Ezt a bejegyzést Chaoyang He, Al Nevarez és Salman Avestimehr a FedML-től közösen írták.
Számos szervezet alkalmazza a gépi tanulást (ML), hogy automatizálással és nagy elosztott adatkészletek használatával javítsa üzleti döntéshozatalát. Az adatokhoz való nagyobb hozzáféréssel az ML páratlan üzleti betekintést és lehetőségeket kínálhat. A nyers, nem megtisztított érzékeny információk különböző helyeken történő megosztása azonban jelentős biztonsági és adatvédelmi kockázatokat rejt magában, különösen az olyan szabályozott iparágakban, mint az egészségügy.
A probléma megoldása érdekében az összevont tanulás (FL) egy decentralizált és együttműködő ML képzési technika, amely adatvédelmet biztosít, miközben megőrzi a pontosságot és a hűséget. A hagyományos ML-képzéssel ellentétben az FL-képzés egy elszigetelt ügyfélhelyen, független biztonságos munkamenet segítségével történik. Az ügyfél csak a kimeneti modell paramétereit osztja meg egy központi szerverrel, amelyet oktatási koordinátorként vagy aggregációs szerverként ismerünk, és nem a modell betanításához használt tényleges adatokat. Ez a megközelítés sok adatvédelmi aggályt enyhít, miközben hatékony együttműködést tesz lehetővé a modellképzés terén.
Bár az FL egy lépés a jobb adatvédelem és biztonság elérése felé, ez nem garantált megoldás. A nem biztonságos hálózatok, amelyek nem rendelkeznek hozzáférés-vezérléssel és titkosítással, továbbra is érzékeny információkat tehetnek ki a támadóknak. Ezen túlmenően, a helyileg betanított információk felfedhetnek privát adatokat, ha azokat következtetési támadással rekonstruálják. E kockázatok csökkentése érdekében az FL-modell személyre szabott betanítási algoritmusokat, valamint hatékony maszkolást és paraméterezést használ, mielőtt megosztaná az információkat a képzési koordinátorral. A helyi és központosított helyeken végzett erős hálózati vezérlés tovább csökkentheti a következtetések és a kiszűrés kockázatát.
Ebben a bejegyzésben egy FL megközelítést osztunk meg FedML, Amazon Elastic Kubernetes szolgáltatás (Amazon EKS), és Amazon SageMaker a betegek kimenetelének javítása az adatvédelmi és biztonsági aggályok kezelése mellett.
Összevont tanulás szükségessége az egészségügyben
Az egészségügy nagymértékben támaszkodik az elosztott adatforrásokra, hogy pontos előrejelzéseket és értékeléseket készíthessen a betegellátásról. A rendelkezésre álló adatforrások korlátozása a magánélet védelme érdekében negatívan befolyásolja az eredmények pontosságát és végső soron a betegellátás minőségét. Ezért az ML kihívásokat jelent az AWS-ügyfelek számára, akiknek biztosítaniuk kell a magánélet védelmét és a biztonságot az elosztott entitások között anélkül, hogy a betegek kimenetelét veszélyeztetnék.
Az egészségügyi szervezeteknek be kell tartaniuk a szigorú megfelelési szabályokat, például az Egyesült Államokban a Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA) törvényét az FL-megoldások bevezetése során. Az adatvédelem, a biztonság és a megfelelőség biztosítása még kritikusabbá válik az egészségügyben, amely erőteljes titkosítást, hozzáférés-szabályozást, auditálási mechanizmusokat és biztonságos kommunikációs protokollokat tesz szükségessé. Ezenkívül az egészségügyi adatkészletek gyakran tartalmaznak összetett és heterogén adattípusokat, így az adatok szabványosítása és interoperabilitása kihívást jelent az FL-beállításokban.
Használati eset áttekintése
Az ebben a bejegyzésben felvázolt felhasználási eset a szívbetegségek különböző szervezetekben található adataira vonatkozik, amelyeken egy ML-modell osztályozási algoritmusokat futtat a páciens szívbetegségének előrejelzésére. Mivel ezek az adatok a szervezetekre kiterjednek, egyesített tanulási módszereket használunk a megállapítások összevetésére.
