Tämä on vierasblogiviesti, joka on kirjoitettu yhdessä PwC:n Vik Pantin ja Kyle Bassettin kanssa.
Kun organisaatiot investoivat yhä enemmän koneoppimiseen (ML), ML:n käyttöönotosta on tullut olennainen osa liiketoiminnan muutosstrategioita. Tuore PwC:n toimitusjohtaja tutkimus paljastettiin, että 84 % kanadalaisista toimitusjohtajista on samaa mieltä siitä, että tekoäly (AI) muuttaa merkittävästi heidän liiketoimintaansa seuraavan viiden vuoden aikana, mikä tekee tästä tekniikasta kriittisemmän kuin koskaan. ML:n käyttöönotto tuotantoon edellyttää kuitenkin erilaisia näkökohtia, kuten kykyä navigoida tekoälyn maailmassa turvallisesti, strategisesti ja vastuullisesti. Yksi ensimmäisistä askeleista ja varsinkin suuri haaste tekoälypohjaiseksi tulemiselle on kehittää tehokkaasti ML-putkistoja, jotka voivat skaalata kestävästi pilvessä. ML:n ajatteleminen putkilinjoina, jotka luovat ja ylläpitävät malleja pikemminkin kuin itse malleja, auttaa rakentamaan monipuolisia ja joustavia ennustejärjestelmiä, jotka kestävät paremmin merkityksellisiä muutoksia ajan myötä.
Monet organisaatiot aloittavat matkansa ML:n maailmaan mallikeskeisestä näkökulmasta. ML-käytännön rakentamisen alkuvaiheessa painopiste on ohjattujen ML-mallien koulutuksessa, jotka ovat matemaattisia esityksiä tulojen (riippumattomien muuttujien) ja tulosten (riippuvaisten muuttujien) välisistä suhteista, jotka opitaan tiedosta (tyypillisesti historiallisesta). Mallit ovat matemaattisia esineitä, jotka ottavat syötetietoja, suorittavat niille laskelmia ja luovat ennusteita tai päätelmiä.
Vaikka tämä lähestymistapa on kohtuullinen ja suhteellisen yksinkertainen lähtökohta, se ei ole luonnostaan skaalautuva tai luonnostaan kestävä mallikoulutuksen, virityksen, testauksen ja kokeilun manuaalisen ja ad hoc -luonteen vuoksi. Organisaatiot, jotka ovat kehittyneempiä ML-alueella, ottavat käyttöön ML-operaatioiden (MLOps) paradigman, joka sisältää jatkuvan integroinnin, jatkuvan toimituksen, jatkuvan käyttöönoton ja jatkuvan koulutuksen. Keskeinen tässä paradigmassa on putkikeskeinen näkökulma teollisesti vahvojen ML-järjestelmien kehittämiseen ja käyttöön.
Tässä viestissä aloitamme yleiskatsauksella MLOpsista ja sen eduista, kuvailemme ratkaisua sen toteutuksen yksinkertaistamiseksi ja annamme yksityiskohtia arkkitehtuurista. Lopetamme tapaustutkimuksen, jossa korostetaan tämän ratkaisun toteuttaneen suuren AWS- ja PwC-asiakkaan hyötyjä.
Tausta
MLOps-liukuhihna on joukko toisiinsa liittyviä vaihesarjoja, joita käytetään yhden tai useamman tuotannon ML-mallin rakentamiseen, käyttöönottoon, käyttämiseen ja hallintaan. Tällainen putki kattaa vaiheet, jotka liittyvät ML-mallien rakentamiseen, testaamiseen, virittämiseen ja käyttöönottoon, mukaan lukien mutta ei rajoittuen tietojen valmisteluun, ominaisuuksien suunnitteluun, mallien koulutukseen, arviointiin, käyttöönottoon ja seurantaan. Sellaisenaan ML-malli on MLOps-liukuhihnan tuote, ja liukuhihna on työnkulku yhden tai useamman ML-mallin luomiseksi. Tällaiset putkistot tukevat strukturoituja ja systemaattisia prosesseja ML-mallien rakentamiseksi, kalibroimiseksi, arvioimiseksi ja toteuttamiseksi, ja mallit itse luovat ennusteita ja päätelmiä. Automatisoimalla putkien vaiheiden kehitystä ja operaatiota organisaatiot voivat lyhentää mallien toimitusaikaa, lisätä mallien vakautta tuotannossa ja parantaa yhteistyötä datatieteilijöiden, ohjelmistoinsinöörien ja IT-järjestelmänvalvojien välillä.
