A lakás értékének meghatározása a gépi tanulás (ML) alkalmazásának klasszikus példája. Jelentős befolyást gyakorolt Harrison és Rubinfeld (1978), akik úttörő tanulmányt és adatkészletet tettek közzé, amely informálisan Boston lakásadatkészletként vált ismertté. Ez az alapmunka egy módszert javasolt a lakásárak becslésére számos dimenzió függvényében, beleértve a levegőminőséget is, amely kutatásaik fő témája volt. Majdnem 50 évvel később a lakásárak becslése fontos oktatási eszközzé vált az adatok és az ML üzleti döntéshozatalban való felhasználása iránt érdeklődő diákok és szakemberek számára.
Ebben a bejegyzésben egy nyílt forráskódú modell használatát tárgyaljuk, amelyet kifejezetten a vizuális kérdések megválaszolására (VQA) terveztek. A VQA segítségével természetes nyelven kérdezhet egy fényképet, és választ kaphat kérdésére – szintén közérthető nyelven. Ezzel a bejegyzéssel az a célunk, hogy inspiráljuk és bemutassuk, mi lehetséges ennek a technológiának a használatával. Javasoljuk ennek a képességnek a használatát a Amazon SageMaker Szolgáltatások platformja a regressziós modell pontosságának javítására ML használati esetekben, és függetlenül a vizuális képek automatizált címkézéséhez.
Megfelelőt biztosítunk YouTube video ez jól mutatja az itt tárgyalt dolgokat. A videó lejátszása félúton kezdődik, hogy kiemelje a legszembetűnőbb pontot. Javasoljuk, hogy kövesse ezt az olvasmányt a videóval, hogy megerősítse és gazdagabb megértse a koncepciót.
Alapozó modellek
Ez a megoldás a Hugging Face modelltárban közzétett alapozó modell használatán alapul. Itt a kifejezést használjuk alapozó modell egy mesterséges intelligencia (AI) képesség leírására, amelyet előre kiképeztek nagy és sokrétű adathalmazra. Az alapozó modellek néha készen állnak a használatra anélkül, hogy egy modellt nulláról kellene betanítani. Egyes alapozási modellek finomhangolhatók, ami azt jelenti, hogy megtanítanak nekik további mintákat, amelyek relevánsak az Ön vállalkozása szempontjából, de hiányoznak az eredeti, általánosított közzétett modellből. Időnként finomhangolásra van szükség ahhoz, hogy helyes válaszokat adjon, amelyek egyediek az Ön használati esetére vagy ismereteire.
A Átölelő arc repository, több VQA modell közül választhat. Az írás idején a legtöbb letöltést elért modellt választottuk ki. Bár ez a bejegyzés bemutatja a nyílt forráskódú modelltárból származó modellek használatának képességét, ugyanez a koncepció érvényes a nulláról betanított vagy egy másik megbízható szolgáltatótól származó modellre is.
Modern megközelítés a klasszikus használati esethez
A lakásár becslése hagyományosan táblázatos adatokon keresztül történik, ahol az ingatlan jellemzőit használják az ár informálására. Bár több száz szempontot figyelembe kell venni, néhány alapvető példa az otthon mérete a kész térben, a hálószobák és fürdőszobák száma, valamint a lakóhely elhelyezkedése.
A gépi tanulás a táblázatos adatokon túl sokféle bemeneti forrást is képes beépíteni, például hangot, állóképeket, mozgóképet és természetes nyelvet. Az AI-ban a kifejezés kombinált különféle médiatípusok, például képek és táblázatos adatok használatára utal. Ebben a bejegyzésben bemutatjuk, hogyan használhatjuk fel a multimodális adatokat a mai modern világ által termelt bőséges digitális kipufogógázba zárt rejtett értékek felkutatására és felszabadítására.
Ezt az ötletet szem előtt tartva bemutatjuk az alapozási modellek használatát az ingatlanról készült képek látens jellemzőinek kinyerésére. A képeken található, a táblázatos adatokban korábban nem elérhető betekintések felhasználásával javíthatjuk a modell pontosságát. Az ebben a bejegyzésben tárgyalt képeket és táblázatos adatokat is eredetileg elérhetővé tették és közzétették GitHub Írta: Ahmed és Moustafa (2016).
