Οι οργανισμοί επενδύουν συνεχώς χρόνο και προσπάθεια για την ανάπτυξη έξυπνων λύσεων συστάσεων για την παροχή προσαρμοσμένου και σχετικού περιεχομένου στους χρήστες τους. Οι στόχοι μπορεί να είναι πολλοί: μεταμορφώστε την εμπειρία του χρήστη, δημιουργήστε ουσιαστική αλληλεπίδραση και αυξήστε την κατανάλωση περιεχομένου. Ορισμένες από αυτές τις λύσεις χρησιμοποιούν κοινά μοντέλα μηχανικής μάθησης (ML) που βασίζονται σε ιστορικά μοτίβα αλληλεπίδρασης, δημογραφικά χαρακτηριστικά των χρηστών, ομοιότητες προϊόντων και συμπεριφορά ομάδας. Εκτός από αυτά τα χαρακτηριστικά, το περιβάλλον (όπως ο καιρός, η τοποθεσία κ.λπ.) τη στιγμή της αλληλεπίδρασης μπορεί να επηρεάσει τις αποφάσεις των χρηστών κατά την πλοήγηση στο περιεχόμενο.
Σε αυτήν την ανάρτηση, δείχνουμε πώς να χρησιμοποιείτε τον τρέχοντα τύπο συσκευής του χρήστη ως πλαίσιο για να βελτιώσετε την αποτελεσματικότητά σας Προσαρμογή του Amazon-βασισμένες συστάσεις. Επιπλέον, δείχνουμε πώς να χρησιμοποιήσετε αυτό το πλαίσιο για να φιλτράρετε δυναμικά τις προτάσεις. Αν και αυτή η ανάρτηση δείχνει πώς το Amazon Personalize μπορεί να χρησιμοποιηθεί για μια περίπτωση χρήσης βίντεο κατά παραγγελία (VOD), αξίζει να σημειωθεί ότι το Amazon Personalize μπορεί να χρησιμοποιηθεί σε πολλούς κλάδους.
Τι είναι το Amazon Personalize;
Το Amazon Personalize επιτρέπει στους προγραμματιστές να δημιουργούν εφαρμογές που υποστηρίζονται από τον ίδιο τύπο τεχνολογίας ML που χρησιμοποιείται από το Amazon.com για εξατομικευμένες προτάσεις σε πραγματικό χρόνο. Το Amazon Personalize είναι σε θέση να προσφέρει ένα ευρύ φάσμα εμπειριών εξατομίκευσης, συμπεριλαμβανομένων συγκεκριμένων προτάσεων προϊόντων, εξατομικευμένης ανακατάταξης προϊόντων και προσαρμοσμένου άμεσου μάρκετινγκ. Επιπλέον, ως μια πλήρως διαχειριζόμενη υπηρεσία τεχνητής νοημοσύνης, το Amazon Personalize επιταχύνει τους ψηφιακούς μετασχηματισμούς πελατών με ML, καθιστώντας ευκολότερη την ενσωμάτωση εξατομικευμένων προτάσεων σε υπάρχοντες ιστότοπους, εφαρμογές, συστήματα μάρκετινγκ ηλεκτρονικού ταχυδρομείου και πολλά άλλα.
Γιατί είναι σημαντικό το πλαίσιο;
Η χρήση των μεταδεδομένων με βάση τα συμφραζόμενα ενός χρήστη, όπως η τοποθεσία, η ώρα της ημέρας, ο τύπος συσκευής και ο καιρός παρέχει εξατομικευμένες εμπειρίες για τους υπάρχοντες χρήστες και συμβάλλει στη βελτίωση της φάσης ψυχρής εκκίνησης για νέους ή μη αναγνωρισμένους χρήστες. ο φάση ψυχρής εκκίνησης αναφέρεται στην περίοδο κατά την οποία η μηχανή προτάσεών σας παρέχει μη εξατομικευμένες προτάσεις λόγω της έλλειψης ιστορικών πληροφοριών σχετικά με αυτόν τον χρήστη. Σε περιπτώσεις όπου υπάρχουν άλλες απαιτήσεις για φιλτράρισμα και προώθηση στοιχείων (π.χ. στις ειδήσεις και τον καιρό), η προσθήκη του τρέχοντος περιβάλλοντος ενός χρήστη (εποχή ή ώρα της ημέρας) συμβάλλει στη βελτίωση της ακρίβειας συμπεριλαμβάνοντας και αποκλείοντας προτάσεις.
