Αυτή είναι μια guest post από τον Mario Namtao Shianti Larcher, επικεφαλής του Computer Vision στην Enel.
Enel, που ξεκίνησε ως η εθνική οντότητα της Ιταλίας για την ηλεκτρική ενέργεια, είναι σήμερα μια πολυεθνική εταιρεία με παρουσία σε 32 χώρες και ο πρώτος ιδιωτικός φορέας εκμετάλλευσης δικτύου στον κόσμο με 74 εκατομμύρια χρήστες. Αναγνωρίζεται επίσης ως ο πρώτος παίκτης ανανεώσιμων πηγών ενέργειας με 55.4 GW εγκατεστημένης ισχύος. Τα τελευταία χρόνια, η εταιρεία έχει επενδύσει πολλά στον τομέα της μηχανικής μάθησης (ML) αναπτύσσοντας ισχυρή εσωτερική τεχνογνωσία που της έδωσε τη δυνατότητα να πραγματοποιήσουν πολύ φιλόδοξα έργα, όπως η αυτόματη παρακολούθηση του δικτύου διανομής των 2.3 εκατομμυρίων χιλιομέτρων.
Κάθε χρόνο, η Enel επιθεωρεί το δίκτυο διανομής ηλεκτρικής ενέργειας με ελικόπτερα, αυτοκίνητα ή άλλα μέσα. βγάζει εκατομμύρια φωτογραφίες. και αναδομεί την τρισδιάστατη εικόνα του δικτύου της, η οποία είναι α σημείο σύννεφο Τρισδιάστατη ανακατασκευή του δικτύου, που ελήφθη με την τεχνολογία LiDAR.
Η εξέταση αυτών των δεδομένων είναι κρίσιμης σημασίας για την παρακολούθηση της κατάστασης του δικτύου ηλεκτρικής ενέργειας, τον εντοπισμό ανωμαλιών υποδομής και την ενημέρωση των βάσεων δεδομένων των εγκατεστημένων στοιχείων, και επιτρέπει τον λεπτομερή έλεγχο της υποδομής μέχρι το υλικό και την κατάσταση του μικρότερου μονωτή που είναι εγκατεστημένος σε έναν δεδομένο πόλο. Δεδομένου του όγκου των δεδομένων (περισσότερες από 40 εκατομμύρια εικόνες κάθε χρόνο μόνο στην Ιταλία), του αριθμού των στοιχείων που πρέπει να προσδιοριστούν και της ιδιαιτερότητάς τους, μια εντελώς χειροκίνητη ανάλυση είναι πολύ δαπανηρή, τόσο από άποψη χρόνου και χρήματος, όσο και επιρρεπής σε σφάλματα. Ευτυχώς, χάρη στις τεράστιες προόδους στον κόσμο της όρασης υπολογιστών και της βαθιάς μάθησης και της ωριμότητας και του εκδημοκρατισμού αυτών των τεχνολογιών, είναι δυνατό να αυτοματοποιηθεί εν μέρει ή και πλήρως αυτή η δαπανηρή διαδικασία.
Φυσικά, το έργο παραμένει πολύ δύσκολο και, όπως όλες οι σύγχρονες εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης, απαιτεί υπολογιστική ισχύ και ικανότητα διαχείρισης μεγάλου όγκου δεδομένων αποτελεσματικά.
Η Enel κατασκεύασε τη δική της πλατφόρμα ML (εσωτερικά ονομάζεται εργοστάσιο ML) με βάση Amazon Sage Maker, και η πλατφόρμα καθιερώθηκε ως η τυπική λύση για την κατασκευή και την εκπαίδευση μοντέλων στην Enel για διαφορετικές περιπτώσεις χρήσης, σε διαφορετικούς ψηφιακούς κόμβους (επιχειρηματικές μονάδες) με δεκάδες έργα ML που αναπτύσσονται στο Εκπαίδευση Amazon SageMaker, Επεξεργασία Amazon SageMakerκαι άλλες υπηρεσίες AWS όπως Λειτουργίες βημάτων AWS.