Egy kép többet ér ezer szónál
Most, hogy megértettük a VQA képességeit, nézzük meg a következő két konyhák képét. Hogyan értékelné ezek alapján a képek alapján az otthon értékét? Milyen kérdéseket tennél fel magadnak? Minden kép több tucat kérdést vethet fel az elmédben. E kérdések némelyike értelmes válaszokhoz vezethet, amelyek javítják a lakásértékelési folyamatot.
A fényképeken Francesca Tosolini (L) és Sidekix Media (R) szerepel az Unsplash oldalán
Az alábbi táblázat anekdotikus példákat ad a VQA interakciókra a kérdéseket a megfelelő válaszokkal együtt megjelenítve. A válaszok kategorikus, folyamatos értékű vagy bináris válaszok formájában érkezhetnek.
Példakérdés | Példa válasz az alapozó modellből |
Miből készülnek a munkalapok? | gránit, csempe, márvány, laminált stb. |
Ez drága konyha? | igen nem |
Hány különálló mosdó van? | 0, 1, 2 |
Referencia architektúra
Ebben a bejegyzésben használjuk Amazon SageMaker Data Wrangler hogy egységes vizuális kérdéseket tegyen fel az adathalmazban található több ezer fényképhez. A SageMaker Data Wrangler célja az adat-előkészítés és a funkciók tervezésének egyszerűsítése. Több mint 300 beépített transzformáció biztosításával a SageMaker Data Wrangler hetekről percekre csökkenti a táblázatos és képi adatok ML-hez történő előkészítéséhez szükséges időt. Itt a SageMaker Data Wrangler az eredeti táblázatos készlet adatjellemzőit kombinálja a modellképzés alapmodelljének fotóból származó jellemzőivel.
Ezt követően egy regressziós modellt építünk a felhasználásával Amazon SageMaker Canvas. A SageMaker Canvas kód írása nélkül képes modellt építeni, és már 2–15 perc alatt elkészíti az előzetes eredményeket. A következő részben egy referencia-architektúrát adunk meg, amely lehetővé teszi ezt a megoldási útmutatót.
A Hugging Face és más szolgáltatók számos népszerű modellje egy kattintással telepíthető Amazon SageMaker JumpStart. Több százezer modell érhető el ezekben a tárolókban. Ehhez a bejegyzéshez egy olyan modellt választunk, amely nem érhető el a SageMaker JumpStartban, és ez ügyfél általi telepítést igényel. Amint az a következő ábrán látható, egy átölelő arcmodellt alkalmazunk a következtetések levonásához Amazon SageMaker Studio jegyzetfüzet. A jegyzetfüzet egy végpont telepítésére szolgál valós idejű következtetéshez. A notebook olyan eszközöket használ, amelyek magukban foglalják a Hugging Face bináris modellt, egy tárolóképre mutató mutatót, valamint egy célirányosan felépített inference.py szkriptet, amely megfelel a modell várható bemenetének és kimenetének. Amint ezt olvassa, az elérhető VQA modellek összetétele változhat. A fontos dolog az elérhető VQA modellek áttekintése, amikor ezt olvassa, és készen álljon a választott modell üzembe helyezésére, amely saját API-kérés- és válaszszerződéssel rendelkezik.
Miután a VQA modellt a SageMaker végpont szolgálja ki, a SageMaker Data Wrangler segítségével hangszereljük azt a folyamatot, amely végül egyesíti a táblázatos adatokat és a digitális képekből kinyert funkciókat, és átalakítja az adatokat a modelltanításhoz. A következő ábra azt mutatja be, hogyan fut a teljes körű adatátalakítási feladat.
