داده ها راه نجات همه مشاغل آنلاین و نحوه تعامل ما هستند.
هر روز تقریباً ایجاد می کنیم 2.5 کوئینتیلیون بایت از داده ها آن خیلی زیاد است. اما چیزی که جای تعجب دارد این است 90 درصد از آن داده ها بدون ساختار است
ساختار خاصی ندارد. بنابراین برای درک داده ها، ما واقعاً باید نحوه برخورد با داده های بدون ساختار را درک کنیم.
بیایید بدون بحث بیشتر به داده های بدون ساختار بپردازیم.
داده های بدون ساختار چیست؟
همه چیز در این دنیای دیجیتال از داده ها تشکیل شده است. داده ها می توانند دو فرمت باشند، یا می توانند از ساختار مناسبی پیروی کنند یا نه.
هر اطلاعاتی که در هیچ ترتیب یا طرحی یا ساختار خاصی که خواندن آن را برای دیگران آسان کند مرتب نشده باشد، داده های بدون ساختار نامیده می شود.
داده های بدون ساختار هیچ ساختار یا قالبی ندارند که به راحتی قابل تشخیص باشند. دادههای بدون ساختار بسیار مبتنی بر متن هستند، مانند دادهها، واقعیتها، پاسخهای نظرسنجی پایان باز، اما میتوانند غیرمتنی مانند تصاویر، صدا یا ویدیو نیز باشند.
ادامه مطلب: چگونه اطلاعات را از PDF استخراج کنیم؟
نمونه هایی از داده های بدون ساختار چیست؟
وقتی به داده ها فکر می کنید، به هر نوع داده ای فکر کنید که الگوی تکرار شونده یا قابل تشخیصی ندارد و داده های بدون ساختار هستند. می تواند متنی، غیر متنی، انسانی یا ماشینی باشد. در اینجا چند نمونه از داده های بدون ساختار آورده شده است:
داده های متنی
داده هایی که به صورت ایمیل یا مکتوب در دسترس هستند، داده های متنی نامیده می شوند. پیام های متنی، اسناد نوشتاری، word، PDF و فایل های دیگر، نمونه ای از داده های بدون ساختار هستند.
پیام های چند رسانه ای
یکی از انواع داده های بدون ساختار، پیام های چندرسانه ای است. دادههای چند رسانهای شامل تصاویر (JPEG، PNG، GIF)، فرمتهای صوتی یا ویدیویی است. پیام های چندرسانه ای ترکیبی از کدهای پیچیده هستند که الگوی مشابهی ندارند.
همه تصاویر، ویدئوها یا فایل های صوتی را می توان کدهای باینری رمزگذاری کرد که از هیچ الگوی پیروی نمی کنند و بنابراین داده های بدون ساختار هستند. شما در اینجا چه چیزی میبینید؟
خوب، در واقع تصویری از یک ماشین قرمز است.
تصاویر و تصاویر برای درک نیاز به مشاهده دارند و داده های آنها به طور کامل ترکیب نشده است، به همین دلیل به آن داده های بدون ساختار می گویند.
محتوای وب سایت
تمامی وب سایت ها با هر گونه اطلاعاتی که در قالب پاراگراف های طولانی، فرم های پراکنده و نامرتب موجود است پر شده است. این یک نوع داده با اطلاعات ارزشمند است، اما هنوز ارزش آن را ندارد زیرا ترکیب مناسب داده ها مورد نیاز است.
داده های حسگر - دستگاه های اینترنت اشیا
اینترنت اشیا یک دستگاه فیزیکی است که اطلاعات پیرامون خود را جمع آوری می کند و داده ها را به ابر ارسال می کند. دستگاههای اینترنت اشیا دادههای حساس حسگر را ارسال میکنند که میتواند بدون ساختار باشد. نمونههایی از دستگاههای IoT که دادههای حسگر را ارسال میکنند میتوانند دستگاههای نظارت بر ترافیک، دستگاههای موسیقی مانند الکسا، Google Home و غیره باشند.
پست الکترونیک (ایمیل)
ایمیل به طور گسترده توسط مشاغل به عنوان یکی از کانال های اصلی برای برقراری ارتباط استفاده می شود. ایمیل ها را می توان به عنوان نیمه ساختاریافته یا بدون ساختار طبقه بندی کرد. ابزارهای تجزیه بسیاری در دسترس هستند که اطلاعات ایمیل را برای درک جزئیات خراش می دهند.