Ας πάρουμε το παράδειγμα μιας πλατφόρμας VOD που προτείνει εκπομπές, ντοκιμαντέρ και ταινίες στον χρήστη. Με βάση την ανάλυση συμπεριφοράς, γνωρίζουμε ότι οι χρήστες VOD τείνουν να καταναλώνουν περιεχόμενο μικρότερου μήκους, όπως κωμικές σειρές σε κινητές συσκευές και περιεχόμενο μεγαλύτερης μορφής, όπως ταινίες στην τηλεόραση ή στην επιφάνεια εργασίας τους.
Επισκόπηση λύσεων
Επεκτείνοντας το παράδειγμα της εξέτασης του τύπου συσκευής ενός χρήστη, δείχνουμε πώς να παρέχουμε αυτές τις πληροφορίες ως πλαίσιο, ώστε το Amazon Personalize να μπορεί αυτόματα να μάθει την επιρροή της συσκευής ενός χρήστη στους προτιμώμενους τύπους περιεχομένου.
Ακολουθούμε το μοτίβο αρχιτεκτονικής που φαίνεται στο παρακάτω διάγραμμα για να δείξουμε πώς το περιβάλλον μπορεί να μεταβιβαστεί αυτόματα στο Amazon Personalize. Η αυτόματη παραγωγή περιβάλλοντος επιτυγχάνεται μέσω Amazon CloudFront κεφαλίδες που περιλαμβάνονται σε αιτήματα όπως ένα REST API σε Amazon API Gateway που καλεί ένα AWS Lambda λειτουργία για ανάκτηση συστάσεων. Ανατρέξτε στο πλήρες παράδειγμα κώδικα που είναι διαθέσιμο στη σελίδα μας Αποθετήριο GitHub. Παρέχουμε α AWS CloudFormation πρότυπο για τη δημιουργία των απαραίτητων πόρων.
Στις επόμενες ενότητες, περιγράφουμε πώς να ρυθμίσετε κάθε βήμα του δείγματος μοτίβου αρχιτεκτονικής.
Επιλέξτε μια συνταγή
Οι συνταγές είναι αλγόριθμοι εξατομίκευσης της Amazon που προετοιμάζονται για συγκεκριμένες περιπτώσεις χρήσης. Το Amazon Personalize παρέχει συνταγές βασισμένες σε περιπτώσεις κοινής χρήσης για μοντέλα εκπαίδευσης. Για την περίπτωση χρήσης μας, δημιουργούμε έναν απλό προσαρμοσμένο συνιστώμενο εξατομίκευσης της Amazon χρησιμοποιώντας τη συνταγή Εξατομίκευσης χρήστη. Προβλέπει τα στοιχεία με τα οποία θα αλληλεπιδράσει ένας χρήστης με βάση το σύνολο δεδομένων αλληλεπιδράσεων. Επιπλέον, αυτή η συνταγή χρησιμοποιεί επίσης στοιχεία και σύνολα δεδομένων χρηστών για να επηρεάσει τις προτάσεις, εάν παρέχονται. Για να μάθετε περισσότερα σχετικά με το πώς λειτουργεί αυτή η συνταγή, ανατρέξτε στο Συνταγή εξατομίκευσης χρήστη.
Δημιουργία και εισαγωγή ενός συνόλου δεδομένων
Η αξιοποίηση του πλαισίου απαιτεί τον καθορισμό τιμών περιβάλλοντος με τις αλληλεπιδράσεις, έτσι ώστε οι προτείνοντες να μπορούν να χρησιμοποιούν το πλαίσιο ως χαρακτηριστικά κατά την εκπαίδευση μοντέλων. Πρέπει επίσης να παρέχουμε το τρέχον πλαίσιο του χρήστη κατά τη στιγμή της εξαγωγής συμπερασμάτων. Το σχήμα αλληλεπιδράσεων (δείτε τον παρακάτω κώδικα) καθορίζει τη δομή των δεδομένων αλληλεπίδρασης ιστορικού και σε πραγματικό χρόνο από χρήστες σε στοιχεία. ο USER_ID
, ITEM_ID
, να TIMESTAMP
Τα πεδία απαιτούνται από το Amazon Personalize για αυτό το σύνολο δεδομένων. DEVICE_TYPE
είναι ένα προσαρμοσμένο πεδίο κατηγοριών που προσθέτουμε για αυτό το παράδειγμα για να καταγράψουμε το τρέχον περιβάλλον του χρήστη και να το συμπεριλάβουμε στην εκπαίδευση μοντέλων. Το Amazon Personalize χρησιμοποιεί αυτό το σύνολο δεδομένων αλληλεπιδράσεων για να εκπαιδεύσει μοντέλα και να δημιουργήσει καμπάνιες προτάσεων.