Η Enel συλλέγει εικόνες και δεδομένα από δύο διαφορετικές πηγές:
- Επιθεωρήσεις εναέριων δικτύων:
- Σύννεφα σημείου LiDAR – Έχουν το πλεονέκτημα ότι είναι μια εξαιρετικά ακριβής και γεωγραφικά εντοπισμένη τρισδιάστατη ανακατασκευή της υποδομής και επομένως είναι πολύ χρήσιμα για τον υπολογισμό αποστάσεων ή τη λήψη μετρήσεων με ακρίβεια που δεν μπορεί να επιτευχθεί από την ανάλυση 3D εικόνας.
- Εικόνες υψηλής ανάλυσης – Αυτές οι εικόνες της υποδομής λαμβάνονται μέσα σε δευτερόλεπτα η μία από την άλλη. Αυτό καθιστά δυνατό τον εντοπισμό στοιχείων και ανωμαλιών που είναι πολύ μικρά για να εντοπιστούν στο νέφος σημείων.
- Δορυφορικές εικόνες – Αν και αυτά μπορεί να είναι πιο προσιτά από μια επιθεώρηση γραμμών ηλεκτρικού ρεύματος (ορισμένα είναι διαθέσιμα δωρεάν ή με χρέωση), η ανάλυση και η ποιότητά τους συχνά δεν είναι ίδια με τις εικόνες που λαμβάνονται απευθείας από την Enel. Τα χαρακτηριστικά αυτών των εικόνων τις καθιστούν χρήσιμες για ορισμένες εργασίες όπως η αξιολόγηση της πυκνότητας των δασών και της μακρο-κατηγορίας ή η εύρεση κτιρίων.
Σε αυτήν την ανάρτηση, συζητάμε τις λεπτομέρειες του τρόπου με τον οποίο η Enel χρησιμοποιεί αυτές τις τρεις πηγές και μοιραζόμαστε τον τρόπο με τον οποίο η Enel αυτοματοποιεί τη διαχείριση αξιολόγησης του δικτύου ηλεκτρικής ενέργειας μεγάλης κλίμακας και τη διαδικασία ανίχνευσης ανωμαλιών χρησιμοποιώντας το SageMaker.
Ανάλυση φωτογραφιών υψηλής ανάλυσης για τον εντοπισμό περιουσιακών στοιχείων και ανωμαλιών
Όπως και με άλλα μη δομημένα δεδομένα που συλλέγονται κατά τη διάρκεια των επιθεωρήσεων, οι φωτογραφίες που λαμβάνονται αποθηκεύονται στο Απλή υπηρεσία αποθήκευσης Amazon (Amazon S3). Ορισμένα από αυτά επισημαίνονται χειροκίνητα με στόχο την εκπαίδευση διαφορετικών μοντέλων βαθιάς εκμάθησης για διαφορετικές εργασίες όρασης υπολογιστή.
Εννοιολογικά, ο αγωγός επεξεργασίας και εξαγωγής συμπερασμάτων περιλαμβάνει μια ιεραρχική προσέγγιση με πολλαπλά βήματα: πρώτα, προσδιορίζονται οι περιοχές ενδιαφέροντος στην εικόνα, μετά περικόπτονται, εντοπίζονται τα περιουσιακά στοιχεία μέσα σε αυτές και τέλος ταξινομούνται ανάλογα με το υλικό ή την παρουσία ανωμαλίες πάνω τους. Επειδή ο ίδιος πόλος εμφανίζεται συχνά σε περισσότερες από μία εικόνες, είναι επίσης απαραίτητο να μπορείτε να ομαδοποιήσετε τις εικόνες του για να αποφύγετε διπλότυπα, μια λειτουργία που ονομάζεται ταυτοποίηση.
