Binggel generálva és Photoshoppal szerkesztve
A prediktív AI évtizedek óta növeli a vállalatok megtérülését fejlett ajánlási algoritmusok, kockázatértékelési modellek és csalásfelderítő eszközök révén. A generatív mesterséges intelligencia közelmúltbeli felfutása azonban az új témává tette. Mindenki a tartalomgenerálás és az ügyfélszolgálat nagy nyelvi modelljeit, illetve a vizuális tartalom létrehozására szolgáló diffúziós modelleket keresi. A generatív mesterséges intelligencia a termelékenység növelésének kulcsfontosságú tényezőjévé válik?
A kérdés megválaszolásához mélyebben kell megvizsgálnunk a témát, hogy megértsük a generatív és prediktív AI legfontosabb alkalmazási területeit. Ebben a cikkben áttekintjük azokat a kulcsfontosságú gépi tanulási technikákat, amelyek az AI-megközelítések két fő osztályát vezérlik, a hozzájuk kapcsolódó egyedi előnyöket és kihívásokat, valamint a megfelelő valós üzleti alkalmazásaikat.
Alapvető meghatározások
A generatív AI és a prediktív mesterséges intelligencia a mesterséges intelligencia két erőteljes típusa, amelyek széleskörű alkalmazási körrel rendelkeznek az üzleti életben és azon kívül is. A mesterséges intelligencia mindkét típusa gépi tanulást használ az adatokból való tanuláshoz, de ezt különböző módon teszik, és más-más céljaik vannak.
Prediktív AI a jövőbeli események vagy kimenetelek előrejelzésére szolgál történelmi adatok alapján. Ezt úgy teszi, hogy azonosítja a múltbeli adatok mintáit, majd ezeket a mintákat használja a jövőbeli trendek előrejelzésére. Például egy prediktív mesterségesintelligencia-modellt meg lehet tanítani az ügyfelek vásárlási előzményeinek adathalmazára, majd felhasználhatja annak előrejelzésére, hogy a következő hónapban mely ügyfelek fognak a legnagyobb valószínűséggel lemondani.
Generatív AI A mesterséges intelligencia egy olyan típusa, amely új tartalmat, például szöveget, képeket, zenét és kódot tud létrehozni. Ezt úgy teszi, hogy tanul a meglévő adatokból, majd új, a betanítási adatokhoz hasonló adatokat generál. Például egy generatív AI-modellt meg lehet tanítani a hirdetésszöveg-példák adatkészletére, majd felhasználhatja új kreatív és hatékony hirdetéspéldányok létrehozására.
Az alapvető különbség az, hogy a prediktív AI előrejelzéseket és előrejelzéseket ad ki, míg a generatív AI új tartalmat ad ki. Íme néhány példa a különböző domainekre vonatkozóan:
- Természetes nyelvi feldolgozás (NLP): A prediktív NLP modellek előre meghatározott osztályokba sorolhatják a szöveget (pl. spam vs. nem spam), míg a generatív NLP modellek egy adott prompt (pl. közösségi média bejegyzés vagy termékleírás) alapján hozhatnak létre új szöveget.
- Képfeldolgozás: A prediktív képfeldolgozó modellek, mint például a konvolúciós neurális hálózatok (CNN-ek), előre meghatározott címkékbe sorolhatják a képeket (pl. különböző termékeket azonosíthatnak egy élelmiszerbolt polcán). Másrészt a generatív modellek, például a diffúziós modellek olyan új képeket hozhatnak létre, amelyek nincsenek jelen a képzési adatokban (pl. virtuális modellek reklámkampányokhoz).
- Kábítószer-felfedezés: A prediktív gyógyszerkutatási modellek előre jelezhetik, hogy egy új vegyület valószínűleg mérgező lesz-e, vagy új gyógyszeres kezelésként használható-e. A generatív gyógyszerkutatási modellek új molekuláris struktúrákat hozhatnak létre a kívánt tulajdonságokkal, például nagyobb hatékonysággal vagy alacsonyabb toxicitással.
A különböző gépi tanulási algoritmusok, amelyek ezt a két típusú mesterséges intelligenciát vezérlik, sajátos erősségekkel és gyengeségekkel rendelkeznek, amelyeket meg kell értenie ahhoz, hogy az üzleti igényeinek megfelelő megközelítést válassza ki.
