Η μηχανική μάθηση (ML) βοηθά τους οργανισμούς να δημιουργήσουν έσοδα, να μειώσουν το κόστος, να μειώσουν τον κίνδυνο, να αυξήσουν την αποτελεσματικότητα και να βελτιώσουν την ποιότητα βελτιστοποιώντας τις βασικές επιχειρηματικές λειτουργίες σε πολλές επιχειρηματικές μονάδες, όπως το μάρκετινγκ, την κατασκευή, τις λειτουργίες, τις πωλήσεις, τα οικονομικά και την εξυπηρέτηση πελατών. Με το AWS ML, οι οργανισμοί μπορούν να επιταχύνουν τη δημιουργία αξίας από μήνες σε ημέρες. Καμβάς Amazon SageMaker είναι μια οπτική υπηρεσία point-and-click που επιτρέπει στους επιχειρηματικούς αναλυτές να δημιουργούν ακριβείς προβλέψεις ML χωρίς να γράφουν ούτε μια γραμμή κώδικα ή να απαιτούν τεχνογνωσία ML. Μπορείτε να χρησιμοποιήσετε μοντέλα για να κάνετε προβλέψεις διαδραστικά και για ομαδική βαθμολογία σε μαζικά σύνολα δεδομένων.
Σε αυτήν την ανάρτηση, παρουσιάζουμε αρχιτεκτονικά μοτίβα για το πώς οι επιχειρηματικές ομάδες μπορούν να χρησιμοποιήσουν μοντέλα ML που έχουν δημιουργηθεί οπουδήποτε, δημιουργώντας προβλέψεις στον Καμβά και να επιτύχουν αποτελεσματικά επιχειρηματικά αποτελέσματα.
Αυτή η ενσωμάτωση της ανάπτυξης και της κοινής χρήσης μοντέλων δημιουργεί μια στενότερη συνεργασία μεταξύ των ομάδων επιχειρήσεων και επιστήμης δεδομένων και μειώνει το χρόνο στην αξία. Οι επιχειρηματικές ομάδες μπορούν να χρησιμοποιήσουν υπάρχοντα μοντέλα που έχουν κατασκευαστεί από τους επιστήμονες δεδομένων τους ή άλλα τμήματα για να λύσουν ένα επιχειρηματικό πρόβλημα αντί να ξαναχτίσουν νέα μοντέλα σε εξωτερικά περιβάλλοντα.
Τέλος, οι επιχειρησιακοί αναλυτές μπορούν να εισάγουν κοινόχρηστα μοντέλα στο Canvas και να δημιουργήσουν προβλέψεις πριν από την ανάπτυξη στην παραγωγή με λίγα μόνο κλικ.
Επισκόπηση λύσεων
Το παρακάτω σχήμα περιγράφει τρία διαφορετικά μοτίβα αρχιτεκτονικής για να δείξει πώς οι επιστήμονες δεδομένων μπορούν να μοιράζονται μοντέλα με επιχειρηματικούς αναλυτές, οι οποίοι μπορούν στη συνέχεια να δημιουργήσουν απευθείας προβλέψεις από αυτά τα μοντέλα στην οπτική διεπαφή του Canvas:
Προϋποθέσεις
Για να εκπαιδεύσετε και να δημιουργήσετε το μοντέλο σας χρησιμοποιώντας το SageMaker και να φέρετε το μοντέλο σας στον Καμβά, συμπληρώστε τις ακόλουθες προϋποθέσεις:
- Εάν δεν διαθέτετε ήδη χρήστη τομέα SageMaker και Studio, ρυθμίστε και ενσωματώστε έναν χρήστη Studio σε έναν τομέα SageMaker.
- Ενεργοποιήστε και ρυθμίστε το Canvas δικαιώματα βάσης για τους χρήστες σας και παραχωρήστε στους χρήστες δικαιώματα για συνεργασία με το Studio.
