Menganalisis gambar medis memainkan peran penting dalam mendiagnosis dan mengobati penyakit. Kemampuan untuk mengotomatiskan proses ini menggunakan teknik pembelajaran mesin (ML) memungkinkan profesional kesehatan untuk lebih cepat mendiagnosis kanker tertentu, penyakit jantung, dan kondisi mata. Namun, salah satu tantangan utama yang dihadapi oleh dokter dan peneliti di bidang ini adalah pembangunan model ML untuk klasifikasi gambar yang memakan waktu dan rumit. Metode tradisional memerlukan keahlian pengkodean dan pengetahuan luas tentang algoritma ML, yang dapat menjadi hambatan bagi banyak profesional kesehatan.
Untuk mengatasi kesenjangan ini, kami menggunakan Kanvas Amazon SageMaker, alat visual yang memungkinkan dokter medis membuat dan menerapkan model ML tanpa coding atau pengetahuan khusus. Pendekatan yang mudah digunakan ini menghilangkan kurva pembelajaran curam yang terkait dengan ML, sehingga memberikan kebebasan bagi dokter untuk fokus pada pasiennya.
Amazon SageMaker Canvas menyediakan antarmuka drag-and-drop untuk membuat model ML. Dokter dapat memilih data yang ingin mereka gunakan, menentukan keluaran yang diinginkan, lalu menyaksikan data tersebut secara otomatis membangun dan melatih model. Setelah model dilatih, model akan menghasilkan prediksi yang akurat.
Pendekatan ini ideal bagi dokter medis yang ingin menggunakan ML untuk meningkatkan diagnosis dan keputusan pengobatan mereka. Dengan Amazon SageMaker Canvas, mereka dapat menggunakan kekuatan ML untuk membantu pasien mereka, tanpa perlu menjadi ahli ML.
Klasifikasi citra medis berdampak langsung pada hasil akhir pasien dan efisiensi layanan kesehatan. Klasifikasi gambar medis yang tepat waktu dan akurat memungkinkan deteksi dini penyakit yang membantu perencanaan dan pemantauan pengobatan yang efektif. Selain itu, demokratisasi ML melalui antarmuka yang dapat diakses seperti Amazon SageMaker Canvas, memungkinkan lebih banyak profesional kesehatan, termasuk mereka yang tidak memiliki latar belakang teknis yang luas, untuk berkontribusi pada bidang analisis citra medis. Pendekatan inklusif ini mendorong kolaborasi dan berbagi pengetahuan dan pada akhirnya mengarah pada kemajuan dalam penelitian layanan kesehatan dan peningkatan perawatan pasien.
Dalam postingan ini, kita akan mengeksplorasi kemampuan Amazon SageMaker Canvas dalam mengklasifikasikan gambar medis, mendiskusikan manfaatnya, dan menyoroti kasus penggunaan dunia nyata yang menunjukkan dampaknya terhadap diagnostik medis.
Gunakan kasing
Kanker kulit adalah penyakit yang serius dan berpotensi mematikan, dan semakin dini terdeteksi, semakin besar peluang keberhasilan pengobatan. Secara statistik, kanker kulit (misalnya karsinoma sel basal dan skuamosa) adalah salah satu jenis kanker yang paling umum dan menyebabkan ratusan ribu kematian. industri udang di seluruh dunia. setiap tahun. Hal ini diwujudkan melalui pertumbuhan sel-sel kulit yang tidak normal.
Namun, diagnosis dini secara drastis meningkatkan kemungkinan pemulihan. Selain itu, hal ini mungkin membuat terapi bedah, radiografi, atau kemoterapi tidak diperlukan atau mengurangi penggunaannya secara keseluruhan, sehingga membantu mengurangi biaya perawatan kesehatan.
Proses diagnosis kanker kulit dimulai dengan prosedur yang disebut dermoskopi[1], yang memeriksa karakteristik umum bentuk, ukuran, dan warna lesi kulit. Lesi yang dicurigai kemudian menjalani pengambilan sampel lebih lanjut dan tes histologis untuk memastikan jenis sel kankernya. Dokter menggunakan berbagai metode untuk mendeteksi kanker kulit, dimulai dengan deteksi visual. Pusat Studi Dermatologi Amerika telah mengembangkan panduan tentang kemungkinan bentuk melanoma, yang disebut ABCD (asimetri, batas, warna, diameter) dan digunakan oleh dokter untuk skrining awal penyakit. Jika ditemukan dugaan lesi kulit, maka dokter akan melakukan biopsi pada lesi yang terlihat pada kulit tersebut dan memeriksanya secara mikroskopis untuk mengetahui diagnosis jinak atau ganas serta jenis kanker kulitnya. Model visi komputer dapat berperan penting dalam membantu mengidentifikasi tahi lalat atau lesi yang mencurigakan, sehingga memungkinkan diagnosis lebih awal dan lebih akurat.