اسناد تجاری
کسبوکارها با اسنادی از انواع مختلف مانند PDF، ایمیل، فاکتورها، سفارشها و غیره سروکار دارند. تمام اسناد ساختار متفاوتی دارند. به منظور. واسه اینکه. برای اینکه استخراج داده ها از فایل های PDF، و سایر اسناد مبتنی بر کاغذ، مشاغل می توانند استفاده کنند نرم افزار هوشمند پردازش اسناد مانند نانو شبکه ها
بیش از 10,000 کاربر از شبکه های نانو برای تبدیل داده های بدون ساختار به داده های ساخت یافته با دقت 98% استفاده می کنند. آن را امتحان کنید؟
تفاوت بین داده های ساختاریافته و بدون ساختار چیست؟
کلان داده شامل داده های ساختاریافته، نیمه ساختاریافته و بدون ساختار است. همه این نوع داده ها چیزهای زیادی برای ارائه دارند. بیایید به تفاوت های آنها با جزئیات نگاه کنیم.
داده های ساختاریافته نوع دیگری از داده ها هستند که از الگوی خاصی پیروی می کنند و به راحتی قابل تشخیص هستند. این شکل از داده ها در RDBMS موجود است و کاربردهای زیادی دارد. جدول مختصری از توضیحات بین داده های ساختاریافته و بدون ساختار وجود دارد:
مدل داده
- داده های ساختار نیافته اغلب به شکل پی دی اف های بزرگ، متن یا فایل های چند رسانه ای هستند، در حالی که داده های ساختاریافته دقیق و سازمان دهی شده اند.
- مدل تعریف شده داده های ساخت یافته مطالعه و دسترسی به آن را آسان و قابل اعتماد می کند.
- فایلهای بزرگ به ظرفیت ذخیرهسازی قابل توجهی نیاز دارند، که به دلیل اندازه فایل قابل تنظیم، اغلب در قالب جدول، دادههای ساختاریافته را مطلوبتر میکند.
تحلیل دادهها
- تجزیه و تحلیل ارتباط و دقت داده ها را تعیین می کند.
- برخلاف داده های ساختاریافته که سازماندهی و تنظیم می شوند، داده های بدون ساختار می توانند حاوی دانش غیر قابل اعتماد یا مبهم باشند.
- داده های ساختاریافته به دلیل سهولت تجزیه و تحلیل در مقایسه با داده های بدون ساختار ترجیح داده می شوند.
قابلیت جستجو
- استخراج داده های بدون ساختار می تواند آشفته باشد و جستجوی نقاط اصلی را زمان بر می کند.
- داده های ساختاریافته به دلیل سازماندهی آن به راحتی قابل جستجو هستند.
- درک و جستجوی داده های بدون ساختار به دلیل اندازه و فرمت آن دشوار است.
تحلیل رویایی
- تجزیه و تحلیل متمرکز داده های بدون ساختار می تواند بینش های ارزشمندی را نشان دهد.
- دادهها در قالب کوتاه و بهروز بیشتر از پاراگرافهای طولانی مورد توجه قرار میگیرند.
- داده های ساختاریافته امکان احراز هویت سریعتر اطلاعات را فراهم می کند و در وقت کاربران صرفه جویی می کند.
هنگام کار با داده های بدون ساختار چه چالش هایی وجود دارد؟
داده های بدون ساختار بسیار طولانی هستند و به همین دلیل استخراج داده های بدون ساختار ضروری است. کارکنان شاغل در حین کار با داده های بدون ساختار با چالش های زیادی مواجه می شوند. اول از همه، این نوع داده ها در یک متن انبوه به هر شکل دیگری موجود است، به همین دلیل است که انجام این داده ها بیش از حد طول می کشد. دوم، اگر دادهها در فایلهای بزرگ در دسترس باشند، به احتمال زیاد دادههای بدون ساختار ارائه میدهند، فضای ذخیرهسازی بیش از حد لازم است. کیفیت داده های ساخت یافته این است که به صورت بسیار دقیق و جدولی ارائه می شود، به همین دلیل استخراج داده ها بسیار آسان است.