A Szívbetegség adatkészlet A Kaliforniai Egyetem Irvine Machine Learning Repositoryja egy széles körben használt adatkészlet a szív- és érrendszeri kutatásokhoz és prediktív modellezéshez. 303 mintából áll, amelyek mindegyike egy beteget reprezentál, és klinikai és demográfiai jellemzők kombinációját tartalmazza, valamint a szívbetegség jelenlétét vagy hiányát.
Ez a többváltozós adatkészlet 76 attribútumot tartalmaz a beteginformációkban, ebből 14 attribútumot leggyakrabban használnak olyan ML algoritmusok kidolgozására és értékelésére, amelyek az adott attribútumok alapján előre jelezhetik a szívbetegség jelenlétét.
FedML keretrendszer
Az FL keretrendszerek széles választéka létezik, de úgy döntöttünk, hogy a FedML keretrendszer erre a használati esetre, mert nyílt forráskódú, és számos FL paradigmát támogat. A FedML népszerű nyílt forráskódú könyvtárat, MLOps platformot és alkalmazás-ökoszisztémát biztosít az FL számára. Ezek megkönnyítik az FL-megoldások fejlesztését és bevezetését. Eszközök, könyvtárak és algoritmusok átfogó készletét kínálja, amelyek lehetővé teszik a kutatók és a szakemberek számára, hogy FL algoritmusokat implementáljanak és kísérletezzenek elosztott környezetben. A FedML kezeli az adatvédelem, a kommunikáció és a modell-összesítés kihívásait FL-ben, felhasználóbarát felületet és testreszabható összetevőket kínálva. Az együttműködésre és a tudásmegosztásra összpontosítva a FedML célja, hogy felgyorsítsa az FL alkalmazását, és ösztönözze az innovációt ezen a feltörekvő területen. A FedML keretrendszer modell agnosztikus, beleértve a nemrégiben hozzáadott nagy nyelvi modellek (LLM) támogatását. További információkért lásd: A FedLLM kiadása: Építsen fel saját nagy nyelvi modelleket védett adatokra a FedML platform segítségével.
FedML Octopus
A rendszerhierarchia és a heterogenitás kulcsfontosságú kihívást jelent a valós FL-használati esetekben, ahol a különböző adatsilók eltérő infrastruktúrával rendelkezhetnek a CPU-val és a GPU-kkal. Ilyen esetekben használhatja FedML Octopus.
A FedML Octopus a cross-silo FL ipari szintű platformja a szervezetek és a fiókok közötti képzéshez. A FedML MLOp-okkal párosítva lehetővé teszi a fejlesztők és szervezetek számára, hogy bárhonnan, bármilyen léptékben biztonságos módon végezzenek nyílt együttműködést. A FedML Octopus elosztott képzési paradigmát futtat minden egyes adatsilóban, és szinkron vagy aszinkron képzéseket használ.
FedML MLOps
A FedML MLOps lehetővé teszi a kód helyi fejlesztését, amely később bárhol üzembe helyezhető a FedML keretrendszerek használatával. A képzés megkezdése előtt létre kell hoznia egy FedML-fiókot, valamint létre kell hoznia és fel kell töltenie a kiszolgáló- és ügyfélcsomagokat a FedML Octopusban. További részletekért lásd: lépések és a Bemutatkozik a FedML Octopus: az összevont tanulás termelési szintre emelése egyszerűsített MLO-kkal.
Megoldás áttekintése
A FedML-t több, a SageMakerrel integrált EKS-fürtbe telepítjük a kísérletek nyomon követésére. Használjuk Amazon EKS tervrajzok a Terraformhoz a szükséges infrastruktúra kiépítéséhez. Az EKS Blueprints segít komplett EKS-fürtök összeállításában, amelyek teljes mértékben rendszerindításra kerülnek a munkaterhelések telepítéséhez és működtetéséhez szükséges operációs szoftverrel. Az EKS Blueprints segítségével az EKS-környezet kívánt állapotának konfigurációja, például a vezérlősík, a munkavégző csomópontok és a Kubernetes-bővítmények, infrastruktúraként, kód (IaC) tervként van leírva. A terv konfigurálása után konzisztens környezetek létrehozására használható több AWS-fiókban és -régióban a folyamatos telepítési automatizálás segítségével.