Ομοίως, το σχήμα στοιχείων (δείτε τον παρακάτω κώδικα) ορίζει τη δομή των δεδομένων καταλόγου προϊόντων και βίντεο. ο ITEM_ID
απαιτείται από το Amazon Personalize για αυτό το σύνολο δεδομένων. CREATION_TIMESTAMP
είναι ένα δεσμευμένο όνομα στήλης αλλά δεν απαιτείται. GENRE
και ALLOWED_COUNTRIES
είναι προσαρμοσμένα πεδία που προσθέτουμε για αυτό το παράδειγμα για να καταγράψουμε το είδος του βίντεο και τις χώρες όπου επιτρέπεται η αναπαραγωγή των βίντεο. Το Amazon Personalize χρησιμοποιεί αυτό το σύνολο δεδομένων στοιχείων για την εκπαίδευση μοντέλων και τη δημιουργία καμπανιών προτάσεων.
Στο πλαίσιο μας, ιστορικά δεδομένα αναφέρεται στο ιστορικό αλληλεπίδρασης τελικού χρήστη με βίντεο και αντικείμενα στην πλατφόρμα VOD. Αυτά τα δεδομένα συνήθως συλλέγονται και αποθηκεύονται στη βάση δεδομένων της εφαρμογής.
Για σκοπούς επίδειξης, χρησιμοποιούμε τη βιβλιοθήκη Faker της Python για να δημιουργήσουμε κάποια δεδομένα δοκιμής που κοροϊδεύουν το σύνολο δεδομένων αλληλεπιδράσεων με διαφορετικά στοιχεία, χρήστες και τύπους συσκευών σε μια περίοδο 3 μηνών. Αφού καθοριστεί η θέση του αρχείου αλληλεπιδράσεων σχήματος και εισόδου, τα επόμενα βήματα είναι να δημιουργήσετε μια ομάδα δεδομένων, να συμπεριλάβετε το σύνολο δεδομένων αλληλεπιδράσεων στην ομάδα δεδομένων και, τέλος, να εισαγάγετε τα δεδομένα εκπαίδευσης στο σύνολο δεδομένων, όπως φαίνεται στα παρακάτω αποσπάσματα κώδικα:
Συγκεντρώστε ιστορικά δεδομένα και εκπαιδεύστε το μοντέλο
Σε αυτό το βήμα, ορίζουμε την επιλεγμένη συνταγή και δημιουργούμε μια λύση και έκδοση λύσης που αναφέρεται στην προηγουμένως καθορισμένη ομάδα δεδομένων. Όταν δημιουργείτε μια προσαρμοσμένη λύση, καθορίζετε μια συνταγή και διαμορφώνετε τις παραμέτρους εκπαίδευσης. Όταν δημιουργείτε μια έκδοση λύσης για τη λύση, το Amazon Personalize εκπαιδεύει το μοντέλο που υποστηρίζει την έκδοση λύσης με βάση τη συνταγή και τη διαμόρφωση εκπαίδευσης. Δείτε τον παρακάτω κώδικα:
Δημιουργήστε ένα τελικό σημείο καμπάνιας
Αφού εκπαιδεύσετε το μοντέλο σας, το αναπτύσσετε σε ένα εκστρατεία. Μια καμπάνια δημιουργεί και διαχειρίζεται ένα τελικό σημείο αυτόματης κλιμάκωσης για το εκπαιδευμένο μοντέλο σας το οποίο μπορείτε να χρησιμοποιήσετε για να λάβετε εξατομικευμένες προτάσεις χρησιμοποιώντας το GetRecommendations
API. Σε μεταγενέστερο βήμα, χρησιμοποιούμε αυτό το τελικό σημείο καμπάνιας για να μεταβιβάσουμε αυτόματα τον τύπο συσκευής ως πλαίσιο ως παράμετρο και να λάβουμε εξατομικευμένες προτάσεις. Δείτε τον παρακάτω κώδικα:
Δημιουργήστε ένα δυναμικό φίλτρο
Όταν λαμβάνετε προτάσεις από τη δημιουργημένη καμπάνια, μπορείτε να φιλτράρετε τα αποτελέσματα με βάση προσαρμοσμένα κριτήρια. Για το παράδειγμά μας, δημιουργούμε ένα φίλτρο για να ικανοποιήσουμε την απαίτηση να προτείνουμε βίντεο που επιτρέπεται να αναπαράγονται μόνο από την τρέχουσα χώρα του χρήστη. Οι πληροφορίες χώρας μεταβιβάζονται δυναμικά από την κεφαλίδα CloudFront HTTP.