- Πρέπει να έχετε εκπαιδευμένο μοντέλο από το Autopilot, το JumpStart ή το μητρώο μοντέλων. Για οποιοδήποτε μοντέλο που έχετε δημιουργήσει εκτός του SageMaker, πρέπει να καταχωρήσετε το μοντέλο σας στο μητρώο μοντέλων πριν το εισαγάγετε στον Καμβά.
Τώρα ας υποθέσουμε το ρόλο ενός επιστήμονα δεδομένων που θέλει να εκπαιδεύσει, να δημιουργήσει, να αναπτύξει και να μοιραστεί μοντέλα ML με έναν επιχειρηματικό αναλυτή για καθένα από αυτά τα τρία αρχιτεκτονικά μοτίβα.
Χρησιμοποιήστε αυτόματο πιλότο και καμβά
Ο αυτόματος πιλότος αυτοματοποιεί βασικές εργασίες μιας αυτόματης διαδικασίας ML (AutoML), όπως η εξερεύνηση δεδομένων, η επιλογή του σχετικού αλγόριθμου για τον τύπο του προβλήματος και, στη συνέχεια, η εκπαίδευση και ο συντονισμός του. Όλα αυτά μπορούν να επιτευχθούν ενώ σας επιτρέπουν να διατηρείτε τον πλήρη έλεγχο και την ορατότητα του συνόλου δεδομένων. Ο Αυτόματος πιλότος εξερευνά αυτόματα διαφορετικές λύσεις για να βρει το καλύτερο μοντέλο και οι χρήστες μπορούν είτε να επαναλάβουν το μοντέλο ML είτε να αναπτύξουν απευθείας το μοντέλο στην παραγωγή με ένα κλικ.
Σε αυτό το παράδειγμα, χρησιμοποιούμε ένα συνθετικό απόσπασης πελατών σύνολο δεδομένων από τον τομέα των τηλεπικοινωνιών και είναι επιφορτισμένοι με τον εντοπισμό πελατών που κινδυνεύουν να εκτιναχθούν. Ολοκληρώστε τα παρακάτω βήματα για να χρησιμοποιήσετε το Autopilot AutoML για να δημιουργήσετε, να εκπαιδεύσετε, να αναπτύξετε και να μοιραστείτε ένα μοντέλο ML με έναν επιχειρηματικό αναλυτή:
- Κατεβάστε το σύνολο δεδομένων, ανεβάστε το σε ένα Amazon S3 (Απλή υπηρεσία αποθήκευσης Amazon) κουβά, και σημειώστε το S3 URI.
- Στην κονσόλα Studio, επιλέξτε AutoML στο παράθυρο πλοήγησης.
- Επιλέξτε Δημιουργία πειράματος AutoML.
- Καθορίστε το όνομα του πειράματος (για αυτήν την ανάρτηση,
Telecom-Customer-Churn-AutoPilot
), εισαγωγή δεδομένων S3 και θέση εξόδου. - Ορίστε τη στήλη προορισμού ως ανατροπή.
- Στις ρυθμίσεις ανάπτυξης, μπορείτε να ενεργοποιήσετε την επιλογή αυτόματης ανάπτυξης για να δημιουργήσετε ένα τελικό σημείο που αναπτύσσει το καλύτερο μοντέλο σας και εκτελεί συμπεράσματα στο τελικό σημείο.
Για περισσότερες πληροφορίες, ανατρέξτε στο Δημιουργήστε ένα πείραμα αυτόματου πιλότου του Amazon SageMaker.
- Επιλέξτε το πείραμά σας, επιλέξτε το καλύτερο μοντέλο και επιλέξτε Κοινή χρήση μοντέλου.
- Προσθέστε έναν χρήστη Canvas και επιλέξτε Κοινοποίηση για να μοιραστείτε το μοντέλο.
