Η επεξήγηση των μοντέλων μηχανικής μάθησης (ML) που χρησιμοποιούνται στον ιατρικό τομέα γίνεται ολοένα και πιο σημαντική επειδή τα μοντέλα πρέπει να εξηγηθούν από διάφορες οπτικές γωνίες προκειμένου να αποκτήσουν υιοθέτηση. Αυτές οι προοπτικές κυμαίνονται από την ιατρική, την τεχνολογική, τη νομική και την πιο σημαντική προοπτική — την προοπτική του ασθενούς. Τα μοντέλα που αναπτύχθηκαν σε κείμενο στον ιατρικό τομέα έχουν γίνει στατιστικά ακριβή, ωστόσο οι κλινικοί γιατροί υποχρεούνται ηθικά να αξιολογούν περιοχές αδυναμίας που σχετίζονται με αυτές τις προβλέψεις, προκειμένου να παρέχουν την καλύτερη φροντίδα σε μεμονωμένους ασθενείς. Η επεξήγηση αυτών των προβλέψεων απαιτείται προκειμένου οι κλινικοί γιατροί να κάνουν τις σωστές επιλογές ανά ασθενή.
Σε αυτήν την ανάρτηση, δείχνουμε πώς να βελτιώσουμε την επεξήγηση του μοντέλου σε κλινικές ρυθμίσεις χρησιμοποιώντας Amazon SageMaker Clerify.
Ιστορικό
Μια ειδική εφαρμογή των αλγορίθμων ML στον ιατρικό τομέα, η οποία χρησιμοποιεί μεγάλους όγκους κειμένου, είναι τα συστήματα υποστήριξης κλινικών αποφάσεων (CDSS) για διαλογή. Σε καθημερινή βάση, οι ασθενείς εισάγονται στα νοσοκομεία και κρατούνται σημειώσεις εισαγωγής. Αφού ληφθούν αυτές οι σημειώσεις, ξεκινά η διαδικασία διαλογής και τα μοντέλα ML μπορούν να βοηθήσουν τους κλινικούς γιατρούς να εκτιμήσουν τα κλινικά αποτελέσματα. Αυτό μπορεί να βοηθήσει στη μείωση των γενικών εξόδων λειτουργίας και στην παροχή βέλτιστης φροντίδας για τους ασθενείς. Η κατανόηση του γιατί αυτές οι αποφάσεις προτείνονται από τα μοντέλα ML είναι εξαιρετικά σημαντική για τη λήψη αποφάσεων που σχετίζονται με μεμονωμένους ασθενείς.
Ο σκοπός αυτής της ανάρτησης είναι να περιγράψει πώς μπορείτε να αναπτύξετε μοντέλα πρόβλεψης Amazon Sage Maker για τους σκοπούς της διαλογής σε νοσοκομειακές ρυθμίσεις και χρησιμοποιήστε το SageMaker Clarify για να εξηγήσετε αυτές τις προβλέψεις. Η πρόθεση είναι να προσφέρει μια ταχεία διαδρομή για την υιοθέτηση τεχνικών πρόβλεψης στα CDSS για πολλούς οργανισμούς υγειονομικής περίθαλψης.
Το σημειωματάριο και ο κωδικός από αυτήν την ανάρτηση είναι διαθέσιμοι στις GitHub. Για να το εκτελέσετε μόνοι σας, κλωνοποιήστε το αποθετήριο GitHub και ανοίξτε το αρχείο σημειωματάριου Jupyter.
Τεχνικό υπόβαθρο
Ένα μεγάλο πλεονέκτημα για κάθε οργανισμό οξείας υγειονομικής περίθαλψης είναι οι κλινικές του σημειώσεις. Κατά τη στιγμή της λήψης σε ένα νοσοκομείο, λαμβάνονται σημειώσεις εισαγωγής. Ορισμένες πρόσφατες μελέτες έχουν δείξει την προβλεψιμότητα βασικών δεικτών όπως οι διαγνώσεις, οι διαδικασίες, η διάρκεια παραμονής και η ενδονοσοκομειακή θνησιμότητα. Οι προβλέψεις αυτών είναι πλέον πολύ εφικτές από τις σημειώσεις αποδοχής και μόνο, μέσω της χρήσης αλγορίθμων επεξεργασίας φυσικής γλώσσας (NLP) [1].
