OpenSearch egy méretezhető, rugalmas és bővíthető nyílt forráskódú szoftvercsomag keresési, elemzési, biztonsági megfigyelési és megfigyelési alkalmazásokhoz, az Apache 2.0 licenc alatt. Amazon OpenSearch szolgáltatás egy teljesen felügyelt szolgáltatás, amely egyszerűvé teszi az OpenSearch telepítését, méretezését és működtetését az AWS felhőben.
Az OpenSearch a BM-25 nevű valószínűségi rangsorolási keretrendszert használja a relevancia pontszámok kiszámításához. Ha egy megkülönböztető kulcsszó gyakrabban jelenik meg egy dokumentumban, a BM-25 magasabb relevanciapontszámot rendel a dokumentumhoz. Ez a keretrendszer azonban nem veszi figyelembe a felhasználói viselkedést, például az átkattintási vagy vásárlási adatokat, amelyek tovább javíthatják az egyes felhasználók relevanciáját.
A keresés funkcionalitásának javítása szerves része az általános felhasználói élmény és a webhely vagy alkalmazás iránti elkötelezettség javításának. A keresési forgalom nagy szándékúnak tekinthető, mivel a felhasználók aktívan keresnek egy adott elemet, és azt találták, hogy átlagosan akár kétszer több konverziót generálnak, mint a webhelyen nem kereső látogatók. A felhasználói interakciós adatok, például a kattintások, kedvelések és vásárlások felhasználásával a vállalkozások javíthatják a keresési relevanciát, hogy hasznot húzhassanak ebből a forgalomból, és csökkentsék azoknak az eseteknek a számát, amikor a felhasználók félbehagyják munkameneteiket, mert nehezen találják meg a kívánt termékeket. A keresési eredmények minőségének finomításával a vállalkozások jelentősen javíthatják vásárlói elkötelezettségüket, elégedettségüket és hűségüket, valamint növelhetik konverziós arányukat, ami végső soron nagyobb jövedelmezőséghez és sikerhez vezet.
Az Amazon testreszabása lehetővé teszi, hogy kifinomult személyre szabási lehetőségeket adjon alkalmazásaihoz ugyanazzal a gépi tanulási (ML) technológiával, amelyet Amazon.com több mint 20 éve. Nincs szükség ML szakértelemre.
Az Amazon Personalize támogatja az ajánlások automatikus beállítását a felhasználó környezeti információi alapján, mint például az eszköz típusa, helye, napszaka vagy más Ön által megadott információ. Ön ellátja az Amazon Personalize előzményadatait a felhasználókról és az alkalmazáson belüli interakcióikról, például vásárlási előzményekről, értékelésekről és kedvelésekről. Tömegesen adhat hozzá adatokat az Amazon Personalize szolgáltatáshoz, ha egyszerre importál nagy előzményadatkészleteket egy Amazon egyszerű tárolási szolgáltatás (Amazon S3) CSV-fájl, az Amazon Personalize által megkövetelt formátumban. Fokozatosan is hozzáadhat adatokat, ha rekordokat importál az Amazon Personalize konzol vagy API használatával. Az előzményadatok importálása után folytathatja az új adatok valós idejű szolgáltatását a felhasználói interakciós események elküldésével. A kezelni kívánt használati eset (például termékajánlatok) alapján kiválaszt egy előre elkészített receptet, amely az adott célra optimalizált. Az Amazon Personalize elemzi az Ön adatait, és a receptben szereplő paraméterek alapján egyéni ML-modellt képez ki, hogy személyre szabott, a felhasználókra és az alkalmazásokra optimalizált ajánlásokat állítson elő. A modell betanítása után valós idejű, személyre szabott ajánlásokat készíthet a felhasználók számára.
Az újonnan indított Amazon személyre szabott keresési beépülő modul az Amazon OpenSearch szolgáltatáshoz, használhatja a felhasználói interakciók előzményeit és érdeklődési körét a keresési eredmények javítására. Kihasználva egy Amazon Personalize recept mint például Személyre szabott rangsor, segíthet a releváns elemek keresési eredményeinek növelésében a felhasználói érdeklődés alapján, amikor az OpenSearch szolgáltatásból származó keresési eredményeket kap.