A következő ábrán a SageMaker Data Wrangler-t használjuk az adat-előkészítési feladatok megszervezésére, a SageMaker Canvast pedig a modellképzéshez. Először is a SageMaker Data Wrangler használja Amazon helyszolgáltatás a nyers adatokban elérhető irányítószámok szélességi és hosszúsági jellemzőkké alakításához. Másodszor, a SageMaker Data Wrangler képes koordinálni több ezer fénykép küldését egy SageMaker által üzemeltetett végpontra valós idejű következtetés céljából, és jelenetenként egységes kérdéseket tesz fel. Ez a funkciók gazdag tárházát eredményezi, amelyek leírják a konyhákban, fürdőszobákban, otthoni külső és egyéb jellemzőket. Miután a SageMaker Data Wrangler elkészítette az adatokat, elérhető a képzési adatkészlet Amazon egyszerű tárolási szolgáltatás (Amazon S3). Az S3 adatokat bemenetként használva a SageMaker Canvas akár 2–15 perc alatt képes betanítani egy modellt anélkül, hogy kódot írna.
Adatátalakítás a SageMaker Data Wrangler segítségével
A következő képernyőképen egy SageMaker Data Wrangler munkafolyamat látható. A munkafolyamat az Amazon S3-ban tárolt otthonokról készült több ezer fotóval kezdődik. Ezután egy jelenetérzékelő határozza meg a helyszínt, például a konyhát vagy a fürdőszobát. Végül egy jelenet-specifikus kérdéssort tesznek fel a képekre, ami gazdagabb, táblázatos adatkészletet eredményez a képzéshez.
A következő példa a SageMaker Data Wrangler egyéni átalakítási kódjára, amelyet az alapmodellel való interakcióhoz és a konyhák képeivel kapcsolatos információk megszerzéséhez használnak. Az előző képernyőképen, ha a konyhai funkciók csomópontot választaná, a következő kód jelenne meg:
Biztonsági megfontolásból először engedélyeznie kell a SageMaker Data Wrangler-t, hogy felhívja a SageMaker valós idejű végpontját AWS Identity and Access Management (ÉN VAGYOK). Hasonlóképpen, a SageMaker Data Wrangleren keresztül meghívott AWS-erőforrásokhoz hasonló engedélyezési engedélyekre lesz szükség.
Adatstruktúrák a SageMaker Data Wrangler előtt és után
Ebben a részben az eredeti táblázatos adatok és a bővített adatok szerkezetét tárgyaljuk. A továbbfejlesztett adatok új adatszolgáltatásokat tartalmaznak ehhez a használati példához képest. Alkalmazásában szánjon időt arra, hogy elképzelje a képeken elérhető sokféle kérdéssort, amelyek segítik az osztályozási vagy regressziós feladatot. Az ötlet az, hogy a lehető legtöbb kérdést képzeljük el, majd teszteljük őket, hogy megbizonyosodjunk arról, hogy valóban hozzáadott értéket képviselnek.
Az eredeti táblázatos adatok szerkezete
A forrásban leírtak szerint GitHub repo, a mintaadatkészlet 535 táblázatos rekordot tartalmaz, köztük tulajdonságonként négy képet. Az alábbi táblázat az eredeti táblázatos adatok szerkezetét szemlélteti.
Funkció | Megjegyzés |
Hálószobák száma | . |
Fürdőszobák száma | . |
Terület (négyzetláb) | . |
Irányítószám | . |
Ár | Ez a megjósolandó célváltozó. |
A továbbfejlesztett adatok szerkezete
Az alábbi táblázat szemlélteti a továbbfejlesztett adatstruktúrát, amely számos, a képekből származó újdonságot tartalmaz.