Η πρόοδος στα μοντέλα NLP, όπως οι Αναπαραστάσεις Κωδικοποιητή Αμφίδρομης Διεύθυνσης από τους Μετασχηματιστές (BERT), επέτρεψαν πολύ ακριβείς προβλέψεις σε ένα σύνολο κειμένου, όπως σημειώσεις εισαγωγής, από τις οποίες προηγουμένως ήταν δύσκολο να ληφθεί αξία. Η πρόβλεψή τους για τους κλινικούς δείκτες είναι ιδιαίτερα εφαρμόσιμη για χρήση σε ένα CDSS.
Ωστόσο, για να χρησιμοποιηθούν αποτελεσματικά οι νέες προβλέψεις, πρέπει να εξηγηθεί πώς αυτά τα ακριβή μοντέλα BERT επιτυγχάνουν τις προβλέψεις τους. Υπάρχουν διάφορες τεχνικές για να εξηγηθούν οι προβλέψεις τέτοιων μοντέλων. Μια τέτοια τεχνική είναι η SHAP (SHapley Additive exPlanations), η οποία είναι μια τεχνική-αγνωστική για το μοντέλο για την εξήγηση της εξόδου των μοντέλων ML.
Τι είναι το SHAP
Οι τιμές SHAP είναι μια τεχνική για την εξήγηση της εξόδου των μοντέλων ML. Παρέχει έναν τρόπο να αναλύσετε την πρόβλεψη ενός μοντέλου ML και να κατανοήσετε πόσο συνεισφέρει κάθε χαρακτηριστικό εισόδου στην τελική πρόβλεψη.
Οι τιμές SHAP βασίζονται στη θεωρία παιγνίων, και συγκεκριμένα στην έννοια των τιμών Shapley, οι οποίες προτάθηκαν αρχικά για την κατανομή της πληρωμής ενός συνεργατικού παιχνιδιού μεταξύ των παικτών του [2]. Στο πλαίσιο του ML, κάθε χαρακτηριστικό στον χώρο εισόδου θεωρείται παίκτης σε ένα παιχνίδι συνεργασίας και η πρόβλεψη του μοντέλου είναι η πληρωμή. Οι τιμές SHAP υπολογίζονται εξετάζοντας τη συμβολή κάθε χαρακτηριστικού στην πρόβλεψη του μοντέλου για κάθε πιθανό συνδυασμό χαρακτηριστικών. Στη συνέχεια υπολογίζεται η μέση συνεισφορά κάθε χαρακτηριστικού σε όλους τους πιθανούς συνδυασμούς χαρακτηριστικών και αυτή γίνεται η τιμή SHAP για αυτό το χαρακτηριστικό.
Το SHAP επιτρέπει στα μοντέλα να εξηγούν προβλέψεις χωρίς να κατανοούν την εσωτερική λειτουργία του μοντέλου. Επιπλέον, υπάρχουν τεχνικές για την εμφάνιση αυτών των επεξηγήσεων SHAP σε κείμενο, έτσι ώστε οι ιατρικές προοπτικές και οι προοπτικές των ασθενών να μπορούν όλες να έχουν διαισθητική ορατότητα στο πώς οι αλγόριθμοι καταλήγουν στις προβλέψεις τους.
Με νέες προσθήκες στο SageMaker Clarify και χρήση προεκπαιδευμένων μοντέλων από Αγκαλιάζοντας το πρόσωπο που χρησιμοποιούνται εύκολα και υλοποιούνται στο SageMaker, η εκπαίδευση μοντέλων και η επεξήγηση μπορούν να γίνουν όλα εύκολα στο AWS.
Για τους σκοπούς ενός παραδείγματος από άκρο σε άκρο, παίρνουμε το κλινικό αποτέλεσμα της ενδονοσοκομειακής θνησιμότητας και δείχνουμε πώς αυτή η διαδικασία μπορεί να εφαρμοστεί εύκολα στο AWS χρησιμοποιώντας ένα προεκπαιδευμένο μοντέλο BERT Hugging Face και οι προβλέψεις θα εξηγηθούν χρησιμοποιώντας SageMaker Clarify.
Επιλογές μοντέλου Hugging Face
Το Hugging Face προσφέρει μια ποικιλία από προεκπαιδευμένα μοντέλα BERT που έχουν εξειδικευτεί για χρήση σε κλινικές σημειώσεις. Για αυτήν την ανάρτηση, χρησιμοποιούμε το μεγαλοπούλι-βάση-μίμηση-θνησιμότητα μοντέλο. Αυτό το μοντέλο είναι μια τελειοποιημένη έκδοση του μοντέλου BigBird της Google, ειδικά προσαρμοσμένη για την πρόβλεψη της θνησιμότητας χρησιμοποιώντας σημειώσεις εισαγωγής στη ΜΕΘ MIMIC. Ο στόχος του μοντέλου είναι να προσδιορίσει την πιθανότητα ένας ασθενής να μην επιβιώσει από μια συγκεκριμένη παραμονή στη ΜΕΘ με βάση τις σημειώσεις εισαγωγής. Ένα από τα σημαντικά πλεονεκτήματα της χρήσης αυτού του μοντέλου BigBird είναι η ικανότητά του να επεξεργάζεται μεγαλύτερα μήκη περιβάλλοντος, πράγμα που σημαίνει ότι μπορούμε να εισάγουμε τις πλήρεις σημειώσεις εισαγωγής χωρίς την ανάγκη περικοπής.