Δημιουργήστε μια συνάρτηση Lambda
Το επόμενο βήμα στην αρχιτεκτονική μας είναι να δημιουργήσουμε μια συνάρτηση Lambda για την επεξεργασία αιτημάτων API που προέρχονται από τη διανομή CloudFront και την απόκριση καλώντας το τελικό σημείο της καμπάνιας Amazon Personalize. Σε αυτήν τη συνάρτηση Lambda, ορίζουμε τη λογική για την ανάλυση των ακόλουθων παραμέτρων HTTP του αιτήματος CloudFront και της συμβολοσειράς ερωτήματος για να προσδιορίσουμε τον τύπο συσκευής και το αναγνωριστικό χρήστη του χρήστη, αντίστοιχα:
CloudFront-Is-Desktop-Viewer
CloudFront-Is-Mobile-Viewer
CloudFront-Is-SmartTV-Viewer
CloudFront-Is-Tablet-Viewer
CloudFront-Viewer-Country
Ο κώδικας για τη δημιουργία αυτής της συνάρτησης αναπτύσσεται μέσω του προτύπου CloudFormation.
Δημιουργήστε ένα REST API
Για να κάνουμε τη συνάρτηση Lambda και το τελικό σημείο της καμπάνιας Amazon Personalize προσβάσιμα στη διανομή CloudFront, δημιουργούμε ένα τελικό σημείο REST API που έχει ρυθμιστεί ως διακομιστής μεσολάβησης Lambda. Το API Gateway παρέχει εργαλεία για τη δημιουργία και τεκμηρίωση API που δρομολογούν αιτήματα HTTP σε λειτουργίες Lambda. Η δυνατότητα ενσωμάτωσης διακομιστή μεσολάβησης Lambda επιτρέπει στο CloudFront να καλεί μια μεμονωμένη συνάρτηση Lambda για αφαίρεση αιτημάτων στο τελικό σημείο της καμπάνιας Amazon Personalize. Ο κώδικας για τη δημιουργία αυτής της συνάρτησης αναπτύσσεται μέσω του προτύπου CloudFormation.
Δημιουργήστε μια διανομή CloudFront
Κατά τη δημιουργία μιας διανομής CloudFront, επειδή πρόκειται για μια επίδειξη εγκατάστασης, απενεργοποιούμε την προσωρινή αποθήκευση χρησιμοποιώντας μια προσαρμοσμένη πολιτική προσωρινής αποθήκευσης, διασφαλίζοντας ότι το αίτημα πηγαίνει στην αρχή κάθε φορά. Επιπλέον, χρησιμοποιούμε μια πολιτική αιτήματος προέλευσης που καθορίζει τις απαιτούμενες κεφαλίδες HTTP και τις παραμέτρους συμβολοσειράς ερωτήματος που περιλαμβάνονται σε ένα αίτημα προέλευσης. Ο κώδικας για τη δημιουργία αυτής της συνάρτησης αναπτύσσεται μέσω του προτύπου CloudFormation.
Συστάσεις δοκιμής
Όταν γίνεται πρόσβαση στη διεύθυνση URL της διανομής CloudFront από διαφορετικές συσκευές (επιτραπέζιος υπολογιστής, tablet, τηλέφωνο κ.λπ.), μπορούμε να δούμε εξατομικευμένες προτάσεις βίντεο που είναι πιο σχετικές με τη συσκευή τους. Επίσης, εάν παρουσιάζεται ένας ψυχρός χρήστης, παρουσιάζονται οι προτάσεις που είναι προσαρμοσμένες για τη συσκευή του χρήστη. Στα ακόλουθα δείγματα εξόδων, τα ονόματα των βίντεο χρησιμοποιούνται μόνο για την αναπαράσταση του είδους τους και του χρόνου εκτέλεσης τους, ώστε να είναι σχετιζόμενα.
