با Bing تولید شده و با فتوشاپ ویرایش شده است
هوش مصنوعی پیشبینیکننده با استفاده از الگوریتمهای پیشنهادی پیشرفته، مدلهای ارزیابی ریسک و ابزارهای تشخیص تقلب، دههها بازده شرکتها را هدایت کرده است. با این حال، افزایش اخیر در هوش مصنوعی مولد آن را به موضوع داغ جدید تبدیل کرده است. همه به دنبال استفاده از مدل های زبان بزرگ برای تولید محتوا و خدمات مشتری یا مدل های انتشار برای ایجاد محتوای بصری هستند. آیا هوش مصنوعی مولد به محرک اصلی افزایش بهره وری تبدیل می شود؟
برای پاسخ به این سوال، باید عمیقتر به موضوع نگاه کنیم تا بتوانیم حوزههای کاربردی کلیدی هوش مصنوعی مولد و پیشبینیکننده را درک کنیم. در این مقاله، تکنیکهای کلیدی یادگیری ماشینی را که این دو دسته اصلی از رویکردهای هوش مصنوعی را هدایت میکنند، مزایا و چالشهای منحصربهفرد مرتبط با آنها و کاربردهای تجاری در دنیای واقعی مربوطه را بررسی میکنیم.
تعاریف اساسی
هوش مصنوعی مولد و هوش مصنوعی پیشگو دو نوع قدرتمند هوش مصنوعی با طیف وسیعی از کاربردها در تجارت و فراتر از آن هستند. هر دو نوع هوش مصنوعی از یادگیری ماشینی برای یادگیری از داده ها استفاده می کنند، اما این کار را به روش های مختلف انجام می دهند و اهداف متفاوتی دارند.
هوش مصنوعی پیش بینی کننده برای پیش بینی رویدادها یا نتایج آینده بر اساس داده های تاریخی استفاده می شود. این کار را با شناسایی الگوها در داده های تاریخی و سپس استفاده از آن الگوها برای پیش بینی روندهای آینده انجام می دهد. به عنوان مثال، یک مدل هوش مصنوعی پیشبینیکننده را میتوان بر روی مجموعه دادهای از دادههای سابقه خرید مشتری آموزش داد و سپس برای پیشبینی اینکه کدام مشتریان در ماه آینده بیشتر از بین میروند استفاده میشود.
هوش مصنوعی مولد نوعی هوش مصنوعی است که می تواند محتوای جدیدی مانند متن، تصویر، موسیقی و کد ایجاد کند. این کار را با یادگیری از داده های موجود و سپس تولید داده های جدید مشابه داده های آموزشی انجام می دهد. به عنوان مثال، یک مدل هوش مصنوعی مولد را میتوان بر روی مجموعه دادهای از نمونههای کپی تبلیغات آموزش داد و سپس برای تولید نسخههای تبلیغاتی خلاقانه و مؤثر استفاده کرد.
تفاوت اساسی این است که هوش مصنوعی پیشبینیکننده پیشبینیها و پیشبینیها را خروجی میدهد، در حالی که هوش مصنوعی مولد محتوای جدید را خروجی میدهد. در اینجا چند نمونه در دامنه های مختلف آورده شده است:
- پردازش زبان طبیعی (NLP): مدلهای NLP پیشبینیکننده میتوانند متن را به کلاسهای از پیش تعریفشده دستهبندی کنند (مثلاً هرزنامه در مقابل هرزنامه نیست)، در حالی که مدلهای NLP مولد میتوانند متن جدیدی را بر اساس یک دستور داده شده ایجاد کنند (مثلاً یک پست رسانههای اجتماعی یا توضیحات محصول).
- پردازش تصویر: مدلهای پردازش تصویر پیشبینیکننده، مانند شبکههای عصبی کانولوشنال (CNN)، میتوانند تصاویر را به برچسبهای از پیش تعریفشده طبقهبندی کنند (مثلاً محصولات مختلف را در قفسه فروشگاه مواد غذایی شناسایی کنند). از سوی دیگر، مدلهای مولد مانند مدلهای انتشار میتوانند تصاویر جدیدی ایجاد کنند که در دادههای آموزشی وجود ندارد (مثلاً مدلهای مجازی برای کمپینهای تبلیغاتی).
