Los datos estructurados, definidos como datos que siguen un patrón fijo, como información almacenada en columnas dentro de bases de datos, y los datos no estructurados, que carecen de una forma o patrón específico, como texto, imágenes o publicaciones en redes sociales, continúan creciendo a medida que se producen y consumen. por diversas organizaciones. Por ejemplo, según International Data Corporation (IDC), se espera que el volumen de datos mundial se multiplique por diez para 2025, y los datos no estructurados representarán una parte importante. Es posible que las empresas quieran agregar metadatos personalizados como tipos de documentos (formularios W-2 o recibos de pago), varios tipos de entidades como nombres, organización y dirección, además de los metadatos estándar como tipo de archivo, fecha de creación o tamaño para ampliar la inteligencia. realizar búsquedas mientras se ingieren los documentos. Los metadatos personalizados ayudan a las organizaciones y empresas a categorizar la información de la forma que prefieran. Por ejemplo, los metadatos se pueden utilizar para filtrar y buscar. Los clientes pueden crear metadatos personalizados utilizando Amazon Comprehend, un servicio de procesamiento de lenguaje natural (NLP) administrado por AWS para extraer información sobre el contenido de los documentos e ingerirla en amazona kendra junto con sus datos en el índice. Amazon Kendra es un servicio de búsqueda empresarial muy preciso y fácil de usar impulsado por Machine Learning (AWS). Los metadatos personalizados se pueden utilizar para enriquecer el contenido y mejorarlo. filtrado y faceta capacidades. En Amazon Kendra, las facetas son vistas con alcance de un conjunto de resultados de búsqueda. Por ejemplo, puede proporcionar resultados de búsqueda para ciudades de todo el mundo, donde los documentos se filtran por una ciudad específica con la que están asociados. También puede crear facetas para mostrar los resultados de un autor específico.
Las compañías de seguros se ven agobiadas por un número cada vez mayor de reclamaciones que deben procesar. Además, la complejidad del procesamiento de reclamaciones también está aumentando debido a los diversos tipos de documentos de seguro involucrados y a las entidades personalizadas en cada uno de estos documentos. En esta publicación, describimos un caso de uso para el enriquecimiento de contenido personalizado para proveedores de seguros. El proveedor de seguros recibe reclamaciones de pago del abogado del beneficiario para diferentes tipos de seguros, como seguros de hogar, automóviles y de vida. En este caso de uso, los documentos recibidos por el proveedor de seguros no contienen ningún metadato que permita buscar el contenido en función de determinadas entidades y clases. El proveedor de seguros quiere filtrar el contenido de Kendra en función de entidades personalizadas y clases específicas de su dominio comercial. Esta publicación ilustra cómo puede automatizar y simplificar la generación de metadatos utilizando modelos personalizados de Amazon Comprehend. Los metadatos generados se pueden personalizar durante el proceso de ingesta con Amazon Kendra Enriquecimiento de documentos personalizados (CDE) lógica personalizada.
Veamos algunos ejemplos de búsqueda de Amazon Kendra con o sin capacidades de filtrado y facetas.
En la siguiente captura de pantalla, Amazon Kendra proporciona un resultado de búsqueda, pero no hay ninguna opción para limitar aún más los resultados de la búsqueda mediante el uso de filtros.
La siguiente captura de pantalla muestra que los resultados de búsqueda de Amazon Kendra se pueden filtrar utilizando diferentes facetas, como bufete de abogados y números de póliza, creadas mediante metadatos personalizados para limitar los resultados de búsqueda.
La solución analizada en esta publicación también se puede aplicar fácilmente a otras empresas/casos de uso, como la atención médica, la fabricación y la investigación.
Resumen de la solución
En esta solución propuesta, 1) clasificaremos las presentaciones de reclamaciones de seguros en varias clases y 2) recuperaremos entidades específicas de seguros de estos documentos. Cuando esto se completa, el documento se puede enviar al departamento apropiado o al proceso posterior.