Για όλες αυτές τις εργασίες, η Enel χρησιμοποιεί το πλαίσιο PyTorch και τις πιο πρόσφατες αρχιτεκτονικές για ταξινόμηση εικόνων και ανίχνευση αντικειμένων, όπως π.χ. EfficientNet/EfficientDet ή άλλα για τη σημασιολογική κατάτμηση ορισμένων ανωμαλιών, όπως διαρροές λαδιού σε μετασχηματιστές. Για την εργασία αναγνώρισης, εάν δεν μπορούν να το κάνουν γεωμετρικά επειδή δεν έχουν παραμέτρους κάμερας, χρησιμοποιούν SimCLRΧρησιμοποιούνται μέθοδοι που βασίζονται σε αυτό-εποπτεία ή αρχιτεκτονικές που βασίζονται σε μετασχηματιστές. Θα ήταν αδύνατο να εκπαιδευτούν όλα αυτά τα μοντέλα χωρίς πρόσβαση σε μεγάλο αριθμό παρουσιών εξοπλισμένων με GPU υψηλής απόδοσης, επομένως όλα τα μοντέλα εκπαιδεύτηκαν παράλληλα χρησιμοποιώντας Εκπαίδευση Amazon SageMaker εργασίες με παρουσίες ML με επιτάχυνση GPU. Το συμπέρασμα έχει την ίδια δομή και ενορχηστρώνεται από ένα μηχάνημα κατάστασης Step Functions που διέπει αρκετές εργασίες επεξεργασίας και εκπαίδευσης του SageMaker που, παρά το όνομα, μπορούν να χρησιμοποιηθούν τόσο στην εκπαίδευση όσο και στην εξαγωγή συμπερασμάτων.
Ακολουθεί μια αρχιτεκτονική υψηλού επιπέδου του αγωγού ML με τα κύρια βήματα του.
Αυτό το διάγραμμα δείχνει την απλοποιημένη αρχιτεκτονική της σωλήνωσης συμπερασμάτων εικόνας ODIN, η οποία εξάγει και αναλύει ROI (όπως θέσεις ηλεκτρικής ενέργειας) από εικόνες δεδομένων δεδομένων. Ο αγωγός διερευνά περαιτέρω τα ROI, εξάγοντας και αναλύοντας ηλεκτρικά στοιχεία (μετασχηματιστές, μονωτές κ.λπ.). Αφού οριστικοποιηθούν τα στοιχεία (ROI και στοιχεία), ξεκινά η διαδικασία επαναπροσδιορισμού: οι εικόνες και οι πόλοι στον χάρτη δικτύου αντιστοιχίζονται με βάση τρισδιάστατα μεταδεδομένα. Αυτό επιτρέπει τη ομαδοποίηση των ROI που αναφέρονται στον ίδιο πόλο. Μετά από αυτό, οριστικοποιούνται οι ανωμαλίες και δημιουργούνται αναφορές.
Εξαγωγή ακριβών μετρήσεων χρησιμοποιώντας σύννεφα σημείων LiDAR
Οι φωτογραφίες υψηλής ανάλυσης είναι πολύ χρήσιμες, αλλά επειδή είναι 2D, είναι αδύνατο να εξαχθούν ακριβείς μετρήσεις από αυτές. Τα σύννεφα σημείων LiDAR έρχονται στη διάσωση εδώ, επειδή είναι τρισδιάστατα και έχουν κάθε σημείο στο σύννεφο μια θέση με σχετικό σφάλμα μικρότερο από μια χούφτα εκατοστά.