Τα βήματά μας περιλαμβάνουν την ανάπτυξη αυτού του βελτιωμένου μοντέλου στο SageMaker. Στη συνέχεια, ενσωματώνουμε αυτό το μοντέλο σε μια ρύθμιση που επιτρέπει την εξήγηση σε πραγματικό χρόνο των προβλέψεών του. Για να επιτύχουμε αυτό το επίπεδο επεξήγησης, χρησιμοποιούμε το SageMaker Clarify.
Επισκόπηση λύσεων
Το SageMaker Clarify παρέχει στους προγραμματιστές ML ειδικά σχεδιασμένα εργαλεία για να αποκτήσουν περισσότερες πληροφορίες σχετικά με τα δεδομένα και τα μοντέλα εκπαίδευσης ML. Το SageMaker Clarify εξηγεί τόσο τις παγκόσμιες όσο και τις τοπικές προβλέψεις και εξηγεί τις αποφάσεις που λαμβάνονται από μοντέλα υπολογιστικής όρασης (CV) και NLP.
Το παρακάτω διάγραμμα δείχνει την αρχιτεκτονική SageMaker για τη φιλοξενία ενός τερματικού σημείου που εξυπηρετεί αιτήματα επεξήγησης. Περιλαμβάνει αλληλεπιδράσεις μεταξύ ενός τελικού σημείου, του κοντέινερ μοντέλου και της επεξήγησης SageMaker Clarify.
Στο δείγμα κώδικα, χρησιμοποιούμε ένα σημειωματάριο Jupyter για να παρουσιάσουμε τη λειτουργικότητα. Ωστόσο, σε μια περίπτωση χρήσης πραγματικού κόσμου, τα ηλεκτρονικά αρχεία υγείας (EHRs) ή άλλες εφαρμογές νοσοκομειακής περίθαλψης θα επικαλούνταν απευθείας το τελικό σημείο του SageMaker για να λάβουν την ίδια απάντηση. Στο σημειωματάριο Jupyter, αναπτύσσουμε ένα κοντέινερ μοντέλου Hugging Face σε ένα τελικό σημείο του SageMaker. Στη συνέχεια χρησιμοποιούμε το SageMaker Clarify για να εξηγήσουμε τα αποτελέσματα που λαμβάνουμε από το αναπτυγμένο μοντέλο.
Προϋποθέσεις
Χρειάζεστε τις ακόλουθες προϋποθέσεις:
Πρόσβαση στον κωδικό από το Αποθετήριο GitHub και ανεβάστε το στην παρουσία του σημειωματάριου σας. Μπορείτε επίσης να εκτελέσετε το σημειωματάριο σε ένα Στούντιο Amazon SageMaker περιβάλλον, το οποίο είναι ένα ολοκληρωμένο περιβάλλον ανάπτυξης (IDE) για ανάπτυξη ML. Συνιστούμε να χρησιμοποιήσετε έναν πυρήνα Python 3 (Data Science). SageMaker Στούντιο ή έναν πυρήνα conda_python3 σε μια παρουσία φορητού υπολογιστή SageMaker.
Αναπτύξτε το μοντέλο με ενεργοποιημένο το SageMaker Clarify
Ως πρώτο βήμα, κατεβάστε το μοντέλο από το Hugging Face και ανεβάστε το σε ένα Απλή υπηρεσία αποθήκευσης Amazon (Amazon S3) κάδος. Στη συνέχεια, δημιουργήστε ένα αντικείμενο μοντέλου χρησιμοποιώντας την κλάση HuggingFaceModel. Αυτό χρησιμοποιεί ένα προκατασκευασμένο κοντέινερ για να απλοποιήσει τη διαδικασία ανάπτυξης μοντέλων Hugging Face στο SageMaker. Μπορείτε επίσης να χρησιμοποιήσετε ένα προσαρμοσμένο σενάριο συμπερασμάτων για να κάνετε τις προβλέψεις εντός του κοντέινερ. Ο ακόλουθος κώδικας απεικονίζει το σενάριο που μεταβιβάζεται ως όρισμα στην κλάση HuggingFaceModel:
Στη συνέχεια, μπορείτε να ορίσετε τον τύπο παρουσίας στον οποίο θα αναπτύξετε αυτό το μοντέλο:
Στη συνέχεια εποικίζουμε ExecutionRoleArn
, ModelName
και PrimaryContainer
πεδία για τη δημιουργία ενός μοντέλου.