El siguiente diagrama describe la arquitectura de la solución propuesta.
Amazon Comprehend clasificación personalizada La API se utiliza para organizar sus documentos en categorías (clases) que usted define. La clasificación personalizada es un proceso de dos pasos. Primero, entrena un modelo de clasificación personalizado (también llamado clasificador) para reconocer las clases que son de su interés. Luego, utiliza su modelo para clasificar cualquier número de conjuntos de documentos.
Amazon Comprehend reconocimiento de entidad personalizada La característica se utiliza para identificar tipos de entidades específicas (nombres de la compañía de seguros, nombres del asegurador, número de póliza) más allá de lo que está disponible en el tipos de entidades genéricas por defecto. Crear un modelo de reconocimiento de entidades personalizado es un enfoque más eficaz que utilizar coincidencias de cadenas o expresiones regulares para extraer entidades de documentos. Un modelo de reconocimiento de entidades personalizado puede aprender el contexto donde es probable que aparezcan esos nombres. Además, la coincidencia de cadenas no detectará entidades que tengan errores tipográficos o sigan nuevas convenciones de nomenclatura, aunque esto es posible utilizando un modelo personalizado.
Antes de profundizar más, tomemos un momento para explorar Amazon Kendra. Amazon Kendra es un servicio de búsqueda empresarial muy preciso y fácil de usar impulsado por aprendizaje automático. Permite a los usuarios encontrar la información que necesitan dentro de la gran cantidad de contenido distribuido en su organización, desde sitios web y bases de datos hasta sitios de intranet. Primero crearemos un índice de Amazon Kendra para ingerir los documentos. Al incorporar los datos, es esencial considerar el concepto de enriquecimiento de datos personalizado (CDE). CDE le permite mejorar la capacidad de búsqueda incorporando conocimiento externo en el índice de búsqueda. Para obtener más información, consulte Enriquecer sus documentos durante la ingestión. En esta publicación, la lógica CDE invoca las API personalizadas de Amazon Comprehend para enriquecer los documentos con clases y entidades identificadas. Finalmente, utilizamos la página de búsqueda de Amazon Kendra para mostrar cómo los metadatos mejoraron la capacidad de búsqueda al agregar capacidades de facetado y filtrado.
Los pasos de alto nivel para implementar esta solución son los siguientes:
- Entrene el clasificador personalizado de Amazon Comprehend utilizando datos de entrenamiento
- Entrene el reconocimiento de entidades personalizadas de Amazon Comprehend utilizando datos de entrenamiento
- Cree el clasificador personalizado de Amazon Comprehend y los puntos finales de reconocimiento de entidades personalizados
- Cree e implemente una función Lambda para el enriquecimiento posterior a la extracción
- Crear y completar el índice de Amazon Kendra
- Utilice las entidades extraídas para filtrar búsquedas en Amazon Kendra
También proporcionamos una aplicación de muestra en el Repositorio GitHub para referencia.
Consideraciones sobre seguridad de datos y IAM
Con la seguridad como máxima prioridad, esta solución sigue el principio de permisos de privilegios mínimos para los servicios y funciones utilizados. El rol de IAM utilizado por la clasificación personalizada y el reconocimiento de entidades personalizadas de Amazon Comprehend tiene permisos para acceder al conjunto de datos únicamente desde el depósito de prueba. El servicio Amazon Kendra tiene acceso a un depósito S3 específico y a una función Lambda que se utiliza para llamar a las API de comprensión. La función Lambda tiene permisos para llamar únicamente a las API de Amazon Comprehend. Para obtener más información, revise las secciones 1.2 y 1.3 del cuaderno.
Le recomendamos hacer lo siguiente en un entorno que no sea de producción antes de implementar la solución en el entorno de producción.