Ωστόσο, σε πολλές περιπτώσεις, ένα σύννεφο ακατέργαστων σημείων δεν είναι χρήσιμο, επειδή δεν μπορείτε να κάνετε πολλά με αυτό εάν δεν γνωρίζετε εάν ένα σύνολο σημείων αντιπροσωπεύει ένα δέντρο, μια γραμμή ρεύματος ή ένα σπίτι. Για το λόγο αυτό, η Enel χρησιμοποιεί KPConv, έναν αλγόριθμο τμηματοποίησης νέφους σημασιολογικών σημείων, για την ανάθεση μιας κλάσης σε κάθε σημείο. Αφού ταξινομηθεί το σύννεφο, είναι δυνατό να καταλάβουμε εάν η βλάστηση είναι πολύ κοντά στη γραμμή ηλεκτρικής ενέργειας αντί να μετρηθεί η κλίση των πόλων. Λόγω της ευελιξίας των υπηρεσιών SageMaker, η διοχέτευση αυτής της λύσης δεν διαφέρει πολύ από αυτή που έχει ήδη περιγραφεί, με τη μόνη διαφορά ότι σε αυτή την περίπτωση είναι απαραίτητο να χρησιμοποιηθούν και στιγμιότυπα GPU για συμπέρασμα.
Ακολουθούν μερικά παραδείγματα εικόνων νέφους σημείων.
Κοιτάζοντας το ηλεκτρικό δίκτυο από το διάστημα: Χαρτογράφηση της βλάστησης για την αποφυγή διαταραχών της υπηρεσίας
Η επιθεώρηση του ηλεκτρικού δικτύου με ελικόπτερα και άλλα μέσα είναι γενικά πολύ δαπανηρή και δεν μπορεί να γίνει πολύ συχνά. Από την άλλη πλευρά, η ύπαρξη ενός συστήματος παρακολούθησης των τάσεων της βλάστησης σε μικρά χρονικά διαστήματα είναι εξαιρετικά χρήσιμο για τη βελτιστοποίηση μιας από τις πιο δαπανηρές διαδικασίες ενός διανομέα ενέργειας: το κλάδεμα δέντρων. Γι' αυτό και η Enel συμπεριέλαβε στη λύση της την ανάλυση δορυφορικών εικόνων, από την οποία με μια προσέγγιση πολλαπλών εργασιών εντοπίζεται πού υπάρχει βλάστηση, η πυκνότητά της και το είδος των φυτών που χωρίζονται σε μακροτάξεις.
Για αυτή την περίπτωση χρήσης, αφού πειραματίστηκε με διαφορετικές αναλύσεις, η Enel κατέληξε στο συμπέρασμα ότι το δωρεάν Εικόνες Sentinel 2 που παρέχεται από το πρόγραμμα Copernicus είχε την καλύτερη σχέση κόστους-οφέλους. Εκτός από τη βλάστηση, η Enel χρησιμοποιεί επίσης δορυφορικές εικόνες για τον εντοπισμό κτιρίων, κάτι που είναι χρήσιμη πληροφορία για να κατανοήσει εάν υπάρχουν αποκλίσεις μεταξύ της παρουσίας τους και του τόπου παροχής ενέργειας της Enel και επομένως τυχόν ακανόνιστες συνδέσεις ή προβλήματα στις βάσεις δεδομένων. Για την τελευταία περίπτωση χρήσης, η ανάλυση του Sentinel 2, όπου ένα εικονοστοιχείο αντιπροσωπεύει μια περιοχή 10 τετραγωνικών μέτρων, δεν είναι επαρκής, και έτσι αγοράζονται εικόνες επί πληρωμή με ανάλυση 50 τετραγωνικών εκατοστών. Αυτή η λύση επίσης δεν διαφέρει πολύ από τις προηγούμενες ως προς τις υπηρεσίες που χρησιμοποιούνται και τη ροή.
Ακολουθεί αεροφωτογραφία με ταυτοποίηση περιουσιακών στοιχείων (στύλος και μονωτές).