(Note: Δεν μπορείτε να μοιραστείτε το μοντέλο με τον ίδιο χρήστη του Canvas που χρησιμοποιείται για τη σύνδεση στο Studio. Για παράδειγμα, ο χρήστης-A του Studio δεν μπορεί να μοιραστεί το μοντέλο με τον χρήστη Canvas-A. Αλλά ο χρήστης-Α μπορεί να μοιράζεται το μοντέλο με τον χρήστη-Β, επομένως να επιλέξει διαφορετικές χρήσεις για την κοινή χρήση μοντέλων)
Για περισσότερες πληροφορίες, ανατρέξτε στο Χρήστες στούντιο: Μοιραστείτε ένα μοντέλο στο SageMaker Canvas.
Χρησιμοποιήστε το JumpStart και το Canvas
Το JumpStart είναι ένας κόμβος ML που παρέχει προεκπαιδευμένα μοντέλα ανοιχτού κώδικα για ένα ευρύ φάσμα περιπτώσεων χρήσης ML, όπως ανίχνευση απάτης, πρόβλεψη πιστωτικού κινδύνου και ανίχνευση ελαττωμάτων προϊόντος. Μπορείτε να αναπτύξετε περισσότερα από 300 προεκπαιδευμένα μοντέλα για δεδομένα πίνακα, όρασης, κειμένου και ήχου.
Για αυτήν την ανάρτηση, χρησιμοποιούμε ένα προεκπαιδευμένο μοντέλο παλινδρόμησης LightGBM από το JumpStart. Εκπαιδεύουμε το μοντέλο σε ένα προσαρμοσμένο σύνολο δεδομένων και μοιραζόμαστε το μοντέλο με έναν χρήστη του Canvas (επιχειρηματικός αναλυτής). Το προεκπαιδευμένο μοντέλο μπορεί να αναπτυχθεί σε ένα τελικό σημείο για συμπέρασμα. Το JumpStart παρέχει ένα παράδειγμα σημειωματάριου για πρόσβαση στο μοντέλο μετά την ανάπτυξή του.
Σε αυτό το παράδειγμα, χρησιμοποιούμε το σύνολο δεδομένων abalone. Το σύνολο δεδομένων περιέχει παραδείγματα οκτώ φυσικών μετρήσεων όπως το μήκος, η διάμετρος και το ύψος για την πρόβλεψη της ηλικίας του κολοκυθιού (πρόβλημα παλινδρόμησης).
- Κατεβάστε το σύνολο δεδομένων abalone από το Kaggle.
- Δημιουργήστε έναν κάδο S3 και ανεβάστε τα σύνολα δεδομένων τρένου, επικύρωσης και προσαρμοσμένων κεφαλίδων.
- Στην κονσόλα Studio, κάτω SageMaker JumpStart στο παράθυρο πλοήγησης, επιλέξτε Μοντέλα, τετράδια, λύσεις.
- Κάτω από Πινακοποιημένα μοντέλα, επιλέξτε Παλινδρόμηση LightGBM.
- Κάτω από Μοντέλο τρένων, καθορίστε τα URI S3 για τα σύνολα δεδομένων εκπαίδευσης, επικύρωσης και κεφαλίδων στήλης.
- Επιλέξτε Τρένο.
- Στο παράθυρο πλοήγησης, επιλέξτε Ξεκίνησε τα στοιχεία του JumpStart.
- Στις Εργασίες κατάρτισης καρτέλα, επιλέξτε την εργασία εκπαίδευσής σας.
- Στις Κοινοποίηση μενού, επιλέξτε Κοινοποίηση στον Καμβά.
- Επιλέξτε τους χρήστες του Canvas για κοινή χρήση, καθορίστε τις λεπτομέρειες του μοντέλου και επιλέξτε Κοινοποίηση.
Για περισσότερες πληροφορίες, ανατρέξτε στο Χρήστες στούντιο: Μοιραστείτε ένα μοντέλο στο SageMaker Canvas.