Entrene el clasificador personalizado Comprender utilizando datos de entrenamiento
Amazon Comprehend Custom Classification admite dos tipos de formatos de datos para archivos de anotaciones:
Dado que nuestros datos ya están etiquetados y almacenados en archivos CSV, usaremos el formato de archivo CSV para el archivo de anotaciones como ejemplo. Tenemos que proporcionar los datos de entrenamiento etiquetados como texto codificado en UTF-8 en un archivo CSV. No incluya una fila de encabezado en el archivo CSV. Agregar una fila de encabezado en su archivo puede causar errores de tiempo de ejecución. Un ejemplo del archivo CSV de datos de entrenamiento es el siguiente:
Para preparar datos de entrenamiento del clasificador, consulte Preparando datos de entrenamiento del clasificador. Para cada fila del archivo CSV, la primera columna contiene una o más etiquetas de clase. Una etiqueta de clase puede ser cualquier cadena UTF-8 válida. Recomendamos utilizar nombres de clases claros que no se superpongan en significado. El nombre puede incluir espacios en blanco y puede constar de varias palabras conectadas por guiones bajos o guiones. No dejes espacios antes o después de las comas que separan los valores de una fila.
A continuación, entrenarás usando Modo de clases múltiples or Modo de múltiples etiquetas. Específicamente, en el modo multiclase, la clasificación asigna una clase para cada documento, mientras que en el modo multietiqueta, las clases individuales representan diferentes categorías que no son mutuamente excluyentes. En nuestro caso usaremos el modo Multiclase para modelos de texto sin formato.
Puede preparar conjuntos de datos de entrenamiento y prueba separados para el entrenamiento de clasificadores personalizados y la evaluación de modelos de Amazon Comprehend. O proporcione solo un conjunto de datos tanto para entrenamiento como para prueba. Comprehend seleccionará automáticamente el 10% del conjunto de datos proporcionado para usarlo como datos de prueba. En este ejemplo, proporcionamos conjuntos de datos de prueba y entrenamiento separados.
El siguiente ejemplo muestra un archivo CSV que contiene los nombres de clases asociados con los distintos documentos.
Cuando se entrena el modelo de clasificación personalizado, puede capturar diferentes clases de seguros en los documentos (seguro de hogar, automóvil o vida).
Entrene el reconocedor de entidades personalizado (NER) de Amazon Comprehend utilizando datos de entrenamiento
El conjunto de datos de entrenamiento para Amazon Comprehend Custom Entity Recognition (NER) se puede preparar de dos maneras diferentes:
- Anotaciones – Proporciona un conjunto de datos que contiene las entidades anotadas para el entrenamiento de modo.
- Listas de entidades (solo texto sin formato) – Proporciona una lista de entidades y su tipo de etiqueta (como “Nombres de compañías de seguros”) y un conjunto de documentos sin anotaciones que contienen esas entidades para la capacitación modelo.
Para obtener más información, consulte Preparación de datos de entrenamiento del reconocedor de entidades.
Al entrenar un modelo utilizando la lista de entidades, debemos proporcionar dos datos: una lista de nombres de entidades con sus tipos de entidades personalizados asociados y una colección de documentos sin anotaciones en los que aparecen las entidades.
El entrenamiento automático requiere tener dos tipos de información: documentos de muestra y la lista de entidades o anotaciones. Una vez que el reconocedor esté capacitado, puede usarlo para detectar entidades personalizadas en sus documentos. Puede analizar rápidamente un pequeño cuerpo de texto en tiempo real o puede analizar un gran conjunto de documentos con un trabajo asincrónico.
Puede preparar conjuntos de datos de prueba y entrenamiento separados para el entrenamiento del reconocedor de entidades personalizado y la evaluación de modelos de Amazon Comprehend. O proporcione solo un conjunto de datos tanto para entrenamiento como para prueba. Amazon Comprehend seleccionará automáticamente el 10 % del conjunto de datos proporcionado para utilizarlo como datos de prueba. En el siguiente ejemplo, especificamos el conjunto de datos de entrenamiento como Documents.S3Uri
bajo InputDataConfig
.