Η Angela Italiano, Διευθύντρια Επιστήμης Δεδομένων στο ENEL Grid, λέει,
«Στην Enel, χρησιμοποιούμε μοντέλα υπολογιστικής όρασης για να επιθεωρήσουμε το δίκτυο διανομής ηλεκτρικής ενέργειας ανακατασκευάζοντας τρισδιάστατες εικόνες του δικτύου μας χρησιμοποιώντας δεκάδες εκατομμύρια εικόνες υψηλής ποιότητας και σύννεφα σημείων LiDAR. Η εκπαίδευση αυτών των μοντέλων ML απαιτεί πρόσβαση σε μεγάλο αριθμό παρουσιών εξοπλισμένων με GPU υψηλής απόδοσης και την ικανότητα να χειρίζονται αποτελεσματικά μεγάλους όγκους δεδομένων. Με το Amazon SageMaker, μπορούμε να εκπαιδεύσουμε γρήγορα όλα τα μοντέλα μας παράλληλα, χωρίς να χρειάζεται να διαχειριστούμε την υποδομή, καθώς η εκπαίδευση του Amazon SageMaker κλιμακώνει τους υπολογιστικούς πόρους προς τα πάνω και προς τα κάτω ανάλογα με τις ανάγκες. Χρησιμοποιώντας το Amazon SageMaker, είμαστε σε θέση να δημιουργήσουμε τρισδιάστατες εικόνες των συστημάτων μας, να παρακολουθούμε για ανωμαλίες και να εξυπηρετούμε αποτελεσματικά περισσότερους από 3 εκατομμύρια πελάτες».
Συμπέρασμα
Σε αυτήν την ανάρτηση, είδαμε πώς ένας κορυφαίος παίκτης στον ενεργειακό κόσμο όπως ο Enel χρησιμοποίησε μοντέλα υπολογιστικής όρασης και εργασίες εκπαίδευσης και επεξεργασίας του SageMaker για να λύσει ένα από τα κύρια προβλήματα όσων πρέπει να διαχειρίζονται μια υποδομή αυτού του κολοσσιαίου μεγέθους, να παρακολουθούν την εγκατεστημένη περιουσιακά στοιχεία και να εντοπίσει ανωμαλίες και πηγές κινδύνου για μια γραμμή ηλεκτρικής ενέργειας, όπως η βλάστηση πολύ κοντά της.
Μάθετε περισσότερα σχετικά με τις σχετικές δυνατότητες του SageMaker.
Σχετικά με τους Συγγραφείς
Mario Namtao Shianti Larcher είναι ο επικεφαλής του Computer Vision στην Enel. Έχει ένα υπόβαθρο στα μαθηματικά, τη στατιστική και μια βαθιά εξειδίκευση στη μηχανική μάθηση και την όραση υπολογιστών, ηγείται μιας ομάδας άνω των δέκα επαγγελματιών. Ο ρόλος του Mario συνεπάγεται την εφαρμογή προηγμένων λύσεων που χρησιμοποιούν αποτελεσματικά τη δύναμη της τεχνητής νοημοσύνης και της όρασης του υπολογιστή για να αξιοποιήσουν τους εκτεταμένους πόρους δεδομένων της Enel. Εκτός από τις επαγγελματικές του προσπάθειες, τρέφει ένα προσωπικό πάθος τόσο για την παραδοσιακή όσο και για την τεχνητή τεχνητή νοημοσύνη.
Κριστιάν Γκαβατζένι είναι Senior Solution Architect στο Amazon Web Services. Διαθέτει περισσότερα από 20 χρόνια εμπειρίας ως σύμβουλος προπωλήσεων με επίκεντρο τη Διαχείριση Δεδομένων, την Υποδομή και την Ασφάλεια. Τον ελεύθερο χρόνο του του αρέσει να παίζει γκολφ με φίλους και να ταξιδεύει στο εξωτερικό με μόνο fly and drive κρατήσεις.
Giuseppe Angelo Porcelli είναι Κύριος Αρχιτέκτονας Λύσεων Specialist Machine Learning για τις Υπηρεσίες Ιστού της Amazon. Με πολλά χρόνια μηχανικής λογισμικού με υπόβαθρο ML, συνεργάζεται με πελάτες οποιουδήποτε μεγέθους για να κατανοήσει σε βάθος τις επιχειρηματικές και τεχνικές τους ανάγκες και να σχεδιάσει λύσεις AI και Machine Learning που αξιοποιούν καλύτερα το AWS Cloud και τη στοίβα Machine Learning της Amazon. Έχει εργαστεί σε έργα σε διαφορετικούς τομείς, όπως MLOps, Computer Vision, NLP, και περιλαμβάνει ένα ευρύ σύνολο υπηρεσιών AWS. Στον ελεύθερο χρόνο του, ο Τζουζέπε απολαμβάνει το ποδόσφαιρο.
