Αυτή είναι μια φιλοξενούμενη ανάρτηση ιστολογίου που συντάχθηκε με τους Vik Pant και Kyle Bassett από την PwC.
Καθώς οι οργανισμοί επενδύουν όλο και περισσότερο στη μηχανική μάθηση (ML), η υιοθέτηση της ML έχει γίνει αναπόσπαστο μέρος των στρατηγικών επιχειρηματικού μετασχηματισμού. Ένας πρόσφατος διευθύνων σύμβουλος της PwC επισκόπηση αποκάλυψε ότι το 84% των Καναδών CEO συμφωνούν ότι η τεχνητή νοημοσύνη (AI) θα αλλάξει σημαντικά την επιχείρησή τους μέσα στα επόμενα 5 χρόνια, καθιστώντας αυτή την τεχνολογία πιο κρίσιμη από ποτέ. Ωστόσο, η εφαρμογή της ML στην παραγωγή συνοδεύεται από διάφορα ζητήματα, κυρίως τη δυνατότητα πλοήγησης στον κόσμο της τεχνητής νοημοσύνης με ασφάλεια, στρατηγική και υπευθυνότητα. Ένα από τα πρώτα βήματα και κυρίως μια μεγάλη πρόκληση για να αποκτήσετε τροφοδοσία με τεχνητή νοημοσύνη είναι η αποτελεσματική ανάπτυξη αγωγών ML που μπορούν να κλιμακωθούν με βιώσιμο τρόπο στο cloud. Η σκέψη του ML με όρους αγωγών που δημιουργούν και διατηρούν μοντέλα αντί για μοντέλα από μόνα τους βοηθά στη δημιουργία ευέλικτων και ανθεκτικών συστημάτων πρόβλεψης που είναι καλύτερα ικανά να αντέχουν σημαντικές αλλαγές στα σχετικά δεδομένα με την πάροδο του χρόνου.
Πολλοί οργανισμοί ξεκινούν το ταξίδι τους στον κόσμο της ML με μια μοντελοκεντρική άποψη. Στα πρώτα στάδια δημιουργίας μιας πρακτικής ML, η εστίαση είναι στην εκπαίδευση εποπτευόμενων μοντέλων ML, τα οποία είναι μαθηματικές αναπαραστάσεις των σχέσεων μεταξύ εισροών (ανεξάρτητες μεταβλητές) και εκροών (εξαρτημένες μεταβλητές) που μαθαίνονται από δεδομένα (συνήθως ιστορικά). Τα μοντέλα είναι μαθηματικά τεχνουργήματα που λαμβάνουν δεδομένα εισόδου, εκτελούν υπολογισμούς και υπολογισμούς σε αυτά και δημιουργούν προβλέψεις ή συμπεράσματα.
Αν και αυτή η προσέγγιση είναι μια λογική και σχετικά απλή αφετηρία, δεν είναι εγγενώς επεκτάσιμη ή εγγενώς βιώσιμη λόγω της μη αυτόματης και ad hoc φύσης των δραστηριοτήτων εκπαίδευσης, συντονισμού, δοκιμών και δοκιμών μοντέλων. Οι οργανισμοί με μεγαλύτερη ωριμότητα στον τομέα ML υιοθετούν ένα παράδειγμα λειτουργιών ML (MLOps) που ενσωματώνει συνεχή ενοποίηση, συνεχή παράδοση, συνεχή ανάπτυξη και συνεχή εκπαίδευση. Κεντρική θέση σε αυτό το παράδειγμα είναι μια άποψη με επίκεντρο τον αγωγό για την ανάπτυξη και λειτουργία συστημάτων ML βιομηχανικής αντοχής.
Σε αυτήν την ανάρτηση, ξεκινάμε με μια επισκόπηση των MLOps και των πλεονεκτημάτων τους, περιγράφουμε μια λύση για να απλοποιήσουμε τις υλοποιήσεις τους και παρέχουμε λεπτομέρειες για την αρχιτεκτονική. Ολοκληρώνουμε με μια μελέτη περίπτωσης που επισημαίνει τα οφέλη που αποκομίζει ένας μεγάλος πελάτης της AWS και της PwC που εφάρμοσε αυτήν τη λύση.