Ha ez a mélyreható oktatási tartalom hasznos az Ön számára, iratkozz fel AI levelezőlistánkra figyelmeztetni kell, ha új anyagot adunk ki.
Hogyan működnek a prediktív és a generatív AI algoritmusok?
Prediktív AI A mesterséges intelligencia egy olyan típusa, amely előzményadatokat használ a jövőbeli események vagy kimenetelek előrejelzésére. Általában felügyelt tanuláson alapul, amely a gépi tanulás egy olyan típusa, amely címkézett adatokat igényel. A címkézett adatok olyan adatok, amelyek megfelelő bemeneti és kimeneti párokkal vagy sorozatokkal vannak ellátva. A modell megtanulja a bemeneti adatok és a kimeneti adatok közötti matematikai kapcsolatot, majd ezt a tudást felhasználva előrejelzéseket készít az új adatokról.
A prediktív mesterséges intelligencia algoritmusok változók széles skálájának előrejelzésére használhatók, beleértve a folyamatos változókat (pl. értékesítési volumen) és a bináris változókat (pl., hogy az ügyfél lemorzsolódik-e). Alapozhatnak olyan alapvető gépi tanulási modelleken, mint a lineáris regresszió, a logisztikai regresszió, a döntési fák és a véletlenszerű erdők. Egyes esetekben a mélytanulási algoritmusok és a megerősítő tanulás kivételes teljesítményt mutatnak a prediktív AI-feladatokhoz, köszönhetően az adatok összetett mintáinak megtanulására. Emiatt ezek az algoritmusok alkalmasak olyan feladatokra, mint például az ügyfelek viselkedésének előrejelzése, a csalások felderítése vagy a betegek kimenetelének előrejelzése.
Tegyük fel, hogy egy egészségügyi szolgáltató prediktív mesterséges intelligenciát szeretne használni a szívbetegség kockázatának kitett betegek azonosítására. Felhasználhatják korábbi pácienseik korábbi adatait annak megállapítására, hogy a különböző jellemzők, például a betegek demográfiai adatai, egészségi állapota és kezelései hogyan kapcsolódnak a szívbetegségekhez. A gépi tanulási modellek észrevehetik a váratlan mintákat, és meglehetősen pontos előrejelzéseket adnak arról, hogy mely betegeknél alakul ki nagyobb valószínűséggel szívbetegség. Az egészségügyi szolgáltatók ezután felhasználhatják ezeket az előrejelzéseket személyre szabott megelőzési tervek kidolgozásához.
A prediktív AI-val ellentétben generatív AI A modelleket jellemzően felügyelt vagy félig felügyelt tanulási algoritmusok segítségével képezik. Ez azt jelenti, hogy nincs szükségük nagy mennyiségű címkézett adatra. A felügyelt tanulási algoritmusok címkézetlen adatokból tanulnak, míg a félig felügyelt tanulási algoritmusok címkézetlen adatok és kis mennyiségű címkézett adat kombinációjából tanulnak.
Alapvetően a legtöbb jelenlegi generatív AI modell úgy épül fel, hogy a betanítási adatok egy részét maszkolja, majd betanítja a modellt a maszkolt adatok helyreállítására.
Például a nagy nyelvi modelleket (LLM) úgy tanítják, hogy véletlenszerűen lecserélik a betanítási adatokban található tokeneket egy speciális tokenre, például [MASK]-ra. A modell ezután megtanulja megjósolni a maszkolt jelzőket a környező szavak kontextusa alapján.
A generatív mesterséges intelligencia modellek másik gyakori típusa a diffúziós modellek a képek és videók generálására és szerkesztésére. Ezek a modellek úgy épülnek fel, hogy először zajt adnak a képhez, majd betanítják a neurális hálózatot a zaj eltávolítására.
Mind az LLM-ek, mind a diffúziós modellek kiemelkedő teljesítményt érhetnek el, ha kellően nagy mennyiségű címkézetlen adatra tanítják őket. Az egyes felhasználási esetekre vonatkozó eredmények javítása érdekében azonban a fejlesztők gyakran finomhangolják a generatív modelleket kis mennyiségű címkézett adaton. Az emberi visszajelzések megerősítéses tanuláson keresztül történő integrálása tovább javíthatja a modell teljesítményét azáltal, hogy csökkenti az ellenséges reakciók számát.