Ez a bejegyzés elmagyarázza, hogyan integrálható az Amazon Personalize Search Ranking beépülő modul az OpenSearch szolgáltatásba a személyre szabott keresési élmények érdekében. Az Amazon Personalize műtermékek létrehozásához ebben a bejegyzésben az IMDb adatkészletét használjuk, amely a világ leghitelesebb forrása a film-, tévé- és hírességek számára. elérhető az AWS Marketplace-en, valamint MovieLens adatkészlet a Minnesotai Egyetem GroupLens kutatása készítette, amely különböző filmek felhasználói rangsoraiból áll.
Megoldás áttekintése
A következő ábra a megoldás architektúráját mutatja be.
A munkafolyamat a következő lépéseket tartalmazza:
- A felhasználó keresési kérelmet ad ki webhelyén vagy portálján keresztül. Ezt a keresési kérelmet elküldi az OpenSearch szolgáltatásnak.
- A legjobb N keresési eredményt a rendszer az OpenSearch Service indexéből adja vissza, és elküldi a beépülő modulnak, hogy előkészítse és előkészítse a bemenetet egy Amazon Personalize kampány.
- A kérést elküldi az Amazon Personalize szolgáltatásnak, hogy megkapja az újrarangsorolt keresési eredményeket.
- Az Amazon Personalize visszaadja a keresési eredmények személyre szabott rangsorát az egyes találatok megfelelő pontszámával.
- Az újrarangsorolt találatokat a beépülő modul visszaküldi az OpenSearch Service-nek, az OpenSearch Service relevancia pontszáma és az Amazon Personalize személyre szabott rangsorolási pontszáma között súlyozással. Megadhat egy súlyparamétert (0.0 és 1.0 között), amely szabályozza az OpenSearch Service és az Amazon Personalize közötti egyensúlyt az eredmények átsorolásakor. A nagyobb súly nagyobb befolyást jelent az Amazon Personalize rangsorolási pontszámaiból, mint az OpenSearch Service pontszámaiból. Ez lehetővé teszi annak testreszabását, hogy a személyre szabott ajánlások mennyire befolyásolják a felhasználónak visszaadott végső keresési eredmények rangsorolását.
- A felhasználó preferenciái és interakciói alapján személyre szabott keresési eredményeket kap.
Előfeltételek
A következő előfeltételekkel kell rendelkeznie:
- An AWS-fiók.
- An AWS Identity and Access Management (IAM) szerepkör megfelelő hozzáférési jogosultságokkal. Biztosítjuk AWS felhőképződés sablonokat és Jupyter-jegyzetfüzeteket, amelyek segítenek beállítani a szükséges IAM-szerepet és hozzáférést.
- A személyre szabás engedélyezéséhez az OpenSearch szolgáltatásban be kell állítania a szükséges Amazon Personalize erőforrásokat, beleértve az adatkészletcsoportot, a megoldás verzióját és a kampányt. Biztosítottunk a Jupyter jegyzetfüzet amely létrehozza az összes Amazon Personalize erőforrást, kihasználva a Jupyter notebook teljes mértékben felügyelt példányának képességeit Amazon SageMaker.
Telepítse a CloudFormation veremet
A CloudFormation verem automatizálja az OpenSearch Service tartomány és a SageMaker Notebook példány telepítését. Hajtsa végre a következő lépéseket a verem üzembe helyezéséhez:
- Jelentkezzen be a AWS felügyeleti konzol hitelesítő adataival abban a fiókban, amelybe telepíteni szeretné a CloudFormation-vermet.
- Indítsa el a CloudFormation veremet közvetlenül.
- A Adja meg a részleteket oldalon adja meg a sablon által megkívánt paramétereket, például az OpenSearch Service és a SageMaker példányméreteket.
- A Állítsa be a verembeállításokat oldalon, adja meg a verem nevét és a beállítani kívánt egyéb beállításokat.
- Fejezze be a verem létrehozását, és figyelje az állapotot a verem részleteit tartalmazó oldalon.
- A verem létrehozása után nyissa meg a SageMaker jegyzetfüzet példányát a konzolról.
A jegyzetfüzet példány már előre be van töltve a szükséges jegyzetfüzetekkel.