Στη συνέχεια, δημιουργήστε μια διαμόρφωση τελικού σημείου καλώντας το create_endpoint_config
API. Εδώ, παρέχετε το ίδιο model_name
Που χρησιμοποιούνται στο create_model
Κλήση API. ο create_endpoint_config
τώρα υποστηρίζει την πρόσθετη παράμετρο ClarifyExplainerConfig
για να ενεργοποιήσετε την επεξήγηση του SageMaker Clarify. Η βασική γραμμή SHAP είναι υποχρεωτική. μπορείτε να τα παρέχετε είτε ως ενσωματωμένα δεδομένα βάσης (η παράμετρος ShapBaseline) είτε μέσω αρχείου βάσης S3 (η παράμετρος ShapBaselineUri). Για προαιρετικές παραμέτρους, βλ τον οδηγό προγραμματιστή.
Στον παρακάτω κώδικα, χρησιμοποιούμε ένα ειδικό διακριτικό ως βάση:
Το TextConfig έχει διαμορφωθεί με ευκρίνεια σε επίπεδο πρότασης (κάθε πρόταση είναι ένα χαρακτηριστικό και χρειαζόμαστε μερικές προτάσεις ανά κριτική για καλή οπτικοποίηση) και τη γλώσσα ως Αγγλικά:
Τέλος, αφού έχετε έτοιμη τη διαμόρφωση μοντέλου και τελικού σημείου, χρησιμοποιήστε το create_endpoint
API για να δημιουργήσετε το τελικό σημείο σας. ο endpoint_name
πρέπει να είναι μοναδικό σε μια Περιοχή στον λογαριασμό σας AWS. ο create_endpoint
Το API είναι συγχρονισμένο στη φύση και επιστρέφει μια άμεση απόκριση με την κατάσταση τελικού σημείου να βρίσκεται σε κατάσταση δημιουργίας.
Εξηγήστε την πρόβλεψη
Τώρα που έχετε αναπτύξει το τελικό σημείο με ενεργοποιημένη τη διαδικτυακή επεξήγηση, μπορείτε να δοκιμάσετε μερικά παραδείγματα. Μπορείτε να καλέσετε το τελικό σημείο σε πραγματικό χρόνο χρησιμοποιώντας το invoke_endpoint
μέθοδος παρέχοντας το σειριακό ωφέλιμο φορτίο, το οποίο σε αυτήν την περίπτωση είναι μερικά δείγματα σημειώσεων εισδοχής:
Στο πρώτο σενάριο, ας υποθέσουμε ότι το ακόλουθο σημείωμα ιατρικής εισαγωγής ελήφθη από έναν εργαζόμενο στον τομέα της υγείας:
Το παρακάτω στιγμιότυπο οθόνης δείχνει τα αποτελέσματα του μοντέλου.
Αφού προωθηθεί στο τελικό σημείο του SageMaker, η ετικέτα προβλέφθηκε ως 0, γεγονός που υποδεικνύει ότι ο κίνδυνος θνησιμότητας είναι χαμηλός. Με άλλα λόγια, το 0 υποδηλώνει ότι ο ασθενής που εισάγεται είναι σε μη οξεία κατάσταση σύμφωνα με το μοντέλο. Ωστόσο, χρειαζόμαστε το σκεπτικό πίσω από αυτήν την πρόβλεψη. Για αυτό, μπορείτε να χρησιμοποιήσετε τις τιμές SHAP ως απόκριση. Η απόκριση περιλαμβάνει τις τιμές SHAP που αντιστοιχούν στις φράσεις της σημείωσης εισόδου, οι οποίες μπορούν να κωδικοποιηθούν περαιτέρω ως πράσινο ή κόκκινο με βάση τον τρόπο με τον οποίο οι τιμές SHAP συμβάλλουν στην πρόβλεψη. Σε αυτήν την περίπτωση, βλέπουμε περισσότερες φράσεις με πράσινο χρώμα, όπως «Ο ασθενής δεν αναφέρει προηγούμενο ιστορικό πόνου στο στήθος» και «Το ΗΚΓ δείχνει φλεβοκομβική ταχυκαρδία χωρίς ανυψώσεις ST ή καταθλίψεις», σε αντίθεση με το κόκκινο, που ευθυγραμμίζονται με την πρόβλεψη θνησιμότητας του 0 .
