμογή React για να καλέσει τη λειτουργία Lambda. Όταν ένας χρήστης υπέβαλε κείμενο, η εφαρμογή ενεργοποίησε μια σειρά από κλήσεις API στην πύλη—πρώτα για να προσδιορίσει εάν υπήρχε κάποια μεροληψία και, στη συνέχεια, εάν είναι απαραίτητο, πρόσθετα ερωτήματα για τον εντοπισμό, τον εντοπισμό και την εξουδετέρωση της προκατάληψης. Όλα αυτά τα αιτήματα δρομολογήθηκαν μέσω της συνάρτησης Lambda και στη συνέχεια στο μοντέλο μας SageMaker.
Το τελευταίο μας καθήκον στη διαδικασία ανάπτυξης ήταν η επιλογή προτροπών για την αναζήτηση του γλωσσικού μοντέλου. Εδώ, το σύνολο δεδομένων CrowS-Pairs έπαιξε καθοριστικό ρόλο, επειδή μας παρείχε πραγματικά παραδείγματα μεροληπτικού κειμένου, τα οποία χρησιμοποιήσαμε για να τελειοποιήσουμε τα αιτήματά μας. Επιλέξαμε τις προτροπές με μια επαναληπτική διαδικασία, με στόχο τη μεγιστοποίηση της ακρίβειας στον εντοπισμό μεροληψίας σε αυτό το σύνολο δεδομένων.
Ολοκληρώνοντας τη διαδικασία, παρατηρήσαμε μια απρόσκοπτη λειτουργική ροή στην τελική εφαρμογή. Η διαδικασία ξεκινά με την υποβολή κειμένου για ανάλυση από έναν χρήστη, το οποίο στη συνέχεια αποστέλλεται μέσω αιτήματος POST στο ασφαλές τελικό σημείο της πύλης API. Αυτό ενεργοποιεί τη συνάρτηση Lambda, η οποία επικοινωνεί με το τελικό σημείο του SageMaker. Κατά συνέπεια, το μοντέλο Flan λαμβάνει μια σειρά από ερωτήματα. Ο πρώτος έλεγχος για την παρουσία τυχόν προκαταλήψεων στο κείμενο. Εάν εντοπιστούν προκαταλήψεις, αναπτύσσονται πρόσθετα ερωτήματα για τον εντοπισμό, τον εντοπισμό και την εξουδετέρωση αυτών των μεροληπτικών στοιχείων. Στη συνέχεια, τα αποτελέσματα επιστρέφονται μέσω της ίδιας διαδρομής—πρώτα στη συνάρτηση Lambda, μετά μέσω της πύλης API και τελικά πίσω στον χρήστη. Εάν υπήρχε κάποια μεροληψία στο αρχικό κείμενο, ο χρήστης λαμβάνει μια ολοκληρωμένη ανάλυση που υποδεικνύει τους τύπους προκαταλήψεων που εντοπίστηκαν, είτε φυλετικής, εθνικής είτε φύλου. Επισημαίνονται συγκεκριμένες ενότητες του κειμένου όπου εντοπίστηκαν αυτές οι προκαταλήψεις, δίνοντας στους χρήστες μια σαφή εικόνα των αλλαγών που έγιναν. Παράλληλα με αυτήν την ανάλυση, παρουσιάζεται μια νέα, μεροληπτική εκδοχή του κειμένου τους, μετατρέποντας αποτελεσματικά τη δυνητικά μεροληπτική εισαγωγή σε μια πιο περιεκτική αφήγηση.
Στις επόμενες ενότητες, περιγράφουμε λεπτομερώς τα βήματα για την εφαρμογή αυτής της λύσης.
Ρυθμίστε το περιβάλλον React
Ξεκινήσαμε με τη δημιουργία του περιβάλλοντος ανάπτυξης για το React. Για την εκκίνηση μιας νέας εφαρμογής React με ελάχιστη διαμόρφωση, χρησιμοποιήσαμε το create-react-app:
npx create-react-app my-app
Δημιουργήστε τη διεπαφή χρήστη
Χρησιμοποιώντας το React, σχεδιάσαμε μια απλή διεπαφή για την εισαγωγή κειμένου από τους χρήστες, με κουμπί υποβολής, κουμπί επαναφοράς και επικάλυψη οθονών για την παρουσίαση των επεξεργασμένων αποτελεσμάτων όταν είναι διαθέσιμα.