Állítsa be és fejezze be az Amazon Personalize munkafolyamatot
Nyissa meg a 1.Configure_Amazon_Personalize.ipynb notebook az Amazon Personalize műtermékek beállításához. Ez a jegyzetfüzet végigvezeti Önt a következő lépéseken:
- Töltse le az adatkészletet, és elődolgozza az adatokat az adatkészletek létrehozásához szükséges bemeneti fájlok létrehozásához.
- Hozzon létre egy adatkészlet-csoportot.
- Adatkészletek és sémák létrehozása.
- Adatok előkészítése és importálása.
- Hozzon létre egy megoldást és egy megoldás verziót.
- Hozzon létre egy kampányt a megoldás verziójához.
Telepítse az Amazon Personalize Search Ranking beépülő modult egy Jupyter notebook segítségével
Nyissa meg a 2.Configure_Amazon_OpenSearch.ipynb jegyzetfüzetet, és futtassa át az utasításokat. Ez a jegyzetfüzet végigvezeti Önt a következő lépéseken:
- Töltsön be mintaindexadatokat az OpenSearch Service-példányba. Az index reprezentatív adatokkal való feltöltése megkönnyíti a bővítmény alapos tesztelését és érvényesítését.
- Telepítse a bővítménycsomagot az OpenSearch Service tartományába. Ez integrálja a személyre szabási lehetőségeket az OpenSearch környezetbe.
- Állítsa be a keresési folyamatokat a bővítmény funkcióinak aktiválásához. A keresési folyamatok kérés-előfeldolgozókat és válasz-utófeldolgozókat tartalmaznak, amelyek átalakítják a lekérdezéseket és az eredményeket. A folyamat összeállításakor adja meg a korábban létrehozott Amazon Personalize kampány ARN-t a
personalized_search_ranking
utófeldolgozó, amely lehetővé teszi a személyre szabott átsorolást. Ez úgy konfigurálja a beépülő modult, hogy az eredmények feldolgozása során valós idejű személyre szabási eredményeket kérjen le az Amazon Personalize alkalmazásból. A folyamatok meghatározása lehetővé teszi a beépülő modul számára, hogy a felhasználói preferenciák alapján növelje a keresési relevanciát.
Telepítse az Amazon Personalize Search Ranking bővítményt a konzol segítségével
Az Amazon Personalize keresési bővítményt a konzolról is beállíthatja. Ezt csak akkor kell megtennie, ha nem a korábbi Jupyter notebook használatával telepítette a bővítményt.
Az Amazon Personalize Search Ranking beépülő modul OpenSearch szolgáltatásban való telepítéséhez hajtsa végre a következő lépéseket:
- Az OpenSearch Service konzolon navigáljon a domainjéhez.
- A Csomagok lapot választani Társított csomag hogy társítsa az Amazon Personalize Search Ranking beépülő modult az OpenSearch Service tartományához. A beépülő modul verziójának meg kell egyeznie az OpenSearch Service domain verziójával.
Az Amazon Personalize Search Ranking beépülő modul az OpenSearch Service 2.9-es és újabb verzióira telepíthető.
- Keresse meg az Amazon Personalize Search Ranking beépülő modult az elérhető bővítmények listájában.
- 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 Társult a beépülő modul mellett, hogy telepítse, és társítsa meglévő OpenSearch szolgáltatási tartományához.
Miután csatlakoztatta a bővítményt, a csomagok listájában plugin-típusként jelenik meg. A beépülő modul telepítésével a telepítési folyamat befejeződött.
Engedélyezze az Amazon Personalize Search Ranking beépülő modult
Az Amazon Personalize Search Ranking beépülő modul a search-pipeline
Az OpenSearch szolgáltatás szolgáltatása, amelyet a 2.9-es verziótól adnak ki. A bővítmény attól függ search-pipeline
funkció az Amazon személyre szabott rangsorolásának alkalmazásához az OpenSearch Service által biztosított keresési eredményeken, és be kell állítani a search-pipeline
válaszfeldolgozó. Ez a folyamatdefiníció tartalmazza az Amazon Personalize bővítmény konfigurációját, amely magában foglalja az Amazon Personalize kampányt, amely az Amazon Personalize rangsorolását kéri, az IAM-szerepet az Amazon Personalize erőforrásokhoz való hozzáféréshez, valamint a következő táblázatban meghatározott paramétereket.