Az ebben a bejegyzésben megosztott tartalom valós helyzeteket és tapasztalatokat tükröz, de fontos megjegyezni, hogy ezeknek a helyzeteknek a telepítése a különböző helyeken eltérő lehet. Bár egyetlen AWS-fiókot használunk különálló VPC-kkel, fontos megérteni, hogy az egyéni körülmények és konfigurációk eltérőek lehetnek. Ezért a közölt információkat általános útmutatóként kell használni, és a konkrét követelmények és a helyi feltételek alapján kiigazításra lehet szükség.
Az alábbi ábra szemlélteti megoldásunk architektúráját.
A FedML MLOps által minden edzési futáshoz biztosított követés mellett használjuk Amazon SageMaker kísérletek az egyes kliensmodellek és a központosított (aggregátor) modell teljesítményének nyomon követésére.
A SageMaker Experiments a SageMaker olyan képessége, amely lehetővé teszi ML-kísérletek létrehozását, kezelését, elemzését és összehasonlítását. A kísérlet részleteinek, paramétereinek és eredményeinek rögzítésével a kutatók pontosan reprodukálhatják és validálhatják munkájukat. Lehetővé teszi a különböző megközelítések hatékony összehasonlítását és elemzését, ami megalapozott döntéshozatalhoz vezet. Ezenkívül a kísérletek nyomon követése megkönnyíti az iteratív fejlesztést azáltal, hogy betekintést nyújt a modellek fejlődésébe, és lehetővé teszi a kutatók számára, hogy tanuljanak a korábbi iterációkból, ami végső soron felgyorsítja a hatékonyabb megoldások kidolgozását.
A következőket küldjük el a SageMaker Experiments számára minden egyes futtatáshoz:
- Modellértékelési mérőszámok – Edzésveszteség és görbe alatti terület (AUC)
- Hiperparaméterek – Korszak, tanulási sebesség, kötegméret, optimalizáló és súlycsökkenés
Előfeltételek
A bejegyzés követéséhez a következő előfeltételekkel kell rendelkeznie:
Telepítse a megoldást
Kezdésként klónozza helyileg a mintakódot tároló lerakat:
Ezután telepítse a használati eset infrastruktúráját a következő parancsokkal:
A Terraform sablon teljes üzembe helyezése 20–30 percig tarthat. A telepítés után kövesse a következő szakaszok lépéseit az FL alkalmazás futtatásához.
Hozzon létre egy MLOps telepítési csomagot
A FedML dokumentáció részeként létre kell hoznunk a kliens és szerver csomagokat, amelyeket az MLOps platform szétoszt a szervernek és az ügyfeleknek a képzés megkezdéséhez.
A csomagok létrehozásához futtassa a gyökérkönyvtárban található következő szkriptet:
Ez létrehozza a megfelelő csomagokat a következő könyvtárban a projekt gyökérkönyvtárában:
Töltse fel a csomagokat a FedML MLOps platformra
A csomagok feltöltéséhez kövesse az alábbi lépéseket:
- A FedML felhasználói felületen válassza a lehetőséget Saját alkalmazások a navigációs ablaktáblában.
- 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 Új alkalmazás.
- Töltse fel a kliens- és szervercsomagokat a munkaállomásáról.
- A hiperparamétereket is módosíthatja, vagy újakat hozhat létre.
Indítsa el az egyesített képzést
Összevont képzés futtatásához hajtsa végre a következő lépéseket:
- A FedML felhasználói felületen válassza a lehetőséget Projektlista a navigációs ablaktáblában.
- 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 Új projekt létrehozása.
- Adja meg a csoport és a projekt nevét, majd válassza a lehetőséget OK.
- Válassza ki az újonnan létrehozott projektet, és válassza ki Új futtatás létrehozása hogy kiváltsa az edzésfutást.
- Válassza ki a szélső kliens eszközöket és a központi aggregátor szervert ehhez a képzési futtatáshoz.
- Válassza ki az előző lépésekben létrehozott alkalmazást.