Funkció | Megjegyzés |
Hálószobák száma | . |
Fürdőszobák száma | . |
Terület (négyzetláb) | . |
Szélesség | Úgy számítják ki, hogy az eredeti irányítószámot átadják az Amazon Location Service szolgáltatásnak. Ez a ZIP centroid értéke. |
Hosszúság | Úgy számítják ki, hogy az eredeti irányítószámot átadják az Amazon Location Service szolgáltatásnak. Ez a ZIP centroid értéke. |
A hálószobában van boltíves mennyezet? | 0 = nem; 1 = igen |
Drága a fürdőszoba? | 0 = nem; 1 = igen |
Drága a konyha? | 0 = nem; 1 = igen |
Ár | Ez a megjósolandó célváltozó. |
Modellképzés SageMaker Canvas segítségével
A SageMaker Data Wrangler feldolgozási feladat teljes mértékben előkészíti és elérhetővé teszi a teljes táblázatos képzési adatkészletet az Amazon S3-ban. Ezután a SageMaker Canvas az ML életciklusának modellépítési szakaszával foglalkozik. A Canvas az S3 edzőkészlet megnyitásával kezdődik. A modell megértése gyakran kulcsfontosságú ügyfélkövetelmény. Kódírás nélkül, néhány kattintással a SageMaker Canvas gazdag, vizuális visszajelzést ad a modell teljesítményéről. Amint az a következő részben látható képernyőképen látható, a SageMaker Canvas megmutatja, hogy az egyes funkciók hogyan befolyásolják a modellt.
Eredeti táblázatos adatokkal és ingatlanképekből származó jellemzőkkel betanított modell
A következő képernyőképen láthatjuk, hogy az ingatlan képeiből kifejlesztett funkciók fontosak voltak. Ezen eredmények alapján a fotón szereplő „Drága ez a konyha” kérdés jelentősebb volt, mint az eredeti táblázatban szereplő „hálószobák száma”, a jellemzők fontossági értéke 7.08, illetve 5.498.
A következő képernyőkép fontos információkat tartalmaz a modellről. Először is, a maradék gráf a halmaz legtöbb pontját mutatja a lila árnyalatú zóna körül csoportosulva. Itt a SageMaker Canvason kívül manuálisan két kiugró értéket jelöltek meg ehhez az illusztrációhoz. Ezek a kiugró értékek jelentős eltéréseket jelentenek a valódi lakásérték és az előre jelzett érték között. Ezenkívül az R2 érték, amelynek lehetséges tartománya 0-100%, 76%-on látható. Ez azt jelzi, hogy a modell tökéletlen, és nem rendelkezik elegendő információs ponttal ahhoz, hogy teljes mértékben figyelembe vegye az összes fajtát az otthoni értékek teljes becsléséhez.
A kiugró értékek segítségével további jeleket találhatunk és javasolhatunk egy átfogóbb modell felépítéséhez. Például ezek a kiugró ingatlanok tartalmazhatnak egy úszómedencét, vagy nagy földterületeken helyezkedhetnek el. Az adatkészlet nem tartalmazta ezeket a funkciókat; azonban előfordulhat, hogy megkeresheti ezeket az adatokat, és kiképezhet egy új modellt, amely kiegészítő funkcióként tartalmazza a „van úszómedencét”. Ideális esetben a következő próbálkozáskor az R2 érték növekedne, a MAE és RMSE értékek pedig csökkennének.
Az ingatlanképekből származó jellemzők nélkül betanított modell
Végül, mielőtt a következő részre lépnénk, vizsgáljuk meg, hogy a képeken szereplő funkciók hasznosak voltak-e. A következő képernyőkép egy másik SageMaker Canvas által betanított modellt mutat be a VQA modell szolgáltatásai nélkül. Látjuk, hogy a modell hibaaránya nőtt, 282 352 RMSE-ről 20 XNUMX RMSE-re. Ebből arra következtethetünk, hogy a képekből három egyszerű kérdés körülbelül XNUMX%-kal javította a modell pontosságát. Nem látható, de a teljesség kedvéért az R2 A következő modell értéke is romlott, 62%-ról 76%-ra esett vissza a biztosított VQA szolgáltatásokkal. Ez egy példa arra, hogy a SageMaker Canvas hogyan teszi egyszerűvé a gyors kísérletezést és egy olyan adatvezérelt megközelítés alkalmazását, amely modellt hoz létre az üzleti igények kielégítésére.