Membuat model deteksi kanker merupakan proses multi-langkah, sebagaimana diuraikan di bawah ini:
- Kumpulkan kumpulan data besar berupa gambar dari kulit sehat dan kulit dengan berbagai jenis lesi kanker atau prakanker. Kumpulan data ini perlu dikurasi dengan cermat untuk memastikan keakuratan dan konsistensi.
- Gunakan teknik visi komputer untuk memproses gambar terlebih dahulu dan mengekstrak relevansinya untuk membedakan antara kulit yang sehat dan kulit yang terkena kanker.
- Latih model ML pada gambar yang telah diproses sebelumnya, menggunakan pendekatan pembelajaran terawasi untuk mengajarkan model membedakan berbagai jenis kulit.
- Evaluasi performa model menggunakan berbagai metrik, seperti presisi dan perolehan, untuk memastikan model tersebut mengidentifikasi kanker kulit secara akurat dan meminimalkan kesalahan positif.
- Integrasikan model ini ke dalam alat yang mudah digunakan yang dapat digunakan oleh dokter kulit dan profesional kesehatan lainnya untuk membantu dalam deteksi dan diagnosis kanker kulit.
Secara keseluruhan, proses pengembangan model deteksi kanker kulit dari awal biasanya memerlukan sumber daya dan keahlian yang besar. Di sinilah Amazon SageMaker Canvas dapat membantu menyederhanakan waktu dan tenaga untuk langkah 2 โ 5.
Ikhtisar solusi
Untuk mendemonstrasikan pembuatan model visi komputer kanker kulit tanpa menulis kode apa pun, kami menggunakan kumpulan data gambar kanker kulit dermatoskopi yang diterbitkan oleh Harvard Dataverse. Kami menggunakan kumpulan data, yang dapat ditemukan di HAM10000 dan terdiri dari 10,015 gambar dermatoskopi, untuk membangun model klasifikasi kanker kulit yang memprediksi kelas kanker kulit. Beberapa poin penting tentang kumpulan data:
- Kumpulan data berfungsi sebagai kumpulan pelatihan untuk tujuan ML akademis.
- Ini mencakup kumpulan perwakilan dari semua kategori diagnostik penting dalam bidang lesi berpigmen.
- Beberapa kategori dalam kumpulan data adalah: Keratosis aktinik dan karsinoma intraepitel / penyakit Bowen (akiec), karsinoma sel basal (bcc), lesi mirip keratosis jinak (lentigine surya / keratosis seboroik dan lichen-planus seperti keratosis, bkl), dermatofibroma ( df), melanoma (mel), nevi melanositik (nv) dan lesi vaskular (angioma, angiokeratoma, granuloma piogenik dan perdarahan, vasc)
- Lebih dari 50% lesi dalam kumpulan data dikonfirmasi melalui histopatologi (histo).
- Kebenaran dasar untuk kasus-kasus lainnya ditentukan melalui pemeriksaan lanjutan (
follow_up
), konsensus ahli (konsensus), atau konfirmasi oleh in vivo mikroskop confocal (konfokal). - Kumpulan data mencakup lesi dengan banyak gambar, yang dapat dilacak menggunakan
lesion_id
kolom di dalamHAM10000_metadata
file.
Kami menunjukkan cara menyederhanakan klasifikasi gambar untuk beberapa kategori kanker kulit tanpa menulis kode apa pun menggunakan Amazon SageMaker Canvas. Mengingat gambar lesi kulit, klasifikasi gambar SageMaker Canvas secara otomatis mengklasifikasikan gambar menjadi jinak atau kemungkinan kanker.
Prasyarat
- Akses ke salah satu AWS akun dengan izin untuk membuat sumber daya yang dijelaskan di bagian langkah.
- Manajemen Identitas dan Akses AWS (pengguna AWS IAM). dengan izin penuh untuk menggunakan Amazon SageMaker.