Εκκινήστε το μοντέλο Flan στο SageMaker
Χρησιμοποιήσαμε το SageMaker για να δημιουργήσουμε μια προεκπαιδευμένη παρουσία του μοντέλου γλώσσας Flan με τελικό σημείο για συμπέρασμα σε πραγματικό χρόνο. Το μοντέλο μπορεί να χρησιμοποιηθεί έναντι οποιουδήποτε ωφέλιμου φορτίου δομημένου JSON όπως τα εξής:
Δημιουργήστε μια συνάρτηση Lambda
Αναπτύξαμε μια συνάρτηση Lambda που αλληλεπιδρούσε απευθείας με το τελικό σημείο του SageMaker. Η συνάρτηση σχεδιάστηκε για να λαμβάνει ένα αίτημα με το κείμενο του χρήστη, να το προωθεί στο τελικό σημείο του SageMaker και να επιστρέφει τα βελτιωμένα αποτελέσματα, όπως φαίνεται στον ακόλουθο κώδικα (ENDPOINT_NAME
ρυθμίστηκε ως τελικό σημείο της παρουσίας SageMaker):
Ρύθμιση της πύλης API
Διαμορφώσαμε ένα νέο REST API στο API Gateway και το συνδέσαμε με τη λειτουργία Lambda. Αυτή η σύνδεση επέτρεψε στην εφαρμογή React να κάνει αιτήματα HTTP στην πύλη API, η οποία στη συνέχεια ενεργοποίησε τη συνάρτηση Lambda.
Ενσωματώστε την εφαρμογή React με το API
Ενημερώσαμε την εφαρμογή React για να υποβάλουμε ένα αίτημα POST στην πύλη API όταν έγινε κλικ στο κουμπί υποβολής, με το σώμα του αιτήματος να είναι το κείμενο του χρήστη. Ο κώδικας JavaScript που χρησιμοποιήσαμε για να πραγματοποιήσουμε την κλήση API είναι ο εξής (REACT_APP_AWS_ENDPOINT
αντιστοιχεί στο τελικό σημείο της πύλης API που είναι δεσμευμένο στην κλήση Lambda):
Βελτιστοποιήστε την άμεση επιλογή
Για να βελτιώσουμε την ακρίβεια της ανίχνευσης μεροληψίας, δοκιμάσαμε διαφορετικές προτροπές σε σχέση με το σύνολο δεδομένων CrowS-Pairs. Μέσω αυτής της επαναληπτικής διαδικασίας, επιλέξαμε τις προτροπές που μας έδωσαν την υψηλότερη ακρίβεια.
Αναπτύξτε και δοκιμάστε την εφαρμογή React στο Vercel
Μετά τη δημιουργία της εφαρμογής, την αναπτύξαμε στο Vercel για να την κάνουμε δημόσια προσβάσιμη. Πραγματοποιήσαμε εκτεταμένες δοκιμές για να διασφαλίσουμε ότι η εφαρμογή λειτούργησε όπως αναμενόταν, από τη διεπαφή χρήστη έως τις απαντήσεις από το γλωσσικό μοντέλο.
Αυτά τα βήματα έθεσαν τις βάσεις για τη δημιουργία της εφαρμογής μας για την ανάλυση και την αποκατάληψη κειμένου. Παρά την εγγενή πολυπλοκότητα της διαδικασίας, η χρήση εργαλείων όπως το SageMaker, το Lambda και το API Gateway βελτίωσαν την ανάπτυξη, επιτρέποντάς μας να εστιάσουμε στον βασικό στόχο του έργου - τον εντοπισμό και την εξάλειψη των προκαταλήψεων στο κείμενο.
Συμπέρασμα
Το SageMaker JumpStart προσφέρει έναν βολικό τρόπο για να εξερευνήσετε τις δυνατότητες και τις δυνατότητες του SageMaker. Παρέχει επιμελημένες λύσεις ενός βήματος, παραδείγματα φορητών υπολογιστών και προεκπαιδευμένα μοντέλα με δυνατότητα ανάπτυξης. Αυτοί οι πόροι σας επιτρέπουν να μάθετε και να κατανοήσετε γρήγορα το SageMaker. Επιπλέον, έχετε την επιλογή να προσαρμόσετε τα μοντέλα και να τα αναπτύξετε σύμφωνα με τις συγκεκριμένες ανάγκες σας. Η πρόσβαση στο JumpStart είναι διαθέσιμη μέσω Στούντιο Amazon SageMaker ή μέσω προγραμματισμού χρησιμοποιώντας τα API SageMaker.