Ιστορικό
Ένας αγωγός MLOps είναι ένα σύνολο αλληλοσυνδεόμενων ακολουθιών βημάτων που χρησιμοποιούνται για την κατασκευή, την ανάπτυξη, τη λειτουργία και τη διαχείριση ενός ή περισσότερων μοντέλων ML στην παραγωγή. Ένας τέτοιος αγωγός περιλαμβάνει τα στάδια που εμπλέκονται στην κατασκευή, τη δοκιμή, τον συντονισμό και την ανάπτυξη μοντέλων ML, συμπεριλαμβανομένων, ενδεικτικά, της προετοιμασίας δεδομένων, της μηχανικής χαρακτηριστικών, της εκπαίδευσης μοντέλων, της αξιολόγησης, της ανάπτυξης και της παρακολούθησης. Ως εκ τούτου, ένα μοντέλο ML είναι το προϊόν μιας διοχέτευσης MLOps και μια διοχέτευση είναι μια ροή εργασίας για τη δημιουργία ενός ή περισσότερων μοντέλων ML. Τέτοιοι αγωγοί υποστηρίζουν δομημένες και συστηματικές διαδικασίες για την κατασκευή, τη βαθμονόμηση, την αξιολόγηση και την εφαρμογή μοντέλων ML και τα ίδια τα μοντέλα παράγουν προβλέψεις και συμπεράσματα. Αυτοματοποιώντας την ανάπτυξη και τη λειτουργία των σταδίων των αγωγών, οι οργανισμοί μπορούν να μειώσουν το χρόνο παράδοσης των μοντέλων, να αυξήσουν τη σταθερότητα των μοντέλων στην παραγωγή και να βελτιώσουν τη συνεργασία μεταξύ ομάδων επιστημόνων δεδομένων, μηχανικών λογισμικού και διαχειριστών πληροφορικής.
Επισκόπηση λύσεων
Η AWS προσφέρει ένα ολοκληρωμένο χαρτοφυλάκιο εγγενών υπηρεσιών cloud για την ανάπτυξη και τη λειτουργία αγωγών MLOps με επεκτάσιμο και βιώσιμο τρόπο. Amazon Sage Maker περιλαμβάνει ένα ολοκληρωμένο χαρτοφυλάκιο δυνατοτήτων ως μια πλήρως διαχειριζόμενη υπηρεσία MLOps που επιτρέπει στους προγραμματιστές να δημιουργούν, να εκπαιδεύουν, να αναπτύσσουν, να λειτουργούν και να διαχειρίζονται μοντέλα ML στο cloud. Το SageMaker καλύπτει ολόκληρη τη ροή εργασίας MLOps, από τη συλλογή έως την προετοιμασία και την εκπαίδευση των δεδομένων με ενσωματωμένους αλγόριθμους υψηλής απόδοσης και εξελιγμένα αυτοματοποιημένα πειράματα ML (AutoML), ώστε οι εταιρείες να μπορούν να επιλέξουν συγκεκριμένα μοντέλα που ταιριάζουν στις επιχειρηματικές προτεραιότητες και προτιμήσεις τους. Το SageMaker επιτρέπει στους οργανισμούς να αυτοματοποιούν συνεργατικά το μεγαλύτερο μέρος του κύκλου ζωής των MLOps τους, ώστε να μπορούν να επικεντρωθούν στα επιχειρηματικά αποτελέσματα χωρίς να διακινδυνεύσουν καθυστερήσεις έργων ή κλιμάκωση του κόστους. Με αυτόν τον τρόπο, το SageMaker επιτρέπει στις επιχειρήσεις να εστιάζουν στα αποτελέσματα χωρίς να ανησυχούν για την υποδομή, την ανάπτυξη και τη συντήρηση που σχετίζονται με την τροφοδοσία υπηρεσιών πρόβλεψης βιομηχανικής ισχύος.
Το SageMaker περιλαμβάνει Amazon SageMaker JumpStart, το οποίο προσφέρει μοτίβα λύσεων εκτός συσκευασίας για οργανισμούς που επιδιώκουν να επιταχύνουν το ταξίδι τους στα MLOps. Οι οργανισμοί μπορούν να ξεκινήσουν με προεκπαιδευμένα μοντέλα και μοντέλα ανοιχτού κώδικα που μπορούν να βελτιωθούν ώστε να καλύπτουν τις συγκεκριμένες ανάγκες τους μέσω της επανεκπαίδευσης και της μεταφοράς μάθησης. Επιπλέον, το JumpStart παρέχει πρότυπα λύσεων που έχουν σχεδιαστεί για την αντιμετώπιση περιπτώσεων κοινής χρήσης, καθώς και παραδείγματα φορητών υπολογιστών Jupyter με προγραμμένο κώδικα εκκίνησης. Μπορείτε να αποκτήσετε πρόσβαση σε αυτούς τους πόρους απλά επισκεπτόμενοι τη σελίδα προορισμού του JumpStart Στούντιο Amazon SageMaker.