Ratkaisun yleiskatsaus
AWS tarjoaa kattavan valikoiman pilvipohjaisia palveluita MLOps-putkien kehittämiseen ja käyttämiseen skaalautuvalla ja kestävällä tavalla. Amazon Sage Maker sisältää kattavan valikoiman ominaisuuksia täysin hallituksi MLOps-palveluna, jonka avulla kehittäjät voivat luoda, kouluttaa, ottaa käyttöön, käyttää ja hallita ML-malleja pilvessä. SageMaker kattaa koko MLOps-työnkulun keräämisestä tietojen valmisteluun ja koulutukseen sisäänrakennetuilla tehokkailla algoritmeilla ja kehittyneillä automatisoiduilla ML (AutoML) -kokeilla, jotta yritykset voivat valita tiettyjä malleja, jotka sopivat heidän liiketoimintaprioriteettiinsa ja - mieltymyksiinsä. SageMakerin avulla organisaatiot voivat yhteistyössä automatisoida suurimman osan MLOps-elinkaaristaan, jotta ne voivat keskittyä liiketoiminnan tuloksiin ilman projektien viivästymisen tai kustannusten nousun riskiä. Tällä tavalla SageMaker antaa yrityksille mahdollisuuden keskittyä tuloksiin huolehtimatta infrastruktuurista, kehityksestä ja ylläpidosta, jotka liittyvät teollisuuden vahvuuden ennustuspalveluihin.
SageMaker sisältää Amazon SageMaker JumpStart, joka tarjoaa valmiita ratkaisumalleja organisaatioille, jotka haluavat nopeuttaa MLOps-matkaansa. Organisaatiot voivat aloittaa esikoulutetuilla ja avoimen lähdekoodin malleilla, joita voidaan hienosäätää vastaamaan heidän erityistarpeitaan uudelleenkoulutuksen ja siirtooppimisen avulla. Lisäksi JumpStart tarjoaa ratkaisumalleja, jotka on suunniteltu käsittelemään yleisiä käyttötapauksia, sekä esimerkkejä Jupyter-muistikirjoista, joissa on valmiiksi kirjoitettu aloituskoodi. Näihin resursseihin pääsee yksinkertaisesti käymällä JumpStart-aloitussivulla Amazon SageMaker Studio.
PwC on rakentanut valmiiksi pakatun MLOps-kiihdytin, joka nopeuttaa entisestään arvon saamiseksi ja lisää sijoitetun pääoman tuottoa SageMakeria käyttäville organisaatioille. Tämä MLOps-kiihdytin parantaa JumpStartin alkuperäisiä ominaisuuksia integroimalla täydentäviä AWS-palveluita. PwC:n MLOps-kiihdytin yksinkertaistaa tuotantoluokan ennustejärjestelmien kehittämistä ja käyttöä, sillä se sisältää kattavan valikoiman teknisiä artefakteja, kuten infrastruktuurin koodiskripteinä (IaC), tietojenkäsittelyn työnkulkuja, palvelun integrointikoodia ja putkien konfigurointimalleja.
Arkkitehtuurin yleiskatsaus
AWS:n pilvipohjaisten palvelimettomien palveluiden sisällyttäminen PwC MLOps -kiihdytin arkkitehtuuriin on etusijalla. Aloituspiste tähän kiihdyttimeen on mikä tahansa yhteistyötyökalu, kuten Slack, jota datatieteilijä tai tietoteknikko voi käyttää pyytääkseen AWS-ympäristöä MLOps:ille. Tällainen pyyntö jäsennetään ja hyväksytään sitten kokonaan tai puoliautomaattisesti käyttämällä kyseisen yhteistyötyökalun työnkulkuominaisuuksia. Kun pyyntö on hyväksytty, sen tietoja käytetään IaC-mallien parametrointiin. Näiden IaC-mallien lähdekoodia hallitaan AWS CodeCommit. Nämä parametroidut IaC-mallit lähetetään AWS-pilven muodostuminen AWS-pinojen ja kolmannen osapuolen resurssien mallintamiseen, hallintaan ja hallintaan.
Seuraava kaavio havainnollistaa työnkulkua.