ارتباط به خطر افتاده
مشاهده می شود که داده های بدون ساختار حاوی اطلاعات زیادی هستند که ارزشمند نیستند و بسیار نادرست و نامربوط هستند. دقت داده ها باید به بهترین شکل ممکن حفظ شود، به همین دلیل بزرگترین چالشی که در استخراج داده های بدون ساختار با آن مواجه است، حفظ کیفیت داده های مرتبط و دقیق است.
ذخیره سازی
از زمان دیجیتالی شدن جهان در قرن بیستم، موفقیت داده ها با اشغال فضای کمتر و اطلاعات بیشتر حاصل می شود. در گذشته، دادهها در بسیاری از فایلهای بزرگ ذخیره میشدند، دادههای بدون ساختار فضای ذخیرهسازی زیادی را اشغال میکنند که اکنون مقابله با همه این تغییرات به چالشی تبدیل شده است.
برخورد با داده های بدون ساختار زمان زیادی می برد. استخراج اطلاعات از دادههای بدون ساختار زمانی که به فوریت دادهها میرسد، بسیار طول کشید. به همین دلیل است که داده ها بیش از حد طولانی شد و در فوریت، استخراج تمام دانش از داده ها بسیار دشوار است.
از زمان شروع دیجیتالیسازی، ابزارهای زیادی برای مقابله با چالشهای استخراج دادههای بدون ساختار به وجود آمدهاند. برای صرفه جویی در زمان، استخراج داده های بدون ساختار از طریق هوش مصنوعی تقویت شده است ابزار استخراج داده ها مانند نانو شبکه ها بسیار قابل اعتماد است زیرا اطلاعات کامل و کاملاً مرتبط را برای داده ها ارائه می دهد. ارتباط داده ها بسیار مهم است زیرا ابزار مهمی برای صرفه جویی در زمان برای کارکنان و تحلیلگران است. با این استراتژی های داده، می توان به راحتی اطلاعات ارزشمند از داده ها را تفسیر کرد.
چگونه میتوان از نانوشبکهها برای تبدیل دادههای بدون ساختار به بینش استفاده کرد؟
Nanonets پلتفرمی است که از تکنیکهای AI، ML و NLP برای کمک به کاربران کمک میکند تا بینشهایی را از دادههای بدون ساختار به دست آورند. در اینجا یک راهنمای گام به گام ساده در مورد چگونگی دستیابی به این امر آورده شده است:
- جمع آوری داده ها: داده های بدون ساختار خود را جمع آوری کنید. این می تواند به شکل تصاویر، فایل های متنی، PDF، فیلم ها یا فایل های صوتی باشد.
- در نانو شبکه ها آپلود کنید: داده های بدون ساختار خود را با استفاده از حساب خود در پلت فرم Nanonets آپلود کنید. تو می توانی مال خود را در اینجا ایجاد کنید این کار را میتوان مستقیماً یا از طریق APIهای موجود در برنامه انجام داد.
- یک مدل را انتخاب کنید یا آموزش دهید: اکنون، بر اساس سندی که آپلود می کنید، یک مدل OCR را انتخاب کنید. Nanonets مدل های از پیش آموزش دیده را برای بسیاری از انواع اسناد ارائه می دهد. . مدلی را انتخاب کنید که متناسب با نوع داده و هدف شما باشد. اگر هیچ یک از مدل های از پیش آموزش دیده با نیازهای شما مطابقت ندارد، می توانید یک مدل OCR سفارشی را با استفاده از داده های خود آموزش دهید.
- اعمال مدل به داده ها: هنگامی که مدل شما آماده شد، آن را در اسناد خود اعمال کنید. این مدل داده ها را از اسناد شما استخراج می کند و آنها را به فرمت ساختار یافته مانند جدول، اکسل، csv تبدیل می کند که خواندن آن آسان تر است.
- بررسی و تنظیم کنید: نتایج حاصل از تحلیل مدل را بررسی کنید. اگر دقیق نیستند، میتوانید مدل را با استفاده از پلتفرم کشیدن و رها کردن نانوشبکهها تنظیم کنید تا زمانی که نتایج نیاز شما را برآورده کند.
- استخراج Insights: در نهایت، از داده های ساخت یافته برای استخراج بینش استفاده کنید. شما می توانید داده ها را صادر کنید و تجزیه و تحلیل داده ها را برای بدست آوردن بینش انجام دهید.