- کشف مواد مخدر: مدلهای کشف داروی پیشبینیکننده میتوانند پیشبینی کنند که آیا ترکیب جدید احتمالاً سمی است یا پتانسیل آن را به عنوان یک درمان دارویی جدید دارد. مدلهای کشف داروی مولد میتوانند ساختارهای مولکولی جدیدی با ویژگیهای دلخواه مانند اثربخشی بالاتر یا سمیت کمتر ایجاد کنند.
الگوریتمهای مختلف یادگیری ماشینی که این دو نوع هوش مصنوعی را هدایت میکنند، دارای نقاط قوت و ضعف خاصی هستند که برای انتخاب رویکرد مناسب برای نیازهای کسبوکارتان باید آنها را بدانید.
اگر این محتوای آموزشی عمیق برای شما مفید است، در لیست پستی هوش مصنوعی ما مشترک شوید زمانی که مطالب جدید را منتشر می کنیم هشدار داده شود.
چگونه الگوریتمهای هوش مصنوعی پیشبینیکننده در مقابل مولد کار میکنند
هوش مصنوعی پیش بینی کننده نوعی هوش مصنوعی است که از داده های تاریخی برای پیش بینی رویدادها یا نتایج آینده استفاده می کند. معمولاً مبتنی بر یادگیری نظارت شده است، که نوعی یادگیری ماشینی است که به داده های برچسب دار نیاز دارد. داده های برچسب دار داده هایی هستند که با جفت ها یا سری های ورودی و خروجی صحیح حاشیه نویسی شده اند. مدل رابطه ریاضی بین داده های ورودی و خروجی را یاد می گیرد و سپس از این دانش برای پیش بینی داده های جدید استفاده می کند.
الگوریتمهای پیشبینیکننده هوش مصنوعی میتوانند برای پیشبینی طیف گستردهای از متغیرها، از جمله متغیرهای پیوسته (مثلاً حجم فروش) و متغیرهای باینری (مثلاً اینکه آیا مشتری سرگردان خواهد شد) استفاده میشود. آنها میتوانند بر اساس مدلهای یادگیری ماشین پایه مانند رگرسیون خطی، رگرسیون لجستیک، درختهای تصمیمگیری و جنگلهای تصادفی باشند. در برخی موارد، الگوریتم های یادگیری عمیق و یادگیری تقویتی به لطف توانایی آنها در یادگیری الگوهای پیچیده در داده ها، عملکرد استثنایی را برای کارهای پیش بینی کننده هوش مصنوعی نشان می دهند. این باعث میشود این الگوریتمها برای کارهایی مانند پیشبینی رفتار مشتری، شناسایی تقلبها یا پیشبینی نتایج بیمار مناسب باشند.
فرض کنید یک ارائه دهنده مراقبت های بهداشتی می خواهد از هوش مصنوعی پیش بینی کننده برای شناسایی بیماران در معرض خطر بیماری قلبی استفاده کند. آنها ممکن است از داده های تاریخی بیماران قبلی خود استفاده کنند تا ببینند که چگونه ویژگی های مختلف، مانند اطلاعات دموگرافیک، وضعیت سلامت و درمان بیماران، با بیماری قلبی مرتبط است. مدلهای یادگیری ماشینی میتوانند الگوهای غیرمنتظره را شناسایی کنند و پیشبینیهای کاملاً دقیقی در مورد اینکه کدام بیماران بیشتر در معرض ابتلا به بیماری قلبی هستند ارائه میکنند. سپس ارائه دهندگان مراقبت های بهداشتی می توانند از این پیش بینی ها برای توسعه برنامه های پیشگیری شخصی استفاده کنند.
برخلاف هوش مصنوعی پیشگو، هوش مصنوعی مولد مدلها معمولاً با استفاده از الگوریتمهای یادگیری بدون نظارت یا نیمهنظارت آموزش داده میشوند. این بدان معنی است که آنها به مقادیر زیادی از داده های برچسب دار نیاز ندارند. الگوریتمهای یادگیری بدون نظارت از دادههای بدون برچسب یاد میگیرند، در حالی که الگوریتمهای یادگیری نیمهنظارتشده از ترکیبی از دادههای بدون برچسب و مقدار کمی از دادههای برچسبدار یاد میگیرند.