Walkthrough
- Siapkan domain SageMaker
- Set data pengaturan
- Buat Layanan Penyimpanan Sederhana Amazon (Amazon S3) ember dengan nama unik yaitu
image-classification-<ACCOUNT_ID>
di mana ACCOUNT_ID adalah Nomor Akun AWS unik Anda. - Dalam ember ini buat dua folder:
training-data
dantest-data
. - Di bawah data pelatihan, buat tujuh folder untuk setiap kategori kanker kulit yang diidentifikasi dalam kumpulan data:
akiec
,bcc
,bkl
,df
,mel
,nv
, danvasc
. - Kumpulan data mencakup lesi dengan banyak gambar, yang dapat dilacak oleh
lesion_id-column
dalamHAM10000_metadata
mengajukan. Menggunakanlesion_id-column
, salin gambar terkait di folder kanan (yaitu, Anda dapat memulai dengan 100 gambar untuk setiap klasifikasi).
- Buat Layanan Penyimpanan Sederhana Amazon (Amazon S3) ember dengan nama unik yaitu
- Gunakan Kanvas Amazon SageMaker
- Pergi ke Amazon SageMaker layanan di konsol dan pilih Kanvas dari daftar. Setelah Anda berada di halaman Canvas, silakan pilih Buka Kanvas .
- Setelah Anda berada di halaman Canvas, pilih Model saya lalu pilih Model baru di sebelah kanan layar Anda.
- Jendela pop-up baru terbuka, tempat kami memberi nama gambar_klasifikasi sebagai nama model dan pilih Analisis gambar di bawah Jenis masalah.
- Impor kumpulan data
- Pada halaman selanjutnya silahkan pilih Buat set data dan di kotak pop-up, beri nama kumpulan data tersebut gambar_klasifikasi Dan pilih membuat .
- Di halaman berikutnya, ubah Sumber data untuk Amazon S3. Anda juga dapat langsung mengunggah gambarnya (yaitu, Unggahan lokal).
- Ketika Anda memilih Amazon S3, Anda akan mendapatkan daftar keranjang yang ada di akun Anda. Pilih keranjang induk yang menyimpan kumpulan data ke dalam subfolder (misalnya, klasifikasi gambar-2023 dan pilih Impor data tombol. Hal ini memungkinkan Amazon SageMaker Canvas dengan cepat memberi label gambar berdasarkan nama folder.
- Setelah kumpulan data berhasil diimpor, Anda akan melihat nilai di kolom Status berubah menjadi Siap dari Pengolahan.
- Sekarang pilih kumpulan data Anda dengan memilih Pilih set data di bagian bawah halaman Anda.
- Bangun model Anda
- pada Membangun halaman, Anda akan melihat data Anda diimpor dan diberi label sesuai nama folder di Amazon S3.
- Pilih Membangun cepat tombol (yaitu, konten yang disorot merah pada gambar berikut) dan Anda akan melihat dua opsi untuk membuat model. Yang pertama adalah Membangun cepat dan yang kedua adalah bangunan standar. Seperti namanya, opsi pembuatan cepat memberikan kecepatan dibandingkan akurasi dan memerlukan waktu sekitar 15 hingga 30 menit untuk membuat model. Pembuatan model standar memprioritaskan akurasi daripada kecepatan, dan pembuatan model memerlukan waktu penyelesaian antara 45 menit hingga 4 jam. Build standar menjalankan eksperimen menggunakan kombinasi hyperparameter yang berbeda dan menghasilkan banyak model di backend (menggunakan fungsi SageMaker Autopilot) lalu memilih model terbaik.
- Pilih bangunan standar untuk mulai membangun model. Dibutuhkan sekitar 2โ5 jam untuk menyelesaikannya.
- Setelah pembuatan model selesai, Anda dapat melihat perkiraan akurasi seperti yang ditunjukkan pada Gambar 11.
- Jika Anda memilih Scoring tab, ini akan memberi Anda wawasan tentang keakuratan model. Selain itu, kita juga dapat memilih Metrik lanjutan tombol pada Scoring tab untuk melihat skor presisi, perolehan, dan F1 (Ukuran akurasi seimbang yang memperhitungkan keseimbangan kelas).