به یاد داشته باشید، مراحل خاص ممکن است بر اساس نوع خاصی از داده های بدون ساختار و بینش هایی که می خواهید بدست آورید متفاوت باشد. نانوشبکهها میتوانند فرآیند را با گردشهای کاری خودکار، نرمافزار قدرتمند OCR و رابط کاربری بدون کد، خودکار کنند.
ما در عصر تحول آفرینی زندگی می کنیم که دیجیتالی شدن رشد کسب و کار و تصمیم گیری را ساده می کند. استخراج داده های بدون ساختار به دلیل صرفه جویی در زمان و عملکرد سریع، فرآیندهای مختلف را ساده کرده است.
داده های بدون ساختار، اساساً مواد خام، برای استخراج اطلاعات ارزشمند برای ذخیره سازی آسان پردازش می شوند. شکل جدولی آن دسترسی را افزایش می دهد. پرس و جوهای داده در فرم های کاربر پسند و دارای ساختار مناسب، بدون ابهام سازماندهی می شوند و خواندن آنها را آسان می کند. در میان ابزارهای مختلف استخراج داده های موجود، هر کدام به کارایی سیستم و بهبود محیطی کمک می کنند.
استخراج داده های بدون ساختار برای حفظ صحت داده ها در صنایع بسیار مهم است. به عنوان مثال، بخش بانکی از این ابزارها برای رشد کسب و کار استفاده می کند.
در تحقیقات علمی، ابزارهای استخراج دادههای بدون ساختار، دادهها را به شکل دقیقتری متراکم میکنند، صرف نظر از اینکه انسان یا ماشین تولید شده باشد و بینش ارزشمندی را ارائه میکند.
کسبوکارها در سراسر صنایع از تکنیکهای استخراج دادههای بدون ساختار استفاده میکنند تا اسناد تجاری خود را معنا کنند و لایهای از هوش اضافی را به تجزیه و تحلیل خود اضافه کنند. شکل زیر ظهور استفاده از داده های بدون ساختار را در صنایع مختلف نشان می دهد.
[منبع: مطالعه TCS]
در اینجا چند نمونه از نحوه استفاده صنایع مختلف از پلتفرم های پردازش اسناد هوشمند مانند نانو شبکه ها برای استخراج داده های بدون ساختار و افزایش بهره وری آورده شده است.
بانک
بانک ها استفاده می کنند پلت فرم های IDP برای استخراج بینش از منابع داده های بدون ساختار مانند ادعاها، فرم های مشتری، اسناد KYC، سوابق تماس، گزارش های مالی و موارد دیگر.
ادامه مطلب: RPA در بانکداری و اتوماسیون بانکی
بیمه
بیمه یک صنعت به شدت تحت نظارت است. در هر مرحله از فرآیندهای خسارت بیمه باید تأیید اسناد و تأیید هویت را انجام دهد. شرکتهای بیمه از پلتفرمهای پردازش اسناد خودکار برای خودکارسازی فرآیندهای خسارت، مدیریت ریسک و سایر عملکردهایی که مبتنی بر قوانین هستند، استفاده میکنند. فرآیند خسارت بیمه شامل بسیاری از داده های بدون ساختار است. استخراج داده های بدون ساختار با استفاده از پلتفرمهای تقویتشده هوش مصنوعی مانند Nanonets، فرآیند مطالبات بیمه را آسان میکند، زیرا امکان استخراج انتخابی دادهها از تصاویر، PDF، ویدیوها، فایلهای صوتی و غیره را فراهم میکند.
ادامه مطلب: اتوماسیون بیمه, OCR بیمهو RPA در بیمه
سلامتی
ارائه تجربه استثنایی برای بیمار حول محور ارائه خدمات بهتر، کاهش زمان انتظار بیمار و اطمینان از اینکه کارکنان بیش از حد کار نمی کنند، می چرخد. استفاده كردن پلت فرم IDP استخراج بینش از منابع دادهای بدون ساختار مانند صدای دادههای مشتری، نظرسنجیهای بیمار، EHR، شکایات مشتری، وبسایتهای نظارتی، و بررسی ادبیات به Healthcare کمک میکند تا از تجربه بهتر بیمار اطمینان حاصل کند.