اساساً، بیشتر مدلهای مولد هوش مصنوعی فعلی با پوشاندن بخشی از دادههای آموزشی و سپس آموزش مدل برای بازیابی دادههای پوشانده شده ساخته میشوند.
برای مثال، مدلهای زبان بزرگ (LLM) با جایگزینی تصادفی برخی از نشانهها در دادههای آموزشی با یک نشانه خاص، مانند [MASK] آموزش داده میشوند. سپس مدل یاد میگیرد که نشانههای ماسکدار را بر اساس بافت کلمات اطراف پیشبینی کند.
یکی دیگر از انواع رایج مدلهای هوش مصنوعی مولد، مدلهای انتشار برای تولید و ویرایش تصویر و ویدیو هستند. این مدل ها با اضافه کردن نویز به تصویر و سپس آموزش شبکه عصبی برای حذف نویز ساخته می شوند.
هم مدلهای LLM و هم مدلهای انتشار میتوانند عملکرد فوقالعادهای را زمانی به دست آورند که بر روی مقادیر کافی از دادههای بدون برچسب آموزش داده شوند. با این حال، برای بهبود نتایج برای موارد استفاده خاص، توسعهدهندگان اغلب مدلهای تولیدی را روی مقادیر کمی از دادههای برچسبگذاری شده تنظیم دقیق میکنند. ادغام بازخورد انسانی از طریق یادگیری تقویتی می تواند عملکرد مدل را با کاهش تعدادی از پاسخ های متخاصم بهبود بخشد.
بازاریابی یکی از اولین حوزه های تجاری است که از هوش مصنوعی مولد بهره می برد. به عنوان مثال، یک آژانس بازاریابی ممکن است از یک مدل هوش مصنوعی مولد برای تولید محتوای خلاقانه مانند پست های وبلاگ، مقالات و پست های رسانه های اجتماعی استفاده کند. اول، آنها می توانند یک LLM از پیش آموزش دیده را انتخاب کنند که عملکرد قابل قبولی را برای مورد استفاده آنها نشان دهد. سپس، آنها می توانند مدل را بر روی مجموعه داده ای از محتوای موجود از مشتریان آژانس تنظیم کنند. پس از آموزش، این مدل می تواند برای تولید محتوای جدید که متناسب با نیازهای مشتریان آژانس باشد، استفاده شود.
نقاط قوت و ضعف
وقتی که می آید هوش مصنوعی پیش بینی، در اینجا هستند مزایای اصلی استفاده از این فناوری:
- دقت بالا: مدلهای هوش مصنوعی پیشبینیکننده را میتوان برای دستیابی به دقت بسیار بالا برای بسیاری از وظایف، مانند توصیه محصول، تشخیص تقلب و ارزیابی ریسک، آموزش داد.
- اتوماسیون: هوش مصنوعی پیشبینیکننده میتواند بسیاری از وظایف را خودکار کند و کارگران انسانی را آزاد کند تا روی کارهای استراتژیک و خلاقانهتر تمرکز کنند.
با این حال، این نوع هوش مصنوعی همراه با آن است چالش ها، مانند مثال:
- نیاز به داده های برچسب دار: مدلهای پیشبینیکننده هوش مصنوعی به دادههای برچسبدار نیاز دارند که جمعآوری آنها میتواند گران و زمانبر باشد.
- نوار بالا برای موفقیت: برنامه های پیش بینی کننده هوش مصنوعی برای موفقیت باید بسیار دقیق باشند. دستیابی به این امر به خصوص برای کارهای پیچیده می تواند دشوار باشد.
- تعمیر و نگهداری مدل: مدلهای هوش مصنوعی پیشبینیکننده باید مرتباً در مورد دادههای جدید بازآموزی شوند تا دقت آنها حفظ شود. این می تواند یک چالش برای شرکت هایی با منابع محدود باشد.
هوش مصنوعی مولد الگوریتم ها خاص خود را دارند نقاط قوت نکته ها:
- افزایش بهره وری و کارایی: هوش مصنوعی مولد می تواند فرآیند تولید محتوا، کدنویسی، ایجاد تصویر و طراحی را بسیار سریعتر کند. این امر می تواند به میزان قابل توجهی در زمان و هزینه کسب و کارها صرفه جویی کند.