A marketing az egyik első olyan üzleti terület, amely profitál a generatív mesterséges intelligencia előnyeiből. Például egy marketingügynökség egy generatív mesterséges intelligencia modellt használhat kreatív tartalom, például blogbejegyzések, cikkek és közösségi média bejegyzések létrehozására. Először is kiválaszthatnak egy előképzett LLM-et, amely megfelelő teljesítményt mutat a használati esetükben. Ezután finomhangolhatják a modellt az ügynökség ügyfeleitől származó meglévő tartalom adatkészletén. A modell betanítása után felhasználható új tartalom létrehozására, amely az ügynökség ügyfelei igényeihez igazodik.
Erősségeit és gyengeségeit
Mikor jön a prediktív AI, itt van a legfontosabb előnyei ennek a technológiának a használatáról:
- Nagy pontosságú: A prediktív mesterséges intelligencia modellek nagyon nagy pontosság elérésére taníthatók számos feladatnál, például termékajánlásnál, csalásfelderítésnél és kockázatértékelésnél.
- Automatizálás: A prediktív AI számos feladatot képes automatizálni, és felszabadítja az emberi dolgozókat, hogy stratégiaibb és kreatívabb munkára összpontosítsanak.
Ez a fajta mesterséges intelligencia azonban hozzátartozik kihívások, mint például:
- Címkézett adatigény: A prediktív AI-modellek címkézett adatokat igényelnek, amelyek gyűjtése költséges és időigényes lehet.
- Magas léc a sikerhez: A prediktív AI-alkalmazásoknak nagyon pontosnak kell lenniük ahhoz, hogy sikeresek legyenek. Ezt nehéz lehet elérni, különösen összetett feladatok esetén.
- Modell karbantartás: A prediktív mesterséges intelligencia modelleket rendszeresen át kell képezni az új adatokkal, hogy megőrizzék pontosságukat. Ez kihívást jelenthet a korlátozott erőforrásokkal rendelkező vállalatok számára.
Generatív AI algoritmusoknak megvannak a maguk erősségek pontok:
- Megnövekedett termelékenység és hatékonyság: A generatív AI sokkal gyorsabbá teheti a tartalomkészítés, a kódírás, a képalkotás és a tervezés folyamatát. Ezzel jelentős időt és pénzt takaríthatnak meg a vállalkozások.
- Kreativitás: A generatív AI olyan új és innovatív ötleteket generálhat, amelyekre az emberek talán nem is gondoltak. Ez segítheti a vállalkozásokat új termékek és szolgáltatások kifejlesztésében, valamint meglévő termékeik és szolgáltatásaik fejlesztésében.
Azonban, mint egy nagyon új technológia, számos kihívások figyelembe kell venni, többek között:
- A megbízhatóság hiánya: A generatív AI-alkalmazások általában nagyon megbízhatatlanok. Előfordulhat, hogy hamis vagy félrevezető információkat szolgáltatnak, és általában egy embert igényelnek az ügyfelek számára elérhető alkalmazásokhoz.
- Előképzett modellekre hagyatkozás: A vállalkozásoknak általában külsőleg készített előképzett modellekre kell támaszkodniuk a generatív AI-alkalmazásokhoz. Ez korlátozhatja a modell és annak kimenete feletti ellenőrzésüket.
- Szerzői joggal és szellemi tulajdonnal kapcsolatos kérdések: A generatív mesterséges intelligencia modellek használata körül szerzői jogi és szellemi tulajdonjogi aggályok merülnek fel. Nem világos például, hogy kié a szerzői jog a szerzői jog által védett adatokra kiképzett generatív mesterségesintelligencia-modell által generált tartalomhoz.
Ezek az erősségek és gyengeségek nagymértékben meghatározzák a generatív AI és a prediktív AI kulcsfontosságú alkalmazási területeit. Nézzük meg közelebbről.
Valós alkalmazások
Az alkalmazási területek prediktív AI Az határozza meg, hogy rendkívül pontos előrejelzéseket tud készíteni, amelyek lehetővé teszik bizonyos feladatok teljes automatizálását. Ugyanakkor ezek azok a területek, ahol elegendő címkézett adatot lehet szerezni az AI-modell betanításához. Néhány példa a prediktív AI-alkalmazásokra:
- Termékajánló rendszerek: A prediktív mesterséges intelligencia segítségével termékeket ajánlhat az ügyfeleknek korábbi vásárlási előzményeik és böngészési viselkedésük alapján.