Előretekintés
Sok szervezet egyre jobban érdeklődik az alapozási modellek iránt, különösen amióta az általános előképzett transzformátorok (GPT-k) hivatalosan is az érdeklődés fő témájává váltak 2022 decemberében. Az alapozási modellek iránti érdeklődés nagy része a nagy nyelvi modellekkel (LLM) kapcsolatos feladatokra összpontosul. ; azonban vannak más, változatos felhasználási esetek is, mint például a számítógépes látás és szűkebben az itt leírt speciális VQA feladat.
Ez a bejegyzés egy példa arra, hogy ösztönözze a multimodális adatok felhasználását az ipari felhasználási esetek megoldására. Noha bemutattuk a VQA használatát és előnyeit egy regressziós modellben, felhasználható képek címkézésére és címkézésére a későbbi keresési vagy üzleti munkafolyamat-útválasztáshoz. Képzelje el, hogy képes keresni az eladó vagy bérbeadó ingatlanokat. Tegyük fel, hogy keres egy ingatlant csempe padlóval vagy márvány munkalappal. Ma előfordulhat, hogy hosszú listát kell szereznie a jelölt tulajdonságokról, és látás alapján kell szűrnie magát, miközben az egyes jelöltek között böngészik. Ehelyett képzelje el, hogy képes lesz szűrni az ezeket a funkciókat tartalmazó listákat – még akkor is, ha valaki nem címkézte meg őket kifejezetten. Képzelje el a biztosítási ágazatban a kárigények becslésének lehetőségét, vagy az üzleti munkafolyamat következő lépéseit képek alapján irányíthatja. A közösségi média platformokon a fotók automatikusan címkézhetők későbbi felhasználás céljából.
Összegzésként
Ez a bejegyzés bemutatta, hogyan lehet egy alapmodell által lehetővé tett számítógépes látást a klasszikus ML használati esetek javítására a SageMaker platform használatával. A javasolt megoldás részeként megtaláltuk a nyilvános modellnyilvántartásban elérhető népszerű VQA-modellt, és egy SageMaker végpont segítségével telepítettük a valós idejű következtetésekhez.
Ezután a SageMaker Data Wrangler segítségével olyan munkafolyamatot szerveztünk, amelyben egységes kérdéseket tettek fel a képekre, hogy gazdag táblázatos adatkészletet állítsunk elő. Végül a SageMaker Canvast használtuk egy regressziós modell betanításához. Fontos megjegyezni, hogy a mintaadatkészlet nagyon egyszerű volt, ezért tervezésénél fogva nem tökéletes. Ennek ellenére a SageMaker Canvas megkönnyíti a modell pontosságának megértését és további jelek keresését az alapmodell pontosságának javítása érdekében.
Reméljük, hogy ez a bejegyzés arra ösztönözte, hogy használja a szervezete birtokában lévő multimodális adatokat. Ezenkívül reméljük, hogy a bejegyzés arra ösztönzött, hogy a modellképzést iteratív folyamatnak tekintse. Némi türelemmel remek modell készíthető. A majdnem tökéletes modellek túl szépek lehetnek ahhoz, hogy igazak legyenek, talán a célpont szivárgása vagy túlillesztése miatt. Egy ideális forgatókönyv egy jó, de nem tökéletes modellel kezdődik. A hibák, veszteségek és maradék diagramok használatával további adatjeleket kaphat, hogy növelje a kezdeti alapérték becslésének pontosságát.
Az AWS az ML szolgáltatások és a támogató felhő-infrastruktúra legszélesebb és legmélyebb készletét kínálja, így az ML minden fejlesztő, adattudós és gyakorló szakember kezébe kerül. Ha többet szeretne megtudni a SageMaker platformról, beleértve a SageMaker Data Wranglert és a SageMaker Canvast, lépjen kapcsolatba az AWS-fiókjával, és kezdjen beszélgetést. Ezenkívül érdemes többet is olvasni a SageMaker Data Wranglerről egyedi átalakítások.
Referenciák
Ahmed, EH és Moustafa, M. (2016). Lakásár becslés vizuális és szöveges jellemzők alapján. IJCCI 2016-Proceedings of the 8th International Joint Conference on Computational Intelligence, 3, 62–68.