Η PwC έχει δημιουργήσει έναν προσυσκευασμένο επιταχυντή MLOps που επιταχύνει περαιτέρω τον χρόνο στην αξία και αυξάνει την απόδοση της επένδυσης για οργανισμούς που χρησιμοποιούν το SageMaker. Αυτός ο επιταχυντής MLOps ενισχύει τις εγγενείς δυνατότητες του JumpStart ενσωματώνοντας συμπληρωματικές υπηρεσίες AWS. Με μια ολοκληρωμένη σειρά τεχνικών αντικειμένων, συμπεριλαμβανομένων των σεναρίων υποδομής ως κώδικα (IaC), ροών εργασιών επεξεργασίας δεδομένων, κώδικα ενσωμάτωσης υπηρεσιών και προτύπων διαμόρφωσης αγωγών, ο επιταχυντής MLOps της PwC απλοποιεί τη διαδικασία ανάπτυξης και λειτουργίας συστημάτων πρόβλεψης κατηγορίας παραγωγής.
Επισκόπηση αρχιτεκτονικής
Η συμπερίληψη των εγγενών υπηρεσιών χωρίς διακομιστή στο cloud από το AWS έχει προτεραιότητα στην αρχιτεκτονική του επιταχυντή PwC MLOps. Το σημείο εισόδου σε αυτόν τον επιταχυντή είναι οποιοδήποτε εργαλείο συνεργασίας, όπως το Slack, το οποίο ένας επιστήμονας δεδομένων ή μηχανικός δεδομένων μπορεί να χρησιμοποιήσει για να ζητήσει ένα περιβάλλον AWS για MLOps. Ένα τέτοιο αίτημα αναλύεται και στη συνέχεια εγκρίνεται πλήρως ή ημιαυτόματα χρησιμοποιώντας λειτουργίες ροής εργασιών σε αυτό το εργαλείο συνεργασίας. Αφού εγκριθεί ένα αίτημα, τα στοιχεία του χρησιμοποιούνται για την παραμετροποίηση προτύπων IaC. Η διαχείριση του πηγαίου κώδικα για αυτά τα πρότυπα IaC γίνεται σε AWS CodeCommit. Αυτά τα παραμετροποιημένα πρότυπα IaC υποβάλλονται σε AWS CloudFormation για μοντελοποίηση, παροχή και διαχείριση στοίβων AWS και πόρων τρίτων.
Το παρακάτω διάγραμμα απεικονίζει τη ροή εργασίας.
Αφού το AWS CloudFormation παρέχει ένα περιβάλλον για MLOps στο AWS, το περιβάλλον είναι έτοιμο για χρήση από επιστήμονες δεδομένων, μηχανικούς δεδομένων και τους συνεργάτες τους. Ο επιταχυντής PWC περιλαμβάνει προκαθορισμένους ρόλους Διαχείριση ταυτότητας και πρόσβασης AWS (IAM) που σχετίζονται με δραστηριότητες και εργασίες MLOps. Αυτοί οι ρόλοι καθορίζουν τις υπηρεσίες και τους πόρους στο περιβάλλον MLOps στους οποίους μπορούν να έχουν πρόσβαση διάφοροι χρήστες με βάση τα προφίλ εργασίας τους. Μετά την πρόσβαση στο περιβάλλον MLOps, οι χρήστες μπορούν να έχουν πρόσβαση σε οποιαδήποτε από τις λειτουργίες του SageMaker για να εκτελέσουν τα καθήκοντά τους. Αυτές περιλαμβάνουν περιπτώσεις φορητών υπολογιστών SageMaker, Αυτόματος πιλότος Amazon SageMaker πειράματα και Studio. Μπορείτε να επωφεληθείτε από όλες τις δυνατότητες και τις λειτουργίες του SageMaker, συμπεριλαμβανομένης της εκπαίδευσης μοντέλων, του συντονισμού, της αξιολόγησης, της ανάπτυξης και της παρακολούθησης.