- Metrik tingkat lanjut yang ditunjukkan Amazon SageMaker Canvas kepada Anda bergantung pada apakah model Anda melakukan prediksi perkiraan numerik, kategorikal, gambar, teks, atau deret waktu pada data Anda. Dalam hal ini, kami percaya bahwa ingatan lebih penting daripada presisi karena melewatkan deteksi kanker jauh lebih berbahaya daripada mendeteksi dengan benar. Prediksi kategoris, seperti prediksi 2 kategori atau prediksi 3 kategori, mengacu pada konsep klasifikasi matematika. Itu metrik tingkat lanjut penarikan kembali adalah pecahan positif sebenarnya (TP) dari semua positif aktual (TP + negatif palsu). Hal ini mengukur proporsi kejadian positif yang diprediksi dengan tepat sebagai positif oleh model. Silakan lihat ini Mendalami metrik lanjutan Amazon SageMaker Canvas untuk mempelajari lebih dalam tentang metrik tingkat lanjut.
Ini menyelesaikan langkah pembuatan model di Amazon SageMaker Canvas.
- Uji model Anda
- Anda sekarang dapat memilih Meramalkan tombol, yang membawa Anda ke Meramalkan halaman, tempat Anda dapat mengunggah gambar Anda sendiri Prediksi tunggal or Prediksi batch. Silakan atur opsi pilihan Anda dan pilih impor untuk mengunggah gambar Anda dan menguji modelnya.
- Mari kita mulai dengan melakukan prediksi gambar tunggal. Pastikan Anda berada di Prediksi Tunggal Dan pilihlah Impor gambar. Ini akan membawa Anda ke kotak dialog tempat Anda dapat memilih untuk mengunggah gambar Anda Amazon S3, atau lakukan a Unggahan lokal. Dalam kasus kami, kami memilih Amazon S3 dan telusuri direktori kami tempat kami memiliki gambar uji dan pilih gambar apa pun. Lalu pilih Impor data.
- Setelah dipilih, Anda akan melihat layar bertuliskan Menghasilkan hasil prediksi. Anda akan mendapatkan hasilnya dalam beberapa menit seperti yang ditunjukkan di bawah ini.
- Sekarang mari kita coba prediksi Batch. Pilih Prediksi batch bawah Jalankan prediksi Dan pilih Impor kumpulan data baru tombol dan beri nama Prediksi Batch dan tekan membuat .
- Di jendela berikutnya, pastikan Anda telah memilih unggahan Amazon S3 dan telusuri ke direktori tempat kami melakukan set pengujian dan pilih Impor data .
- Setelah gambar masuk Siap status, pilih tombol radio untuk kumpulan data yang dibuat dan pilih Hasilkan prediksi. Sekarang, Anda akan melihat status prediksi batch Menghasilkan prediksi. Mari kita tunggu beberapa menit untuk melihat hasilnya.
- Setelah statusnya masuk Siap negara bagian, pilih nama kumpulan data yang membawa Anda ke halaman yang menunjukkan prediksi mendetail pada semua gambar kami.
- Fitur penting lainnya dari Prediksi Batch adalah dapat memverifikasi hasil dan juga dapat mengunduh prediksi dalam file zip atau csv untuk digunakan atau dibagikan lebih lanjut.
Dengan ini Anda telah berhasil membuat model, melatihnya, dan menguji prediksinya dengan Amazon SageMaker Canvas.
Membersihkan
Pilih Keluar di panel navigasi kiri untuk keluar dari aplikasi Amazon SageMaker Canvas untuk menghentikan konsumsi Jam instans ruang kerja SageMaker Canvas dan melepaskan semua sumber daya.
Kutipan
[1]Fraiwan M, Faouri E. Tentang Deteksi Otomatis dan Klasifikasi Kanker Kulit Menggunakan Deep Transfer Learning. Sensor (Basel). 2022 30 Juni;22(13):4963. doi: 10.3390/s22134963. PMID: 35808463; ID PMC: PMC9269808.
Kesimpulan
Dalam postingan ini, kami menunjukkan kepada Anda bagaimana analisis citra medis menggunakan teknik ML dapat mempercepat diagnosis kanker kulit, dan penerapannya untuk mendiagnosis penyakit lain. Namun, membangun model ML untuk klasifikasi gambar seringkali rumit dan memakan waktu, sehingga memerlukan keahlian coding dan pengetahuan ML. Amazon SageMaker Canvas mengatasi tantangan ini dengan menyediakan antarmuka visual yang menghilangkan kebutuhan akan pengkodean atau keterampilan ML khusus. Hal ini memberdayakan profesional kesehatan untuk menggunakan ML tanpa kesulitan belajar, sehingga memungkinkan mereka untuk fokus pada perawatan pasien.