- Csalásfelderítő rendszerek: A prediktív AI segíthet azonosítani a csalárd tranzakciókat és tevékenységeket.
- Kockázatértékelési rendszerek: A prediktív mesterségesintelligencia-modellek lehetővé teszik a vállalkozások számára, hogy felmérjék az olyan események kockázatát, mint például a hitelek nemteljesítése, a biztosítási követelések és az ügyfelek lemorzsolódása.
- Kereslet-előrejelző rendszerek: A termékek és szolgáltatások iránti kereslet pontos előrejelzésével a prediktív AI segít a vállalkozásoknak megtervezni termelési és készletszintjüket, valamint marketingkampányokat kidolgozni.
- Prediktív karbantartási rendszerek: A mesterséges intelligencia segítségével megjósolható, hogy a gépek és berendezések mikor fognak meghibásodni, így segítve a vállalatokat a költséges leállások megelőzésében és eszközeik élettartamának meghosszabbításában.
A prediktív AI-val ellentétben, generatív AI nem követeli meg, hogy a legoptimálisabb kimenetet produkáljuk. Az automatikusan generált, „elég jó” eredmények továbbra is segíthetik a vállalkozásokat a termelékenység és a hatékonyság növelésében, így érdemes a generatív AI-megoldásokat megvalósítani. Fontos azonban megjegyezni, hogy a generatív AI-alkalmazások nem megbízhatóak, és hamis információkat vagy váratlan kimeneteket produkálhatnak telepítésük során.
Figyelembe véve ezeket a korlátokat, a generatív mesterséges intelligencia a legalkalmasabb olyan kísérleti beállításokhoz, ahol a helyesség nem elengedhetetlen (például mesterséges intelligencia chatbotok), vagy olyan alkalmazásokhoz, amelyekben ember van a hurokban, ahol az emberek felülvizsgálják és szerkesztik az összes modell kimenetet közzététel, elküldés előtt, vagy kivégzi őket.
Néhány példa a generatív AI-alkalmazásokra:
- Tartalom létrehozása: A generatív mesterséges intelligencia modellek felgyorsíthatják a blogbejegyzések, termékleírások és közösségi média hirdetések generálását. Például az írók részletes utasításokat adhatnak a tartalom létrehozásához, majd áttekinthetik és szerkeszthetik a kimenetet.
- Képgenerálás: A generatív AI használható valósághű képek és videók generálására a terméktervezés, a marketing és a szórakoztatás területén. A tervezők ezután áttekinthetik, szerkeszthetik és rendezhetik ezt az automatikusan generált vizuális tartalmat, ahelyett, hogy a semmiből hoznák létre.
- Kódgenerálás: A generatív mesterséges intelligencia modellek segítségével kódot írhatunk szoftveralkalmazásokhoz, vagy kódmódosításokat javasolhatunk a fejlesztőknek. A fejlesztők ezután áttekinthetik és szerkeszthetik a kódot a végrehajtás előtt.
- Kábítószer-felfedezés: A generatív mesterséges intelligencia felgyorsíthatja a gyógyszerfejlesztést új gyógyszerjelöltek azonosításával és tulajdonságaik előrejelzésével, míg az emberek biztosítják a minőség-ellenőrzést és értékelik a mesterséges intelligencia által generált gyógyszermodelleket.
A prediktív AI továbbra is uralja a nagy értékű mesterséges intelligencia piacát, mivel nagy pontossággal képes automatizálni a folyamatokat, így nincs szükség emberi felügyeletre. A generatív mesterséges intelligencia ezzel szemben egy újabb és gyorsan fejlődő terület, amely számos üzleti alkalmazás forradalmasítására képes. Noha az még várat magára, hogy a generatív mesterséges intelligencia a prediktív MI-hez hasonló fő termelékenységi tényezővé válik-e, lehetőségei tagadhatatlanok.
Tetszett ez a cikk? Iratkozzon fel további AI-kutatási frissítésekért.
Értesíteni fogunk, ha több ehhez hasonló összefoglaló cikket adunk ki.