ادامه مطلب: اتوماسیون مراقبت های بهداشتی و هوش مصنوعی در مراقبت های بهداشتی
املاک و مستغلات
شرکت های املاک و مستغلات به طور همزمان با چندین نفر مانند مشتریان، سازندگان، مستاجران، فروشندگان، رقبا و صاحبان املاک سروکار دارند. استفاده از نرمافزار پردازش خودکار اسناد میتواند به مؤسسات املاک و مستغلات کمک کند تا پروفایلهای غنی از ذینفعان ذکر شده ایجاد کنند و استخراج دادهها را از منابع دادهای بدون ساختار مانند اجاره، قراردادها، اوراق ارزشگذاری املاک و غیره سادهسازی کنند.
نتیجه
دیتا روغن جدید است. کسبوکاری که بر استخراج دادههای بدون ساختار مسلط است، میتواند پتانسیل کامل دادههای سازمانی را باز کند. نانوشبکهها به شرکتها اجازه میدهند پردازش اسناد خود را خودکار کنند و میتوانند دادهها را از هر نوع سندی بهطور هوشمند استخراج کنند.
نانوت OCR و OCR API آنلاین بسیاری از جالب است موارد استفاده tکلاه می تواند عملکرد کسب و کار شما را بهینه کند، در هزینه ها صرفه جویی کند و رشد را تقویت کند. پیدا کردن چگونه موارد استفاده نانوشبکه ها می تواند برای محصول شما اعمال شود.
پاسخ به برخی سوالات مهم
مزایای استفاده از داده های بدون ساختار چیست؟
درک، تفسیر و استفاده مستقیم از داده های بدون ساختار دشوار است، اما این تنها چیز در مورد آن نیست. استفاده از داده های بدون ساختار مزایای زیادی دارد که در زیر به آنها اشاره می شود:
بدون فرمت ثابت
داده های بدون ساختار از همه فرمت ها و اندازه ها پشتیبانی می کنند. هر نوع داده ای که دارای توالی مناسب نباشد را می توان به عنوان داده های بدون ساختار طبقه بندی کرد. گسترش افق انواع داده ها می تواند مفید باشد.
بدون طرحواره
همانطور که در بالا توضیح داده شد، داده های بدون ساختار هیچ توالی ثابتی ندارند و همچنین هیچ طرح واره ای ثابتی ندارند. این همان چیزی است که استخراج داده های بدون ساختار را برای اکثر قطعات دشوار می کند.
انعطاف پذیری
با توجه به اینکه داده های بدون ساختار ساختاری ندارند، می توانند هر قالبی داشته باشند. این باعث می شود که از نظر ساختار سیال باشد.
قابل حمل و مقیاس پذیر
داده های بدون ساختار در مقایسه با داده های نیمه ساختاریافته و ساخت یافته قابل حمل و مقیاس پذیرتر هستند.
بسیاری از برنامه های کاربردی تجاری
با توجه به اینکه 80 درصد از داده های سازمانی، شرکت بدون ساختار است، برنامه های زیادی برای این داده ها وجود دارد. داده های سازمانی بدون ساختار برای انواع موارد استفاده از تجزیه و تحلیل تجاری استفاده می شود. به عنوان مثال، ارائه ها، فیلم های شرکت، درک پروفایل های مشتری و غیره.
چگونه داده های بدون ساختار را به داده های ساخت یافته تبدیل کنیم؟
در حالی که کار با داده های بزرگ و حجیم می تواند یک کار گیج کننده باشد. برای صرفه جویی در زمان و حفظ اصالت و صحت داده ها باید به حدی کوتاه شود که فقط اطلاعات لازم باقی بماند. استخراج داده های بدون ساختار روش های مختلفی دارد و اهمیت آن با تمام اطلاعات ارائه شده در بالا بسیار نشان داده شده است. تفاوت بین ساختار یافته و بدون ساختار سرنخ های مهمی در مورد داده ها به دست می دهد. برای تبدیل داده های بدون ساختار به داده های ساخت یافته می توانید از مراحل زیر استفاده کنید.
مرحله 1: یک هدف واضح در ذهن داشته باشید
هیچ پروژه ای نباید بدون داشتن مجموعه ای از اهداف قابل اندازه گیری شروع شود. با یک ایده روشن از هدف نهایی که چه بینش هایی را می خواهید به دست آورید، نهایی کردن مراحل بعدی آسان تر می شود.