- Frissítse bármelyik hiperparamétert, vagy használja az alapértelmezett beállításokat.
- 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 Rajt az edzés megkezdéséhez.
- Válassza a Képzés állapota fület, és várja meg, amíg az edzés befejeződik. Az elérhető lapokra is navigálhat.
- Az edzés befejeztével válassza ki a rendszer lapon megtekintheti a betanítási időtartamokat a peremkiszolgálókon és az összesítési eseményeken.
Tekintse meg az eredményeket és a kísérlet részleteit
Amikor a képzés befejeződött, megtekintheti az eredményeket a FedML és a SageMaker segítségével.
A FedML felhasználói felületen a Modellek lapon láthatja az aggregátort és az ügyfélmodellt. Ezeket a modelleket a webhelyről is letöltheti.
Be is lehet jelentkezni Amazon SageMaker Studio És válasszon kísérletek a navigációs ablaktáblában.
A következő képernyőképen a naplózott kísérletek láthatók.
Kísérlet követőkódja
Ebben a részben megvizsgáljuk azt a kódot, amely integrálja a SageMaker kísérletkövetést az FL keretképzéssel.
Egy tetszőleges szerkesztőben nyissa meg a következő mappát, hogy megtekinthesse a SageMaker kísérletkövető kódjának a képzés részeként történő beillesztéséhez szükséges kód módosításait:
Az edzés nyomon követésére mi hozzon létre egy SageMaker kísérletet segítségével naplózott paraméterekkel és mérőszámokkal log_parameter
és a log_metric
parancsot a következő kódmintában leírtak szerint.
Bejegyzés a config/fedml_config.yaml
fájl deklarálja a kísérlet előtagját, amelyre a kódban hivatkozva egyedi kísérletneveket hoz létre: sm_experiment_name: "fed-heart-disease"
. Ezt tetszőleges értékre frissítheti.
Például lásd a következő kódot a heart_disease_trainer.py
, amelyet minden ügyfél arra használ, hogy betanítsa a modellt a saját adatkészletére:
Minden egyes futtatott ügyfél esetében a kísérlet részleteit a következő kód segítségével követi nyomon a heart_disease_trainer.py:
Hasonlóképpen használhatja a kódot heart_disease_aggregator.py
hogy a modellsúlyok frissítése után teszteljen helyi adatokat. A részletek az ügyfelekkel folytatott minden kommunikáció után naplózásra kerülnek.
Tisztítsuk meg
Ha elkészült a megoldással, győződjön meg arról, hogy megtisztítja a felhasznált erőforrásokat a hatékony erőforrás-felhasználás és költséggazdálkodás biztosítása érdekében, valamint elkerülheti a szükségtelen kiadásokat és az erőforrás-pazarlást. A környezet aktív rendbetétele, például a nem használt példányok törlése, a szükségtelen szolgáltatások leállítása és az ideiglenes adatok eltávolítása hozzájárul a tiszta és szervezett infrastruktúrához. A következő kóddal tisztíthatja meg erőforrásait:
Összegzésként
Ha az Amazon EKS-t használjuk infrastruktúraként és a FedML-t az FL keretrendszereként, skálázható és felügyelt környezetet tudunk biztosítani a képzéshez és a megosztott modellek telepítéséhez, miközben tiszteletben tartjuk az adatvédelmet. Az FL decentralizált természetével a szervezetek biztonságosan együttműködhetnek, kiaknázhatják az elosztott adatokban rejlő lehetőségeket, és javíthatják az ML-modelleket anélkül, hogy veszélyeztetnék az adatvédelmet.
Mint mindig, az AWS szívesen fogadja visszajelzését. Kérjük, hagyja meg gondolatait és kérdéseit a megjegyzés rovatban.
A szerzőkről
Randy DeFauw az AWS vezető megoldásokért felelős építésze. MSEE diplomával rendelkezik a Michigani Egyetemen, ahol autonóm járművek számítógépes látásmódjával foglalkozott. Emellett a Colorado Állami Egyetemen szerzett MBA fokozatot. Randy számos pozíciót töltött be a technológiai területen, a szoftverfejlesztéstől a termékmenedzsmentig. 2013-ban lépett be a nagy adattérbe, és továbbra is kutatja ezt a területet. Aktívan dolgozik projekteken az ML térben, és számos konferencián prezentált, köztük a Stratán és a GlueConon.