Στο δεύτερο σενάριο, ας υποθέσουμε ότι το ακόλουθο σημείωμα ιατρικής εισαγωγής λήφθηκε από έναν εργαζόμενο στον τομέα της υγείας:
Το παρακάτω στιγμιότυπο οθόνης δείχνει τα αποτελέσματά μας.
Αφού προωθηθεί στο τελικό σημείο του SageMaker, η ετικέτα προβλέφθηκε ως 1, γεγονός που υποδεικνύει ότι ο κίνδυνος θνησιμότητας είναι υψηλός. Αυτό σημαίνει ότι ο ασθενής που εισήχθη είναι σε οξεία κατάσταση σύμφωνα με το μοντέλο. Ωστόσο, χρειαζόμαστε το σκεπτικό πίσω από αυτήν την πρόβλεψη. Και πάλι, μπορείτε να χρησιμοποιήσετε τις τιμές SHAP ως απόκριση. Η απάντηση περιλαμβάνει τις τιμές SHAP που αντιστοιχούν στις φράσεις της σημείωσης εισόδου, οι οποίες μπορούν να κωδικοποιηθούν περαιτέρω με χρώμα. Σε αυτήν την περίπτωση, βλέπουμε περισσότερες φράσεις με κόκκινο χρώμα, όπως "Ο ασθενής αναφέρει πυρετό, ρίγη και αδυναμία τις τελευταίες 3 ημέρες, καθώς και μειωμένη παραγωγή ούρων και σύγχυση" και "Η ασθενής είναι γυναίκα 72 ετών με ένα κύριο παράπονο σοβαρού σοκ σήψης», σε αντίθεση με το πράσινο, που ευθυγραμμίζεται με την πρόβλεψη θνησιμότητας του 1.
Η ομάδα κλινικής φροντίδας μπορεί να χρησιμοποιήσει αυτές τις εξηγήσεις για να βοηθήσει στις αποφάσεις της σχετικά με τη διαδικασία φροντίδας για κάθε ασθενή ξεχωριστά.
εκκαθάριση
Για να καθαρίσετε τους πόρους που έχουν δημιουργηθεί ως μέρος αυτής της λύσης, εκτελέστε τις ακόλουθες δηλώσεις:
Συμπέρασμα
Αυτή η ανάρτηση σάς έδειξε πώς να χρησιμοποιήσετε το SageMaker Clarify για να εξηγήσετε αποφάσεις σε μια περίπτωση χρήσης υγειονομικής περίθαλψης με βάση τις ιατρικές σημειώσεις που καταγράφηκαν κατά τη διάρκεια διαφόρων σταδίων της διαδικασίας διαλογής. Αυτή η λύση μπορεί να ενσωματωθεί στα υπάρχοντα συστήματα υποστήριξης αποφάσεων για να παρέχει ένα άλλο σημείο δεδομένων στους κλινικούς γιατρούς καθώς αξιολογούν τους ασθενείς για εισαγωγή στη ΜΕΘ. Για να μάθετε περισσότερα σχετικά με τη χρήση των υπηρεσιών AWS στον κλάδο της υγειονομικής περίθαλψης, ανατρέξτε στις ακόλουθες αναρτήσεις ιστολογίου:
αναφορές
[1] https://aclanthology.org/2021.eacl-main.75/
[2] https://arxiv.org/pdf/1705.07874.pdf
Σχετικά με τους συγγραφείς
Shamika Ariyawansa, που υπηρετεί ως Ανώτερος Αρχιτέκτονας Λύσεων AI/ML στο τμήμα Global Healthcare and Life Sciences στο Amazon Web Services (AWS), έχει έντονη εστίαση στο Generative AI. Βοηθά τους πελάτες να ενσωματώσουν το Generative AI στα έργα τους, τονίζοντας τη σημασία της επεξήγησης στο πλαίσιο των πρωτοβουλιών τους που βασίζονται στο AI. Πέρα από τις επαγγελματικές του υποχρεώσεις, ο Shamika ακολουθεί με πάθος τις περιπέτειες για σκι και off-roading».