El siguiente ejemplo muestra un archivo CSV que contiene entidades:
Una vez entrenado el modelo de entidades personalizadas (NER), podrá extraer las distintas entidades como "PAYOUT
","INSURANCE_COMPANY
","LAW_FIRM
","POLICY_HOLDER_NAME
","POLICY_NUMBER
".
Cree los puntos finales del clasificador personalizado y de las entidades personalizadas (NER) de Amazon Comprehend
Los puntos finales de Amazon Comprehend hacen que sus modelos personalizados estén disponibles para su clasificación en tiempo real. Después de crear un punto final, puede realizar cambios en él a medida que evolucionen las necesidades de su negocio. Por ejemplo, puede monitorear la utilización de sus puntos finales y aplicar el escalado automático para configurar automáticamente el aprovisionamiento de puntos finales para que se ajuste a sus necesidades de capacidad. Puede administrar todos sus puntos finales desde una sola vista y, cuando ya no necesite un punto final, puede eliminarlo para ahorrar costos. Amazon Comprehend admite opciones sincrónicas y asincrónicas; si su caso de uso no requiere la clasificación en tiempo real, puede enviar un trabajo por lotes a Amazon Comprehend para la clasificación de datos asincrónica.
Para este caso de uso, cree un punto final para que su modelo personalizado esté disponible para análisis en tiempo real.
Para satisfacer sus necesidades de procesamiento de texto, asigna unidades de inferencia al punto final y cada unidad permite un rendimiento de 100 caracteres por segundo. Luego puede ajustar el rendimiento hacia arriba o hacia abajo.
Cree e implemente una función Lambda para el enriquecimiento posterior a la extracción
La función Lambda posterior a la extracción le permite implementar la lógica para procesar el texto extraído por Amazon Kendra del documento ingerido. La función posterior a la extracción que configuramos implementa el código para invocar Amazon Comprehend para detectar entidades personalizadas y clasificar de forma personalizada los documentos a partir del texto extraído por Amazon Kendra, y los utiliza para actualizar los metadatos del documento, que se presentan como facetas en una búsqueda de Amazon Kendra. . El código de función está integrado en el cuaderno. El PostExtractionLambda
El código funciona de la siguiente manera:
- Divide el texto de la página en secciones que no excedan el límite máximo de longitud de bytes de la comprensión.
detect_entities
API. (Ver Límites ).
NOTA el script utiliza un sencillo algoritmo de división de la longitud de los caracteres para simplificar: los casos de uso de producción deben implementar superposiciones o divisiones de límites de oraciones, según la longitud de bytes UTF8. - Para cada sección del texto, llama a los puntos finales de comprensión en tiempo real para entidades personalizadas y al clasificador personalizado para detectar los siguientes tipos de entidades: [“
PAYOUT
","INSURANCE_COMPANY
","LAW_FIRM
","POLICY_HOLDER_NAME
","POLICY_NUMBER
","INSURANCE_TYPE
"]. - Filtra las entidades detectadas que están por debajo del umbral de puntuación de confianza. Estamos utilizando un umbral de 0.50, lo que significa que solo se utilizarán entidades con una confianza del 50% o más. Esto se puede ajustar según el caso de uso y los requisitos.
- Realiza un seguimiento del recuento de frecuencia de cada entidad.
- Selecciona solo las N (10) entidades únicas principales para cada página, según la frecuencia de aparición.
- Para la clasificación de documentos, el clasificador multiclase asigna solo una clase para cada documento. En esta función Lambda los documentos se clasificarán como Seguro de Auto, Seguro de Hogar o Seguro de Vida.
Tenga en cuenta que al momento de escribir este artículo, CDE solo admite llamadas sincrónicas o, si tiene que ser asíncrono, entonces se necesita un ciclo de espera explícito. Para postextracción Lambda el tiempo máximo de ejecución es 1min. La lógica personalizada de Lambda se puede cambiar según los requisitos que se ajusten a su caso de uso.