Arnab Sinha az AWS vezető megoldástervezője, aki mező műszaki igazgatóként tevékenykedik, hogy segítse a szervezeteket olyan méretezhető megoldások tervezésében és létrehozásában, amelyek támogatják az üzleti eredményeket az adatközpontok migrációja, a digitális átalakítás és az alkalmazások modernizálása, a big data és a gépi tanulás során. Ügyfeleit támogatta számos iparágban, beleértve az energetikát, a kiskereskedelmet, a gyártást, az egészségügyet és az élettudományokat. Arnab rendelkezik minden AWS-tanúsítvánnyal, beleértve az ML Specialty Certification-t is. Mielőtt csatlakozott volna az AWS-hez, Arnab technológiai vezető volt, korábban építészként és mérnökként töltött be vezető szerepet.
Prachi Kulkarni az AWS vezető megoldási építésze. Szakterülete a gépi tanulás, és aktívan dolgozik megoldások tervezésén különféle AWS ML, big data és elemzési ajánlatok felhasználásával. A Prachi több területen is rendelkezik tapasztalattal, ideértve az egészségügyet, a juttatásokat, a kiskereskedelmet és az oktatást, és számos pozícióban dolgozott a termékmérnöki és -építészeti, menedzsment- és vásárlói sikerek terén.
Tamer Sherif az AWS vezető megoldások építésze, sokrétű háttérrel a technológiai és vállalati tanácsadási szolgáltatások területén, több mint 17 éves megoldástervezőként. Az infrastruktúrára összpontosítva a Tamer szakértelme az iparági vertikumok széles spektrumát fedi le, beleértve a kereskedelmi, egészségügyi, autóipari, közszektort, feldolgozóipari, olaj- és gázipari, médiaszolgáltatásokat és még sok mást. Szakértelme számos területre kiterjed, mint például a felhőarchitektúra, az éles számítástechnika, a hálózatépítés, a tárolás, a virtualizáció, az üzleti termelékenység és a műszaki vezetés.
Hans Nesbitt Senior Solutions Architect az AWS-nél Dél-Kaliforniában. Az Egyesült Államok nyugati részén élő ügyfelekkel együttműködve rendkívül skálázható, rugalmas és rugalmas felhőarchitektúrákat hoz létre. Szabadidejében szívesen tölt időt a családjával, főz és gitározik.
Chaoyang He társalapítója és technológiai igazgatója a FedML, Inc.-nek, egy olyan startupnak, amely egy nyílt és együttműködő mesterséges intelligencia közösséget építeni bárhonnan, bármilyen léptékben. Kutatásai az elosztott és egyesített gépi tanulási algoritmusokra, rendszerekre és alkalmazásokra összpontosítanak. A Dél-Kaliforniai Egyetemen szerzett PhD fokozatot számítástechnikából.
Al Nevarez a FedML termékmenedzsment igazgatója. A FedML előtt a Google csoport termékmenedzsere és a LinkedIn adattudományi vezető menedzsere volt. Számos adattermékhez kapcsolódó szabadalommal rendelkezik, és a Stanford Egyetemen mérnöki tanulmányokat folytatott.
Salman Avestimehr a FedML társalapítója és vezérigazgatója. Az USC dékánprofesszora, a USC-Amazon Center on Trustworthy AI igazgatója és Amazon Scholar az Alexa AI-nál. Az egyesített és decentralizált gépi tanulás, az információelmélet, a biztonság és az adatvédelem szakértője. Az IEEE ösztöndíjasa, és a UC Berkeley-n szerzett PhD fokozatot EECS-ből.
Samir Lad az AWS kiváló vállalati technológusa, aki szorosan együttműködik az ügyfelek C-szintű vezetőivel. A C-suite korábbi vezetőjeként, aki több Fortune 100-as vállalaton keresztül vezetett átalakulásokon, Samir megosztja felbecsülhetetlen értékű tapasztalatait, hogy segítse ügyfeleit saját átalakulási útjukon.