beállítások | Kötelező | alapértelmezett | Leírás |
campaign |
Igen | Egyik sem | Adja meg az Amazon Personalize kampány ARN-jét az eredmények személyre szabásához. |
recipe |
Igen | Egyik sem | Adja meg a használni kívánt Amazon Personalize recept nevét. Az írás pillanatában aws-personalized-ranking az egyetlen támogatott érték. |
item_id_field |
Nem | „_id” | Ha a _id Az OpenSearch indexelt dokumentumának mezője nem felel meg az Amazon Personalize-nek itemId , adja meg a megfelelő mező nevét. |
weight |
Igen | Egyik sem | Határozza meg, hogy a válaszfeldolgozó milyen hangsúlyt helyez a személyre szabásra, amikor újrarangsorolja az eredményeket. Adjon meg egy értéket 0.0–1.0 tartományban. Minél közelebb van az 1.0-hoz, annál valószínűbb, hogy az Amazon Personalize eredményei magasabbak. Ha 0.0-t ad meg, nem történik személyre szabás, és az OpenSearch szolgáltatás élvez elsőbbséget. |
tag |
Nem | Egyik sem | Adja meg a processzor azonosítóját. |
iam_role_arn |
Igen | Egyik sem | Adja meg az IAM szerepkört az Amazon Personalize erőforrások eléréséhez. Ez szükséges az OpenSearch szolgáltatáshoz, és opcionális a nyílt forráskódú OpenSearch szolgáltatáshoz. |
aws_region |
Igen | Egyik sem | Adja meg azt az AWS-régiót, ahol létrehozta az Amazon Personalize kampányát. |
ignore_failure |
Nem | Egyik sem | Adja meg, hogy a bővítmény figyelmen kívül hagyja-e a processzorhibákat. Értékeknél adja meg true or false . A termelési környezetekhez javasoljuk, hogy adja meg true hogy elkerülje a lekérdezési válaszok megszakítását. Tesztkörnyezeteknél megadhatja false a beépülő modul által generált hibák megtekintéséhez. |
external_account_iam_role_arn |
Nem | Egyik sem | Ha az OpenSearch szolgáltatást használja, és az Amazon Personalize és az OpenSearch Service erőforrásai különböző fiókokban találhatók, adja meg annak a szerepkörnek az ARN-jét, amely hozzáférési engedéllyel rendelkezik az Amazon Personalize szolgáltatáshoz. |
A következő Python-kódrészlet létrehoz egy keresési folyamatot az a personalized_search_ranking
válaszfeldolgozó egy OpenSearch Service tartományban. Ezt a lépést egyszer futtatja a bejegyzéshez tartozó jegyzetfüzet részeként:
Határozza meg a keresési folyamatot a személyre szabott rangsoroláshoz
A következő Python-kóddal létrehozhat egy keresési folyamatot az a personalized_search_ranking
válaszfeldolgozó egy OpenSearch Service tartományban. Cserélje le a tartományvégpontot a tartomány végpontjának URL-címére. Például: https://<domain name>.<AWS region>.es.amazonaws.com
.
Keresési folyamat alkalmazása egy egyedi lekérdezésre
Miután konfigurált egy keresési folyamatot az a personalized_search_ranking
válaszfeldolgozó segítségével az Amazon Personalize Search Ranking beépülő modult alkalmazhatja OpenSearch lekérdezéseihez, és megtekintheti az újrarangsorolt eredményeket. Frissítse a kódot a domain végpontjának, az OpenSearch Service indexének, a folyamat nevének (ezt konfigurálta) és a lekérdezésnek (a „Tom Cruise”-t használjuk a lekérdezéshez). Mert user_id
, adja meg annak a felhasználónak az azonosítóját, akire a keresési eredményeket kapja. Ennek a felhasználónak szerepelnie kell azokban az adatokban, amelyeket az Amazon Personalize megoldás verziójának létrehozásához használt.