Σε αυτήν την ανάρτηση, μάθατε πώς μια μαθητική ομάδα Hackathon ανέπτυξε μια λύση σε σύντομο χρονικό διάστημα χρησιμοποιώντας το SageMaker JumpStart, το οποίο δείχνει τις δυνατότητες του AWS και του SageMaker JumpStart να επιτρέψουν την ταχεία ανάπτυξη και ανάπτυξη εξελιγμένων λύσεων AI, ακόμη και από μικρές ομάδες ή άτομα.
Για να μάθετε περισσότερα σχετικά με τη χρήση του SageMaker JumpStart, ανατρέξτε στο Βελτιστοποίηση οδηγιών για το FLAN T5 XL με το Amazon SageMaker Jumpstart και Προτροπή μηδενικής λήψης για το μοντέλο βάσης Flan-T5 στο Amazon SageMaker JumpStart.
Το ETH Analytics Club φιλοξένησε το «ETH Datathon», ένα hackathon AI/ML που προσελκύει περισσότερους από 150 συμμετέχοντες από το ETH Zurich, το Πανεπιστήμιο της Ζυρίχης και το EPFL. Η εκδήλωση περιλαμβάνει εργαστήρια με επικεφαλής ηγέτες του κλάδου, μια 24ωρη πρόκληση κωδικοποίησης και πολύτιμες ευκαιρίες δικτύωσης με συμφοιτητές και επαγγελματίες του κλάδου. Ευχαριστούμε θερμά την ομάδα ETH Hackathon: Daniele Chiappalupi, Athina Nisioti και Francesco Ignazio Re, καθώς και την υπόλοιπη οργανωτική ομάδα AWS: Alice Morano, Demir Catovic, Iana Peix, Jan Oliver Seidenfuss, Lars Nettemann και Markus Winterholer.
Το περιεχόμενο και οι απόψεις σε αυτήν την ανάρτηση είναι αυτές του τρίτου συντάκτη και η AWS δεν φέρει καμία ευθύνη για το περιεχόμενο ή την ακρίβεια αυτής της ανάρτησης.
Σχετικά με τους συγγραφείς
Τζουν Ζανγκ είναι αρχιτέκτονας λύσεων με έδρα τη Ζυρίχη. Βοηθά τους Ελβετούς πελάτες να αρχιτεκτονήσουν λύσεις που βασίζονται σε cloud για να επιτύχουν τις επιχειρηματικές τους δυνατότητες. Έχει πάθος για τη βιωσιμότητα και προσπαθεί να λύσει τις τρέχουσες προκλήσεις αειφορίας με την τεχνολογία. Είναι επίσης μεγάλος φαν του τένις και του αρέσει πολύ να παίζει επιτραπέζια παιχνίδια.
Mohan Gowda ηγείται της ομάδας Machine Learning στην AWS Switzerland. Συνεργάζεται κυρίως με πελάτες της Automotive για την ανάπτυξη καινοτόμων λύσεων και πλατφορμών AI/ML για οχήματα επόμενης γενιάς. Πριν συνεργαστεί με την AWS, ο Mohan εργάστηκε με μια εταιρεία Global Management Consulting με έμφαση στη Στρατηγική και την ανάλυση. Το πάθος του έγκειται στα συνδεδεμένα οχήματα και την αυτόνομη οδήγηση.
Τροφήθίας Έγλη είναι Διευθυντής Εκπαίδευσης στην Ελβετία. Είναι ένας ενθουσιώδης επικεφαλής της ομάδας με ευρεία εμπειρία στην ανάπτυξη επιχειρήσεων, τις πωλήσεις και το μάρκετινγκ.