Harrison Jr, D. és Rubinfeld, DL (1978). Hedonikus lakásárak és a tiszta levegő iránti kereslet. Környezetgazdasági és menedzsment folyóirat, 5(1), 81-102.
Kim, W., Son, B. & Kim, I.. (2021). ViLT: Látás és nyelv transzformátor konvolúció vagy régiófelügyelet nélkül. Proceedings of the 38th International Conference on Machine Learning, Proceedings of Machine Learning Research. 139:5583-5594.
A szerzőről
Charles Laughlin AI/ML Specialist Solution Architect, és az AWS Amazon SageMaker szolgáltatási csapatában dolgozik. Segít kialakítani a szolgáltatási ütemtervet, és naponta együttműködik különféle AWS-ügyfelekkel, hogy a legkorszerűbb AWS-technológiák és gondolati vezetés segítségével segítse vállalkozásukat átalakítani. Charles ellátási lánc menedzsment okleveles diplomával és Ph.D fokozattal rendelkezik. az adattudományban.
- SEO által támogatott tartalom és PR terjesztés. Erősödjön még ma.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Erősítse meg magát. Hozzáférés itt.
- PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Felerősített tudás. Hozzáférés itt.
- PlatoESG. Carbon, CleanTech, Energia, Környezet, Nap, Hulladékgazdálkodás. Hozzáférés itt.
- PlatoHealth. Biotechnológiai és klinikai vizsgálatok intelligencia. Hozzáférés itt.
- Forrás: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/use-foundation-models-to-improve-model-accuracy-with-amazon-sagemaker/
- :van
- :is
- :nem
- :ahol
- $ UP
- 08
- 1
- 100
- 2016
- 2021
- 2022
- 32
- 49
- 50
- 50 éve
- 7
- 8
- 8th
- a
- képesség
- Képes
- Rólunk
- bőséges
- hozzáférés
- Fiók
- pontosság
- elért
- cselekvések
- További
- Ezen kívül
- címek
- Után
- Ahmed
- AI
- AI / ML
- AIR
- Minden termék
- lehetővé
- majdnem
- mellett
- Is
- Bár
- amazon
- Amazon SageMaker
- Az Amazon Web Services
- amp
- an
- és a
- Másik
- válasz
- válaszok
- bármilyen
- api
- megjelenik
- Alkalmazás
- alkalmaz
- megközelítés
- építészet
- VANNAK
- körül
- Sor
- mesterséges
- mesterséges intelligencia
- Mesterséges intelligencia (AI)
- AS
- kérdez
- kér
- értékeli
- Eszközök
- At
- kísérlet
- hang-
- Automatizált
- elérhető
- AWS
- alapján
- kiindulási
- BE
- lett
- válik
- egyre
- óta
- előtt
- kezdődik
- hogy
- haszon
- között
- Túl
- test
- Boston
- mindkét
- épít
- Épület
- beépített
- teher
- üzleti
- vállalkozások
- de
- by
- hívás
- TUD
- jelölt
- vászon
- képességek
- képesség
- képes
- eset
- esetek
- mennyezet
- központú
- Centers
- lánc
- változik
- jellemzők
- Károly
- A pop-art design, négy időzóna kijelzése egyszerre és méretének arányai azok az érvek, amelyek a NeXtime Time Zones-t kiváló választássá teszik. Válassza a
- követelés
- klasszikus
- besorolás
- ragadozó ölyv
- felhő
- felhő infrastruktúra
- csoportosítás
- kód
- kódok
- működik együtt
- szín
- kombájnok
- hogyan
- teljes
- átfogó
- számítási
- számítógép
- Számítógépes látás
- koncepció
- megállapítja,
- Konferencia
- Fontolja
- megfontolás
- tartalmaz
- Konténer
- tartalmaz
- folyamatos
- szerződés
- Beszélgetés
- megtérít
- koordináta
- kijavítására
- Megfelelő
- tudott
- hitel
- kíváncsi
- szokás
- vevő
- Ügyfelek
- élvonalbeli
- napi
- dátum
- Adatok előkészítése
- adat-tudomány
- adattudós
- adatkészlet
- Adatszerkezet
- adatalapú
- december
- Döntéshozatal
- csökkenés
- legmélyebb
- szállít
- Kereslet
- bizonyítani
- igazolták
- mutatja
- telepíteni
- telepített
- bevetés
- Származtatott
- leírni
- leírt
- Design
- tervezett
- meghatározza
- fejlett
- Fejlesztő
- digitális
- méretek
- megvitatni
- tárgyalt
- számos
- do
- nem
- Nem
- letöltések
- tucat
- Csepegés
- e
- minden
- könnyű
- Közgazdaságtan
- lehetővé
- engedélyezve
- ösztönözni
- Endpoint
- Mérnöki
- fokozott
- elég
- Egész
- környezeti
- hiba
- hibák
- különösen
- becslés
- stb.