Crear y completar el índice de Amazon Kendra
En este paso, incorporaremos los datos al índice de Amazon Kendra y los haremos accesibles para las búsquedas por parte de los usuarios. Durante la ingesta, usaremos la función Lambda creada en el paso anterior como paso posterior a la extracción y la función Lambda llamará a los puntos finales de clasificación personalizada y reconocimiento de entidades personalizadas (NER) para crear los campos de metadatos personalizados.
Los pasos de alto nivel para implementar esta solución son los siguientes:
- Crear Índice de Amazon Kendra.
- Crear Fuente de datos de Amazon Kendra – Existen diferentes fuentes de datos que se pueden utilizar para ingerir conjuntos de datos. En esta publicación estamos usando un depósito S3.
- Crear facetas
Law_Firm
,Payout
,Insurance_Company
,Policy_Number
,Policy_Holder_Name
,Insurance_Type
con tipo de cadena como 'STRING_LIST_VALUE
". - Cree Kendra CDE y apúntelo a la función Lambda posterior a la extracción creada anteriormente.
- Realice el proceso de sincronización para ingerir el conjunto de datos.
Una vez completado, puede completar el índice con los datos del seguro; utilizando Kendra CDE con lambda posterior a la extracción, puede filtrar las búsquedas según los tipos de entidades personalizadas y la clasificación personalizada como campos de metadatos personalizados.
Utilice las entidades extraídas para filtrar búsquedas en Kendra
Ahora el índice está completo y listo para usar. En la consola de Amazon Kendra, elija Buscar contenido indexado en Gestión de datos y haz lo siguiente.
Consulta lo siguiente: ¿Lista de seguros fallidos debido a presentación tardía?
Los resultados muestran una respuesta del tipo de política: HOME INSURANCE
y trae text_18
y text_14
como los mejores resultados.
Elija "Filtrar resultados de búsqueda" a la izquierda. Ahora verá todos los tipos de entidad y valores de clasificación extraídos usando Comprehend, y para cada valor de entidad y clasificación verá la cantidad de documentos coincidentes.
under INSURANCE_TYPE
elija "Seguro de automóvil" y luego recibirá una respuesta de text_25
archivo.
Tenga en cuenta que sus resultados pueden variar ligeramente de los resultados que se muestran en la captura de pantalla.
Intente buscar con sus propias consultas y observe cómo las entidades y la clasificación de documentos identificadas por Amazon Comprehend le permiten rápidamente:
- Vea cómo se distribuyen los resultados de su búsqueda en las categorías.
- Limite su búsqueda filtrando por cualquiera de los valores de entidad/clasificación.
Limpiar
Después de haber experimentado con la búsqueda y haber probado el cuaderno proporcionado en el repositorio de Github, elimine la infraestructura que aprovisionó en su cuenta de AWS para evitar cargos no deseados. Puede ejecutar las celdas de limpieza en el cuaderno. Alternativamente, puede eliminar los recursos manualmente a través de la consola de AWS:
- Índice de Amazon Kendra
- Comprender los puntos finales del clasificador personalizado y del reconocimiento de entidades personalizadas (NER)
- Comprender los modelos personalizados de clasificador personalizado y reconocimiento de entidades personalizadas (NER)
- función lambda
- Cucharón S3
- Políticas y roles de IAM
Conclusión
En esta publicación, mostramos cómo las entidades personalizadas y el clasificador personalizado de Amazon Comprehend permiten la búsqueda de Amazon Kendra impulsada por la función CDE para ayudar a los usuarios finales a realizar mejores búsquedas en datos estructurados/no estructurados. Las entidades personalizadas de Amazon Comprehend y el clasificador personalizado lo hacen muy útil para diferentes casos de uso y diversos datos específicos de dominio. Para obtener más información sobre cómo utilizar Amazon Comprehend, consulte Recursos para desarrolladores de Amazon Comprehend y para Amazon Kendra, consulte Recursos para desarrolladores de Amazon Kendra.