Ο επιταχυντής περιλαμβάνει επίσης συνδέσεις με Amazon DataZone για κοινή χρήση, αναζήτηση και ανακάλυψη δεδομένων σε κλίμακα πέρα από τα όρια του οργανισμού για τη δημιουργία και τον εμπλουτισμό μοντέλων. Ομοίως, τα δεδομένα για εκπαίδευση, δοκιμή, επικύρωση και ανίχνευση μετατόπισης μοντέλων μπορούν να προμηθεύονται μια ποικιλία υπηρεσιών, όπως Amazon RedShift, Υπηρεσία σχεσιακής βάσης δεδομένων Amazon (Amazon RDS), Σύστημα αρχείων ελαστικού Amazon (Amazon EFS), και Απλή υπηρεσία αποθήκευσης Amazon (Amazon S3). Τα συστήματα πρόβλεψης μπορούν να αναπτυχθούν με πολλούς τρόπους, συμπεριλαμβανομένων των τελικών σημείων του SageMaker απευθείας, των τελικών σημείων του SageMaker τυλιγμένα σε AWS Lambda λειτουργίες και τα τελικά σημεία του SageMaker που ενεργοποιούνται μέσω προσαρμοσμένου κώδικα Υπηρεσία Amazon Elastic Kubernetes (Amazon EKS) ή Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2). amazoncloudwatch χρησιμοποιείται για την παρακολούθηση του περιβάλλοντος για τα MLOps στο AWS με ολοκληρωμένο τρόπο για την παρατήρηση δεδομένων συναγερμών, αρχείων καταγραφής και συμβάντων από ολόκληρη τη στοίβα (εφαρμογές, υποδομή, δίκτυο και υπηρεσίες).
Το παρακάτω διάγραμμα απεικονίζει αυτή την αρχιτεκτονική.
Μελέτη περίπτωσης
Σε αυτήν την ενότητα, μοιραζόμαστε μια ενδεικτική μελέτη περίπτωσης από μια μεγάλη ασφαλιστική εταιρεία στον Καναδά. Επικεντρώνεται στον μετασχηματιστικό αντίκτυπο της εφαρμογής του επιταχυντή MLOps της PwC Canada και των προτύπων JumpStart.
Αυτός ο πελάτης συνεργάστηκε με την PwC Canada και την AWS για να αντιμετωπίσει προκλήσεις με αναποτελεσματική ανάπτυξη μοντέλων και αναποτελεσματικές διαδικασίες ανάπτυξης, έλλειψη συνέπειας και συνεργασίας και δυσκολία στην κλιμάκωση μοντέλων ML. Η υλοποίηση αυτού του MLOps Accelerator σε συνεννόηση με τα πρότυπα JumpStart πέτυχε τα εξής:
- Αυτοματισμός από άκρο σε άκρο – Ο αυτοματισμός μείωσε σχεδόν στο μισό το χρόνο για προεπεξεργασία δεδομένων, εκπαίδευση μοντέλων, συντονισμό υπερπαραμέτρων και ανάπτυξη και παρακολούθηση μοντέλου
- Συνεργασία και τυποποίηση – Τα τυποποιημένα εργαλεία και πλαίσια για την προώθηση της συνέπειας σε ολόκληρο τον οργανισμό σχεδόν διπλασίασαν το ποσοστό καινοτομίας μοντέλων
- Πρότυπο διακυβέρνησης και συμμόρφωσης – Εφάρμοσαν ένα πρότυπο πλαίσιο διακυβέρνησης για να διασφαλίσουν ότι όλα τα μοντέλα ML πληρούν τις κανονιστικές απαιτήσεις και συμμορφώνονται με τις δεοντολογικές κατευθυντήριες γραμμές της εταιρείας, οι οποίες μειώνουν το κόστος διαχείρισης κινδύνου κατά 40%
- Κλιμακόμενη υποδομή cloud – Επένδυσαν σε επεκτάσιμη υποδομή για την αποτελεσματική διαχείριση τεράστιου όγκου δεδομένων και την ανάπτυξη πολλαπλών μοντέλων ML ταυτόχρονα, μειώνοντας το κόστος υποδομής και πλατφόρμας κατά 50%
- Ταχεία ανάπτυξη – Το προσυσκευασμένο διάλυμα μείωσε τον χρόνο παραγωγής κατά 70%
Παρέχοντας βέλτιστες πρακτικές MLOps μέσω πακέτων ταχείας ανάπτυξης, ο πελάτης μας μπόρεσε να απορρίψει τον κίνδυνο της εφαρμογής του MLOps και να ξεκλειδώσει το πλήρες δυναμικό του ML για μια σειρά επιχειρηματικών λειτουργιών, όπως η πρόβλεψη κινδύνου και η τιμολόγηση περιουσιακών στοιχείων. Συνολικά, η συνέργεια μεταξύ του επιταχυντή PwC MLOps και του JumpStart επέτρεψε στους πελάτες μας να βελτιστοποιήσουν, να κλιμακώσουν, να ασφαλίσουν και να διατηρήσουν τις δραστηριότητές τους στην επιστήμη των δεδομένων και τη μηχανική δεδομένων.