Kun AWS CloudFormation on luonut ympäristön MLOpsille AWS:ssä, ympäristö on valmis datatieteilijöiden, tietosuunnittelijoiden ja heidän yhteistyökumppaneidensa käyttöön. PWC-kiihdytin sisältää ennalta määritetyt roolit AWS-henkilöllisyyden ja käyttöoikeuksien hallinta (IAM), jotka liittyvät MLOpsin toimintaan ja tehtäviin. Nämä roolit määrittävät MLOps-ympäristön palvelut ja resurssit, joita eri käyttäjät voivat käyttää työprofiilien perusteella. Päästyään MLOps-ympäristöön käyttäjät voivat käyttää mitä tahansa SageMakerin toimintoa tehtäviensä suorittamiseksi. Näitä ovat SageMaker-muistikirjan esiintymät, Amazon SageMaker -autopilotti kokeilut ja Studio. Voit hyötyä kaikista SageMakerin ominaisuuksista ja toiminnoista, mukaan lukien mallin koulutus, viritys, arviointi, käyttöönotto ja valvonta.
Kiihdyttimessä on myös liitännät Amazon DataZone tietojen jakamiseen, etsimiseen ja löytämiseen laajasti organisaatiorajojen yli mallien luomiseksi ja rikastamiseksi. Samoin koulutusta, testausta, validointia ja mallin ajautumisen havaitsemista varten tarvittavat tiedot voivat tuottaa erilaisia palveluita, kuten Amazonin punainen siirto, Amazon Relational Database -palvelu (Amazon RDS), Amazonin elastinen tiedostojärjestelmä (Amazon EFS) ja Amazonin yksinkertainen tallennuspalvelu (Amazon S3). Ennustusjärjestelmiä voidaan ottaa käyttöön monella tavalla, mukaan lukien SageMaker-päätepisteet suoraan, SageMaker-päätepisteinä käärittynä AWS Lambda toiminnot ja SageMaker-päätepisteet, jotka on kutsuttu mukautetun koodin avulla Amazonin elastisten kuberneettien palvelu (Amazon EKS) tai Amazonin elastinen laskentapilvi (Amazon EC2). amazonin pilvikello käytetään AWS:n MLOps-ympäristön tarkkailemiseen kattavasti hälytysten, lokien ja tapahtumatietojen tarkkailemiseksi koko pinosta (sovellukset, infrastruktuuri, verkko ja palvelut).
Seuraava kaavio kuvaa tätä arkkitehtuuria.
Tapaustutkimus
Tässä osiossa jaamme havainnollisen tapaustutkimuksen suurelta vakuutusyhtiöltä Kanadasta. Se keskittyy PwC Kanadan MLOps-kiihdytin- ja JumpStart-mallien käyttöönoton muuttaviin vaikutuksiin.
Tämä asiakas teki yhteistyötä PwC Canadan ja AWS:n kanssa vastatakseen haasteisiin, jotka liittyvät tehottomaan mallinkehitykseen ja tehottomiin käyttöönottoprosesseihin, johdonmukaisuuden ja yhteistyön puutteeseen sekä ML-mallien skaalausvaikeuksiin. Tämän MLOps Acceleratorin toteuttaminen yhdessä JumpStart-mallien kanssa saavutti seuraavat tulokset:
- Päästä päähän -automaatio – Automaatio lähes puolitti tiedon esikäsittelyyn, mallikoulutukseen, hyperparametrien viritykseen sekä mallin käyttöönoton ja valvonnan ajan.
- Yhteistyö ja standardointi – Standardoidut työkalut ja viitekehykset, joilla edistetään johdonmukaisuutta koko organisaatiossa, lähes kaksinkertaisti malliinnovaatioiden nopeuden
- Mallin hallinto ja noudattaminen – He ottivat käyttöön mallin hallintokehyksen varmistaakseen, että kaikki ML-mallit täyttävät säädösten vaatimukset ja noudattavat yhtiön eettisiä ohjeita, mikä alensi riskienhallinnan kustannuksia 40 %.
- Skaalautuva pilviinfrastruktuuri – He investoivat skaalautuvaan infrastruktuuriin hallitakseen tehokkaasti valtavia tietomääriä ja ottaakseen käyttöön useita ML-malleja samanaikaisesti, mikä vähentää infrastruktuurin ja alustan kustannuksia 50 %.