- Még
- Minden
- példa
- példák
- várható
- drága
- kísérlet
- szakértő
- kifejezetten
- feltárása
- kivonat
- Arc
- Funkció
- Jellemzők
- Visszacsatolás
- láb
- kevés
- Ábra
- szűrő
- Végül
- Találjon
- vezetéknév
- Emelet
- Összpontosít
- következik
- következő
- következik
- A
- forma
- talált
- Alapítvány
- négy
- ból ből
- teljes körű
- teljesen
- funkció
- funkciók
- alapvető
- Nyereség
- rések
- általános
- generál
- kap
- cél
- jó
- grafikon
- nagy
- úttörő
- útmutatást
- kezek
- Legyen
- he
- segít
- hasznos
- segít
- itt
- Rejtett
- Kiemel
- tart
- Kezdőlap
- Homes
- remény
- házigazdája
- Ház
- ház
- Hogyan
- How To
- azonban
- http
- HTTPS
- Több száz
- i
- ötlet
- ideális
- ideálisan
- Identitás
- if
- illusztrálja
- kép
- képek
- kép
- importál
- fontosság
- fontos
- javul
- javított
- in
- tartalmaz
- beleértve
- Beleértve
- amely magában foglalja
- Növelje
- <p></p>
- egyre inkább
- függetlenül
- jelzi
- ipar
- befolyás
- tájékoztat
- információ
- Infrastruktúra
- kezdetben
- bemenet
- meglátások
- inspirál
- inspirálta
- helyette
- biztosítás
- Intelligencia
- kölcsönhatásba
- kölcsönhatások
- kamat
- érdekelt
- Nemzetközi
- bele
- IT
- ITS
- Munka
- közös
- jpg
- json
- Kulcs
- Kim
- tudás
- ismert
- Címke
- Telek
- nyelv
- nagy
- a későbbiekben
- vezet
- Vezetés
- TANUL
- tanulás
- életciklus
- Lista
- Listázott
- listák
- kis
- LLM
- található
- elhelyezkedés
- zárt
- Hosszú
- veszteség
- gép
- gépi tanulás
- készült
- főáram
- csinál
- KÉSZÍT
- vezetés
- kézzel
- sok
- gyufa
- Lehet..