Θα πρέπει να σημειωθεί ότι η λύση PwC και AWS δεν είναι συγκεκριμένη για τον κλάδο και αφορά σε όλους τους κλάδους και τους τομείς.
Συμπέρασμα
Το SageMaker και οι επιταχυντές του επιτρέπουν στους οργανισμούς να βελτιώσουν την παραγωγικότητα του προγράμματος ML τους. Υπάρχουν πολλά οφέλη, συμπεριλαμβανομένων, ενδεικτικά, των εξής:
- Δημιουργήστε συλλογικά περιπτώσεις χρήσης IaC, MLOps και AutoML για να αξιοποιήσετε τα επιχειρηματικά οφέλη από την τυποποίηση
- Ενεργοποιήστε αποτελεσματικά πειραματικά πρωτότυπα, με και χωρίς κώδικα, για υπερτροφοδότηση της τεχνητής νοημοσύνης από την ανάπτυξη έως την ανάπτυξη με IaC, MLOps και AutoML
- Αυτοματοποιήστε κουραστικές, χρονοβόρες εργασίες, όπως η μηχανική χαρακτηριστικών και ο συντονισμός υπερπαραμέτρων με το AutoML
- Χρησιμοποιήστε ένα παράδειγμα συνεχούς παρακολούθησης μοντέλου για να ευθυγραμμίσετε τον κίνδυνο χρήσης του μοντέλου ML με την επιχειρηματική διάθεση για κινδύνους
Επικοινωνήστε με τους συντάκτες αυτής της ανάρτησης, AWS Advisory Canada, ή PwC Καναδάς για να μάθετε περισσότερα για το Jumpstart και τον επιταχυντή MLOps της PwC.
Σχετικά με τους Συγγραφείς
Vik είναι Συνεργάτης στην πρακτική του Cloud & Data στην PwC Canada. Απέκτησε διδακτορικό στην Επιστήμη της Πληροφορίας από το Πανεπιστήμιο του Τορόντο. Είναι πεπεισμένος ότι υπάρχει μια τηλεπαθητική σύνδεση μεταξύ του βιολογικού νευρωνικού του δικτύου και των τεχνητών νευρωνικών δικτύων που εκπαιδεύει στο SageMaker. Συνδεθείτε μαζί του LinkedIn.
Kyle είναι Συνεργάτης στην πρακτική του Cloud & Data στην PwC Canada, μαζί με την ομάδα τεχνολογικών αλχημιστών του, υφαίνουν μαγευτικές λύσεις MLOP που μαγεύουν τους πελάτες με επιταχυνόμενη επιχειρηματική αξία. Οπλισμένος με τη δύναμη της τεχνητής νοημοσύνης και μια πλημμυρίδα μαγείας, ο Kyle μετατρέπει τις σύνθετες προκλήσεις σε ψηφιακά παραμύθια, κάνοντας το αδύνατο δυνατό. Συνδεθείτε μαζί του LinkedIn.
Francois είναι Κύριος Συμβουλευτικός Σύμβουλος με την AWS Professional Services Canada και την καναδική εταιρεία παροχής συμβουλών για δεδομένα και καινοτομία. Καθοδηγεί τους πελάτες να δημιουργήσουν και να εφαρμόσουν το συνολικό τους ταξίδι στο cloud και τα προγράμματα δεδομένων τους, εστιάζοντας στο όραμα, τη στρατηγική, τους επιχειρηματικούς οδηγούς, τη διακυβέρνηση, τα μοντέλα στόχων λειτουργίας και τους οδικούς χάρτες. Συνδεθείτε μαζί του LinkedIn.