Proses tradisional dalam mengembangkan model deteksi kanker rumit dan memakan waktu. Hal ini melibatkan pengumpulan kumpulan data yang dikurasi, pra-pemrosesan gambar, pelatihan model ML, evaluasi kinerjanya, dan integrasikannya ke dalam alat yang ramah pengguna bagi para profesional kesehatan. Amazon SageMaker Canvas menyederhanakan langkah-langkah mulai dari prapemrosesan hingga integrasi, sehingga mengurangi waktu dan upaya yang diperlukan untuk membangun model deteksi kanker kulit.
Dalam postingan ini, kami mempelajari kemampuan hebat Amazon SageMaker Canvas dalam mengklasifikasikan gambar medis, menjelaskan manfaatnya, dan menyajikan kasus penggunaan dunia nyata yang menunjukkan dampak besar pada diagnostik medis. Salah satu kasus penggunaan menarik yang kami eksplorasi adalah deteksi kanker kulit dan bagaimana diagnosis dini sering kali secara signifikan meningkatkan hasil pengobatan dan mengurangi biaya perawatan kesehatan.
Penting untuk diketahui bahwa keakuratan model dapat bervariasi bergantung pada berbagai faktor, seperti ukuran set data pelatihan dan jenis model tertentu yang digunakan. Variabel-variabel tersebut berperan dalam menentukan kinerja dan keandalan hasil klasifikasi.
Amazon SageMaker Canvas dapat berfungsi sebagai alat yang sangat berharga yang membantu profesional kesehatan dalam mendiagnosis penyakit dengan akurasi dan efisiensi lebih tinggi. Namun, penting untuk dicatat bahwa hal ini tidak dimaksudkan untuk menggantikan keahlian dan penilaian profesional kesehatan. Sebaliknya, hal ini memberdayakan mereka dengan meningkatkan kemampuan mereka dan memungkinkan diagnosis yang lebih tepat dan cepat. Elemen manusia tetap penting dalam proses pengambilan keputusan, dan kolaborasi antara profesional kesehatan dan alat kecerdasan buatan (AI), termasuk Amazon SageMaker Canvas, sangat penting dalam memberikan perawatan pasien yang optimal.
Tentang penulis
Ramakan Joshi adalah Arsitek Solusi AWS, yang berspesialisasi dalam analitik dan domain tanpa server. Dia memiliki latar belakang pengembangan perangkat lunak dan arsitektur hybrid, dan bersemangat membantu pelanggan memodernisasi arsitektur cloud mereka.
Jaka Wen adalah Arsitek Solusi di AWS, didorong oleh hasrat terhadap Pembelajaran Mesin, Pemrosesan Bahasa Alami, dan Pembelajaran Mendalam. Dia membantu pelanggan Perusahaan dalam mencapai modernisasi dan penerapan yang terukur di Cloud. Di luar dunia teknologi, Jake senang bermain skateboard, hiking, dan mengemudikan drone udara.
Sonu Kumar Singh adalah Arsitek Solusi AWS, dengan spesialisasi dalam domain analitik. Beliau berperan penting dalam mengkatalisasi perubahan transformatif dalam organisasi dengan memungkinkan pengambilan keputusan berdasarkan data sehingga mendorong inovasi dan pertumbuhan. Ia senang bila sesuatu yang ia rancang atau ciptakan membawa dampak positif. Di AWS, niatnya adalah membantu pelanggan mendapatkan nilai dari 200+ layanan cloud AWS dan memberdayakan mereka dalam perjalanan cloud mereka.
Dariush Azimi adalah Arsitek Solusi di AWS, dengan spesialisasi dalam Pembelajaran Mesin, Pemrosesan Bahasa Alami (NLP), dan arsitektur layanan mikro dengan Kubernetes. Misinya adalah memberdayakan organisasi untuk memanfaatkan seluruh potensi data mereka melalui solusi menyeluruh yang komprehensif yang mencakup penyimpanan data, aksesibilitas, analisis, dan kemampuan prediktif.
- Konten Bertenaga SEO & Distribusi PR. Dapatkan Amplifikasi Hari Ini.