- Nopea käyttöönotto – Valmiiksi pakattu liuos lyhensi tuotantoaikaa 70 %
Toimittamalla MLOps:n parhaat käytännöt nopeiden käyttöönottopakettien avulla asiakkaamme pystyi poistamaan MLOps-toteutuksensa riskit ja vapauttamaan ML:n täyden potentiaalin useisiin liiketoimintatoimintoihin, kuten riskien ennustamiseen ja omaisuuden hinnoitteluun. Kaiken kaikkiaan PwC MLOps -kiihdytin ja JumpStartin välinen synergia mahdollisti asiakkaamme virtaviivaistamaan, skaalauttamaan, suojaamaan ja ylläpitämään tietotieteen ja tietotekniikan toimintaansa.
On syytä huomata, että PwC- ja AWS-ratkaisut eivät ole toimialakohtaisia ja ovat merkityksellisiä kaikilla toimialoilla ja sektoreilla.
Yhteenveto
SageMakerin ja sen kiihdyttimien avulla organisaatiot voivat parantaa ML-ohjelmansa tuottavuutta. Tarjolla on monia etuja, mukaan lukien, mutta ei rajoittuen, seuraavat:
- Luo yhteistyössä IaC-, MLOps- ja AutoML-käyttötapauksia saavuttaaksesi standardoinnin liiketoiminnalliset hyödyt
- Ota käyttöön tehokas kokeellinen prototyyppien luominen koodilla tai ilman ja turboa tekoälyä kehityksestä käyttöönottoon IaC:n, MLOpsin ja AutoML:n avulla
- Automatisoi tylsiä, aikaa vieviä tehtäviä, kuten ominaisuuksien suunnittelu ja hyperparametrien viritys AutoML:n avulla
- Käytä jatkuvaa malliseurantaparadigmaa sovittaaksesi ML-mallin käytön riskit yrityksen riskinottohalukkuuteen
Ota yhteyttä tämän viestin kirjoittajiin, AWS Advisory Kanadatai PwC Kanada saadaksesi lisätietoja Jumpstartista ja PwC:n MLOps-kiihdyttimestä.
Tietoja Tekijät
Vik on yhteistyökumppani Cloud & Data -käytännössä PwC Canadassa. Hän suoritti tohtorin informaatiotieteen tohtorin Toronton yliopistosta. Hän on vakuuttunut siitä, että hänen biologisen hermoverkkonsa ja SageMakerilla harjoittamansa keinotekoisten hermoverkkojen välillä on telepaattinen yhteys. Ota yhteyttä häneen LinkedIn.
Kyle on PwC Canadan Cloud & Data -käytännön kumppani, yhdessä hänen teknologiaalkemistinsa kanssa he kutovat lumoavia MLOPs-ratkaisuja, jotka lumoavat asiakkaat nopeutetulla liiketoiminnalla. Tekoälyn voimalla ja ripauksella taikuutta aseistettu Kyle muuttaa monimutkaiset haasteet digitaalisiksi satuiksi tehden mahdottomasta mahdolliseksi. Ota yhteyttä häneen LinkedIn.
Francois on johtava neuvonantaja AWS Professional Services Canadassa ja Kanadan käytännön johtaja Data and Innovation Advisoryssa. Hän opastaa asiakkaita luomaan ja toteuttamaan kokonaisvaltaista pilvipolkuaan ja data-ohjelmiaan keskittyen visioon, strategiaan, liiketoiminnan ajureihin, hallintoon, tavoitetoimintamalleihin ja tiekartoihin. Ota yhteyttä häneen LinkedIn.
- SEO-pohjainen sisällön ja PR-jakelu. Vahvista jo tänään.
- PlatoAiStream. Web3 Data Intelligence. Tietoa laajennettu. Pääsy tästä.
- Tulevaisuuden lyöminen Adryenn Ashley. Pääsy tästä.
- Osta ja myy osakkeita PRE-IPO-yhtiöissä PREIPO®:lla. Pääsy tästä.