- 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.
- Αγορά και πώληση μετοχών σε εταιρείες PRE-IPO με το PREIPO®. Πρόσβαση εδώ.
- πηγή: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/accelerate-machine-learning-time-to-value-with-amazon-sagemaker-jumpstart-and-pwcs-mlops-accelerator/
- :έχει
- :είναι
- :δεν
- $UP
- 100
- 7
- a
- Ικανός
- Σχετικα
- επιταχύνουν
- επιτάχυνση
- επιταχυντής
- επιταχυντές
- πρόσβαση
- πρόσβαση
- πρόσβαση
- επιτευχθεί
- απέναντι
- δραστηριοτήτων
- Ad
- Επιπλέον
- διεύθυνση
- διαχειριστές
- ενστερνίζομαι
- Υιοθεσία
- συμβουλευτικός
- Μετά το
- AI
- αλγόριθμοι
- ευθυγράμμιση
- Όλα
- επιτρέπουν
- επιτρέπει
- κατά μήκος
- Επίσης
- Amazon
- Amazon EC2
- Amazon RDS
- Amazon Sage Maker
- Amazon SageMaker JumpStart
- Amazon υπηρεσίες Web
- ποσό
- an
- και
- κάθε
- εφαρμογές
- πλησιάζω
- εγκεκριμένη
- αρχιτεκτονική
- ΕΙΝΑΙ
- ένοπλες
- τεχνητός
- τεχνητή νοημοσύνη
- Τεχνητή νοημοσύνη (AI)
- AS
- Αξιολόγηση
- προσόν
- συσχετισμένη
- At
- συγγραφείς
- αυτοματοποίηση
- Αυτοματοποιημένη
- αυτοματοποίηση
- Αυτοματοποίηση
- AutoML
- AWS
- AWS CloudFormation
- Επαγγελματικές υπηρεσίες AWS
- βασίζονται
- BE
- γίνονται
- να γίνει
- είναι
- όφελος
- οφέλη
- ΚΑΛΎΤΕΡΟΣ
- βέλτιστες πρακτικές
- Καλύτερα
- μεταξύ
- Μπλοκ
- όρια
- χτίζω
- Κτίριο
- χτισμένο
- ενσωματωμένο
- επιχείρηση
- επιχειρηματικές λειτουργίες
- Επιχειρηματική μετασχηματισμός
- επιχειρήσεις
- αλλά
- by
- υπολογισμοί
- CAN
- Canada
- καναδικός
- δυνατότητες
- περίπτωση
- μελέτη περίπτωσης
- περιπτώσεις
- κεντρικός
- Διευθύνων Σύμβουλος
- CEOs
- πρόκληση
- προκλήσεις
- αλλαγή
- Αλλαγές
- Επιλέξτε
- πελάτης
- πελάτες
- Backup
- cloud infrastructure
- κωδικός
- συνεργασία
- Συλλέγοντας
- COM
- έρχεται
- Κοινός
- Εταιρείες
- εταίρα
- Εταιρεία
- συμπληρωματικός
- πλήρης
- συγκρότημα
- περιεκτικός
- περιλαμβάνει
- υπολογισμοί
- Υπολογίστε
- συναυλία
- διαμόρφωση
- Connect
- σύνδεση
- Διασυνδέσεις
- θεωρήσεις
- σύμβουλος
- επικοινωνήστε μαζί μας
- συνεχής
- Δικαστικά έξοδα
- Καλύμματα
- ρωγμή
- δημιουργία
- δημιουργία
- κρίσιμης
- έθιμο
- πελάτης
- Πελάτες
- ημερομηνία
- Προετοιμασία δεδομένων
- επεξεργασία δεδομένων
- επιστημονικά δεδομένα
- επιστήμονας δεδομένων
- βάση δεδομένων
- καθυστερήσεις
- παράδοση
- διανομή
- εξαρτώμενος
- παρατάσσω
- αναπτυχθεί
- ανάπτυξη
- ανάπτυξη