- PlatoData.Jaringan Vertikal Generatif Ai. Berdayakan Diri Anda. Akses Di Sini.
- PlatoAiStream. Intelijen Web3. Pengetahuan Diperkuat. Akses Di Sini.
- PlatoESG. Karbon, teknologi bersih, energi, Lingkungan Hidup, Tenaga surya, Penanganan limbah. Akses Di Sini.
- PlatoHealth. Kecerdasan Uji Coba Biotek dan Klinis. Akses Di Sini.
- Sumber: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/simplify-medical-image-classification-using-amazon-sagemaker-canvas/
- :memiliki
- :adalah
- :Di mana
- $NAIK
- 1
- 10
- 100
- 11
- 12
- 13
- 14
- 15%
- 16
- 17
- 2022
- 30
- 32
- 7
- 8
- 9
- 97
- a
- kemampuan
- Sanggup
- Tentang Kami
- akademik
- mengakses
- aksesibilitas
- dapat diakses
- Akun
- ketepatan
- tepat
- akurat
- mencapai
- mengakui
- sebenarnya
- alamat
- dialamatkan
- memajukan
- maju
- kemajuan
- AI
- Membantu
- UDARA
- algoritma
- Semua
- Membiarkan
- memungkinkan
- juga
- Amazon
- Amazon SageMaker
- Kanvas Amazon SageMaker
- Amazon Web Services
- Amerika
- an
- analisis
- analisis
- dan
- Apa pun
- Aplikasi
- pendekatan
- arsitektur
- ADALAH
- sekitar
- buatan
- kecerdasan buatan
- Kecerdasan buatan (AI)
- AS
- membantu
- terkait
- At
- mengotomatisasikan
- secara otomatis
- secara otomatis
- AWS
- Backend
- latar belakang
- latar belakang
- Saldo
- pembatas
- berdasarkan
- Basel
- BE
- karena
- menjadi
- Percaya
- di bawah
- Manfaat
- TERBAIK
- Lebih baik
- antara
- Luar
- batas
- Bawah
- Kotak
- Membawa
- lebih luas
- membangun
- Bangunan
- membangun
- tombol
- by
- bernama
- CAN
- Kanker
- kanvas
- kemampuan
- yang
- hati-hati
- kasus
- kasus
- mengkatalisasi
- kategori
- Sel
- pusat
- tertentu
- menantang
- tantangan
- kesempatan
- kesempatan
- perubahan
- karakteristik
- pilihan
- Pilih
- memilih
- kelas
- kelas-kelas
- klasifikasi
- dokter
- awan
- layanan cloud
- kode
- Pengkodean
- kolaborasi
- koleksi
- warna
- Kolom
- kombinasi
- Umum
- menarik
- lengkap
- Selesaikan
- kompleks
- luas
- komputer
- Visi Komputer
- konsep
- Kondisi
- konfirmasi
- DIKONFIRMASI
- Konsensus
- terdiri
- konsul
- konsumsi
- Konten
- menyumbang
- benar
- Sesuai
- Biaya
- bisa
- membuat
- dibuat
- membuat
- penciptaan
- sangat penting
- rumit
- dikuratori
- melengkung
- pelanggan
- Berbahaya
- data
- penyimpanan data
- Data-driven
- dataverse
- kematian
- Pengambilan Keputusan
- keputusan
- mendalam
- menyelam dalam
- belajar mendalam
- menyenangkan
- demokratisasi
- mendemonstrasikan
- Tergantung
- menyebarkan
- penyebaran
- dijelaskan
- dirancang
- diinginkan
- terperinci
- menemukan
- terdeteksi
- Deteksi
- ditentukan
- menentukan
- dikembangkan
- berkembang
- Pengembangan
- dialog
- berbeda
- membedakan
- langsung
- membahas
- Penyakit
- penyakit
- membedakan
- menyelam
- do
- Dokter
- dokter
- melakukan
- domain
- Download
- secara drastis
- didorong
- Drone
- e
- setiap
- Terdahulu
- Awal
- Efektif
- efisiensi
- usaha
- elemen
- menghilangkan
- dipekerjakan
- memberdayakan
- memberdayakan
- memungkinkan
- memungkinkan
- meliputi
- ujung ke ujung
- Meningkatkan
- memastikan
- Enterprise
- penting
- diperkirakan