- خلاقیت: هوش مصنوعی مولد می تواند ایده های جدید و نوآورانه ای ایجاد کند که شاید انسان ها به آن فکر نکرده باشند. این می تواند به کسب و کارها در توسعه محصولات و خدمات جدید و بهبود محصولات و خدمات موجود خود کمک کند.
با این حال، به عنوان یک فناوری بسیار جدید، تعدادی از چالش ها در نظر گرفته شود، از جمله:
- فقدان قابلیت اطمینان: برنامه های کاربردی هوش مصنوعی مولد بسیار غیر قابل اعتماد هستند. آنها ممکن است اطلاعات نادرست یا گمراهکننده تولید کنند و معمولاً برای هر برنامهای که با مشتری مواجه میشود به یک انسان در حلقه نیاز دارند.
- اتکا به مدل های از پیش آموزش دیده: کسبوکارها معمولاً برای برنامههای هوش مصنوعی مولد باید به مدلهای از پیش آموزشدیده ایجاد شده خارجی تکیه کنند. این می تواند کنترل آنها را بر مدل و خروجی آن محدود کند.
- کپی رایت و مسائل مربوط به مالکیت معنوی: نگرانیهای مربوط به حق چاپ و مالکیت معنوی در مورد استفاده از مدلهای هوش مصنوعی مولد وجود دارد. به عنوان مثال، مشخص نیست که حق نسخهبرداری محتوای تولید شده توسط یک مدل هوش مصنوعی که بر روی دادههای دارای حق نسخهبرداری آموزش دیده است، متعلق به چه کسی است.
این نقاط قوت و ضعف تا حد زیادی حوزه های کاربردی کلیدی برای هوش مصنوعی مولد و هوش مصنوعی پیش بینی کننده را تعیین می کند. بیایید نگاه دقیق تری بیندازیم.
برنامه های کاربردی در دنیای واقعی
حوزه های کاربردی از هوش مصنوعی پیش بینی با توانایی آن در تولید پیشبینیهای بسیار دقیق تعریف میشوند که اجازه میدهد وظایف خاصی کاملاً خودکار شوند. در عین حال، اینها همچنین مناطقی هستند که می توان داده های برچسب گذاری شده کافی برای آموزش مدل هوش مصنوعی را به دست آورد. چند نمونه از برنامه های کاربردی هوش مصنوعی پیش بینی کننده عبارتند از:
- سیستم های پیشنهاد محصول: هوش مصنوعی پیشبینیکننده میتواند برای توصیه محصولات به مشتریان بر اساس سابقه خرید قبلی و رفتار مرور آنها استفاده شود.
- سیستم های تشخیص تقلب: هوش مصنوعی پیش بینی کننده می تواند به شناسایی تراکنش ها و فعالیت های جعلی کمک کند.
- سیستم های ارزیابی ریسک: مدلهای هوش مصنوعی پیشبینیکننده به کسبوکارها امکان میدهد ریسک رویدادهایی مانند عدم پرداخت وام، مطالبات بیمهای و ریزش مشتری را ارزیابی کنند.
- سیستم های پیش بینی تقاضا: با پیشبینی دقیق تقاضا برای محصولات و خدمات، هوش مصنوعی پیشبینیکننده به کسبوکارها کمک میکند تا سطح تولید و موجودی خود را برنامهریزی کنند و کمپینهای بازاریابی را توسعه دهند.
- سیستم های نگهداری پیش بینی: هوش مصنوعی میتواند برای پیشبینی زمان احتمالی خرابی ماشینها و تجهیزات استفاده شود، بنابراین به شرکتها کمک میکند تا از خرابیهای پرهزینه جلوگیری کنند و عمر داراییهایشان را افزایش دهند.
بر خلاف هوش مصنوعی پیشگو، هوش مصنوعی مولد نیازی به تولید بهینه ترین خروجی از ما ندارد. نتایج بهاندازه کافی خوب تولید شده بهطور خودکار همچنان میتواند به کسبوکارها کمک کند بهرهوری و کارایی را افزایش دهند و راهحلهای هوش مصنوعی مولد را ارزش پیادهسازی کنند. با این حال، مهم است که به یاد داشته باشید که برنامه های کاربردی هوش مصنوعی قابل اعتماد نیستند و ممکن است هنگام استقرار آنها اطلاعات نادرست یا خروجی های غیرمنتظره تولید کنند.