- 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/enel-automates-large-scale-power-grid-asset-management-and-anomaly-detection-using-amazon-sagemaker/
- :έχει
- :είναι
- :δεν
- :που
- $UP
- 1
- 10
- 100
- 13
- 20
- 20 χρόνια
- 2D
- 32
- 3d
- 40
- 50
- 60
- 7
- a
- ικανότητα
- Ικανός
- Σχετικα
- επιτάχυνση
- πρόσβαση
- Σύμφωνα με
- ακρίβεια
- ακριβής
- απέναντι
- Επιπλέον
- προηγμένες
- προκαταβολές
- Πλεονέκτημα
- προσιτές
- Μετά το
- AI
- αλγόριθμος
- Όλα
- επιτρέπει
- ήδη
- Επίσης
- Αν και
- Amazon
- Εκμάθηση μηχανών του Αμαζονίου
- Amazon Sage Maker
- Amazon υπηρεσίες Web
- φιλόδοξος
- ποσό
- an
- ανάλυση
- αναλύσεις
- αναλύοντας
- και
- ανίχνευση ανωμαλιών
- κάθε
- εμφανίζεται
- εφαρμογές
- πλησιάζω
- αρχιτεκτονική
- αρχιτεκτονική
- ΕΙΝΑΙ
- ΠΕΡΙΟΧΗ
- Τέχνη
- AS
- εκτίμηση
- προσόν
- διαχείριση περιουσιακών στοιχείων
- Ενεργητικό
- συσχετισμένη
- At
- αυτοματοποίηση
- αυτοκίνητα
- Αυτόματο
- διαθέσιμος
- αποφύγετε
- AWS
- φόντο
- βασίζονται
- BE
- επειδή
- είναι
- ΚΑΛΎΤΕΡΟΣ
- μεταξύ
- κρατήσεις
- και οι δύο
- ευρύς
- χτίζω
- χτισμένο
- επιχείρηση
- αλλά
- by
- υπολογισμό
- που ονομάζεται
- φωτογραφική μηχανή
- CAN
- Χωρητικότητα
- αυτοκίνητα
- περίπτωση
- περιπτώσεις
- ορισμένες
- πρόκληση
- χαρακτηριστικά
- τάξη
- τάξεις
- ταξινόμηση
- ταξινομούνται
- Κλεισιμο
- Backup
- ομαδοποίηση
- Ελάτε
- εταίρα
- εντελώς
- εξαρτήματα
- Υπολογίστε
- υπολογιστή
- Computer Vision
- χρήση υπολογιστή
- υπολογιστική ισχύ
- Κατέληξε στο συμπέρασμα
- Διασυνδέσεις
- σύμβουλος
- έλεγχος
- δαπανηρός
- χώρες
- Πορεία
- κρίσιμης
- Πελάτες
- ΚΙΝΔΥΝΟΣ
- ημερομηνία
- διαχείριση δεδομένων
- επιστημονικά δεδομένα
- βάσεις δεδομένων
- βαθύς
- βαθιά μάθηση
- παραδίδει
- εκδημοκρατισμός
- περιγράφεται
- Υπηρεσίες
- Παρά
- καθέκαστα
- ανίχνευση
- Ανίχνευση
- αναπτύχθηκε
- ανάπτυξη
- διαφέρω
- διαφορά
- διαφορετικές
- ψηφιακό
- κατευθείαν
- Διευθυντής
- συζητήσουν
- διανομή
- διαιρούμενο
- do
- Όχι
- domains
- γίνεται
- Μην
- κάτω
- αυτοκίνητο
- δυο
- αντίγραφα
- κατά την διάρκεια
- κάθε
- αποτελεσματικά
- αποτελεσματικά
- ηλεκτρικής ενέργειας