- Lähde: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/accelerate-machine-learning-time-to-value-with-amazon-sagemaker-jumpstart-and-pwcs-mlops-accelerator/
- :on
- :On
- :ei
- $ YLÖS
- 100
- 7
- a
- pystyy
- Meistä
- kiihdyttää
- kiihtyi
- kiihdytin
- kiihdyttimiä
- pääsy
- Accessed
- Pääsy
- saavutettu
- poikki
- toiminta
- Ad
- Lisäksi
- osoite
- ylläpitäjät
- hyväksyä
- Hyväksyminen
- neuvontapalvelut
- Jälkeen
- AI
- algoritmit
- kohdista
- Kaikki
- sallia
- mahdollistaa
- pitkin
- Myös
- Amazon
- Amazon EC2
- Amazon RDS
- Amazon Sage Maker
- Amazon SageMaker JumpStart
- Amazon Web Services
- määrä
- an
- ja
- Kaikki
- sovellukset
- lähestymistapa
- hyväksytty
- arkkitehtuuri
- OVAT
- aseellinen
- keinotekoinen
- tekoäly
- Tekoäly (AI)
- AS
- arvioidessaan
- etu
- liittyvä
- At
- Tekijät
- automatisoida
- Automatisoitu
- automatisointi
- Automaatio
- AutoML
- AWS
- AWS-pilven muodostuminen
- AWS-asiantuntijapalvelut
- perustua
- BE
- tulevat
- tulossa
- ovat
- hyödyttää
- Hyödyt
- PARAS
- parhaat käytännöt
- Paremmin
- välillä
- Blogi
- rajat
- rakentaa
- Rakentaminen
- rakennettu
- sisäänrakennettu
- liiketoiminta
- liiketoiminnot
- Liiketoiminnan muutos
- yritykset
- mutta
- by
- laskelmat
- CAN
- Kanada
- kanadalainen
- kyvyt
- tapaus
- tapaustutkimus
- tapauksissa
- keskeinen
- toimitusjohtaja
- toimitusjohtajat
- haaste
- haasteet
- muuttaa
- Muutokset
- Valita
- asiakas
- asiakkaat
- pilvi
- pilvi infrastruktuuri
- koodi
- yhteistyö
- Kerääminen
- KOM
- tulee
- Yhteinen
- Yritykset
- yritys
- Yrityksen
- täydentävä
- täydellinen
- monimutkainen
- kattava
- käsittää
- laskelmat
- Laskea
- konsertti
- Konfigurointi
- kytkeä
- liitäntä
- Liitännät
- näkökohdat
- konsultti
- ottaa yhteyttä
- jatkuva
- kustannukset
- Covers
- crack
- luoda
- Luominen
- kriittinen
- asiakassuhde
- asiakas
- Asiakkaat
- tiedot
- Tietojen valmistelu
- tietojenkäsittely
- tietojenkäsittely
- tietojen tutkija
- tietokanta
- viiveet
- tuottaa
- toimitus
- riippuvainen
- sijoittaa
- käyttöön
- levityspinnalta
- käyttöönotto
- kuvata
- suunniteltu
- yksityiskohdat
- kehittäjille
- kehittämällä
- Kehitys
- vaikeus
- digitaalinen
- suoraan
- löytämässä
- verkkotunnuksen
- kaksinkertaistunut
- kuljettajat
- kaksi
- Varhainen
- ansainnut
- tehokkaasti
- tehokas
- mahdollistaa
- käytössä
- mahdollistaa
- kattaa
- insinööri
- Tekniikka
- Engineers
- parantaa
- Parantaa
- rikastuttaa
- varmistaa
- yritys
- Koko
- merkintä
- ympäristö
- perustaa
- eettinen
- arviointi
- Tapahtumat
- EVER
- esimerkki
- kokeiluja
- Ominaisuus
- Ominaisuudet
- filee
- viimeistely
- Etunimi
- Ensiaskeleet
- sovittaa
- Keskittää
- keskittyy
- tarkennus
- jälkeen
- varten
- Puitteet
- puitteet
- alkaen
- koko
- täysin
- tehtävät
- edelleen
- tuottaa
- hallinto
- suuri
- suurempi
- vieras
- suuntaviivat
- Oppaat
- puolittunut
- he
- auttaa
- korkea suorituskyky
- korostus
- häntä
- hänen
- historiallinen
- Kuitenkin
- HTML
- http
- HTTPS
- Hyperparametrien viritys
- Identiteetti
- havainnollistaa
- Vaikutus
- toteuttaa
- täytäntöönpano
- täytäntöön
- täytäntöönpanosta
- mahdoton
- parantaa
- in
- sisältää
- sisältää
- Mukaan lukien
- sisällyttäminen
- Kasvaa
- Lisäykset
- yhä useammin
- itsenäinen
- teollisuuden
- teollisuus
- tehoton
- tiedot