Χρησιμοποιήστε το μητρώο μοντέλων και τον καμβά SageMaker
Με το μητρώο μοντέλων SageMaker, μπορείτε να καταλογίσετε μοντέλα για παραγωγή, να διαχειριστείτε εκδόσεις μοντέλων, να συσχετίσετε μεταδεδομένα, να διαχειριστείτε την κατάσταση έγκρισης ενός μοντέλου, να αναπτύξετε μοντέλα στην παραγωγή και να αυτοματοποιήσετε την ανάπτυξη μοντέλων με CI/CD.
Ας υποθέσουμε τον ρόλο ενός επιστήμονα δεδομένων. Για αυτό το παράδειγμα, δημιουργείτε ένα έργο ML από άκρο σε άκρο που περιλαμβάνει προετοιμασία δεδομένων, εκπαίδευση μοντέλων, φιλοξενία μοντέλων, μητρώο μοντέλων και κοινή χρήση μοντέλων με έναν επιχειρηματικό αναλυτή. Προαιρετικά, για τα βήματα προετοιμασίας δεδομένων και προεπεξεργασίας ή μεταεπεξεργασίας, μπορείτε να χρησιμοποιήσετε Amazon SageMaker Data Wrangler και ένα Εργασία επεξεργασίας Amazon SageMaker. Σε αυτό το παράδειγμα, χρησιμοποιούμε το σύνολο δεδομένων abalone που έχει ληφθεί από το LIBSVM. Η μεταβλητή στόχος είναι η ηλικία του abalone.
- Στο Studio, κλωνοποιήστε το GitHub repo.
- Ολοκληρώστε τα βήματα που αναφέρονται στο αρχείο README.
- Στην κονσόλα Studio, κάτω Μοντέλα στο παράθυρο πλοήγησης, επιλέξτε Μητρώο μοντέλων.
- Επιλέξτε το μοντέλο
sklearn-reg-ablone
. - Μοιραστείτε την έκδοση μοντέλου 1 από το μητρώο μοντέλων στο Canvas.
- Επιλέξτε τους χρήστες του Canvas για κοινή χρήση, καθορίστε τις λεπτομέρειες του μοντέλου και επιλέξτε Κοινοποίηση.
Για οδηγίες, ανατρέξτε στο Πρότυπο μητρώο ενότητα στο Χρήστες στούντιο: Μοιραστείτε ένα μοντέλο στο SageMaker Canvas.
Διαχείριση κοινών μοντέλων
Αφού μοιραστείτε το μοντέλο χρησιμοποιώντας οποιαδήποτε από τις προηγούμενες μεθόδους, μπορείτε να μεταβείτε στο Μοντέλα ενότητα στο Studio και ελέγξτε όλα τα κοινόχρηστα μοντέλα. Στο παρακάτω στιγμιότυπο οθόνης, βλέπουμε 3 διαφορετικά μοντέλα που μοιράζονται ένας χρήστης του Studio (επιστήμονας δεδομένων) με διαφορετικούς χρήστες του Canvas (επιχειρηματικές ομάδες).
Εισαγάγετε ένα κοινόχρηστο μοντέλο και κάντε προβλέψεις με το Canvas
Ας αναλάβουμε τον ρόλο του επιχειρηματικού αναλυτή και ας συνδεθείτε στο Canvas με τον χρήστη του Canvas.
Όταν ένας επιστήμονας δεδομένων ή χρήστης του Studio μοιράζεται ένα μοντέλο με έναν χρήστη του Canvas, λαμβάνετε μια ειδοποίηση στην εφαρμογή Canvas ότι ένας χρήστης του Studio έχει μοιραστεί ένα μοντέλο μαζί σας. Στην εφαρμογή Canvas, η ειδοποίηση είναι παρόμοια με το παρακάτω στιγμιότυπο οθόνης.
Μπορείς να διαλέξεις Προβολή ενημέρωσης για να δείτε το κοινόχρηστο μοντέλο ή μπορείτε να μεταβείτε στο Μοντέλα σελίδα στην εφαρμογή Canvas για να ανακαλύψετε όλα τα μοντέλα που έχουν μοιραστεί μαζί σας. Η εισαγωγή μοντέλου από το Studio μπορεί να διαρκέσει έως και 20 λεπτά.