با در نظر گرفتن این محدودیتها، هوش مصنوعی مولد برای تنظیمات آزمایشی که در آن صحت ضروری نیست (مانند رباتهای گفتگوی شخصی هوش مصنوعی) یا برای برنامههایی با یک انسان در حلقه، که در آن انسانها همه خروجیهای مدل را قبل از انتشار، ارسال، بررسی و ویرایش میکنند، بهترین مناسب است. یا اجرای آنها
چند نمونه از برنامه های کاربردی هوش مصنوعی مولد عبارتند از:
- ایجاد محتوا: مدلهای هوش مصنوعی مولد میتوانند تولید پستهای وبلاگ، توضیحات محصول و تبلیغات رسانههای اجتماعی را تسریع کنند. به عنوان مثال، نویسندگان می توانند دستورالعمل های دقیقی را برای هدایت تولید محتوا ارائه دهند و سپس خروجی را بررسی و ویرایش کنند.
- تولید تصویر: از هوش مصنوعی مولد می توان برای تولید تصاویر و ویدیوهای واقعی در طراحی محصول، بازاریابی و سرگرمی استفاده کرد. سپس طراحان می توانند این محتوای بصری تولید شده به طور خودکار را به جای ایجاد آن از ابتدا بررسی، ویرایش و ترتیب دهند.
- تولید کد: از مدلهای هوش مصنوعی مولد میتوان برای نوشتن کد برای برنامههای نرمافزاری یا پیشنهاد تغییرات کد به توسعهدهندگان استفاده کرد. سپس توسعه دهندگان می توانند کد را قبل از اجرای آن بررسی و ویرایش کنند.
- کشف مواد مخدر: هوش مصنوعی مولد می تواند با شناسایی نامزدهای دارویی جدید و پیش بینی خواص آنها، توسعه دارو را تسریع بخشد، در حالی که انسان ها از کنترل کیفیت و ارزیابی مدل های دارویی تولید شده توسط هوش مصنوعی اطمینان حاصل می کنند.
هوش مصنوعی پیشگو همچنان بر بازار هوش مصنوعی با ارزش بالا تسلط دارد، زیرا می تواند فرآیندها را با دقت بالا خودکار کند و نیاز به نظارت انسانی را از بین ببرد. از سوی دیگر، هوش مصنوعی مولد، یک حوزه جدیدتر و به سرعت در حال توسعه با پتانسیل ایجاد انقلاب در بسیاری از برنامه های تجاری است. در حالی که باید دید که آیا هوش مصنوعی مولد به یک محرک بهره وری اصلی قابل مقایسه با هوش مصنوعی پیش بینی کننده تبدیل خواهد شد، پتانسیل آن غیرقابل انکار است.
از این مقاله لذت می برید؟ برای به روز رسانی های بیشتر تحقیقات هوش مصنوعی ثبت نام کنید.
زمانی که مقالات خلاصه بیشتری مانند این مقاله منتشر کنیم، به شما اطلاع خواهیم داد.
مربوط
- محتوای مبتنی بر SEO و توزیع روابط عمومی. امروز تقویت شوید.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. به خودت قدرت بده دسترسی به اینجا.
- PlatoAiStream. هوش وب 3 دانش تقویت شده دسترسی به اینجا.
- PlatoESG. کربن ، CleanTech، انرژی، محیط، خورشیدی، مدیریت پسماند دسترسی به اینجا.
- PlatoHealth. هوش بیوتکنولوژی و آزمایشات بالینی. دسترسی به اینجا.