Értékelje az eredményeket
Nyissa meg a 3.Tesztelés.ipynb jegyzetfüzetet, és végigjárja a lépéseket, hogy tesztelje és összehasonlítsa a személyre szabást használó és nem használó lekérdezések eredményeit. Az Amazon Personalize Search Ranking beépülő modul újra rangsorolja a keresési eredményeket az OpenSearch szolgáltatás lekérdezési válaszában. Figyelembe veszi az Amazon Personalize és az OpenSearch Service rangsorolását is. Ez a jegyzetfüzet végigvezeti Önt a következő lépéseken:
- Határozza meg a szükséges kapcsolati paramétereket az OpenSearch Service tartományával való kapcsolat létrehozásához. Ez magában foglalja a tartomány végpontjának, a hitelesítési adatoknak és az adott OpenSearch szolgáltatás beállításához szükséges további konfigurációs beállítások megadását.
- Hozzon létre mintalekérdezéseket, beleértve a személyre szabott és a személyre szabási paraméterek nélküli lekérdezéseket. Ezeket a lekérdezéseket arra használjuk, hogy értékeljük a személyre szabás hatását a keresési eredményekre.
- Futtassa és hasonlítsa össze a személyre szabást használó és nem használó lekérdezések eredményeit.
Példánkban a „Tom Cruise” lekérdezést használtuk, a személyre szabott paraméterként pedig olyan felhasználót használtunk, aki a közelmúltban drámát és romantikus filmet nézett. A következő keresési eredmények azt mutatják, hogy a beépülő modul hogyan szabja meg és rangsorolja a felhasználó megfigyelt megtekintési viselkedésén alapuló ajánlásokat. Ez példázza a beépülő modul azon képességét, hogy testreszabott, válogatott élményt nyújtson az egyéni felhasználói preferenciák és elköteleződési minták figyelembevételével. A keresési eredmények finomítására és hangolására való képesség a felhasználó preferenciáira vonatkozó következtetések alapján fokozott relevancia és hasznosság biztosítását teszi lehetővé.
Személyre szabott vagy nem személyre szabott eredmények
Fontolja meg a találatok személyre szabását egy 12-es azonosítójú felhasználó számára. Először is ellenőrizzük a felhasználó legutóbbi interakcióit a kód futtatásával a 3.Tesztelés.ipynb jegyzetfüzetet az interakciós előzmények lekéréséhez. Ez lehetővé teszi számunkra, hogy megtekintsük, hogy ez a felhasználó milyen típusú filmeket értékelt a közelmúltban, ami segíthet abban, hogy miként szabjuk személyre az ajánlásokat.
Ebben a példában azt látjuk, hogy a felhasználó érdeklődést mutatott a dráma, a romantikus és a thriller filmek műfajai iránt. A személyre szabott ajánlások érdekében először lekérdezéseket futtatunk a személyre szabott paraméterekkel, a felhasználó műfaji preferenciáinak felhasználásával. Ezután ugyanazokat a lekérdezéseket futtatjuk a személyre szabás engedélyezése nélkül, összehasonlítás céljából. A következő eredmények a nem személyre szabott és a személyre szabott ajánlási kimenetek közötti különbséget mutatják.
Az első két oszlop az OpenSearch Service alapértelmezett eredményeit jeleníti meg a „Tom Cruise” lekérdezésre egy filmindexben, különféle Tom Cruise-filmeket mutatva meg különböző műfajokban. A következő két oszlop az OpenSearch szolgáltatás személyre szabott eredményeit mutatja be ugyanarra a „Tom Cruise” lekérdezésre, de személyre szabva a dráma, a romantika és a thriller műfajok iránt érdeklődő felhasználók számára. Az általános eredményekhez képest a személyre szabott eredmények kiemelkedően tartalmazzák a Tom Cruise-filmeket a felhasználó által kedvelt dráma, romantikus és thriller műfajokban. A delta rávilágít arra, hogy a személyre szabott eredményeket hogyan rangsorolták át a nem személyre szabott eredményekhez képest, előnyben részesítve a felhasználó műfaji preferenciáinak megfelelő filmeket. Ez azt mutatja be, hogy a személyre szabás hogyan szabhatja az OpenSearch szolgáltatás eredményeit az egyes felhasználók ízléséhez és érdeklődési köréhez.