Μετά την εισαγωγή του μοντέλου, μπορείτε να δείτε τις μετρήσεις του και να δημιουργήσετε προβλέψεις σε πραγματικό χρόνο με ανάλυση what-if ή παρτίδες προβλέψεων.
Κρίσεις
Λάβετε υπόψη τα εξής κατά την κοινή χρήση μοντέλων με το Canvas:
- Αποθηκεύετε σύνολα δεδομένων εκπαίδευσης και επικύρωσης στο Amazon S3 και τα URI S3 μεταβιβάζονται στο Canvas με Διαχείριση ταυτότητας και πρόσβασης AWS άδειες (IAM).
- Καταχωρίστε τη στήλη προορισμού στον Καμβά ή χρησιμοποιήστε την πρώτη στήλη ως προεπιλογή.
- Προκειμένου ένα κοντέινερ Canvas να αναλύει δεδομένα συμπερασμάτων, το τελικό σημείο του Canvas δέχεται είτε κείμενο (CSV) είτε εφαρμογή (JSON).
- Το Canvas δεν υποστηρίζει πολλαπλούς αγωγούς κοντέινερ ή συμπερασμάτων.
- Ένα σχήμα δεδομένων παρέχεται στο Canvas εάν δεν παρέχονται κεφαλίδες στα σύνολα δεδομένων εκπαίδευσης και επικύρωσης. Από προεπιλογή, η πλατφόρμα JumpStart δεν παρέχει κεφαλίδες στα σύνολα δεδομένων εκπαίδευσης και επικύρωσης.
- Με το Jumpstart, η εργασία εκπαίδευσης πρέπει να ολοκληρωθεί για να μπορέσετε να την μοιραστείτε με το Canvas.
Αναφέρομαι σε Περιορισμοί και αντιμετώπιση προβλημάτων για να σας βοηθήσει να αντιμετωπίσετε τυχόν προβλήματα που αντιμετωπίζετε κατά την κοινή χρήση μοντέλων.
εκκαθάριση
Για να αποφύγετε μελλοντικές χρεώσεις, διαγράψτε ή τερματίστε τους πόρους που δημιουργήσατε κατά την παρακολούθηση αυτής της ανάρτησης. Αναφέρομαι σε Αποσύνδεση από το Amazon SageMaker Canvas Για περισσότερες πληροφορίες. Τερματίστε τους μεμονωμένους πόρους, συμπεριλαμβανομένων των σημειωματάριων, του τερματικού, των πυρήνων, των εφαρμογών και των παρουσιών. Για περισσότερες πληροφορίες, ανατρέξτε στο Κλείστε τους πόρους. Διαγράψτε το έκδοση μοντέλου, Τελικό σημείο και πόροι του SageMaker, Πόροι πειραμάτων αυτόματου πιλότου, να Κάδος S3.
Συμπέρασμα
Το Studio επιτρέπει στους επιστήμονες δεδομένων να μοιράζονται μοντέλα ML με επιχειρηματικούς αναλυτές με μερικά απλά βήματα. Οι επιχειρηματικοί αναλυτές μπορούν να επωφεληθούν από μοντέλα ML που έχουν ήδη κατασκευαστεί από επιστήμονες δεδομένων για την επίλυση επιχειρηματικών προβλημάτων αντί να δημιουργήσουν ένα νέο μοντέλο στο Canvas. Ωστόσο, ενδέχεται να είναι δύσκολο να χρησιμοποιηθούν αυτά τα μοντέλα εκτός των περιβαλλόντων στα οποία έχουν κατασκευαστεί λόγω τεχνικών απαιτήσεων και μη αυτόματων διαδικασιών εισαγωγής μοντέλων. Αυτό συχνά αναγκάζει τους χρήστες να ανακατασκευάσουν μοντέλα ML, με αποτέλεσμα τη διπλή προσπάθεια και επιπλέον χρόνο και πόρους. Το Canvas καταργεί αυτούς τους περιορισμούς, ώστε να μπορείτε να δημιουργήσετε προβλέψεις στο Canvas με μοντέλα που έχετε εκπαιδεύσει οπουδήποτε. Χρησιμοποιώντας τα τρία μοτίβα που απεικονίζονται σε αυτήν την ανάρτηση, μπορείτε να καταχωρίσετε μοντέλα ML στο μητρώο μοντέλων SageMaker, που είναι ένα κατάστημα μεταδεδομένων για μοντέλα ML, και να τα εισαγάγετε στον Καμβά. Οι επιχειρηματικοί αναλυτές μπορούν στη συνέχεια να αναλύσουν και να δημιουργήσουν προβλέψεις από οποιοδήποτε μοντέλο στο Canvas.