- منبع: https://www.topbots.com/generative-vs-predictive-ai/
- : دارد
- :است
- :نه
- :جایی که
- $UP
- 438
- a
- توانایی
- درباره ما
- شتاب دادن
- قابل قبول
- حساب
- دقت
- دقیق
- به درستی
- رسیدن
- در میان
- فعالیت ها
- Ad
- اضافه کردن
- آگهی
- پیشرفته
- دشمن
- تبلیغات
- نمایندگی
- AI
- مدل های هوش مصنوعی
- تحقیق ai
- الگوریتم
- معرفی
- اجازه دادن
- همچنین
- مقدار
- مقدار
- و
- پاسخ
- هر
- کاربرد
- برنامه های کاربردی
- روش
- رویکردها
- هستند
- مناطق
- مقاله
- مقالات
- مصنوعی
- هوش مصنوعی
- AS
- ارزیابی کنید
- ارزیابی
- دارایی
- مرتبط است
- At
- خودکار بودن
- خودکار
- بطور خودکار
- بار
- مستقر
- اساسی
- BE
- شدن
- بوده
- قبل از
- رفتار
- سود
- مزایای
- بهترین
- میان
- خارج از
- بینگ
- بلاگ
- پست های وبلاگ
- هر دو
- مرور
- ساخته
- کسب و کار
- برنامه های تجاری
- کسب و کار
- اما
- by
- مبارزات
- CAN
- نامزد
- مورد
- موارد
- معین
- به چالش
- چالش ها
- تبادل
- chatbots
- را انتخاب کنید
- ادعای
- کلاس ها
- طبقه بندی کنید
- مشتریان
- نزدیک
- رمز
- جمع آوری
- ترکیب
- می آید
- مشترک
- شرکت
- قابل مقایسه
- پیچیده
- ترکیب
- نگرانی ها
- شرایط
- محتوا
- تولید محتوا
- تولید محتوا
- زمینه
- مداوم
- کنتراست
- کنترل
- حق چاپ
- اصلاح
- گران
- میتوانست
- ایجاد
- ایجاد شده
- ایجاد
- ایجاد
- خالق
- جاری
- مشتری
- رفتار مشتری
- خدمات مشتری
- مشتریان
- داده ها
- دهه
- تصمیم
- عمیق
- یادگیری عمیق
- عمیق تر
- پیش فرض
- مشخص
- تقاضا
- جمعیتی
- نشان دادن
- نشان می دهد
- استقرار
- شرح
- طرح
- طراحان
- طراحی
- مطلوب
- دقیق
- کشف
- مشخص کردن
- توسعه
- توسعه دهندگان
- در حال توسعه
- پروژه
- تفاوت
- تفاوت
- مختلف
- مشکل
- انتشار
- کشف
- مرض
- do
- میکند
- حوزه
- مدت از کار افتادگی
- راننده
- رانندگی
- دارو
- e
- آموزش
- موثر
- اثر
- بهره وری
- از بین بردن
- کافی
- اطمینان حاصل شود
- سرگرمی
- تجهیزات
- به خصوص
- ضروری است
- حوادث
- هر کس
- مثال
- مثال ها
- استثنایی
- اجرا کردن
- موجود
- گران
- تجربی
- گسترش
- بیرون
- FAIL
- غلط
- سریعتر
- امکانات
- باز خورد
- کمی از
- رشته
- نام خانوادگی
- تمرکز
- برای
- پیش بینی
- پیش بینی
- تقلب
- کشف تقلب
- جعلی
- رایگان
- از جانب
- کاملا
- بیشتر
- آینده
- تولید می کنند
- تولید
- مولد
- نسل
- مولد
- هوش مصنوعی مولد
- داده
- اهداف
- راهنمایی
- دست
- آیا
- سلامتی
- بهداشت و درمان
- قلب
- بیماری قلبی
- کمک
- کمک
- کمک می کند
- اینجا کلیک نمایید
- زیاد
- بالاتر
- خیلی
- تاریخی
- تاریخ
- HOT
- چگونه
- اما
- HTTPS
- انسان
- انسان
- ایده ها
- شناسایی
- شناسایی
- تصویر
- تصاویر
- اجرای
- مهم
- بهبود
- in
- در عمق
- شامل
- از جمله
- افزایش
- افزایش
- اطلاعات
- ابتکاری
- ورودی
- در عوض
- دستورالعمل
- بیمه
- ادغام
- فکری
- مالکیت معنوی
- اطلاعات
- به
- فهرست
- IT
- ITS
- JPG
- کلید
- دانستن
- دانش
- برچسب ها
- زبان
- بزرگ
- تا حد زیادی
- یاد گرفتن
- یادگیری
- اجازه
- سطح
- بهره برداری
- زندگی
- پسندیدن
- احتمالا
- محدود
- محدودیت
- محدود شده
- LLM
- وام
- نگاه کنيد
- به دنبال
- کاهش
- دستگاه
- فراگیری ماشین
- ماشین آلات
- ساخته
- پستی
- حفظ
- نگهداری
- عمده
- ساخت
- باعث می شود
- ساخت
- بسیاری
- بازار
- بازار یابی (Marketing)
- آژانس بازاریابی
- ماسک
- ماده
- ریاضی
- حداکثر عرض
- ممکن است..