Ez az összehasonlítás azt mutatja be, hogy az Amazon Personalize hogyan tudja személyre szabni az OpenSearch Service filmek eredményeit az egyes felhasználók érdeklődési körének megfelelően. Bár a szabványos OpenSearch szolgáltatás célja, hogy univerzálisan szolgálja ki a Tom Cruise számára releváns filmeredményeket, az Amazon Personalize úgy szabja meg az eredményeket, hogy a Tom Cruise-filmekre összpontosítson, és egyedi megtekintési előzményei és preferenciái alapján előrejelzése szerint ez a felhasználó élvezni fogja.
Az egymás melletti eredmények azt mutatják, hogy az Amazon Personalize hogyan biztosít célzottabb, felhasználó-központú keresési élményt azáltal, hogy személyre szabja a filmeredményeket.
Tisztítsuk meg
Az erőforrások tisztításához hajtsa végre a következő lépéseket:
- Kövesse a 4.Cleanup.ipynb notebook, hogy megtisztítsa a notebookon keresztül létrehozott erőforrásokat.
- Az AWS CloudFormation konzolon törölje a létrehozott köteget.
Következtetés
Az Amazon Personalize Search Ranking beépülő modul zökkenőmentesen integrálódik az OpenSearch szolgáltatásba, így személyre szabott keresési élményt tesz lehetővé. A felhasználói viselkedési adatok és az Amazon Personalize ML képességeinek felhasználásával a beépülő modul átrendezheti az OpenSearch Service találati rangsorát, hogy növelje az egyes felhasználók relevanciáját. Ez személyre szabott keresési élményt hoz létre, amely a legrelevánsabb tartalmat magasabban jeleníti meg a találatok között. A beépülő modul úgy konfigurálható, hogy egyensúlyba hozza a személyre szabást az OpenSearch Service natív pontozásával, hogy megfeleljen a különféle használati eseteknek. Összességében az Amazon Personalize Search Ranking beépülő modul hatékony módja az OpenSearch szolgáltatás keresési relevanciájának és elköteleződésének növelésének, figyelembe véve a felhasználók egyéni érdeklődését és preferenciáit. Mindössze néhány konfigurációs lépéssel megkezdheti a hiperreleváns eredmények megjelenítését, amelyek erős visszhangot keltenek a felhasználók körében.
További források
A szerzőkről
James Jory az Alkalmazott AI és AWS megoldások vezető építésze. Különös érdeklődést mutat a személyre szabott és ajánló rendszerek iránt, valamint e-kereskedelmi, marketingtechnológiai és ügyféladat-elemzési háttérrel rendelkezik. Szabadidejében szeret kempingezni és autóversenyeket szimulálni.
Reagan Rosario az AWS megoldástervezője, aki méretezhető, magas rendelkezésre állású és biztonságos felhőmegoldások kidolgozására szakosodott oktatástechnológiai cégek számára. A szoftvermérnöki és architektúra terén szerzett több mint 10 éves tapasztalatával Reagan előszeretettel használja technikai tudását, hogy segítse az AWS ügyfeleit robusztus felhőmegoldások megtervezésében, amelyek kihasználják az AWS szélességét és mélységét.