- περιγράφουν
- σχεδιασμένα
- καθέκαστα
- προγραμματιστές
- ανάπτυξη
- Ανάπτυξη
- Δυσκολία
- ψηφιακό
- κατευθείαν
- ανακαλύπτοντας
- τομέα
- διπλασιάστηκε
- οδηγοί
- δυο
- Νωρίς
- κέρδισε
- αποτελεσματικά
- αποτελεσματικός
- ενεργοποιήσετε
- ενεργοποιημένη
- δίνει τη δυνατότητα
- περιλαμβάνει
- μηχανικός
- Μηχανική
- Μηχανικοί
- ενίσχυση
- Ενισχύει
- εμπλουτίζω
- εξασφαλίζω
- Εταιρεία
- Ολόκληρος
- καταχώριση
- Περιβάλλον
- εγκαθιδρύω
- ηθικά
- εκτίμηση
- εκδηλώσεις
- ΠΑΝΤΑ
- παράδειγμα
- πειράματα
- Χαρακτηριστικό
- Χαρακτηριστικά
- Αρχεία
- φινίρισμα
- Όνομα
- πρώτα βήματα
- ταιριάζουν
- Συγκέντρωση
- εστιάζει
- εστιάζοντας
- Εξής
- Για
- Πλαίσιο
- πλαισίων
- από
- πλήρη
- πλήρως
- λειτουργίες
- περαιτέρω
- παράγουν
- διακυβέρνησης
- εξαιρετική
- μεγαλύτερη
- Επισκέπτης
- κατευθυντήριων γραμμών
- Οδηγοί
- κατά το ήμισυ
- he
- βοηθά
- υψηλή απόδοση
- επισήμανση
- αυτόν
- του
- ιστορικών
- Ωστόσο
- HTML
- http
- HTTPS
- Ρύθμιση υπερπαραμέτρων
- Ταυτότητα
- απεικονίζει
- Επίπτωση
- εφαρμογή
- εκτέλεση
- εφαρμοστεί
- εκτελεστικών
- αδύνατος
- βελτίωση
- in
- περιλαμβάνουν
- περιλαμβάνει
- Συμπεριλαμβανομένου
- συμπερίληψη
- Αυξάνουν
- Αυξήσεις
- όλο και περισσότερο
- ανεξάρτητος
- βιομηχανίες
- βιομηχανία
- ανεπαρκής
- πληροφορίες
- πληροφορίες
- Υποδομή
- Καινοτομία
- εισαγωγή
- είσοδοι
- ασφάλιση
- ολοκλήρωμα
- Ενσωμάτωση
- ολοκλήρωση
- Νοημοσύνη
- σε
- εγγενώς
- επενδύσει
- επενδύοντας
- επένδυση
- επικαλείται
- συμμετέχουν
- IT
- ΤΟΥ
- Δουλειά
- ταξίδι
- jpg
- Έλλειψη
- προσγείωση
- large
- οδηγήσει
- ΜΑΘΑΊΝΩ
- μάθει
- μάθηση
- κύκλος ζωής
- Περιωρισμένος
- μηχανή
- μάθηση μηχανής
- διατηρήσουν
- συντήρηση
- Η πλειοψηφία
- Κατασκευή
- διαχείριση
- διαχειρίζεται
- διαχείριση
- διαχείριση
- τρόπος
- Ταχύτητες
- πολοί
- μαζική
- μαθηματικός
- ωριμότητα
- νόημα
- Γνωρίστε
- ML
- MLOps
- μοντέλο
- μοντέλα
- Παρακολούθηση
- παρακολούθηση
- περισσότερο
- πολλαπλούς
- ντόπιος
- Φύση
- Πλοηγηθείτε
- σχεδόν
- ανάγκες
- δίκτυο
- δίκτυα
- νευρικό σύστημα
- νευρωνικά δίκτυα
- επόμενη
- ιδιαίτερα
- σημειωματάριο
- Σημειώνεται
- παρατηρούμε
- of
- προσφορές
- on
- ONE
- ανοικτού κώδικα
- λειτουργούν
- λειτουργίας
- λειτουργίες
- or
- επιχειρήσεις
- οργανωτικός
- οργανώσεις
- δικός μας
- επί
- φόρμες
- επισκόπηση
- Packages
- σελίδα
- παράδειγμα
- μέρος
- εταίρος
- συνεργάστηκε