Τεντ ΣπενςΗ r είναι ένας έμπειρος αρχιτέκτονας λύσεων με εκτεταμένη εμπειρία οξείας υγειονομικής περίθαλψης. Είναι παθιασμένος με την εφαρμογή μηχανικής μάθησης για την επίλυση νέων περιπτώσεων χρήσης και ολοκληρώνει λύσεις έχοντας κατά νου τόσο τον τελικό καταναλωτή όσο και το επιχειρηματικό/κλινικό του πλαίσιο. Ζει στο Τορόντο Οντάριο του Καναδά και του αρέσει να ταξιδεύει με την οικογένειά του και να προπονείται για τρίαθλο όσο το επιτρέπει ο χρόνος.
Ραμ Παθανγκί είναι Αρχιτέκτονας Λύσεων στο AWS που υποστηρίζει πελάτες στον τομέα της υγείας και των βιοεπιστημών στην περιοχή του κόλπου του Σαν Φρανσίσκο. Έχει βοηθήσει πελάτες σε χρηματοοικονομικά, υγειονομική περίθαλψη, βιοεπιστήμες και κλάδους υψηλής τεχνολογίας να διευθύνουν την επιχείρησή τους με επιτυχία στο AWS Cloud. Ειδικεύεται στις Βάσεις Δεδομένων, στο Analytics και στη Μηχανική Μάθηση.
- 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.
- PlatoHealth. Ευφυΐα βιοτεχνολογίας και κλινικών δοκιμών. Πρόσβαση εδώ.
- ChartPrime. Ανεβάστε το Trading Game σας με το ChartPrime. Πρόσβαση εδώ.
- BlockOffsets. Εκσυγχρονισμός της περιβαλλοντικής αντιστάθμισης ιδιοκτησίας. Πρόσβαση εδώ.
- πηγή: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/explain-medical-decisions-in-clinical-settings-using-amazon-sagemaker-clarify/
- :έχει
- :είναι
- :δεν
- $UP
- 1
- 10
- 100
- 11
- 13
- 15%
- 16
- 22
- 30
- 7
- 8
- a
- Σχετικα
- επιτάχυνση
- Σύμφωνα με
- Λογαριασμός
- ακριβής
- Κατορθώνω
- την επίτευξη
- απέναντι
- Επιπλέον
- Πρόσθετος
- προσθήκες
- παράδεκτος
- Υιοθεσία
- πλεονεκτήματα
- Μετά το
- πάλι
- AI
- AI / ML
- ΑΕΡΑ
- αλγόριθμοι
- ευθυγράμμιση
- Όλα
- διανέμω
- επιτρέπεται
- επιτρέπει
- alone
- Επίσης
- μεταβάλλεται
- Amazon
- Amazon Sage Maker
- Amazon υπηρεσίες Web
- Amazon Web Services (AWS)
- μεταξύ των
- an
- analytics
- και
- Άλλος
- κάθε
- api
- εφαρμόσιμος
- Εφαρμογή
- εφαρμογές
- εφαρμόζοντας
- κατάλληλος
- αρχιτεκτονική
- ΕΙΝΑΙ
- ΠΕΡΙΟΧΗ
- περιοχές
- επιχείρημα
- AS
- προσόν
- βοηθήσει
- βοηθάει
- υποθέτω
- At
- διαθέσιμος
- μέσος
- AWS
- βασίζονται
- Baseline
- βάση
- Κόλπος
- BE
- επειδή
- γίνονται
- γίνεται
- να γίνει
- ήταν
- ξεκίνησε
- πίσω
- είναι
- ΚΑΛΎΤΕΡΟΣ
- μεταξύ
- Πέρα
- Μπλοκ
- Μηνύματα Blog
- αίμα
- Αρτηριακή πίεση
- σώμα
- και οι δύο
- Διακοπή
- Αναπνοή
- επιχείρηση
- by
- υπολογίζεται
- κλήση
- κλήση
- CAN
- Canada
- ικανότητα
- συλλαμβάνονται
- ο οποίος
- περίπτωση
- περιπτώσεις
- έλεγχος
- αρχηγός
- επιλογές
- τάξη
- καθαρός
- Κλινικός
- κλινικούς ιατρούς
- Backup
- κωδικός
- συνδυασμός
- συνδυασμοί
- Ελάτε
- δεσμεύσεις
- καταγγελία
- πλήρης
- υπολογιστή
- Computer Vision
- έννοια
- κατάσταση
- διαμόρφωση
- έχει ρυθμιστεί
- σύγχυση
- θεωρούνται
- σταθερός
- καταναλωτής
- Δοχείο
- συμφραζόμενα
- συμβάλλει
- συμβάλλει
- συμβολή
- συνεργατική
- διορθώσει
- Αντίστοιχος
- Δικαστικά έξοδα
- κάλυψη
- δημιουργία
- δημιουργήθηκε
- δημιουργία
- έθιμο
- Πελάτες
- καθημερινά
- ημερομηνία
- επιστημονικά δεδομένα
- βάσεις δεδομένων
- Ημ.