Στον παρακάτω κώδικα, ένας γνωστός χρήστης που αγαπά την κωμωδία που βασίζεται σε προηγούμενες αλληλεπιδράσεις και έχει πρόσβαση από μια τηλεφωνική συσκευή παρουσιάζεται με μικρότερες κωμωδίες:
Στον ακόλουθο γνωστό χρήστη παρουσιάζονται ταινίες μεγάλου μήκους κατά την πρόσβαση από μια συσκευή έξυπνης τηλεόρασης με βάση παλαιότερες αλληλεπιδράσεις:
Ένας ψυχρός (άγνωστος) χρήστης που έχει πρόσβαση από ένα τηλέφωνο παρουσιάζεται με πιο σύντομες αλλά δημοφιλείς εκπομπές:
Recommendations for user: 666 ITEM_ID GENRE ALLOWED_COUNTRIES 940 Satire US|FI|CN|ES|HK|AE 760 Satire US|FI|CN|ES|HK|AE 160 Sitcom US|FI|CN|ES|HK|AE 880 Comedy US|FI|CN|ES|HK|AE 360 Satire US|PK|NI|JM|IN|DK 840 Satire US|PK|NI|JM|IN|DK 420 Satire US|PK|NI|JM|IN|DK
Ένας ψυχρός (άγνωστος) χρήστης που έχει πρόσβαση από επιτραπέζιο υπολογιστή παρουσιάζεται με κορυφαίες ταινίες επιστημονικής φαντασίας και ντοκιμαντέρ:
Ο ακόλουθος γνωστός χρήστης που έχει πρόσβαση από ένα τηλέφωνο επιστρέφει φιλτραρισμένες προτάσεις με βάση την τοποθεσία (ΗΠΑ):
Συμπέρασμα
Σε αυτήν την ανάρτηση, περιγράψαμε πώς να χρησιμοποιήσετε τον τύπο συσκευής χρήστη ως δεδομένα συμφραζομένων για να κάνουμε τις προτάσεις σας πιο σχετικές. Η χρήση μεταδεδομένων με βάση τα συμφραζόμενα για την εκπαίδευση μοντέλων του Amazon Personalize θα σας βοηθήσει να προτείνετε προϊόντα που είναι σχετικά τόσο για νέους όσο και για υπάρχοντες χρήστες, όχι μόνο από τα δεδομένα προφίλ αλλά και από μια πλατφόρμα συσκευής περιήγησης. Όχι μόνο αυτό, το πλαίσιο όπως η τοποθεσία (χώρα, πόλη, περιοχή, ταχυδρομικός κώδικας) και η ώρα (ημέρα της εβδομάδας, Σαββατοκύριακο, ημέρα της εβδομάδας, εποχή) ανοίγουν την ευκαιρία να κάνετε συστάσεις σχετικές με τον χρήστη. Μπορείτε να εκτελέσετε το πλήρες παράδειγμα κώδικα χρησιμοποιώντας το πρότυπο CloudFormation που παρέχεται στο δικό μας Αποθετήριο GitHub και κλωνοποίηση των σημειωματάριων σε Στούντιο Amazon SageMaker.
Σχετικά με τους Συγγραφείς
Gilles-Kuessan Satchivi είναι Αρχιτέκτονας Επιχειρηματικών Λύσεων της AWS με εμπειρία στη δικτύωση, την υποδομή, την ασφάλεια και τις λειτουργίες πληροφορικής. Είναι παθιασμένος με το να βοηθά τους πελάτες να δημιουργήσουν καλά αρχιτεκτονικά συστήματα στο AWS. Πριν ενταχθεί στην AWS, εργάστηκε στο ηλεκτρονικό εμπόριο για 17 χρόνια. Εκτός δουλειάς, του αρέσει να περνά χρόνο με την οικογένειά του και να εμψυχώνει την ποδοσφαιρική ομάδα των παιδιών του.