Összefüggő
- 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://www.topbots.com/generative-vs-predictive-ai/
- :van
- :is
- :nem
- :ahol
- $ UP
- 438
- a
- képesség
- Rólunk
- gyorsul
- elfogadható
- Fiók
- pontosság
- pontos
- pontosan
- Elérése
- át
- tevékenységek
- Ad
- hozzáadásával
- hirdetések
- fejlett
- ellenséges
- Hirdetés
- ügynökség
- AI
- AI modellek
- ai kutatás
- algoritmusok
- Minden termék
- lehetővé
- Is
- összeg
- Összegek
- és a
- válasz
- bármilyen
- Alkalmazás
- alkalmazások
- megközelítés
- megközelít
- VANNAK
- területek
- cikkben
- cikkek
- mesterséges
- mesterséges intelligencia
- AS
- értékeli
- értékelés
- Eszközök
- társult
- At
- automatizált
- Automatizált
- automatikusan
- bár
- alapján
- alapvető
- BE
- válik
- óta
- előtt
- viselkedés
- haszon
- Előnyök
- BEST
- között
- Túl
- Bing
- Blog
- Blogbejegyzések
- mindkét
- Legelészés
- épült
- üzleti
- Üzleti alkalmazások
- vállalkozások
- de
- by
- Kampányok
- TUD
- jelöltek
- eset
- esetek
- bizonyos
- kihívás
- kihívások
- Változások
- chatbots
- 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
- követelések
- osztályok
- osztályoz
- ügyfél részére
- közelebb
- kód
- gyűjt
- kombináció
- jön
- Közös
- Companies
- hasonló
- bonyolult
- Összetett
- aggodalmak
- Körülmények
- tartalom
- Tartalomgenerálás
- tartalomalkotás
- kontextus
- folyamatos
- kontraszt
- ellenőrzés
- copyright
- kijavítására
- drága
- tudott
- teremt
- készítette
- létrehozása
- teremtés
- Kreatív
- Jelenlegi
- vevő
- vevői viselkedés
- Vevőszolgálat
- Ügyfelek
- dátum
- évtizedek
- döntés
- mély
- mély tanulás
- mélyebb
- alapértelmezett
- meghatározott
- Kereslet
- demográfiai
- bizonyítani
- mutatja
- bevezetéséhez
- leírás
- Design
- tervezők
- tervezés
- kívánatos
- részletes
- Érzékelés
- Határozzuk meg
- Fejleszt
- fejlesztők
- fejlesztése
- Fejlesztés
- különbség
- különbségek
- különböző
- nehéz
- Diffusion
- felfedezés
- betegség
- do
- nem
- domainek
- állásidő
- gépkocsivezető
- vezetés
- gyógyszer
- e
- nevelési
- Hatékony
- hatékonyság
- hatékonyság
- megszüntetése
- elég
- biztosítására
- Szórakozás
- felszerelés
- különösen
- alapvető
- események
- mindenki
- példa
- példák
- kivételes
- végrehajtó
- létező
- drága
- kísérleti
- terjed
- külsőleg
- FAIL
- hamis
- gyorsabb
- Jellemzők
- Visszacsatolás
- kevés
- mező
- vezetéknév
- Összpontosít
- A
- Előrejelzés
- előrejelzések
- csalás
- csalások felderítése
- csaló
- Ingyenes
- ból ből
- teljesen
- további
- jövő
- generál
- generált
- generáló
- generáció
- nemző
- Generatív AI
- adott
- Célok
- útmutató
- kéz
- Legyen
- Egészség
- egészségügyi
- Szív
- Szívbetegség
- segít
- segít
- segít
- itt
- Magas
- <p></p>
- nagyon
- történeti
- történelem
- FORRÓ
- Hogyan
- azonban
- HTTPS
- emberi
- Az emberek
- ötletek
- azonosítani
- azonosító
- kép
- képek
- végrehajtási
- fontos
- javul
- in
- mélyreható
- tartalmaz
- Beleértve
- Növelje
- <p></p>
- információ
- újító
- bemenet
- helyette
- utasítás
- biztosítás
- integrálása
- szellemi
- szellemi tulajdon
- Intelligencia
- bele
- leltár
- IT
- ITS
- jpg
- Kulcs
- Ismer
- tudás
- Címkék
- nyelv
- nagy
- nagymértékben
- TANUL
- tanulás
- hadd
- szintek
- erőfölény
- élet
- mint
- Valószínű
- LIMIT
- korlátozások
- Korlátozott
- LLM
- hitel
- néz
- keres
- alacsonyabb
- gép
- gépi tanulás
- gép
- készült
- levelezési
- fenntartása
- karbantartás
- fontos
- csinál
- KÉSZÍT
- Gyártás
- sok
- piacára
- Marketing
- marketing ügynökség
- maszk
- anyag
- matematikai
- max-width
- Lehet..