- πρότυπα
- Εκτελέστε
- αγωγού
- πλατφόρμες
- Πλάτων
- Πληροφορία δεδομένων Plato
- Πλάτωνα δεδομένα
- Σημείο
- χαρτοφυλάκιο
- δυνατός
- Θέση
- δυναμικού
- δύναμη
- τροφοδοτείται
- Ενεργοποίηση
- πρακτική
- πρακτικές
- πρόβλεψη
- Προβλέψεις
- προτιμήσεις
- προετοιμασία
- τιμολόγηση
- Κύριος
- προτεραιότητα
- διαδικασια μας
- Διεργασίες
- μεταποίηση
- Προϊόν
- παραγωγή
- παραγωγικότητα
- επαγγελματίας
- προφίλ
- Πρόγραμμα
- Προγράμματα
- σχέδιο
- email marketing
- προτυποποίηση
- παρέχουν
- παρέχει
- PWC
- σειρά
- γρήγορα
- Τιμή
- μάλλον
- έτοιμος
- συνειδητοποιήσουν
- λογικός
- πρόσφατος
- μείωση
- Μειωμένος
- μείωση
- ρυθμιστές
- σχετίζεται με
- Σχέσεις
- σχετικά
- ζητήσει
- απαιτήσεις
- ελαστικός
- Υποστηρικτικό υλικό
- Αποτελέσματα
- απόδοση
- Κίνδυνος
- διαχείριση των κινδύνων
- διακινδυνεύοντας
- οδικούς χάρτες
- ρόλους
- τρέξιμο
- ασφάλεια
- σοφός
- επεκτάσιμη
- Κλίμακα
- απολέπιση
- Επιστήμη
- Επιστήμονας
- επιστήμονες
- Εφαρμογές
- αναζήτηση
- Τμήμα
- Τομείς
- προστατευμένο περιβάλλον
- αναζήτηση
- Χωρίς διακομιστή
- υπηρεσία
- Υπηρεσίες
- σειρά
- Κοινοποίηση
- μοιράζονται
- θα πρέπει να
- σημαντικά
- Ομοίως
- Απλούς
- απλοποίηση
- απλά
- ταυτοχρόνως
- χαλαρότητα
- So
- λογισμικό
- λύση
- Λύσεις
- εξελιγμένα
- Πηγή
- πρωτογενής κώδικας
- συγκεκριμένες
- ταχύτητες
- σταθερότητα
- σωρός
- Στοίβες
- στάδια
- Εκκίνηση
- Ξεκινήστε
- Βήματα
- χώρος στο δίσκο
- Στρατηγικώς
- στρατηγικές
- Στρατηγική
- εξορθολογισμό
- δομημένος
- στούντιο
- Μελέτη
- υποβάλλονται
- τέτοιος
- σουίτα
- υποστήριξη
- βιώσιμης
- συνεργία
- συστήματα
- ανυψωτήρ
- Πάρτε
- στόχος
- εργασίες
- ομάδες
- tech
- Τεχνικός
- Τεχνολογία
- πρότυπα
- όροι
- Δοκιμές
- από
- ότι
- Η
- Η Πηγη
- ο κόσμος
- τους
- Τους
- τους
- τότε
- Εκεί.
- Αυτοί
- αυτοί
- Σκέψη
- τρίτους
- αυτό
- Μέσω
- ώρα
- χρονοβόρος
- προς την
- εργαλείο
- εργαλεία
- Τορόντο
- Τρένο
- Εκπαίδευση
- τρένα
- μεταφορά
- Μεταμόρφωση
- μεταμορφωτικός
- μετατρέπει
- συνήθως
- πανεπιστήμιο
- ξεκλειδώσετε
- αποκαλυπτήρια
- Χρήση
- χρήση
- μεταχειρισμένος
- Χρήστες
- χρησιμοποιώντας
- αξία
- ποικιλία
- διάφορα
- πολύπλευρος
- όραμα
- όγκους
- ήταν
- Τρόπος..
- τρόπους
- we
- Υφανση
- ιστός
- διαδικτυακές υπηρεσίες
- ΛΟΙΠΌΝ
- Ποιό
- Ο ΟΠΟΊΟΣ
- θα
- με
- εντός
- χωρίς
- ροές εργασίας
- κόσμος
- Τυλιγμένο
- χρόνια
- Εσείς
- zephyrnet