- απόφαση
- Λήψη Αποφάσεων
- αποφάσεις
- ορίζεται
- παρατάσσω
- αναπτυχθεί
- ανάπτυξη
- Προσδιορίστε
- αναπτύχθηκε
- Εργολάβος
- προγραμματιστές
- Ανάπτυξη
- δύσκολος
- κατευθείαν
- Νόσος
- Display
- διαίρεση
- do
- τομέα
- γίνεται
- κάτω
- κατεβάσετε
- κατά την διάρκεια
- κάθε
- εύκολα
- αποτελεσματικά
- είτε
- Ηλεκτρονικός
- Ηλεκτρονικά αρχεία υγείας
- δίνοντας έμφαση
- ενεργοποιήσετε
- ενεργοποιημένη
- τέλος
- από άκρη σε άκρη
- Τελικό σημείο
- Αγγλικά
- Περιβάλλον
- αξιολογήσει
- Εξετάζοντας
- παράδειγμα
- παραδείγματα
- υφιστάμενα
- εμπειρία
- έμπειρος
- Εξηγήστε
- εξήγησε
- εξηγώντας
- Εξηγεί
- εξήγηση
- εκτενής
- εξαιρετικά
- Πρόσωπο
- οικογένεια
- Χαρακτηριστικό
- Χαρακτηριστικά
- θηλυκός
- λίγοι
- Πεδία
- Αρχεία
- τελικός
- χρηματοδότηση
- ευρήματα
- Όνομα
- Συγκέντρωση
- Εξής
- εξής
- Για
- Φρανσίσκο
- από
- λειτουργικότητα
- περαιτέρω
- Κέρδος
- παιχνίδι
- γενετική
- Παραγωγική τεχνητή νοημοσύνη
- παίρνω
- GitHub
- Παγκόσμιο
- καλός
- Της Google
- μεγαλύτερη
- Πράσινο
- Έχω
- he
- Υγεία
- υγειονομική περίθαλψη
- στον τομέα της υγείας
- Καρδιά
- βοήθεια
- βοήθησε
- εδώ
- hi-tech
- Ψηλά
- υψηλά
- του
- ιστορία
- νοσοκομεία
- φιλοξενία
- Πως
- Πώς να
- Ωστόσο
- HTML
- http
- HTTPS
- Πρόσωπο αγκαλιάς
- απεικονίζει
- άμεσος
- εφαρμοστεί
- εισαγωγή
- σπουδαιότητα
- σημαντικό
- βελτίωση
- in
- Σε άλλες
- περιλαμβάνει
- ενσωματώνω
- όλο και περισσότερο
- υποδηλώνει
- δείκτες
- ατομικές
- βιομηχανία
- ξεκίνησε
- πρωτοβουλίες
- εισαγωγή
- ιδέες
- παράδειγμα
- ενσωματωθεί
- Ενσωμάτωση
- πρόθεση
- αλληλεπιδράσεις
- σε
- διαισθητική
- εμπλέκω
- IT
- ΤΟΥ
- jpg
- Keen
- Κλειδί
- επιγραφή
- Γλώσσα
- large
- μεγαλύτερος
- ΜΑΘΑΊΝΩ
- μάθηση
- Νομικά
- Μήκος
- Επίπεδο
- ζωή
- Επιστήμες της Ζωής
- πιθανότητα
- ζωές
- τοπικός
- Χαμηλός
- χαμηλότερα
- μηχανή
- μάθηση μηχανής
- που
- κάνω
- υποχρεωτικό
- πολοί
- μέσα
- ιατρικών
- ψυχική
- μέθοδος
- νου
- λεπτό
- ML
- μοντέλο
- μοντέλα
- περισσότερο
- πλέον
- πολύ
- πρέπει
- ρινικός
- Φυσικό
- Επεξεργασία φυσικής γλώσσας
- Φύση
- Ανάγκη
- ανάγκες
- Νέα
- nlp
- Όχι.