مرحله 2: منابع داده را نهایی کنید
داده ها همه جا هستند. اما، برای شروع با تبدیل، باید منابع داده را برای ترسیم داده های بدون ساختار خود شناسایی کنید. استراتژی های استخراج داده برای منابع داده های مختلف متفاوت خواهد بود. نانوشبکهها به کاربران اجازه میدهند دادهها را از چندین منبع مانند جیمیل، دراپ باکس، Outlook، دسکتاپ و غیره جمعآوری کنند.
داده ها را می توان از فایل های pdf بزرگ، تصاویر و سایر فرم های متنی استخراج کرد.
مرحله 3: استانداردسازی داده ها
مرحله سوم این است که بدانید با استخراج داده های بدون ساختار چه باید کرد. تحلیلگر باید ایده ای در مورد نتیجه نهایی داده های بدون ساختار داشته باشد.
اگر داده ها را انتخاب کرده اید، مرحله بعدی نهایی کردن نتیجه داده ها است. اگر داده ها به هر شکل متغیری باشند، تحلیلگر باید قبل از انجام هر گونه تحلیل، آن را استاندارد کند. این مرحله خاص شامل تمیز کردن و استاندارد کردن قالبهای داده برای مراحل بعدی است.
مرحله 4: انتخاب فناوری استخراج داده ها:
پس از شناخت منابع داده و روش استانداردسازی داده ها، مهم است که نرم افزاری را که می خواهید برای اجرای این مراحل استفاده کنید، نهایی کنید. پلتفرمهای IDP مانند Nanonets به سازمانها کمک میکنند تا دادهها را به هم متصل کنند، استخراج کنند و آنها را برای تجزیه و تحلیل بیشتر استاندارد کنند.
داده ها توسط نرم افزارهای مختلف گرفته می شود، قدم بعدی یافتن فناوری است که توسط آن داده ها به نرم افزار منتقل می شود. برای این منظور از سیستم مدیریت پایگاه داده منطقی (RDBMS) استفاده می شود. این نرم افزار و فناوری به استفاده ساده از فناوری کمک می کند.
مرحله 5: انتخاب سیستم ذخیره سازی داده ها
سیستم ذخیره سازی داده ها بر اساس نوع فناوری مورد نظر شما انتخاب می شود، باید در دسترس بودن بالا، زمان سرعت بالا و سایر ویژگی ها باشد. همه این ویژگی ها به همراه ظرفیت ذخیره سازی بلادرنگ باعث می شود سیستم ذخیره سازی بالا باشد.
- محتوای مبتنی بر SEO و توزیع روابط عمومی. امروز تقویت شوید.
- PlatoAiStream. Web3 Data Intelligence دانش تقویت شده دسترسی به اینجا.
- ضرب کردن آینده با آدرین اشلی. دسترسی به اینجا.
- خرید و فروش سهام در شرکت های PRE-IPO با PREIPO®. دسترسی به اینجا.
- منبع: https://nanonets.com/blog/unstructured-data-extraction/
- : دارد
- :است
- :نه
- :جایی که
- 1
- 12
- 24
- 50
- 7
- a
- درباره ما
- در مورد IT
- بالاتر
- دسترسی
- دسترسی
- حساب
- دقت
- دقیق
- رسیدن
- در میان
- واقعا
- اضافه کردن
- تنظیم پذیر
- تنظیم شده
- مزایای
- ظهور
- AI
- چک
- معرفی
- اجازه دادن
- اجازه می دهد تا
- در امتداد
- همچنین
- در مجموع
- ابهام
- در میان
- an
- تحلیل
- روانکاو
- تحلیلگران
- علم تجزیه و تحلیل
- و
- دیگر
- هر
- رابط های برنامه کاربردی
- نرم افزار
- برنامه های کاربردی
- درخواست
- هستند
- دور و بر
- مرتب شده اند
- AS
- At
- جاذبه ها
- سمعی
- تصدیق