Για να μάθετε περισσότερα σχετικά με τη χρήση των υπηρεσιών SageMaker, ανατρέξτε στους ακόλουθους πόρους:
Εάν έχετε ερωτήσεις ή προτάσεις, αφήστε ένα σχόλιο.
Σχετικά με τους συγγραφείς
Αμάν Σάρμα είναι Senior Solutions Architect με AWS. Συνεργάζεται με νεοφυείς επιχειρήσεις, μικρές και μεσαίες επιχειρήσεις και εταιρικούς πελάτες σε όλη την περιοχή του APJ, με περισσότερα από 19 χρόνια εμπειρίας στη συμβουλευτική, την αρχιτεκτονική και την παροχή λύσεων. Είναι παθιασμένος με τον εκδημοκρατισμό της τεχνητής νοημοσύνης και της ML και βοηθώντας τους πελάτες να σχεδιάσουν τις στρατηγικές δεδομένων και ML. Εκτός δουλειάς, του αρέσει να εξερευνά τη φύση και την άγρια ζωή.
Zichen Nie είναι ο Ανώτερος Μηχανικός Λογισμικού στο AWS SageMaker που ηγείται του έργου Bring Your Own Model to SageMaker Canvas πέρυσι. Εργάζεται στην Amazon για περισσότερα από 7 χρόνια και έχει εμπειρία τόσο στο Amazon Supply Chain Optimization όσο και στις υπηρεσίες AWS AI. Απολαμβάνει τις προπονήσεις Barre και τη μουσική μετά τη δουλειά.
- SEO Powered Content & PR Distribution. Ενισχύστε σήμερα.
- PlatoAiStream. Web3 Data Intelligence. Ενισχύθηκε η γνώση. Πρόσβαση εδώ.
- Minting the Future με την Adryenn Ashley. Πρόσβαση εδώ.