- eszközök
- Média
- esetleg
- félrevezető
- hiányzó
- modell
- modellek
- molekuláris
- pénz
- Hónap
- több
- a legtöbb
- sok
- zene
- Szükség
- igények
- hálózat
- hálózatok
- ideg-
- neurális hálózat
- neurális hálózatok
- Új
- új termékek
- következő
- NLP
- Zaj
- szám
- szerez
- of
- gyakran
- on
- egyszer
- ONE
- optimálisan
- or
- érdekében
- Más
- mi
- eredmények
- teljesítmény
- kiemelkedő
- felett
- Felügyelet
- saját
- tulajdonosa
- párok
- rész
- múlt
- beteg
- betegek
- minták
- teljesítmény
- Személyre
- terv
- tervek
- Plató
- Platón adatintelligencia
- PlatoData
- pont
- lehetséges
- állás
- Hozzászólások
- potenciális
- erős
- előre
- előrejelzésére
- Tippek
- be
- megakadályozása
- Megelőzés
- előző
- folyamat
- Folyamatok
- feldolgozás
- gyárt
- Termékek
- termék dizájn
- Termelés
- termelékenység
- Termékek
- ingatlanait
- ingatlan
- ad
- ellátó
- szolgáltatók
- Kiadás
- Vásárlás
- világítás
- kérdés
- egészen
- véletlen
- hatótávolság
- gyorsan
- való Világ
- valószerű
- új
- ajánl
- Ajánlást
- Meggyógyul
- csökkentő
- rendszeresen
- kapcsolat
- engedje
- megbízható
- támaszkodnak
- maradványok
- eszébe jut
- eltávolítása
- szükség
- megköveteli,
- kutatás
- Tudástár
- azok
- válaszok
- Eredmények
- Kritika
- forradalmasítani
- jobb
- Kockázat
- kockázatértékelés
- ROI
- értékesítés
- Értékesítési volumen
- azonos
- Megtakarítás
- azt mondják
- kaparni
- lát
- látott
- elküldés
- Series of
- szolgáltatás
- Szolgáltatások
- készlet
- beállítások
- Polc
- <p></p>
- jelentős
- hasonló
- kicsi
- So
- Közösség
- Közösségi média
- Közösségi média bejegyzések
- szoftver
- Megoldások
- néhány
- spam
- speciális
- különleges
- Spot
- Még mindig
- tárolni
- Stratégiai
- erősségek
- struktúrák
- sikeres
- ilyen
- javasol
- ÖSSZEFOGLALÓ
- túlfeszültség
- környező
- szabott
- Vesz
- feladatok
- technikák
- Technológia
- szöveg
- Kösz
- hogy
- A
- azok
- Őket
- akkor
- Ott.
- Ezek
- ők
- ezt
- azok
- gondoltam
- Keresztül
- Így
- idő
- időigényes
- nak nek
- jelképes
- tokenek
- szerszámok
- TOPBOTOK
- téma
- Vonat
- kiképzett
- Képzések
- Tranzakciók
- kezelés
- kezelések
- Fák
- Trends
- kettő
- típus
- típusok
- jellemzően
- tagadhatatlan
- megért
- Váratlan
- egyedi
- Frissítés
- us
- használ
- használati eset
- használt
- használ
- segítségével
- rendszerint
- változó
- különféle
- nagyon
- videó
- Videók
- Tényleges
- kötet
- vs
- akar
- volt
- módon
- we
- voltak
- amikor
- vajon
- ami
- míg
- WHO
- széles
- Széleskörű
- lesz
- val vel
- szavak
- Munka
- dolgozók
- művek
- érdemes
- ír
- kódot írni
- írók
- írás
- te
- A te
- zephyrnet