- صحت
- خودکار بودن
- خودکار
- دسترس پذیری
- در دسترس
- به عقب
- بانکداری
- بخش بانکی
- بانک
- مستقر
- BE
- زیرا
- شدن
- شود
- قبل از
- بودن
- در زیر
- بهترین
- بهتر
- میان
- بزرگ
- بزرگترین
- بلاگ
- بالا بردن
- هر دو
- جعبه
- سازندگان
- کسب و کار
- کسب و کار
- اما
- by
- صدا
- نام
- CAN
- ظرفیت
- ماشین
- موارد
- قرن
- به چالش
- چالش ها
- تبادل
- کانال
- بررسی
- را انتخاب کنید
- ادعای
- طبقه بندی
- تمیز کاری
- واضح
- نزدیک
- ابر
- رمز
- جمع آوری
- COM
- بیا
- می آید
- ارتباط
- شرکت
- شرکت
- مقایسه
- رقبای
- شکایت
- به طور کامل
- پیچیده
- مرکب
- شامل
- نتیجه
- اتصال
- شامل
- شامل
- قرارداد
- تبدیل
- تبدیل
- هزینه
- میتوانست
- ایجاد
- بسیار سخت
- سفارشی
- مشتری
- اطلاعات مشتری
- مشتریان
- داده ها
- تجزیه و تحلیل داده ها
- ذخیره سازی داده ها
- پایگاه داده
- روز
- مقدار
- تصمیم گیری
- عمیق
- شیرجه عمیق
- مشخص
- دسکتاپ
- جزئیات
- جزئیات
- تعیین می کند
- دستگاه
- دستگاه ها
- تفاوت
- تفاوت
- مختلف
- مشکل
- دیجیتال
- دنیای دیجیتال
- دیجیتالی
- مستقیما
- بحث کردیم
- do
- سند
- اسناد و مدارک
- میکند
- انجام شده
- قرعه کشی
- قطره
- دو
- هر
- سهولت
- آسان تر
- به آسانی
- ساده
- بهره وری
- هر دو
- پست الکترونیک
- ایمیل
- کار می کند
- رمزگذاری
- پایان
- افزایش می یابد
- افزایش
- کافی
- اطمینان حاصل شود
- حصول اطمینان از
- سرمایه گذاری
- شرکت
- محیطی
- عصر
- اساسا
- املاک
- و غیره
- تا کنون
- هر
- مثال
- مثال ها
- اکسل
- استثنایی
- گسترش
- تجربه
- صادرات
- اضافی
- عصاره
- در مواجهه
- حقایق
- FAST
- امکانات
- شکل
- پرونده
- فایل ها
- پر شده
- نهایی
- نهایی کردن
- سرانجام
- مالی
- پیدا کردن
- شرکت ها
- نام خانوادگی
- ثابت
- مایع
- متمرکز شده است
- به دنبال
- پیروی
- به دنبال آن است
- برای
- فوربس
- فرم
- قالب
- اشکال
- از جانب
- کامل
- توابع
- بیشتر
- جمع آوری
- تولید می کنند
- دریافت کنید
- GIF
- دادن
- هدف
- اهداف
- گوگل
- رشد
- راهنمایی
- سخت
- آیا
- داشتن
- سلامتی
- بهداشت و درمان
- به شدت
- کمک
- کمک می کند
- اینجا کلیک نمایید
- زیاد
- خیلی
- صفحه اصلی
- افق
- چگونه
- چگونه
- HTTP
- HTTPS
- انسان
- اندیشه
- شناسایی
- هویت
- تایید هویت
- if
- تصویر
- تصاویر
- اجرای
- مهم
- بهبود
- in
- نادرست
- لوازم
- صنعت
- اطلاعات
- بینش
- نمونه
- موسسات
- بیمه
- اطلاعات
- هوشمند
- پردازش هوشمند اسناد
- تعامل
- علاقه
- جالب
- رابط
- اینترنت
- اینترنت از چیزهایی که
- به
- اینترنت اشیا
- دستگاه های iot
- قطع نظر از
- IT
- ITS
- نوع
- دانستن
- دانش
- KYC
- بزرگ
- لایه
- ترک کرد
- کمتر
- پسندیدن
- ادبیات
- زندگی
- طولانی
- نگاه کنيد
- به دنبال
- خیلی
- حفظ
- حفظ
- عمده
- ساخت
- باعث می شود
- ساخت
- مدیریت
- بسیاری
- ماده
- دیدار
- ذکر شده
- پیام
- روش
- روش
- قدرت
- ML
- مدل
- مدل
- نظارت بر
- بیش
- اکثر
- بسیار