Κεμένγκ Ζανγκ είναι Μηχανικός ML με έδρα τη Ζυρίχη. Βοηθά τους παγκόσμιους πελάτες να σχεδιάσουν, να αναπτύξουν και να κλιμακώσουν εφαρμογές που βασίζονται σε ML για να ενισχύσουν τις ψηφιακές τους δυνατότητες για να αυξήσουν τα επιχειρηματικά έσοδα και να μειώσουν το κόστος. Είναι επίσης πολύ παθιασμένη με τη δημιουργία ανθρωποκεντρικών εφαρμογών αξιοποιώντας τη γνώση από την επιστήμη της συμπεριφοράς. Της αρέσει να παίζει θαλάσσια σπορ και να περπατάει σκύλους.
Daniele Chiappalupi είναι πρόσφατα απόφοιτος του ETH Ζυρίχης. Απολαμβάνει κάθε πτυχή της μηχανικής λογισμικού, από το σχεδιασμό έως την υλοποίηση και από την ανάπτυξη έως τη συντήρηση. Έχει ένα βαθύ πάθος για την τεχνητή νοημοσύνη και ανυπομονεί να εξερευνήσει, να χρησιμοποιήσει και να συνεισφέρει στις τελευταίες εξελίξεις στον τομέα. Στον ελεύθερο χρόνο του, του αρέσει να πηγαίνει σνόουμπορντ τους πιο κρύους μήνες και να παίζει μπάσκετ pick-up όταν ο καιρός ζεσταίνει.
- 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/innovation-for-inclusion-hack-the-bias-with-amazon-sagemaker/
- :έχει
- :είναι
- :δεν
- :που
- $UP
- 100
- 13
- 150
- 17
- 25
- 7
- 8
- 87
- 97
- 990
- a
- Ικανός
- Σχετικα
- πρόσβαση
- προσιτός
- Σύμφωνα με
- ακρίβεια
- Κατορθώνω
- επιτευχθεί
- απέναντι
- Πρόσθετος
- Επιπλέον
- εξελίξεις
- Μετά το
- κατά
- AI
- AI / ML
- Αλίκη
- Όλα
- επιτρέπουν
- επιτρέπεται
- Επιτρέποντας
- κατά μήκος της πλευράς
- Επίσης
- Amazon
- Amazon Sage Maker
- Amazon υπηρεσίες Web
- an
- ανάλυση
- analytics
- αναλύοντας
- και
- και την υποδομή
- αναμένει
- κάθε
- api
- APIs
- app
- Εφαρμογή
- εφαρμογές
- αρχιτεκτονική
- ΕΙΝΑΙ
- περιοχές
- AS
- άποψη
- At
- συγγραφέας
- αυτόματη
- αυτοκινήτων
- αυτονόμος
- διαθέσιμος
- AWS
- Αξιού
- πίσω
- βασίζονται
- Μπάσκετ
- BE
- επειδή
- πριν
- ξεκίνησε
- είναι
- προκατάληψη
- μεροληπτική
- μεροληψίες
- επιτροπή
- Επιτραπέζια παιχνίδια
- σώμα
- Όριο
- ευρύς
- χτίζω
- Κτίριο
- χτισμένο
- επιχείρηση
- ανάπτυξη επιχείρησης
- κουμπί
- by
- κλήση
- κλήσεις
- CAN
- δυνατότητες
- κατηγορία
- στο κέντρο
- πρόκληση
- προκλήσεις
- Αλλαγές
- έλεγχοι
- επέλεξε
- καθαρός
- λέσχη
- κωδικός
- Κωδικοποίηση
- περίπλοκο
- περιεκτικός
- διενεργούνται
- διαμόρφωση
- έχει ρυθμιστεί
- συνδεδεμένος
- σύνδεση
- συνεπώς
- σταθερός
- συμβουλευτικές
- περιεχόμενο
- συμφραζόμενα
- συμβάλλει
- συμβάλλει
- συμβάλλοντας
- Βολικός
- πυρήνας
- αντιστοιχεί
- Κόστος
- θα μπορούσε να
- δημιουργία