Pruebe esta solución para su caso de uso. Te invitamos a dejar tus comentarios en las secciones de comentarios.
Acerca de los autores
Amit Chaudhari es arquitecto senior de soluciones en Amazon Web Services. Su área de enfoque es AI/ML y ayuda a los clientes con AI generativa, modelos de lenguaje grandes e ingeniería rápida. Fuera del trabajo, Amit disfruta pasar tiempo con su familia.
yanian zhang es científico de datos sénior en el equipo de suministro de energía de AWS Professional Services. Le apasiona ayudar a los clientes a resolver problemas reales con conocimientos de IA/ML. Recientemente, su atención se ha centrado en explorar el potencial de la IA generativa y el LLM. Fuera del trabajo, le encanta viajar, hacer ejercicio y explorar cosas nuevas.
Nikhil Jha es gerente técnico sénior de cuentas en Amazon Web Services. Sus áreas de enfoque incluyen AI/ML y análisis. En su tiempo libre, le gusta jugar al bádminton con su hija y explorar el aire libre.
- Distribución de relaciones públicas y contenido potenciado por SEO. Consiga amplificado hoy.
- PlatoData.Network Vertical Generativo Ai. Empodérate. Accede Aquí.
- PlatoAiStream. Inteligencia Web3. Conocimiento amplificado. Accede Aquí.
- PlatoESG. Carbón, tecnología limpia, Energía, Ambiente, Solar, Gestión de residuos. Accede Aquí.
- PlatoSalud. Inteligencia en Biotecnología y Ensayos Clínicos. Accede Aquí.
- Fuente: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/use-custom-metadata-created-by-amazon-comprehend-to-intelligently-process-insurance-claims-using-amazon-kendra/
- :posee
- :es
- :no
- :dónde
- $ UP
- 1
- 1.3
- 10
- 100
- 19
- 2025
- 33
- 50
- 500
- 7
- 9
- a
- Poder
- Nuestra Empresa
- de la máquina
- Conforme
- Mi Cuenta
- Contabilidad
- preciso
- a través de
- add
- la adición de
- adición
- Adicionalmente
- dirección
- Después
- AI
- AI / ML
- algoritmo
- Todos
- permite
- a lo largo de
- ya haya utilizado
- también
- Amazon
- Amazon Comprehend
- amazona kendra
- Amazon Web Services
- cantidad
- an
- análisis
- Analytics
- analizar
- y
- https://www.youtube.com/watch?v=xB-eutXNUMXJtA&feature=youtu.be
- cualquier
- abejas
- API
- Aparecer
- Aplicación
- aplicada
- Aplicá
- enfoque
- adecuado
- arquitectura
- somos
- Reservada
- áreas
- AS
- asociado
- At
- abogado
- autor
- auto
- automatizado
- automáticamente
- Hoy Disponibles
- evitar
- AWS
- Servicios profesionales de AWS
- basado
- BE
- esto
- antes
- a continuación
- mejores
- Más allá de
- cuerpo
- ambas
- límite
- Trae
- Construir la
- pero
- by
- llamar al
- , que son
- Calls
- PUEDEN
- capacidades
- capacidad
- Capacidad
- capturar
- case
- cases
- categoría
- Causar
- Células
- a ciertos
- cambiado
- Cambios
- personaje
- personajes
- cargos
- Elige
- Cities
- Ciudad
- reclamaciones
- clase
- privadas
- clasificación
- clasificado
- clasificar
- limpiar
- código
- --
- Columna
- Columnas
- comentarios
- Empresas
- compañía
- completar
- Completado
- complejidad
- comprender
- concepto
- confianza
- configurado
- conectado
- Considerar
- Consola
- consumido