- 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/unlock-personalized-experiences-powered-by-ai-using-amazon-personalize-and-amazon-opensearch-service/
- :van
- :is
- :nem
- :ahol
- $ UP
- 1
- 10
- 100
- 12
- 13
- 20
- 20 év
- 7
- 8
- 9
- a
- képesség
- Rólunk
- felett
- hozzáférés
- Fiók
- Fiókok
- át
- aktív
- aktívan
- hozzá
- További
- cím
- Beállítás
- Előny
- érint
- Után
- AI
- célok
- Minden termék
- lehetővé teszi, hogy
- már
- Is
- Bár
- amazon
- Amazon OpenSearch szolgáltatás
- Az Amazon testreszabása
- Az Amazon Web Services
- an
- analitika
- elemzések
- és a
- bármilyen
- Apache
- api
- megjelenik
- Megjelenik
- Alkalmazás
- alkalmazások
- alkalmazott
- Alkalmazott AI
- alkalmaz
- megfelelő
- építészet
- VANNAK
- AS
- megjelenés
- Társult
- At
- fokozza
- Auth
- Hitelesítés
- auto
- automaták
- Automatikus
- elérhető
- átlagos
- elkerülése érdekében
- AWS
- AWS felhőképződés
- AWS piactér
- háttér
- Egyenleg
- alapján
- BE
- mert
- óta
- viselkedés
- között
- test
- fellendítésére
- mindkét
- szélesség
- épít
- Épület
- vállalkozások
- de
- by
- számít
- hívás
- hívott
- Kampány
- TUD
- képességek
- képesség
- tőkésít
- eset
- esetek
- híresség
- ellenőrizze
- 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
- ragadozó ölyv
- közelebb
- felhő
- kód
- Oszlopok
- COM
- Companies
- összehasonlítani
- képest
- összehasonlítás
- teljes
- Configuration
- konfigurálva
- összefüggő
- kapcsolat
- Fontolja
- figyelembe vett
- figyelembe véve
- úgy véli,
- Összeáll
- Konzol
- építése
- tartalmaz
- tartalom
- szövegre vonatkozó
- folytatódik
- ellenőrzések
- Átalakítás
- megtérít
- teremt
- készítette
- teremt
- létrehozása
- Hitelesítő adatok
- hajókázás
- a válogatott
- szokás
- vevő
- ügyféladatok
- Ügyfél-elkötelezettség
- Ügyfelek
- testre
- szabott
- dátum
- Adatelemzés
- adatkészletek
- nap
- alapértelmezett
- meghatározott
- meghatározó
- definíció
- szállít
- átadó
- Delta
- mutatja
- függ
- telepíteni
- bevetés
- mélység
- leírás
- kívánatos
- részletek
- eszköz
- diagram
- különbség
- különböző
- nehézségek
- közvetlenül
- kijelző
- megkülönböztető
- számos
- do
- dokumentum
- nem
- Nem
- domain
- ne
- Dráma
- két
- alatt
- e
- minden
- Korábban
- e-kereskedelem
- Oktatás
- hangsúly
- lehetővé
- engedélyezve
- lehetővé teszi
- Endpoint
- eljegyzés
- Mérnöki
- növelése
- fokozott
- fokozása
- élvez
- Környezet
- környezetek
- hiba
- hibák
- létrehozni
- értékelni
- események
- példa
- Kivéve
- kivétel
- példázza
- kiállít
- létezik
- létező
- tapasztalat
- Tapasztalatok
- szakvélemény
- Elmagyarázza
- kifejezve
- ext
- megkönnyíti
- faktoring
- hibák
- Funkció
- kevés
- mező
- Fields
- filé
- Fájlok
- Film
- filmek
- utolsó
- megtalálása
- vezetéknév
- megfelelő
- rugalmas
- Összpontosít
- következő
- A
- formátum
- talált
- Keretrendszer
- gyakran
- ból ből
- teljesen
- funkcionalitás
- további
- generál
- generál
- fajta
- Műfajok
- kap
- jelentkeznek
- szerzés
- cél
- nagyobb
- Csoport
- Legyen
- he
- fejlécek
- segít
- Magas
- <p></p>
- kiemeli
- nagyon
- övé
- történeti
- történetek
- történelem
- Találat
- Hogyan
- How To
- azonban
- HTML
- http
- HTTPS
- ID
- azonosító
- Identitás
- if
- ábrázol
- illusztrálja
- Hatás
- importál
- importáló
- javul
- in
- magában foglalja a
- Beleértve
- Növelje
- index
- indexelt
- egyéni
- befolyás
- tájékoztat
- információ
- bemenet
- telepíteni
- telepítés
- telepítve
- példa
- utasítás
- szerves
- integrálni