- δημιουργήθηκε
- δημιουργία
- κρίσιμος
- επιμέλεια
- Ρεύμα
- Πελάτες
- ημερομηνία
- βαθύς
- Σε συνάρτηση
- παρατάσσω
- αναπτυχθεί
- ανάπτυξη
- Υπηρεσίες
- σχεδιασμένα
- Παρά
- λεπτομέρεια
- εντοπιστεί
- Ανίχνευση
- ανάπτυξη
- αναπτύχθηκε
- ανάπτυξη
- Ανάπτυξη
- Συσκευές
- διαφορετικές
- ψηφιακό
- κατευθείαν
- οθόνες
- εφιστά
- οδήγηση
- δυο
- κατά την διάρκεια
- κάθε
- με ενθουσιασμό
- εύκολα
- εύκολος
- Εκπαίδευση
- αποτελεσματικά
- αποδοτικότητα
- αποτελεσματικά
- στοιχεία
- εξάλειψη
- εξουσιοδοτώ
- την εξουσία
- ενεργοποίηση
- Τελικό σημείο
- μηχανικός
- Μηχανική
- ενίσχυση
- εξασφαλίζω
- εξασφαλίζοντας
- εισήχθη
- ενθουσιώδης
- Περιβάλλον
- ETH
- Even
- Συμβάν
- Κάθε
- παράδειγμα
- παραδείγματα
- αναμένεται
- εμπειρία
- διερευνήσει
- Εξερευνώντας
- εκτενής
- έκθεση
- ανεμιστήρας
- FAST
- Χαρακτηριστικό
- Χαρακτηριστικά
- σύντροφος
- πεδίο
- Εικόνα
- τελικός
- Εταιρεία
- Όνομα
- Ευελιξία
- ροή
- Συγκέντρωση
- Εξής
- εξής
- Για
- Προς τα εμπρός
- Βρέθηκαν
- Θεμέλιο
- Δωρεάν
- από
- λειτουργία
- περαιτέρω
- Games
- πύλη
- έδωσε
- Φύλο
- δημιουργεί
- γενεά
- παίρνω
- δεδομένου
- Δίνοντας
- Παγκόσμιο
- γκολ
- Στόχοι
- μετάβαση
- πιάσε
- αποφοιτήσουν
- εξαιρετική
- βάση
- σιδηροπρίονο
- hackathon
- Έχω
- he
- κεφάλι
- βαριά
- βοήθεια
- βοηθά
- εδώ
- υψηλότερο
- Τόνισε
- ανταύγειες
- του
- φιλοξενείται
- Πως
- HTML
- http
- HTTPS
- τεράστιος
- ιδανικό
- προσδιορίσει
- if
- εφαρμογή
- εκτέλεση
- εισαγωγή
- βελτίωση
- in
- συμπερίληψη
- Περιεκτικός
- Αυξάνουν
- άτομα
- βιομηχανία
- ανισότητες
- Υποδομή
- συμφυής
- Καινοτομία
- καινοτόμες
- εισαγωγή
- παράδειγμα
- ενόργανος
- ολοκλήρωση
- διαδραστικό
- περιβάλλον λειτουργίας
- διεπαφές
- σε
- επικαλείται
- IT
- ΤΟΥ
- Ιανουάριος
- το JavaScript
- jpg
- json
- Διατήρηση
- γνώση
- Γλώσσα
- αργότερο
- οδηγήσει
- ηγέτες
- Οδηγεί
- ΜΑΘΑΊΝΩ
- μάθει
- μάθηση
- Led
- μόχλευσης
- βρίσκεται
- πυγμάχος ελαφρού βάρους
- Μου αρέσει
- συμπαθεί
- συνδέονται
- Παρτίδα
- αγαπά
- μηχανή
- μάθηση μηχανής
- που
- Κυρίως
- συντήρηση
- κάνω
- διαχείριση
- διαχειρίζεται
- διαχείριση
- διαχείριση
- Μάρκετινγκ
- Αυξάνω στον ανώτατο βαθμό
- μεγιστοποιώντας
- ελάχιστος
- ML
- μοντέλο
- μοντέλα
- μήνες
- περισσότερο
- ΑΦΗΓΗΜΑ
- Φύση
- απαραίτητος
- Ανάγκη
- που απαιτούνται
- ανάγκες
- δικτύωσης
- Δικτυακές ευκαιρίες
- Νέα
- επόμενη
- σκοπός
- of
- προσφορά
- προσφορές
- on
- επιχειρήσεων
- Απόψεις
- Ευκαιρίες
- βελτιστοποίηση
- Επιλογή