- به معنی
- رسانه ها
- قدرت
- گمراه کننده
- گم
- مدل
- مدل
- مولکولی
- پول
- ماه
- بیش
- اکثر
- بسیار
- موسیقی
- نیاز
- نیازهای
- شبکه
- شبکه
- عصبی
- شبکه های عصبی
- شبکه های عصبی
- جدید
- محصولات جدید
- بعد
- nlp
- سر و صدا
- عدد
- گرفتن
- of
- غالبا
- on
- یک بار
- ONE
- بهینه
- or
- سفارش
- دیگر
- ما
- نتایج
- تولید
- برجسته
- روی
- نظارت
- خود
- مالک است
- جفت
- بخش
- گذشته
- بیمار
- pacientes
- الگوهای
- کارایی
- شخصی
- برنامه
- برنامه
- افلاطون
- هوش داده افلاطون
- PlatoData
- نقطه
- ممکن
- پست
- پست ها
- پتانسیل
- قوی
- پیش بینی
- پیش بینی
- پیش بینی
- در حال حاضر
- جلوگیری از
- پیشگیری
- قبلی
- روند
- فرآیندهای
- در حال پردازش
- تولید کردن
- محصول
- طراحی محصول
- تولید
- بهره وری
- محصولات
- املاک
- ویژگی
- ارائه
- ارائه دهنده
- ارائه دهندگان
- انتشار
- خرید
- کیفیت
- سوال
- کاملا
- تصادفی
- محدوده
- سریعا
- دنیای واقعی
- واقع بینانه
- اخیر
- توصیه
- توصیه
- بهبود یافتن
- کاهش
- به طور منظم
- ارتباط
- آزاد
- قابل اعتماد
- تکیه
- بقایای
- به یاد داشته باشید
- برداشتن
- نیاز
- نیاز
- تحقیق
- منابع
- قابل احترام
- پاسخ
- نتایج
- این فایل نقد می نویسید:
- انقلابی کردن
- راست
- خطر
- ارزیابی ریسک
- ROI
- حراجی
- حجم فروش
- همان
- ذخیره
- گفتن
- خراش
- دیدن
- مشاهده گردید
- در حال ارسال
- سلسله
- سرویس
- خدمات
- تنظیم
- تنظیمات
- تاقچه
- امضاء
- قابل توجه
- مشابه
- کوچک
- So
- آگاهی
- رسانه های اجتماعی
- پیام های رسانه های اجتماعی
- نرم افزار
- مزایا
- برخی از
- اسپم
- ویژه
- خاص
- Spot
- هنوز
- opbevare
- استراتژیک
- نقاط قوت
- ساختار
- موفق
- چنین
- نشان می دهد
- خلاصه
- افزایش
- اطراف
- طراحی شده
- گرفتن
- وظایف
- تکنیک
- پیشرفته
- متن
- با تشکر
- که
- La
- شان
- آنها
- سپس
- آنجا.
- اینها
- آنها
- این
- کسانی که
- فکر
- از طریق
- بدین ترتیب
- زمان
- زمان بر
- به
- رمز
- نشانه
- ابزار
- TOPBOTS
- موضوع
- قطار
- آموزش دیده
- آموزش
- معاملات
- رفتار
- درمان
- درختان
- روند
- دو
- نوع
- انواع
- به طور معمول
- غیر قابل انکار
- فهمیدن
- غیر منتظره
- منحصر به فرد
- به روز رسانی
- us
- استفاده کنید
- مورد استفاده
- استفاده
- استفاده
- با استفاده از
- معمولا
- متغیر
- مختلف
- بسیار
- تصویری
- فیلم های
- مجازی
- حجم
- vs
- می خواهد
- بود
- راه
- we
- بود
- چه زمانی
- چه
- که
- در حین
- WHO
- وسیع
- دامنه گسترده
- اراده
- با
- کلمات
- مهاجرت کاری
- کارگران
- با این نسخهها کار
- با ارزش
- نوشتن
- کد بنویس
- نویسندگان
- نوشته
- شما
- شما
- زفیرنت