Stephen Kraemer az AWS igazgatótanácsi és CxO tanácsadója, valamint korábbi ügyvezetője. Stephen a kultúrát és a vezetést támogatja, mint a siker alapját. A biztonságot és az innovációt a felhőalapú átalakulás mozgatórugóinak vallja, amely lehetővé teszi a rendkívül versenyképes, adatvezérelt szervezetek számára.
- 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/federated-learning-on-aws-using-fedml-amazon-eks-and-amazon-sagemaker/
- :van
- :is
- :nem
- :ahol
- $ UP
- 10
- 100
- 14
- 154
- 17
- 20
- 2013
- 247
- 300
- 7
- a
- Képes
- Rólunk
- távollét
- gyorsul
- gyorsuló
- hozzáférés
- Az adatokhoz való hozzáférés
- megvalósítható
- Fiók
- felelősségre vonhatóság
- Fiókok
- pontosság
- pontos
- pontosan
- elérése
- át
- törvény
- ható
- aktív
- aktívan
- tényleges
- alkalmazkodás
- hozzá
- hozzáadott
- mellett
- Ezen kívül
- cím
- címek
- címzés
- állítsa
- Örökbefogadás
- tanácsadó
- támogatja
- Után
- összesítés
- Összesítő
- AI
- célok
- AL
- Alexa
- algoritmusok
- Minden termék
- lehetővé teszi, hogy
- mentén
- Is
- Bár
- mindig
- amazon
- Amazon SageMaker
- Az Amazon Web Services
- an
- elemzés
- analitika
- elemez
- és a
- bármilyen
- bárhol
- Alkalmazás
- alkalmazások
- megközelítés
- megközelít
- építészet
- architektúrák
- VANNAK
- TERÜLET
- AS
- értékelések
- At
- támadás
- attribútumok
- Azta
- könyvvizsgálat
- Automatizálás
- autóipari
- autonóm
- autonóm járművek
- elérhető
- elkerülése érdekében
- AWS
- háttér
- alapján
- BE
- mert
- válik
- óta
- előtt
- kezdődik
- Előnyök
- Berkeley
- Jobb
- Nagy
- Big adatok
- tervrajz
- bizottság
- széles
- épít
- Épület
- üzleti
- de
- by
- C-lakosztály
- Kalifornia
- TUD
- képesség
- ami
- eset
- esetek
- Központ
- központi
- központosított
- vezérigazgató
- Tanúsítvány
- tanúsítványok
- kihívás
- kihívások
- választás
- 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
- körülmények
- besorolás
- ragadozó ölyv
- vásárló
- ügyfél részére
- Klinikai
- szorosan
- felhő
- Társalapító
- kód
- együttműködik
- együttműködés
- kollaboratív
- Colorado
- kombináció
- Hozzászólások
- kereskedelmi
- általában
- közlés
- közösség
- közösségi épület
- Companies
- összehasonlítani
- összehasonlítás
- versenyképes
- teljes
- bonyolult
- teljesítés
- alkatrészek
- átfogó
- veszélyeztetése
- számítógép
- Computer Science
- Számítógépes látás
- számítástechnika
- aggodalmak
- Körülmények
- Magatartás
- konferenciák
- Configuration
- konfigurálva
- következetes
- áll
- tanácsadó
- tartalmaz
- tartalmaz
- tartalom
- tovább
- folyamatos
- hozzájárul
- ellenőrzés
- ellenőrzések
- Koordinátor
- Költség
- Költséggazdálkodás
- összekapcsolt
- Covers
- kézműves
- teremt
- készítette