- or
- τάξη
- οργανωτικός
- πρωτότυπο
- OS
- δικός μας
- σελίδα
- συμμετέχοντες
- εξαρτήματα
- πάθος
- παθιασμένος
- Εκτελέστε
- επίδοση
- έμμηνα
- Πλατφόρμες
- Πλάτων
- Πληροφορία δεδομένων Plato
- Πλάτωνα δεδομένα
- έπαιξε
- παιχνίδι
- Θέση
- δυναμικού
- ενδεχομένως
- ισχυρός
- παρουσία
- παρόν
- παρουσιάζονται
- πρωτίστως
- διαδικασια μας
- Επεξεργασμένο
- επαγγελματίες
- σχέδιο
- email marketing
- ιδιότητες
- αποδείχθηκε
- παρέχουν
- παρέχεται
- παρέχει
- δημοσίως
- ποιότητα
- ερωτήματα
- γρήγορα
- γρήγορα
- μάλλον
- RE
- Αντίδραση
- πρόθυμα
- πραγματικός
- σε πραγματικό χρόνο
- λαμβάνω
- έλαβε
- λαμβάνει
- πρόσφατος
- μείωση
- Μειωμένος
- παραπέμπω
- εξευγενισμένα
- σχετίζεται με
- παρέμεινε
- αφαιρέστε
- ζητήσει
- αιτήματα
- απαιτείται
- Υποστηρικτικό υλικό
- απαντήσεις
- υπεύθυνος
- ανταποκρίνονται
- ΠΕΡΙΦΕΡΕΙΑ
- αποτέλεσμα
- Αποτελέσματα
- απόδοση
- Επιστροφές
- έσοδα
- εύρωστος
- ευρωστία
- Ρόλος
- Διαδρομή
- σοφός
- εμπορικός
- ίδιο
- Απεριόριστες δυνατότητες
- επεκτάσιμη
- Κλίμακα
- απολέπιση
- Επιστήμη
- αδιάλειπτη
- τμήματα
- προστατευμένο περιβάλλον
- δείτε
- σπόρος
- επιλέγονται
- επιλογή
- αποστέλλονται
- Σειρές
- Χωρίς διακομιστή
- υπηρεσία
- Υπηρεσίες
- σειρά
- τον καθορισμό
- αυτή
- Κοντά
- δείχνουν
- παρουσιάζεται
- Δείχνει
- Απλούς
- small
- λογισμικό
- τεχνολογία λογισμικού
- στέρεο
- λύση
- Λύσεις
- SOLVE
- εξελιγμένα
- συγκεκριμένες
- Αθλητισμός
- ξεκίνησε
- σταθερός
- Βήματα
- Στρατηγική
- εξορθολογισμένη
- προσπαθεί
- Φοιτητής
- Φοιτητές
- υποβολή
- υποβάλουν
- υποβάλλονται
- Ακολούθως
- Βιωσιμότητα
- βιώσιμης
- Βιώσιμη Ανάπτυξη
- SWIFT
- Ελβετός
- Ελβετία
- στόχευση
- Έργο
- ομάδες
- Τεχνολογία
- δοκιμή
- δοκιμαστεί
- δοκιμές
- κείμενο
- από
- Ευχαριστώ
- ότι
- Η
- τους
- Τους
- θέμα
- τότε
- Αυτοί
- τρίτους
- αυτό
- εκείνοι
- τρία
- Μέσω
- ώρα
- προς την
- εργαλεία
- μετασχηματίζοντας
- ενεργοποιήθηκε
- ΣΤΡΟΦΗ
- δύο
- τύποι
- τελικά
- UN
- καταλαβαίνω
- πανεπιστήμιο
- ενημερώθηκε
- us
- χρήση
- μεταχειρισμένος
- Χρήστες
- Η εμπειρία χρήστη
- Διεπαφής χρήστη
- Χρήστες
- χρησιμοποιώντας
- χρησιμοποιώ
- χρησιμοποιούνται
- αξιοποιώντας
- Πολύτιμος
- διάφορα
- Οχήματα
- εκδοχή
- πολύ
- μέσω
- Δες
- περπάτημα
- Ζεσταίνει
- ήταν
- Νερό
- Τρόπος..
- we
- Weather
- ιστός
- διαδικτυακές υπηρεσίες
- ΛΟΙΠΌΝ
- ήταν
- πότε
- αν
- Ποιό
- με
- εντός
- χωρίς
- εργάστηκαν
- εργαζόμενος
- λειτουργεί
- Σεμινάρια
- Εσείς
- Σας
- zephyrnet
- Ζυρίχη