- πηγή: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/bring-your-own-ml-model-into-amazon-sagemaker-canvas-and-generate-accurate-predictions/
- :έχει
- :είναι
- $UP
- 1
- 100
- 20
- 7
- a
- Σχετικα
- επιταχύνουν
- Αποδέχεται
- πρόσβαση
- ακριβής
- Κατορθώνω
- επιτευχθεί
- απέναντι
- Πρόσθετος
- Μετά το
- AI
- Υπηρεσίες AI
- αλγόριθμος
- Όλα
- Επιτρέποντας
- επιτρέπει
- ήδη
- Amazon
- Amazon Sage Maker
- Αυτόματος πιλότος Amazon SageMaker
- Καμβάς Amazon SageMaker
- an
- ανάλυση
- αναλυτής
- Αναλυτές
- αναλύσει
- και
- κάθε
- οπουδήποτε
- Εφαρμογή
- έγκριση
- εφαρμογές
- αρχιτεκτονική
- αρχιτεκτονική
- ΕΙΝΑΙ
- AS
- Συνεργάτης
- At
- ήχου
- αυτόματη
- αυτοματοποίηση
- αυτοκίνητα
- Αυτόματο
- αυτομάτως
- AutoML
- αποφύγετε
- AWS
- βάση
- BE
- ήταν
- πριν
- όφελος
- ΚΑΛΎΤΕΡΟΣ
- μεταξύ
- και οι δύο
- φέρω
- χτίζω
- Κτίριο
- χτισμένο
- επιχείρηση
- επιχειρηματικές λειτουργίες
- επιχειρήσεις
- αλλά
- by
- CAN
- καμβάς
- περιπτώσεις
- κατάλογος
- αλυσίδα
- φορτία
- έλεγχος
- Επιλέξτε
- κλικ
- κωδικός
- συνεργάζομαι
- συνεργασία
- Στήλη
- σχόλιο
- πλήρης
- πρόξενος
- συμβουλευτικές
- Δοχείο
- Περιέχει
- έλεγχος
- πυρήνας
- Δικαστικά έξοδα
- δημιουργία
- δημιουργήθηκε
- δημιουργεί
- δημιουργία
- δημιουργία
- μονάδες
- έθιμο
- πελάτης
- Εξυπηρέτηση πελατών
- Πελάτες
- ημερομηνία
- Προετοιμασία δεδομένων
- επιστημονικά δεδομένα
- επιστήμονας δεδομένων
- σύνολα δεδομένων
- Ημ.
- Προεπιλογή
- Δημοκρατικός
- αποδεικνύουν
- τμήματα
- παρατάσσω
- αναπτυχθεί
- ανάπτυξη
- ανάπτυξη
- αναπτύσσεται
- σχέδιο
- καθέκαστα
- Ανίχνευση
- Ανάπτυξη
- διαφορετικές
- δύσκολος
- κατευθείαν
- ανακαλύπτουν
- Όχι
- τομέα
- Μην
- κάτω
- αυτοκίνητο
- δυο
- κάθε
- Αποτελεσματικός
- αποτελεσματικότητας
- προσπάθεια
- είτε
- ενεργοποιήσετε
- από άκρη σε άκρη
- Τελικό σημείο
- μηχανικός
- Εταιρεία
- περιβάλλοντα
- παράδειγμα
- παραδείγματα
- υφιστάμενα
- εμπειρία
- πείραμα
- εξειδίκευση
- διερευνήσει
- διερευνά
- Εξερευνώντας
- λίγοι
- Εικόνα
- Αρχεία
- χρηματοδότηση
- Εύρεση
- Όνομα
- Εξής
- Για
- Δυνάμεις
- απάτη
- ανίχνευση απάτης
- από
- πλήρη
- λειτουργίες
- μελλοντικός
- παράγουν
- παραγωγής
- Go
- Έχω
- he
- κεφαλίδες
- ύψος
- βοήθεια
- βοήθεια
- βοηθά
- ως εκ τούτου
- φιλοξενία
- Πως
- Ωστόσο
- HTML
- http
- HTTPS
- Hub
- προσδιορισμό
- Ταυτότητα
- if
- εισαγωγή
- εισαγωγή
- βελτίωση
- in
- περιλαμβάνει
- Συμπεριλαμβανομένου
- ατομικές
- πληροφορίες
- εισαγωγή
- αντί
- οδηγίες
- ολοκλήρωση
- περιβάλλον λειτουργίας
- σε
- θέματα
- IT
- ΤΟΥ
- Δουλειά
- jpg
- json
- μόλις
- Κλειδί
- Επίθετο
- Πέρυσι
- που οδηγεί
- ΜΑΘΑΊΝΩ
- μάθηση
- Άδεια
- Μήκος
- Μου αρέσει
- συμπαθεί
- περιορισμούς
- γραμμή
- Εισηγμένες
- τοποθεσία
- κούτσουρο
- Σύνδεση
- κοιτάζοντας
- διατηρήσουν
- κάνω
- διαχείριση
- Ταχύτητες
- κατασκευής
- Μάρκετινγκ
- μετρήσεις
- medium
- Μεταδεδομένα
- μέθοδοι
- Metrics
- ενδέχεται να
- νου
- Λεπτ.