- στοιχεία
- ενεργοποιημένη
- προσπάθειες
- ενέργεια
- Μηχανική
- τεράστιος
- οντότητα
- εξοπλισμένο
- σφάλμα
- εγκατεστημένος
- αξιολογώντας
- Even
- παραδείγματα
- ακριβά
- εμπειρία
- εξειδίκευση
- εκτενής
- εκχύλισμα
- Εκχυλίσματα
- εξαιρετικά
- εργοστάσιο
- Χαρακτηριστικά
- αμοιβή
- Εικόνα
- οριστικοποιήθηκε
- Τελικά
- εύρεση
- Όνομα
- Ευελιξία
- ροή
- εστιάζοντας
- Εξής
- ποδόσφαιρο
- Για
- δάσος
- Ευτυχώς
- Πλαίσιο
- Δωρεάν
- συχνά
- φίλους
- από
- λειτουργίες
- περαιτέρω
- γενικά
- παράγεται
- παίρνω
- δεδομένου
- γκολ
- γκολφ
- κυβερνά
- GPU
- GPU
- Πλέγμα
- Group
- Επισκέπτης
- Κείμενο
- είχε
- χέρι
- χούφτα
- λαβή
- Έχω
- που έχει
- he
- κεφάλι
- βαριά
- εδώ
- υψηλού επιπέδου
- υψηλή απόδοση
- υψηλής ποιότητας
- υψηλής ανάλυσης
- του
- Σπίτι
- Πως
- HTML
- http
- HTTPS
- Αναγνώριση
- προσδιορίζονται
- προσδιορίσει
- προσδιορισμό
- if
- εικόνα
- Ταξινόμηση εικόνας
- εικόνες
- εκτελεστικών
- αδύνατος
- in
- περιλαμβάνονται
- Συμπεριλαμβανομένου
- πληροφορίες
- Υποδομή
- εγκατασταθεί
- τόκος
- εσωτερικώς
- σε
- επενδύσει
- συμμετοχή
- IT
- Ιταλία
- αντικειμένων
- ΤΟΥ
- Θέσεις εργασίας
- jpg
- μόλις
- Διατήρηση
- Ξέρω
- Έλλειψη
- large
- μεγάλης κλίμακας
- αργότερο
- Οδηγεί
- Διαρροές
- μάθηση
- μείον
- Μόχλευση
- Μου αρέσει
- συμπαθεί
- γραμμή
- μηχανή
- μάθηση μηχανής
- Macro
- Κυρίως
- κάνω
- ΚΑΝΕΙ
- διαχείριση
- διαχείριση
- Ταχύτητες
- χειροκίνητα
- πολοί
- χάρτη
- χαρτης
- mario
- συμφωνημένα
- υλικό
- μαθηματικά
- ωριμότητα
- μέσα
- μετρήσεις
- μέτρησης
- Μεταδεδομένα
- μέθοδοι
- εκατομμύριο
- εκατομμύρια
- ML
- MLOps
- μοντέλα
- ΜΟΝΤΕΡΝΑ
- χρήματα
- Παρακολούθηση
- παρακολούθηση
- περισσότερο
- πλέον
- πολύ
- πολυεθνικός
- πολλαπλούς
- όνομα
- εθνικός
- απαραίτητος
- που απαιτούνται
- χρειάζονται
- ανάγκες
- δίκτυο
- nlp
- αριθμός
- αντικείμενο
- Ανίχνευση αντικειμένων
- λαμβάνεται
- of
- συχνά
- Πετρέλαιο
- on
- ONE
- αυτά
- αποκλειστικά
- λειτουργία
- χειριστής
- βελτιστοποίηση
- or
- ενορχηστρωμένη
- ΑΛΛΑ
- Άλλα
- δικός μας
- έξω
- επί
- δική
- Παράλληλο
- παράμετροι
- πάθος
- προσωπικός