- integrál
- A szándék
- kölcsönhatás
- kölcsönhatások
- kamat
- érdekelt
- érdekek
- bele
- jár
- kérdések
- IT
- tételek
- jpg
- éppen
- tudás
- nagy
- indított
- vezető
- tanulás
- Tőkeáttétel
- Engedély
- Engedélyezett
- mint
- Valószínű
- Kedvencek
- Lista
- elhelyezkedés
- szeret
- Hűség
- gép
- gépi tanulás
- KÉSZÍT
- sikerült
- vezetés
- Marketing
- piactér
- Mérkőzés
- eszközök
- ML
- modell
- monitor
- ellenőrzés
- több
- a legtöbb
- film
- Filmek
- sok
- kell
- név
- bennszülött
- Keresse
- elengedhetetlen
- Szükség
- igények
- Új
- újonnan
- következő
- nem
- jegyzetfüzet
- Most
- of
- on
- egyszer
- ONE
- csak
- nyitva
- nyílt forráskódú
- működik
- optimalizált
- Opciók
- or
- Más
- mi
- eredmények
- kimenetek
- felett
- átfogó
- csomag
- csomagok
- oldal
- paraméter
- paraméterek
- rész
- különös
- minták
- engedély
- engedélyek
- Testreszabás
- megszemélyesít
- Személyre
- csővezeték
- Plató
- Platón adatintelligencia
- PlatoData
- cselekmény
- csatlakoztat
- Plugins
- Portál
- állás
- powered
- erős
- jósolja
- preferenciák
- előnyben részesített
- Készít
- előkészített
- előfeltételek
- Fő
- fontossági sorrendbe
- prioritások
- folyamat
- feldolgozás
- Processzor
- Termékek
- Termelés
- jövedelmezőség
- ad
- feltéve,
- biztosít
- Vásárlás
- vásárlások
- helyezi
- Piton
- világítás
- lekérdezések
- kérdés
- verseny
- hatótávolság
- rangsorban
- Ranking
- Az árak
- értékelés
- igazi
- real-time
- új
- nemrég
- recept
- ajánl
- Ajánlást
- ajánlások
- nyilvántartások
- csökkenteni
- finomítani
- finomítás
- vidék
- relatív
- felszabaduló
- relevancia
- cserélni
- reprezentatív
- kérni
- kéri
- kötelező
- kutatás
- rezonátor
- Tudástár
- válasz
- válaszok
- eredményez
- Eredmények
- Visszatér
- felül
- erős
- Szerep
- szerepek
- románc
- futás
- futás
- sagemaker
- azonos
- minta
- elégedettség
- skálázható
- Skála
- pontszám
- pontozás
- zökkenőmentesen
- Keresés
- biztonság
- biztonság
- lát
- keres
- válasszuk
- elküldés
- küldött
- szolgál
- szolgáltatás
- Szolgáltatások
- szolgáló
- ülések
- készlet
- beállítások
- felépítés
- kellene
- előadás
- kirakat
- mutató
- jelentősen
- Egyszerű
- szimulációk
- méretek
- töredék
- szoftver
- szoftverfejlesztés
- megoldások
- Megoldások
- kifinomult
- forrás
- speciális
- szakosodott
- különleges
- specifikálva
- verem
- standard
- kezdet
- Kezdve
- Állapot
- Lépés
- Lépései
- tárolás
- egyértelmű
- erősen
- későbbi
- siker
- ilyen
- kíséret
- kínálat
- Támogatott
- Támogatja
- Systems
- táblázat
- TAG
- Szabó
- tart
- bevétel
- célzott
- ízek
- Műszaki
- Technológia
- technológiai cégek
- sablon
- sablonok
- teszt
- Tesztelés
- szöveg
- mint
- hogy
- A
- azok
- Őket
- akkor
- Ezek
- ők
- ezt
- alapos
- azok
- Keresztül
- idő
- alkalommal
- Cím
- nak nek
- Tomi
- felső
- forgalom
- kiképzett
- vonatok
- Átalakítás
- igaz
- megpróbál
- tv
- kettő
- típus
- típusok
- Végül
- alatt
- egyedi
- univerzálisan
- egyetemi
- kinyit
- Frissítések
- URL
- us
- használ
- használati eset
- használt
- használó
- User Experience
- felhasználó-központú
- Felhasználók
- használ
- segítségével
- hasznosság
- kihasználva
- érvényesítés
- érték
- Értékek
- fajta
- különféle
- változat
- verzió
- Megnézem
- megtekintők
- látogató
- vs
- séta
- sétál
- akar
- Út..
- we
- háló
- webes szolgáltatások
- weboldal
- súly
- JÓL
- Mit
- amikor
- vajon
- ami
- lesz
- val vel
- belül
- nélkül
- munkafolyamat
- világ
- írás
- yaml
- év
- te
- A te
- zephyrnet