- σημειωματάριο
- Notes
- τώρα
- αριθμός
- αντικείμενο
- αποκτήσει
- of
- προσφορά
- προσφορές
- on
- ONE
- διαδικτυακά (online)
- Οντάριο
- ανοίξτε
- επιχειρήσεων
- αντίθετος
- βέλτιστη
- or
- τάξη
- επιχειρήσεις
- οργανώσεις
- αρχικά
- ΑΛΛΑ
- δικός μας
- έξω
- Αποτέλεσμα
- αποτελέσματα
- περίγραμμα
- παραγωγή
- επί
- Οξυγόνο
- Πόνος
- παράμετρος
- παράμετροι
- μέρος
- Ειδικότερα
- πέρασε
- παθιασμένος
- Το παρελθόν
- μονοπάτι
- ασθενής
- pacientes
- για
- προοπτικές
- φράσεις
- φυσικός
- Πλάτων
- Πληροφορία δεδομένων Plato
- Πλάτωνα δεδομένα
- παίχτης
- παίκτες
- πνευμονία
- Σημείο
- θετικός
- δυνατός
- Θέση
- Δημοσιεύσεις
- προβλεπόμενη
- προβλέποντας
- πρόβλεψη
- Προβλέψεις
- Predictor
- προαπαιτούμενα
- χυτρα
- προηγούμενος
- προηγουμένως
- διαδικασίες
- διαδικασια μας
- μεταποίηση
- επαγγελματίας
- έργα
- προτείνεται
- παρέχουν
- παρέχει
- χορήγηση
- σκοπός
- σκοποί
- Επιδιώκει
- Python
- σειρά
- Τιμή
- Τιμές
- έτοιμος
- πραγματικό κόσμο
- σε πραγματικό χρόνο
- πρόσφατος
- συνιστώ
- αρχεία
- Red
- μείωση
- περιοχή
- σχετίζεται με
- Εκθέσεις
- Αποθήκη
- αιτήματα
- απαιτείται
- Υποστηρικτικό υλικό
- απάντησης
- αποτέλεσμα
- Αποτελέσματα
- Επιστροφές
- Αποκαλύπτει
- ανασκόπηση
- Κίνδυνος
- Δωμάτιο
- γύρους
- τρέξιμο
- σοφός
- ίδιο
- Σαν
- Σαν Φρανσίσκο
- σενάριο
- Επιστήμη
- ΕΠΙΣΤΗΜΕΣ
- Δεύτερος
- δείτε
- αρχαιότερος
- ποινή
- σήψη
- εξυπηρετεί
- Υπηρεσίες
- εξυπηρετούν
- ρυθμίσεις
- setup
- διάφοροι
- αυστηρός
- δείχνουν
- βιτρίνα
- έδειξε
- παρουσιάζεται
- Δείχνει
- σημαντικός
- Σημάδια
- Απλούς
- απλοποίηση
- αφού
- So
- λύση
- Λύσεις
- SOLVE
- μερικοί
- Χώρος
- ειδική
- ειδικευμένος
- ειδικεύεται
- συγκεκριμένες
- ειδικά
- στάδια
- ξεκίνησε
- Κατάσταση
- δηλώσεις
- Κατάσταση
- παραμονή
- Βήμα
- Βήματα
- Ακόμη
- χώρος στο δίσκο
- μελέτες
- Επιτυχώς
- τέτοιος
- προμήθεια
- υποστήριξη
- Συστήματα Υποστήριξης
- Στήριξη
- Υποστηρίζει
- συστήματα
- Πάρτε
- λαμβάνεται
- Έργο
- τεχνικές
- τεχνολογικός
- ότι
- Η
- τους
- τότε
- θεωρία
- Εκεί.
- Αυτοί
- αυτοί
- αυτό
- Μέσω
- ώρα
- προς την
- ένδειξη
- εργαλεία
- Τορόντο
- Εκπαίδευση
- μετασχηματιστές
- Ταξίδια
- περικοπή
- προσπαθώ
- τύπος
- καταλαβαίνω
- κατανόηση
- μοναδικός
- χρήση
- περίπτωση χρήσης
- μεταχειρισμένος
- χρησιμοποιεί
- χρησιμοποιώντας
- αξία
- Αξίες
- ποικιλία
- διάφορα
- εκδοχή
- κατακόρυφα
- μέσω
- ορατότητα
- όραμα
- οραματισμός
- ζωτικής σημασίας
- όγκους
- ζεστασιά
- ήταν
- Τρόπος..
- we
- αδυναμία
- ιστός
- διαδικτυακές υπηρεσίες
- ΛΟΙΠΌΝ
- ήταν
- Ποιό
- ενώ
- WHY
- θα
- με
- εντός
- χωρίς
- λόγια
- Εργασία
- εργάτης
- εργασίες
- θα
- ακόμη
- Εσείς
- Σας
- τον εαυτό σας
- zephyrnet