- Μετριάζω
- ML
- μοντέλο
- μοντέλα
- μήνες
- περισσότερο
- πολλαπλούς
- Μουσική
- πρέπει
- όνομα
- Φύση
- Πλοήγηση
- ανάγκες
- Νέα
- Όχι.
- σημειωματάριο
- κοινοποίηση
- of
- συχνά
- on
- Onboard
- ONE
- ανοικτού κώδικα
- λειτουργίες
- βελτιστοποίηση
- βελτιστοποίηση
- Επιλογή
- or
- οργανώσεις
- ΑΛΛΑ
- έξω
- αποτελέσματα
- παραγωγή
- εκτός
- δική
- σελίδα
- παράθυρο
- πέρασε
- παθιασμένος
- πρότυπα
- δικαιώματα
- φυσικός
- πλατφόρμες
- Πλάτων
- Πληροφορία δεδομένων Plato
- Πλάτωνα δεδομένα
- Θέση
- ενδεχομένως
- προβλέψει
- πρόβλεψη
- Προβλέψεις
- προαπαιτούμενα
- Πρόβλημα
- προβλήματα
- διαδικασια μας
- Διεργασίες
- μεταποίηση
- Προϊόν
- παραγωγή
- σχέδιο
- παρέχουν
- παρέχεται
- παρέχει
- ποιότητα
- Ερωτήσεις
- σειρά
- λαμβάνω
- μείωση
- περιοχή
- κάντε ΕΓΓΡΑΦΗ
- μητρώου
- απαιτήσεις
- Υποστηρικτικό υλικό
- με αποτέλεσμα
- έσοδα
- ανασκόπηση
- Κίνδυνος
- Ρόλος
- σοφός
- εμπορικός
- ίδιο
- Επιστήμη
- Επιστήμονας
- επιστήμονες
- βαθμολόγησης
- Τμήμα
- δείτε
- επιλογή
- αρχαιότερος
- υπηρεσία
- Υπηρεσίες
- σειρά
- ρυθμίσεις
- Κοινοποίηση
- Shared
- Μερίδια
- μοιράζονται
- αυτή
- βιτρίνα
- τερματίστε
- παρόμοιες
- Απλούς
- ενιαίας
- small
- So
- λογισμικό
- Μηχανικός Λογισμικού
- Λύσεις
- SOLVE
- νεοϊδρυόμενες επιχειρήσεις
- Κατάσταση
- Βήματα
- χώρος στο δίσκο
- κατάστημα
- στρατηγικές
- στούντιο
- τέτοιος
- προμήθεια
- αλυσίδας εφοδιασμού
- Βελτιστοποίηση εφοδιαστικής αλυσίδας
- υποστήριξη
- συνθετικός
- Πάρτε
- στόχος
- εργασίες
- ομάδες
- Τεχνικός
- τηλεπικοινωνιών
- τερματικό
- από
- ότι
- Η
- τους
- Τους
- τότε
- Αυτοί
- αυτοί
- αυτό
- εκείνοι
- τρία
- αυστηρότερες
- ώρα
- προς την
- Τρένο
- εκπαιδευμένο
- Εκπαίδευση
- τύπος
- υπό
- μονάδες
- χρήση
- μεταχειρισμένος
- Χρήστες
- Χρήστες
- χρησιμοποιώντας
- επικύρωση
- αξία
- δημιουργία αξίας
- εκδοχή
- Δες
- ορατότητα
- όραμα
- we
- πότε
- Ποιό
- ενώ
- Ο ΟΠΟΊΟΣ
- ευρύς
- Ευρύ φάσμα
- με
- εντός
- χωρίς
- Εργασία
- εργαζόμενος
- λειτουργεί
- γραφή
- έτος
- χρόνια
- Εσείς
- Σας
- zephyrnet