- چند رسانه ای
- چندگانه
- موسیقی
- لازم
- نیاز
- نیازهای
- جدید
- بعد
- nlp
- نه
- اکنون
- هدف
- گرفتن
- OCR
- نرم افزار OCR
- of
- ارائه
- غالبا
- نفت
- on
- یک بار
- ONE
- آنلاین
- فقط
- عمل
- بهینه سازی
- or
- سفارش
- سفارشات
- کدام سازمان ها
- سازمان های
- سازمان یافته
- اصالت
- دیگر
- دیگران
- نتیجه
- چشم انداز
- صاحبان
- مبتنی بر کاغذ
- اوراق
- ویژه
- بخش
- گذشته
- بیمار
- تجربه بیمار
- الگو
- مردم
- انجام
- کارایی
- فیزیکی
- تصاویر
- سکو
- سیستم عامل
- افلاطون
- هوش داده افلاطون
- PlatoData
- نقطه
- ممکن
- پتانسیل
- قوی
- دقیق
- مرجح
- در حال حاضر
- ارایهها در همایشهای علمی
- هدیه
- اصلی
- شاید
- روند
- فرآوری شده
- فرآیندهای
- در حال پردازش
- محصول
- بهره وری
- پروفایل
- پروژه
- مناسب
- ویژگی
- ارائه
- فراهم می کند
- ارائه
- هدف
- کیفیت
- نمایش ها
- سریعتر
- کوینتیلیون
- عقلانی
- خام
- RE
- خواندن
- اماده
- واقعی
- املاک و مستغلات
- زمان واقعی
- واقعا
- شناختن
- سوابق
- قرمز
- کاهش
- منظم
- تنظیم
- تنظیم کننده
- ربط
- مربوط
- قابل اعتماد
- بقایای
- اجاره
- گزارش ها
- نیاز
- ضروری
- تحقیق
- پاسخ
- نتیجه
- نتایج
- فاش کردن
- این فایل نقد می نویسید:
- غنی
- خطر
- مدیریت ریسک
- تقریبا
- s
- همان
- ذخیره
- صرفه جویی کردن
- مقیاس پذیر
- پراکنده
- طرح
- علمی
- جستجو
- دوم
- بخش
- دیدن
- مشاهده گردید
- انتخاب شد
- انتخاب
- انتخابی
- ارسال
- در حال ارسال
- می فرستد
- حس
- حساس
- دنباله
- سرویس
- تنظیم
- کوتاه
- کوتاه
- باید
- نشان داده شده
- نشان می دهد
- اهمیت
- قابل توجه
- مشابه
- ساده شده
- اندازه
- اندازه
- So
- نرم افزار
- برخی از
- منبع
- منابع
- خاص
- کارکنان
- سهامداران
- استاندارد
- شروع
- گام
- مراحل
- هنوز
- ذخیره سازی
- ساده
- استراتژی ها
- ساده کردن
- ساده
- ساختار
- ساخت یافته
- مهاجرت تحصیلی
- موفقیت
- چنین
- کت و شلوار
- پشتیبانی از
- تعجب آور
- اطراف
- بررسی
- سیستم
- جدول
- گرفتن
- طول می کشد
- مصرف
- کار
- تکنیک
- پیشرفته
- قوانین و مقررات
- نسبت به
- که
- La
- اطلاعات
- جهان
- شان
- آنها
- آنجا.
- از این رو
- اینها
- آنها
- چیز
- اشیاء
- فکر می کنم
- سوم
- این
- سراسر
- زمان
- زمان بر
- بار
- به
- هم
- در زمان
- ابزار
- ابزار
- ترافیک
- قطار
- منتقل
- دگرگونی
- امتحان
- دو
- نوع
- انواع
- فهمیدن
- درک
- بر خلاف
- باز
- تا
- در جریان روز
- آپلود
- ضرورت
- استفاده کنید
- استفاده
- کاربر
- رابط کاربری
- کاربر پسند
- کاربران
- با استفاده از
- استفاده می کند
- ارزشمند
- ارزیابی
- تنوع
- مختلف
- فروشندگان
- تایید
- بسیار
- از طريق
- تصویری
- فیلم های
- صدا
- صبر کنيد
- می خواهم
- بود
- مسیر..
- we
- وب سایت
- چی
- چه شده است
- چه زمانی
- چه
- که
- در حین
- چرا
- به طور گسترده ای
- اراده
- با
- بدون
- کلمه
- گردش کار
- کارگر
- جهان
- خواهد بود
- کتبی
- شما
- شما
- زفیرنت