- que no contengo
- contiene
- contenido
- contexto
- continue
- convenciones
- CORPORACIÓN
- Precio
- podría
- Para crear
- creado
- personalizado
- Clientes
- se adaptan
- datos
- enriquecimiento de datos
- datos de gestión
- científico de datos
- conjunto de datos
- bases de datos
- conjuntos de datos
- Fecha
- más profundo
- Predeterminado
- definir
- se define
- entrega
- Departamento
- desplegar
- describir
- detectar
- detectado
- Developer
- una experiencia diferente
- diferentemente
- discutido
- Pantalla
- distribuidos
- diverso
- Cursos de Buceo
- do
- documento
- documentos
- dominio
- don
- No
- DE INSCRIPCIÓN
- dos
- durante
- e
- E & T
- cada una
- pasan fácilmente
- fácil de usar
- Eficaz
- ya sea
- el
- integrado
- permite
- Punto final
- energía
- Ingeniería
- mejorar
- mejorado
- enriquecer
- enriquecimiento
- Empresa
- empresas
- entidades
- entidad
- Entorno
- Errores
- esencial
- evaluación
- evoluciona
- ejemplo
- ejemplos
- exceden
- Excepto
- excepción
- Exclusiva
- ejecución
- Salir
- esperado
- explorar
- Explorar
- expresiones
- ampliar
- externo
- extraerlos
- Extracción
- facetas
- Fallidos
- familia
- Feature
- Caracteristicas
- realimentación
- pocos
- Terrenos
- Archive
- archivos
- Presentación
- filtrar
- filtración
- filtros
- Finalmente
- Encuentre
- Firme
- Nombre
- cómodo
- fijas
- Focus
- seguir
- siguiendo
- siguiente
- formulario
- formato
- Formularios
- Frecuencia
- Desde
- función
- promover
- generado
- generación de AHSS
- generativo
- IA generativa
- obtener
- GitHub
- Crecer
- Tienen
- es
- he
- la salud
- ayuda
- ayudando
- ayuda
- aquí
- de alto nivel
- más alto
- más alto
- altamente
- su
- Inicio
- Cómo
- Como Hacer
- HTML
- HTTPS
- i
- IDC
- no haber aun identificado una solucion para el problema
- Identifique
- if
- ilustra
- imágenes
- implementar
- implementación
- implementos
- in
- incluir
- incorporando
- aumente
- creciente
- índice
- indexado
- INSTRUMENTO individual
- información
- EN LA MINA
- Las opciones de entrada
- Insights
- ejemplo
- aseguradora
- De Operación
- intereses
- Internacional
- International Data Corporation (IDC)
- dentro
- invitar
- invoca
- involucra
- IT
- Trabajos
- json
- especialistas
- Label
- Etiquetas
- idioma
- large
- Tarde
- de derecho criminal
- bufete de abogados
- APRENDE:
- aprendizaje
- menos
- Abandonar
- izquierda
- Longitud Mínima
- Vida
- como
- que otros
- LIMITE LAS
- Lista
- Listas
- LLM
- lógica
- por más tiempo
- Mira
- ama
- máquina
- máquina de aprendizaje
- para lograr
- HACE
- gestionan
- gestionado
- Management
- gerente
- a mano
- Fabricación
- pareo
- max
- Puede..
- sentido
- significa
- Medios
- Conoce a
- metadatos
- min
- Moda
- modelo
- modelos
- momento
- Monitorear
- más,
- MEJOR DE TU
- múltiples
- debe
- mutuamente
- nombre
- nombres
- nombrando
- estrecho
- ¿ Necesita ayuda
- Nuevo
- nlp
- no
- cuaderno
- ahora
- número
- números
- objeto
- objetos
- observar
- aparición
- of
- on
- una vez
- ONE
- , solamente
- Optión
- Opciones
- or
- organización
- para las fiestas.