Aditya Pendyala είναι Senior Solutions Architect στο AWS με έδρα εκτός Νέας Υόρκης. Έχει μεγάλη εμπειρία στην αρχιτεκτονική εφαρμογών που βασίζονται σε cloud. Αυτήν τη στιγμή συνεργάζεται με μεγάλες επιχειρήσεις για να τις βοηθήσει να δημιουργήσουν εξαιρετικά επεκτάσιμες, ευέλικτες και ανθεκτικές αρχιτεκτονικές cloud και τις καθοδηγεί σε όλα τα πράγματα στο cloud. Έχει πτυχίο Master of Science στην Επιστήμη Υπολογιστών από το Πανεπιστήμιο Shippensburg και πιστεύει στο απόσπασμα «Όταν παύεις να μαθαίνεις, παύεις να αναπτύσσεσαι».
Prabhakar Chandrasekaran είναι Ανώτερος Τεχνικός Διευθυντής Λογαριασμού με Υποστήριξη AWS Enterprise. Η Prabhakar απολαμβάνει να βοηθά τους πελάτες να δημιουργήσουν προηγμένες λύσεις AI/ML στο cloud. Συνεργάζεται επίσης με εταιρικούς πελάτες παρέχοντας προληπτική καθοδήγηση και λειτουργική βοήθεια, βοηθώντας τους να βελτιώσουν την αξία των λύσεών τους όταν χρησιμοποιούν το AWS. Η Prabhakar κατέχει έξι AWS και έξι άλλες επαγγελματικές πιστοποιήσεις. Με πάνω από 20 χρόνια επαγγελματικής εμπειρίας, ο Prabhakar ήταν μηχανικός δεδομένων και ηγέτης προγράμματος στον χώρο των χρηματοοικονομικών υπηρεσιών πριν από την ένταξή του στην AWS.
- 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. Αυτοκίνητο / EVs, Ανθρακας, Cleantech, Ενέργεια, Περιβάλλον, Ηλιακός, Διαχείριση των αποβλήτων. Πρόσβαση εδώ.
- BlockOffsets. Εκσυγχρονισμός της περιβαλλοντικής αντιστάθμισης ιδιοκτησίας. Πρόσβαση εδώ.
- πηγή: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/recommend-and-dynamically-filter-items-based-on-user-context-in-amazon-personalize/
- :έχει
- :είναι
- :δεν
- :που
- $UP
- 1
- 10
- 100
- 11
- 12
- 160
- 17
- 20
- 20 χρόνια
- 22
- 220
- 23
- 24
- 420
- 7
- 9
- a
- Σχετικα
- επιταχύνει
- πρόσβαση
- προσιτός
- πρόσβαση
- Λογαριασμός
- ακρίβεια
- επιτευχθεί
- απέναντι
- Ενέργειες
- προσθήκη
- Επιπλέον
- Επιπλέον
- Πλεονέκτημα
- Μετά το
- AI
- AI / ML
- αλγόριθμοι
- Όλα
- επιτρέπει
- Επίσης
- Αν και
- Amazon
- Προσαρμογή του Amazon
- Amazon υπηρεσίες Web
- Amazon.com
- an
- ανάλυση
- αναλύσει
- και
- api
- APIs
- εφαρμογές
- αρχιτεκτονική
- ΕΙΝΑΙ
- Παράταξη
- AS
- Βοήθεια
- At
- γνωρίσματα
- αυτομάτως
- διαθέσιμος
- AWS
- φόντο
- υποστήριξη
- βασίζονται
- BE
- επειδή
- πριν
- πιστεύει
- εκτός
- και οι δύο
- Περιήγηση
- χτίζω
- χτισμένο
- αλλά
- by
- κλήση
- κλήσεις
- Εκστρατεία
- Καμπάνιες
- CAN
- ικανός
- πιάνω
- περίπτωση
- περιπτώσεις