- tiedot
- Infrastruktuuri
- Innovaatio
- panos
- tuloa
- vakuutus
- kiinteä
- Integrointi
- integraatio
- Älykkyys
- tulee
- itsessään
- investoineet
- investoimalla
- investointi
- kutsuttuihin
- osallistuva
- IT
- SEN
- Job
- matka
- jpg
- Lack
- lasku
- suuri
- johtaa
- OPPIA
- oppinut
- oppiminen
- elinkaari
- rajallinen
- kone
- koneoppiminen
- ylläpitää
- huolto
- Enemmistö
- Tekeminen
- hoitaa
- onnistui
- johto
- toimitusjohtaja
- tapa
- manuaalinen
- monet
- massiivinen
- matemaattinen
- kypsyys
- mielekäs
- Tavata
- ML
- MLOps
- malli
- mallit
- monitori
- seuranta
- lisää
- moninkertainen
- syntyperäinen
- luonto
- Navigoida
- lähes
- tarpeet
- verkko
- verkot
- neuroverkkomallien
- hermoverkkoihin
- seuraava
- etenkin
- muistikirja
- huomattava
- tarkkailla
- of
- Tarjoukset
- on
- ONE
- avoimen lähdekoodin
- käyttää
- toiminta
- Operations
- or
- organisaatio
- organisatorinen
- organisaatioiden
- meidän
- yli
- yleinen
- yleiskatsaus
- paketit
- sivulla
- paradigma
- osa
- kumppani
- kumppanuuteen
- kuviot
- Suorittaa
- putki
- foorumi
- Platon
- Platonin tietotieto
- PlatonData
- Kohta
- salkku
- mahdollinen
- Kirje
- mahdollinen
- teho
- powered
- Virran
- harjoitusta.
- käytännöt
- ennustus
- Ennusteet
- mieltymykset
- valmistelee
- hinnoittelu
- Pääasiallinen
- etusijalle
- prosessi
- Prosessit
- käsittely
- Tuotteet
- tuotanto
- tuottavuus
- ammatillinen
- Profiilit
- Ohjelma
- Ohjelmat
- projekti
- edistää
- prototyyppien
- toimittaa
- tarjoaa
- PWC
- alue
- nopea
- hinta
- pikemminkin
- valmis
- ymmärtää
- kohtuullinen
- äskettäinen
- vähentää
- Vähentynyt
- vähentämällä
- sääntelyn
- liittyvä
- Ihmissuhteet
- suhteellisesti
- merkityksellinen
- pyyntö
- vaatimukset
- kimmoisa
- Esittelymateriaalit
- tulokset
- palata
- Riski
- riskienhallinta
- riskeeraa
- tiekarttoja
- roolit
- juoksu
- turvallisesti
- sagemaker
- skaalautuva
- Asteikko
- skaalaus
- tiede
- Tiedemies
- tutkijat
- skriptejä
- haku
- Osa
- sektorit
- turvallinen
- etsiä
- serverless
- palvelu
- Palvelut
- setti
- Jaa:
- jakaminen
- shouldnt
- merkittävästi
- samalla lailla
- Yksinkertainen
- yksinkertaistaa
- yksinkertaisesti
- samanaikaisesti
- löysä
- So
- Tuotteemme
- ratkaisu
- Ratkaisumme
- hienostunut
- lähde
- lähdekoodi
- erityinen
- nopeudet
- Pysyvyys
- pino
- Stacks
- vaiheissa
- Alkaa
- Aloita
- Askeleet
- Levytila
- strategisesti
- strategiat
- Strategia
- tehostaa
- jäsennelty
- studio
- tutkimus
- toimitettu
- niin
- sviitti
- tuki
- kestävä
- synergia
- järjestelmät
- puuttua
- ottaa
- Kohde
- tehtävät
- joukkue-
- tiimit
- teknologia
- Tekninen
- Elektroniikka
- malleja
- ehdot
- Testaus
- kuin
- että
- -
- Lähde
- maailma
- heidän
- Niitä
- itse
- sitten
- Siellä.
- Nämä
- ne
- Ajattelu
- kolmannen osapuolen
- tätä
- Kautta
- aika
- aikaavievä
- että
- työkalu
- työkalut
- toronto
- Juna
- koulutus
- junat
- siirtää
- Muutos
- transformatiivinen
- kääntyy
- tyypillisesti
- yliopisto
- avata
- paljastettiin
- Käyttö
- käyttää
- käytetty
- Käyttäjät
- käyttämällä
- arvo
- lajike
- eri
- monipuolinen
- visio
- volyymit
- oli
- Tapa..
- tavalla
- we
- Kutoa
- verkko
- verkkopalvelut
- HYVIN
- joka
- KUKA
- tulee
- with
- sisällä
- ilman
- työnkulkuja
- maailman-
- kääritty
- vuotta
- Voit
- zephyrnet