- φωτογραφίες
- εικόνα
- αγωγού
- Εικονοκύτταρο
- Φυτά
- πλατφόρμες
- Πλάτων
- Πληροφορία δεδομένων Plato
- Πλάτωνα δεδομένα
- παίχτης
- παιχνίδι
- Σημείο
- σημεία
- θέση
- δυνατός
- Θέση
- Δημοσιεύσεις
- δύναμη
- Δίκτυο ηλεκτρικής ενέργειας
- ανάγκη
- παρουσία
- παρόν
- πρόληψη
- προηγούμενος
- Κύριος
- ιδιωτικός
- προβλήματα
- διαδικασια μας
- Διεργασίες
- μεταποίηση
- επαγγελματίας
- επαγγελματίες
- βαθύς
- Πρόγραμμα
- έργα
- παρέχεται
- αγοράσει
- pytorch
- ποιότητα
- γρήγορα
- μάλλον
- αναλογία
- Ακατέργαστος
- συνειδητοποιήσουν
- λόγος
- πρόσφατος
- αναγνωρισμένος
- περιοχές
- σχετίζεται με
- λείψανα
- ανανεώσιμες πηγές ενέργειας
- Εκθέσεις
- αντιπροσωπεύει
- Απαιτεί
- διάσωση
- Ανάλυση
- Υποστηρικτικό υλικό
- Ρόλος
- σοφός
- ίδιο
- δορυφόρος
- πριόνι
- λέει
- Ζυγός
- Επιστήμη
- δευτερόλεπτα
- τομέας
- ασφάλεια
- κατάτμηση
- αρχαιότερος
- εξυπηρετούν
- υπηρεσία
- Υπηρεσίες
- σειρά
- διάφοροι
- Κοινοποίηση
- Κοντά
- Δείχνει
- Απλούς
- απλοποιημένη
- Μέγεθος
- small
- So
- λογισμικό
- τεχνολογία λογισμικού
- λύση
- Λύσεις
- SOLVE
- μερικοί
- Πηγές
- Χώρος
- ειδικός
- εξειδίκευση
- πλατεία
- σωρός
- πρότυπο
- ξεκίνησε
- Κατάσταση
- στατιστική
- Κατάσταση
- Βήμα
- Βήματα
- χώρος στο δίσκο
- αποθηκεύονται
- ισχυρός
- δομή
- τέτοιος
- επαρκής
- σύστημα
- συστήματα
- λαμβάνεται
- παίρνει
- λήψη
- Έργο
- εργασίες
- Τεχνικός
- Τεχνολογίες
- Τεχνολογία
- δέκα
- δεκάδες
- όροι
- από
- Ευχαριστώ
- ότι
- Η
- Το κράτος
- ο κόσμος
- τους
- Τους
- τότε
- Εκεί.
- επομένως
- Αυτοί
- αυτοί
- αυτό
- εκείνοι
- τρία
- ώρα
- προς την
- σήμερα
- πολύ
- κορυφή
- τροχιά
- παραδοσιακός
- Τρένο
- εκπαιδευμένο
- Εκπαίδευση
- μετασχηματιστές
- δέντρο
- Τάσεις
- δύο
- τύπος
- καταλαβαίνω
- μονάδες
- ενημέρωση
- χρησιμοποιήσιμος
- χρήση
- περίπτωση χρήσης
- μεταχειρισμένος
- Χρήστες
- χρησιμοποιεί
- χρησιμοποιώντας
- χρησιμοποιώ
- πολύ
- όραμα
- όγκους
- we
- ιστός
- διαδικτυακές υπηρεσίες
- ΛΟΙΠΌΝ
- ήταν
- αν
- Ποιό
- Ο ΟΠΟΊΟΣ
- WHY
- Wikipedia
- με
- εντός
- χωρίς
- εργάστηκαν
- λειτουργεί
- κόσμος
- θα
- έτος
- χρόνια
- Εσείς
- zephyrnet