- teremt
- kritikai
- kritikus
- CTO
- kultúra
- görbe
- vevő
- Ügyfél sikere
- Ügyfelek
- szabható
- CXO
- dátum
- Adatközpont
- Adatvédelem
- Adatvédelem és biztonság
- adat-tudomány
- adatalapú
- adatkészletek
- decentralizált
- határozott
- Döntéshozatal
- kijelenti,
- alapértelmezett
- demográfiai
- telepíteni
- telepített
- bevezetéséhez
- bevetés
- leírt
- Design
- tervezés
- kívánatos
- elpusztítani
- részletek
- Dev
- fejlesztők
- fejlesztése
- Fejlesztés
- eszköz
- Eszközök
- diagram
- különbözik
- különböző
- digitális
- digitális átalakítás
- Igazgató
- könyvtár
- betegség
- terjeszteni
- megosztott
- elosztott képzés
- számos
- dokumentáció
- domainek
- csinált
- letöltés
- hajtás
- hajtott
- illesztőprogramok
- minden
- ökoszisztéma
- él
- szélsőséges számítástechnika
- szerkesztő
- Oktatás
- Hatékony
- hatékony
- csiszolókő
- lehetővé
- lehetővé teszi
- lehetővé téve
- titkosítás
- energia
- Mérnöki
- növelése
- biztosítására
- biztosítása
- lépett
- Vállalkozás
- Szervezetek
- belépés
- Környezet
- környezetek
- korszak
- korszakok
- különösen
- értékelő
- értékelés
- Még
- események
- példa
- végrehajtó
- vezetők
- kiszűrés
- költségek
- tapasztalat
- Tapasztalatok
- kísérlet
- kísérletek
- szakértő
- szakvélemény
- feltárása
- nyúlik
- megkönnyítése
- megkönnyíti
- család
- szövetségi
- Visszacsatolás
- fickó
- hűség
- mező
- filé
- megállapítások
- rugalmas
- Összpontosít
- koncentrál
- következik
- következő
- A
- Korábbi
- Szerencse
- talált
- Alapok
- Keretrendszer
- keretek
- ból ből
- teljesen
- funkció
- további
- GAS
- általános
- GitHub
- adott
- GPU
- Csoport
- Garantált
- útmutató
- Legyen
- he
- Egészség
- egészségbiztosítás
- egészségügyi
- Szív
- Szívbetegség
- súlyosan
- hős
- segít
- segít
- neki
- hierarchia
- nagyon
- övé
- tart
- tárhely
- azonban
- HTML
- HTTPS
- i
- IEEE
- if
- illusztrálja
- végre
- végrehajtási
- fontos
- javul
- javulás
- in
- Inc.
- Beleértve
- <p></p>
- független
- egyéni
- iparágak
- ipar
- információ
- tájékoztatták
- Infrastruktúra
- injekciót
- Innováció
- bizonytalan
- belső
- meglátások
- biztosítás
- integrált
- integrál
- Felület
- Az interoperabilitás
- bele
- felbecsülhetetlen
- izolált
- kérdés
- IT
- iterációk
- ITS
- csatlakozott
- utazás
- jpeg
- jpg
- Kulcs
- tudás
- ismert
- hiányzó
- nyelv
- nagy
- a későbbiekben
- vezető
- Vezetés
- vezető
- TANUL
- tanulás
- Szabadság
- Lets
- könyvtárak
- könyvtár
- élet
- Life Sciences
- korlátozó
- helyi
- helyileg
- elhelyezkedés
- helyszínek
- log
- bejelentkezve
- le
- gép
- gépi tanulás
- fenntartása
- csinál
- Gyártás
- kezelése
- sikerült
- vezetés
- menedzser
- mód
- gyártási
- sok
- Lehet..