- Otro
- nuestros
- salir
- al exterior
- contornos
- afuera
- EL DESARROLLADOR
- página
- par
- apasionado
- Patrón de Costura
- para
- Realizar
- permisos
- piezas
- Natural
- Platón
- Inteligencia de datos de Platón
- PlatónDatos
- jugando
- punto
- política
- poblado
- parte
- posible
- Publicación
- Artículos
- posible
- alimentado
- preferido
- Preparar
- preparado
- presentó
- anterior
- previamente
- principio
- Anterior
- lista de prioridades
- privilegio
- problemas
- tratamiento
- producido
- Producción
- Profesional
- propuesto
- proporcionar
- previsto
- proveedor
- los proveedores
- proporciona un
- proporcionando
- consultas
- con rapidez
- citas
- que van
- Leer
- ready
- real
- en tiempo real
- recibido
- recibe
- recientemente
- reconocimiento
- reconocer
- reconocido
- recomiendan
- remitir
- referencia
- regular
- repositorio
- representar
- Requisitos
- Requisitos
- requiere
- la investigación
- Recursos
- resultado
- Resultados
- volvemos
- una estrategia SEO para aparecer en las búsquedas de Google.
- Función
- También soy miembro del cuerpo docente de World Extreme Medicine (WEM) y embajadora europea de igualdad para The Transformational Travel Council (TTC). En mi tiempo libre, soy una incansable aventurera, escaladora, patrona de día, buceadora y defensora de la igualdad de género en el deporte y la aventura. En XNUMX, fundé Almas Libres, una ONG nacida para involucrar, educar y empoderar a mujeres y niñas a través del deporte urbano, la cultura y la tecnología.
- FILA
- Ejecutar
- tiempo de ejecución
- mismo
- Guardar
- la ampliación
- Científico
- Puntuación
- guión
- Buscar
- Búsquedas
- búsqueda
- Segundo
- Sección
- (secciones)
- EN LINEA
- ver
- selecciona
- mayor
- sentencia
- separado
- de coches
- Servicios
- set
- Sets
- ella
- tienes
- Mostrar
- mostró
- mostrado
- Shows
- importante
- sencillez
- simplificar
- soltero
- Sitios Web
- Tamaño
- chica
- So
- Social
- redes sociales
- Publicaciones en redes sociales
- a medida
- Soluciones
- RESOLVER
- Fuentes
- Espacio
- soluciones y
- específicamente
- especificado
- Gastos
- escisiones
- propagación
- estándar
- paso
- pasos
- tienda
- almacenados
- Cordón
- Envíos
- enviar
- tal
- SOPORTE
- soportes
- sincronizar
- ¡Prepárate!
- equipo
- Técnico
- test
- Pruebas
- texto
- que
- esa
- El proyecto
- la información
- el mundo
- su
- Les
- luego
- Ahí.
- Estas
- ellos
- cosas
- así
- aquellos
- umbral
- A través de esta formación, el personal docente y administrativo de escuelas y universidades estará preparado para manejar los recursos disponibles que derivan de la diversidad cultural de sus estudiantes. Además, un mejor y mayor entendimiento sobre estas diferencias y similitudes culturales permitirá alcanzar los objetivos de inclusión previstos.
- rendimiento
- equipo
- a
- parte superior
- seguir
- Entrenar
- entrenado
- Formación
- Viajar
- sorpresa
- probado
- try
- sintonizado
- dos
- tipo
- tipos
- bajo
- subraya
- único
- unidad
- unidades que
- no deseado
- Actualizar
- utilizan el
- caso de uso
- usado
- usuarios
- usos
- usando
- IMPORTANTE
- propuesta de
- Valores
- diversos
- Vasto
- muy
- Ver
- vistas
- volumen
- esperar
- quieres
- quiere
- Camino..
- formas
- we
- web
- servicios web
- sitios web
- WELL
- ¿
- Que es
- cuando
- que
- mientras
- complejo de salvador blanco
- seguirá
- dentro de
- sin
- palabras
- Actividades:
- trabajando
- trabajando
- funciona
- mundo
- mundo
- la escritura
- escrito
- Usted
- tú
- zephyrnet