- κατάλογος
- πιστοποιήσεις
- επιλέγονται
- Πόλη
- Backup
- κωδικός
- κρύο
- Στήλη
- COM
- Κωμωδία
- ερχομός
- Κοινός
- υπολογιστή
- Πληροφορική
- διαμόρφωση
- θεωρώντας
- καταναλώνουν
- κατανάλωση
- περιεχόμενο
- συμφραζόμενα
- συμφραζόμενα
- συνεχώς
- χώρες
- χώρα
- σκάφος
- δημιουργία
- δημιουργήθηκε
- δημιουργεί
- δημιουργία
- κριτήρια
- Ρεύμα
- Τη στιγμή
- έθιμο
- πελάτης
- Πελάτες
- προσαρμοσμένη
- αιχμής
- ημερομηνία
- βάση δεδομένων
- σύνολα δεδομένων
- ημέρα
- αποφάσεις
- ορίζεται
- Ορίζει
- Πτυχίο
- παράδοση
- Ζήτηση
- διαδήλωση
- δημογραφικός
- παρατάσσω
- αναπτυχθεί
- περιγράφεται
- επιφάνεια εργασίας
- Προσδιορίστε
- προγραμματιστές
- ανάπτυξη
- συσκευή
- Συσκευές
- διαφορετικές
- ψηφιακό
- κατευθύνει
- διανομή
- ντοκιμαντέρ
- ντοκυμαντέρ
- αυτοκίνητο
- δυο
- δυναμικός
- δυναμικά
- κάθε
- ευκολότερη
- ηλεκτρονικού εμπορίου
- αποτελεσματικότητα
- προσπάθεια
- ΗΛΕΚΤΡΟΝΙΚΗ ΔΙΕΥΘΥΝΣΗ
- Email Marketing
- δίνει τη δυνατότητα
- Τελικό σημείο
- Κινητήρας
- μηχανικός
- ενίσχυση
- εξασφαλίζοντας
- Εταιρεία
- επιχειρήσεις
- Κάθε
- παράδειγμα
- Με εξαίρεση
- υφιστάμενα
- εμπειρία
- Δραστηριοτητες
- εκτενής
- Εκτεταμένη εμπειρία
- οικογένεια
- Χαρακτηριστικό
- Χαρακτηριστικά
- Μυθιστόρημα
- πεδίο
- Πεδία
- Αρχεία
- ταινίες
- φιλτράρισμα
- Τελικά
- οικονομικός
- των χρηματοπιστωτικών υπηρεσιών
- εύκαμπτος
- ακολουθήστε
- Εξής
- Για
- από
- πλήρη
- πλήρως
- λειτουργία
- λειτουργίες
- πύλη
- συγκεντρώθηκαν
- παράγουν
- παίρνω
- να πάρει
- Στόχοι
- πηγαίνει
- Group
- Grow
- καθοδήγηση
- Οδηγοί
- Έχω
- he
- κεφαλίδες
- βοήθεια
- βοήθεια
- βοηθά
- υψηλά
- του
- ιστορικών
- ιστορία
- κατέχει
- φρίκη
- Πως
- Πώς να
- HTML
- http
- HTTPS
- ID
- if
- εισαγωγή
- σημαντικό
- βελτίωση
- in
- περιλαμβάνουν
- περιλαμβάνονται
- Συμπεριλαμβανομένου
- βιομηχανίες
- επιρροή
- πληροφορίες
- Υποδομή
- εισαγωγή
- ενσωματώσει
- ολοκλήρωση
- Έξυπνος
- αλληλεπιδρούν
- αλληλεπίδραση
- αλληλεπιδράσεις
- σε
- επενδύοντας
- IT
- αντικειμένων
- ενώνει
- jpg
- μόλις
- Ξέρω
- γνωστός
- Έλλειψη
- large
- Μεγάλες επιχειρήσεις
- αργότερα
- ηγέτης
- ΜΑΘΑΊΝΩ
- μάθηση
- Βιβλιοθήκη
- Μου αρέσει
- συμπαθεί
- τοποθεσία
- λογική
- Μακριά
- αγαπά
- μηχανή
- μάθηση μηχανής
- κάνω
- Κατασκευή
- διαχειρίζεται
- διευθυντής
- διαχειρίζεται
- πολοί
- Μάρκετινγκ
- κύριος
- νόημα
- Μεταδεδομένα
- ML
- Κινητό
- κινητές συσκευές
- μοντέλο
- μοντέλα
- περισσότερο
- πλέον
- Κινηματογράφος
- πολλαπλούς