- jelentőségteljes
- eszközök
- Média
- módszer
- Félúton
- esetleg
- bánja
- Perc
- hiányzó
- keverje
- ML
- modell
- modellek
- modern
- több
- a legtöbb
- mozgás
- mozgó
- kell
- Természetes
- Szükség
- szükséges
- Új
- Új funkciók
- következő
- nem
- csomópont
- jegyzetfüzet
- szám
- számos
- szerez
- történt
- of
- Ajánlatok
- Hivatalosan
- gyakran
- on
- csak
- nyílt forráskódú
- nyitás
- or
- érdekében
- szervezet
- szervezetek
- eredeti
- eredetileg
- Más
- mi
- ki
- kívülálló
- teljesítmény
- kívül
- saját
- Papír
- rész
- Múló
- Türelem
- minták
- mert
- tökéletes
- teljesítmény
- talán
- engedélyek
- person
- fázis
- képek
- kép
- képek
- csővezeték
- Egyszerű
- emelvény
- Platformok
- Plató
- Platón adatintelligencia
- PlatoData
- kérem
- pont
- pont
- medence
- Népszerű
- porció
- birtokol
- lehetséges
- állás
- jósolt
- előzetes
- előkészítés
- Készít
- előkészített
- Előkészíti
- korábban
- ár
- Áraink
- Fő
- Eljárás
- folyamat
- feldolgozás
- Készült
- tehetséges alkalmazottal
- ingatlanait
- ingatlan
- javasol
- javasolt
- ad
- feltéve,
- ellátó
- szolgáltatók
- biztosít
- amely
- nyilvános
- közzétett
- elhelyezés
- világítás
- kérdés
- Kérdések
- gyorsan
- R
- hatótávolság
- Arány
- Nyers
- el
- Olvass
- Olvasás
- kész
- real-time
- kap
- nyilvántartások
- csökkenteni
- referencia
- kifejezés
- vidék
- iktató hivatal
- megerősítése
- relatív
- Bérlés
- raktár
- képvisel
- kérni
- követelmény
- megköveteli,
- kutatás
- alakíts
- Tartózkodás
- Tudástár
- illetőleg
- válasz
- válaszok
- eredményez
- kapott
- Eredmények
- visszatérés
- Kritika
- Gazdag
- gazdagabb
- ütemterv
- Útvonal
- routing
- futás
- futásidejű
- s
- sagemaker
- eladás
- azonos
- Minta adatkészlet
- forgatókönyv
- színhely
- Tudomány
- Tudós
- scott
- forgatókönyv
- Keresés
- Második
- Rész
- biztonság
- lát
- Keresnek
- látott
- kiválasztott
- elküldés
- szolgál
- szolgált
- szolgáltatás
- Szolgáltatások
- készlet
- számos
- Alak
- előadás
- mutatott
- Műsorok
- Látás
- jelek
- jelentős
- hasonló
- Hasonlóképpen
- Egyszerű
- egyszerűsítése
- óta
- egyetlen
- Méret
- So
- Közösség
- Közösségi média
- szociális média platformok
- megoldások
- SOLVE
- néhány
- néha
- a
- forrás
- Források
- Hely
- szakember
- specializált
- kifejezetten
- négyzet
- kezdet
- Még mindig
- tárolás
- memorizált
- egyértelmű
- struktúra
- struktúrák
- Diákok
- későbbi
- ilyen
- javasol
- felügyelet
- kínálat
- ellátási lánc
- ellátási lánc menedzsment
- Támogató
- biztos
- táblázat
- TAG
- Vesz
- tart
- cél
- Feladat
- feladatok
- Tanítási
- csapat
- Technologies
- Technológia
- kifejezés
- teszt
- szövegi
- mint
- hogy
- A
- The Source
- azok
- Őket
- akkor
- Ott.
- ebből adódóan
- Ezek
- ők
- dolog
- ezt
- azok
- gondoltam
- gondolkodás vezetés
- ezer
- ezer
- három
- Keresztül
- idő
- nak nek
- Ma
- mai
- is
- szerszám
- téma
- hagyományosan
- Vonat
- kiképzett
- Képzések
- Átalakítás
- Átalakítás
- transzformációk
- transzformátor
- transzformerek
- igaz
- Megbízható
- kettő
- típus
- típusok
- Végül
- megért
- megértés
- egyedi
- Unsplash
- használ
- használati eset
- használt
- használ
- segítségével
- kihasználva
- Értékelés
- érték
- hozzáadott érték
- Értékek
- változó
- fajta
- nagyon
- videó
- Megnézem
- látható
- látomás
- vizuális
- W
- akar
- volt
- we
- háló
- webes szolgáltatások
- Hetek
- JÓL
- voltak
- Mit
- Mi
- ami
- WHO
- lesz
- ablakok
- val vel
- belül
- nélkül
- faipari
- Munka
- munkafolyamat
- művek
- világ
- érdemes
- lenne
- írás
- év
- hozamok
- te
- A te
- magad
- youtube
- zephyrnet
- nulla
- Postai irányítószám