- mechanizmusok
- Média
- Metrics
- Michigan
- Perc
- Enyhít
- ML
- MLOps
- modell
- modellezés
- modellek
- Modulok
- több
- a legtöbb
- többszörös
- kell
- név
- nevek
- Természet
- Keresse
- Navigáció
- Szükség
- szükséges
- negatívan
- hálózat
- hálózatba
- hálózatok
- Új
- újonnan
- következő
- csomópontok
- megjegyezni
- számos
- of
- felajánlás
- Ajánlat
- Ajánlatok
- gyakran
- Olaj
- Olaj és gáz
- on
- azok
- csak
- nyitva
- nyílt forráskódú
- működik
- operatív
- Lehetőségek
- or
- szervezetek
- Szervezett
- mi
- ki
- eredmények
- vázolt
- teljesítmény
- felett
- saját
- csomagok
- üvegtábla
- paradigma
- paradigmák
- paraméterek
- rész
- Múló
- Szabadalmak
- beteg
- teljesítmény
- Személyre
- phd
- repülőgép
- emelvény
- Plató
- Platón adatintelligencia
- PlatoData
- játék
- kérem
- Népszerű
- hordozhatóság
- pózok
- pozíciók
- állás
- potenciális
- előre
- Tippek
- előfeltételek
- jelenlét
- bemutatott
- előző
- korábban
- Fő
- Előzetes
- magánélet
- Adatvédelem és biztonság
- magán
- Termékek
- termékmenedzsment
- termék menedzser
- Termelés
- termelékenység
- Egyetemi tanár
- haladás
- program
- projektek
- szabadalmazott
- védelme
- protokollok
- ad
- feltéve,
- biztosít
- amely
- nyilvános
- világítás
- Kérdések
- hatótávolság
- kezdve
- rangsorban
- Arány
- Nyers
- birodalom
- kapott
- nemrég
- felvétel
- csökkenteni
- utal
- hivatkozott
- tükrözi
- régiók
- szabályozott
- szabályozott iparágak
- előírások
- támaszkodik
- eltávolítása
- raktár
- képviselő
- szükség
- kötelező
- követelmények
- kutatás
- kutatók
- rugalmas
- forrás
- Tudástár
- vonatkozó
- azok
- eredményez
- Eredmények
- kiskereskedelem
- kockázatok
- erős
- szerepek
- gyökér
- körül
- futás
- futás
- fut
- sagemaker
- Salman
- minta
- skálázható
- Skála
- skálázás
- forgatókönyvek
- tudós
- Tudomány
- TUDOMÁNYOK
- forgatókönyv
- Rész
- szakaszok
- szektor
- biztonság
- biztosan
- biztonság
- lát
- kiválasztás
- küld
- idősebb
- érzékeny
- különálló
- szerver
- Szerverek
- Szolgáltatások
- ülés
- beállítások
- számos
- Megosztás
- megosztott
- Megoszt
- megosztás
- ő
- kellene
- Műsorok
- jelentős
- silók
- egyszerűsített
- egyetlen
- helyzetek
- Méret
- szoftver
- szoftverfejlesztés
- megoldások
- Megoldások
- forrás
- Források
- Déli
- Hely
- feszültség
- Különlegesség
- különleges
- Spektrum
- Költési
- szabványosítás
- Stanford
- Stanford Egyetem
- kezdet
- indítás
- Állami
- Államok
- Lépés
- István
- Lépései
- Még mindig
- megállítás
- tárolás
- Szigorú
- erős
- tanult
- sikerül
- siker
- ilyen
- kíséret
- támogatás
- Támogatott
- Támogató
- Támogatja
- biztos
- Systems
- Vesz
- Műszaki
- technika
- technológus
- Technológia
- sablon
- ideiglenes
- Terraform
- teszt
- hogy
- A
- az információ
- azok
- akkor
- elmélet
- ebből adódóan
- Ezek
- ezt
- Keresztül
- idő
- nak nek
- szerszámok
- felé
- vágány
- Csomagkövetés
- hagyományos
- Vonat
- kiképzett
- Képzések
- tréningek
- Átalakítás
- transzformációk
- kiváltó
- megbízható
- típusok
- ui
- Végül
- alatt
- megért
- egyedi
- Egyesült
- Egyesült Államok
- egyetemi
- University of California
- nem úgy mint
- kinyit
- felesleges
- példátlan
- felhasználatlan
- Frissítések
- frissítése
- us
- használ
- használati eset
- használt
- barátságos felhasználói
- használ
- segítségével
- hasznosít
- ÉRVÉNYESÍT
- érvényesítés
- érték
- fajta
- különféle
- változik
- Járművek
- függőlegesek
- Megnézem
- látomás
- várjon
- volt
- we
- háló
- webes szolgáltatások
- weboldal
- súly
- Üdvözli
- JÓL
- Nyugati
- ami
- míg
- WHO
- széles
- széles körben
- lesz
- val vel
- belül
- nélkül
- Munka
- dolgozott
- munkás
- dolgozó
- művek
- munkaállomás
- év
- te
- A te
- zephyrnet