- Μυστήριο
- όνομα
- ονόματα
- πλοήγηση
- απαραίτητος
- δικτύωσης
- Νέα
- νέα
- επόμενη
- σημειώνοντας
- NYC
- of
- on
- αποκλειστικά
- ανοίγει
- επιχειρήσεων
- λειτουργίες
- Ευκαιρία
- or
- καταγωγή
- ΑΛΛΑ
- δικός μας
- έξω
- εκτός
- επί
- παράμετρος
- παράμετροι
- passieren
- πέρασε
- παθιασμένος
- Το παρελθόν
- πρότυπο
- πρότυπα
- περίοδος
- εξατομίκευση
- εξατομίκευση
- Εξατομικευμένη
- φάση
- τηλέφωνο
- πλατφόρμες
- Πλάτων
- Πληροφορία δεδομένων Plato
- Πλάτωνα δεδομένα
- έπαιξε
- πολιτική
- Δημοφιλής
- Θέση
- ταχυδρομικός
- τροφοδοτείται
- Προβλέπει
- προτιμάται
- έτοιμος
- παρουσιάζονται
- προηγουμένως
- Πριν
- Προληπτική
- διαδικασια μας
- Προϊόν
- Προϊόντα
- επαγγελματίας
- Προφίλ ⬇️
- Πρόγραμμα
- email marketing
- παρέχουν
- παρέχεται
- παρέχει
- χορήγηση
- πληρεξούσιο
- σκοποί
- παραθέτω
- σε πραγματικό χρόνο
- λαμβάνω
- συνταγή
- συνιστώ
- Σύσταση
- συστάσεις
- συνιστώντας
- ρεκόρ
- αναφέρεται
- σχετικά με
- περιοχή
- αντιπροσώπευση
- ζητήσει
- αιτήματα
- απαιτείται
- απαίτηση
- απαιτήσεις
- Απαιτεί
- επιφυλάχθηκε
- ελαστικός
- Υποστηρικτικό υλικό
- αντίστοιχα
- Απάντηση
- ΠΕΡΙΦΕΡΕΙΑ
- Αποτελέσματα
- επιστροφή
- Διαδρομή
- τρέξιμο
- σοφός
- ίδιο
- λένε
- επεκτάσιμη
- Επιστήμη
- Επιστημονική φαντασία
- Εποχή
- τμήματα
- ασφάλεια
- δείτε
- αρχαιότερος
- εξυπηρετούν
- υπηρεσία
- Υπηρεσίες
- σειρά
- setup
- δείχνουν
- παρουσιάζεται
- Δείχνει
- ομοιότητες
- Απλούς
- ενιαίας
- καταστάσεων
- ΕΞΙ
- έξυπνος
- Smart TV
- So
- Ποδόσφαιρο
- λύση
- Λύσεις
- μερικοί
- Χώρος
- συγκεκριμένες
- δαπανήσει
- Βήμα
- Βήματα
- αποθηκεύονται
- Σπάγγος
- δομή
- τέτοιος
- υποστήριξη
- συστήματα
- Δισκίο
- επειξειργασμένος από ραπτήν
- Πάρτε
- Τεχνικός
- Τεχνολογία
- πρότυπο
- δοκιμή
- ότι
- Η
- τους
- Τους
- Εκεί.
- Αυτοί
- πράγματα
- αυτό
- Μέσω
- ώρα
- timestamp
- προς την
- εργαλεία
- κορυφή
- Τρένο
- εκπαιδευμένο
- Εκπαίδευση
- τρένα
- Μεταμορφώστε
- μετασχηματισμούς
- αληθής
- tv
- τύπος
- τύποι
- πανεπιστήμιο
- άγνωστος
- URL
- us
- χρήση
- περίπτωση χρήσης
- μεταχειρισμένος
- Χρήστες
- Η εμπειρία χρήστη
- Χρήστες
- χρησιμοποιεί
- χρησιμοποιώντας
- συνήθως
- αξία
- Αξίες
- εκδοχή
- Βίντεο
- βίντεο κατά παραγγελία
- Βίντεο
- ήταν
- we
- Weather
- ιστός
- διαδικτυακές υπηρεσίες
- ιστοσελίδες
- εβδομάδα
- σαββατοκύριακο
- πότε
- ενώ
- Ο ΟΠΟΊΟΣ
- ευρύς
- θα
- με
- εντός
- Εργασία
- εργάστηκαν
- εργαζόμενος
- λειτουργεί
- αξία
- χρόνια
- Εσείς
- Σας
- zephyrnet