- mengevaluasi
- Memeriksa
- mempercepat
- eksperimen
- ahli
- keahlian
- menyelidiki
- Dieksplorasi
- luas
- ekstrak
- f1
- dihadapi
- faktor
- palsu
- jauh
- Fitur
- beberapa
- bidang
- Angka
- File
- menemukan
- Pertama
- Fokus
- berikut
- Untuk
- memupuk
- ditemukan
- pecahan
- dari
- penuh
- fungsi
- lebih lanjut
- celah
- pertemuan
- Umum
- menghasilkan
- menghasilkan
- mendapatkan
- diberikan
- lebih besar
- Tanah
- Pertumbuhan
- membimbing
- memanfaatkan
- harvard
- Memiliki
- he
- kesehatan
- sehat
- membantu
- membantu
- Menyoroti
- -nya
- Memukul
- memegang
- JAM
- Seterpercayaapakah Olymp Trade? Kesimpulan
- How To
- Namun
- HTML
- HTTPS
- manusia
- Elemen Manusia
- Ratusan
- Hibrida
- i
- ideal
- diidentifikasi
- mengidentifikasi
- mengenali
- identitas
- if
- gambar
- Klasifikasi gambar
- gambar
- Dampak
- dampak
- mengimpor
- penting
- memperbaiki
- ditingkatkan
- in
- termasuk
- Termasuk
- Inklusif
- Meningkatkan
- mulanya
- Innovation
- wawasan
- contoh
- instrumental
- mengintegrasikan
- integrasi
- Intelijen
- dimaksudkan
- Niat
- Antarmuka
- interface
- ke
- tak ternilai
- IT
- NYA
- Diri
- perjalanan
- jpg
- kunci
- pengetahuan
- kumar
- label
- pelabelan
- bahasa
- besar
- Memimpin
- pengetahuan
- meninggalkan
- cahaya
- 'like'
- Daftar
- daftar
- mencatat
- mesin
- Mesin belajar
- membuat
- pengelolaan
- banyak
- matematis
- Mungkin..
- mengukur
- ukuran
- medis
- metode
- Metrik
- Mikroskopi
- microservices
- meminimalkan
- menit
- hilang
- Misi
- ML
- model
- model
- memodernisasi
- pemantauan
- lebih
- Selain itu
- paling
- beberapa
- nama
- nama
- Alam
- Pengolahan Bahasa alami
- Alam
- Arahkan
- Navigasi
- Perlu
- membutuhkan
- kebutuhan
- negatif
- New
- berikutnya
- NIH
- nLP
- sekarang
- NV
- objek
- of
- sering
- on
- sekali
- ONE
- membuka
- optimal
- pilihan
- Opsi
- or
- organisasi
- Lainnya
- kami
- di luar
- hasil
- diuraikan
- keluaran
- lebih
- secara keseluruhan
- sendiri
- halaman
- pane
- gairah
- bergairah
- pasien
- pasien
- untuk
- prestasi
- melakukan
- Izin
- Pilihan
- uji coba
- sangat penting
- perencanaan
- plato
- Kecerdasan Data Plato
- Data Plato
- Bermain
- memainkan
- silahkan
- poin
- pop-up
- positif
- mungkin
- Pos
- potensi
- berpotensi
- kekuasaan
- kuat
- perlu
- Ketelitian
- diprediksi
- ramalan
- Prediksi
- Prediksi
- menyajikan
- memprioritaskan
- Prosedur
- proses
- pengolahan
- profesional
- mendalam
- proporsi
- memberikan
- menyediakan
- menyediakan
- diterbitkan
- tujuan
- Cepat
- segera
- radio
- jarak
- agak
- dunia nyata
- dunia
- pemulihan
- menurunkan
- mengurangi
- mengurangi
- lihat
- mengacu
- melepaskan
- relevan
- keandalan
- sisa
- menggantikan
- wakil
- membutuhkan
- wajib
- membutuhkan
- penelitian
- peneliti
- Sumber
- ISTIRAHAT
- Hasil
- benar
- Peran
- berjalan
- pembuat bijak
- mengatakan
- terukur
- skor
- menggaruk
- Layar
- penyaringan
- Kedua
- Bagian
- melihat
- terpilih
- sensor
- Seri
- serius
- melayani
- Tanpa Server
- melayani
- layanan
- Layanan
- set
- tujuh
- Bentuknya
- berbagi
- Pergeseran
- harus
- menampilkan
- menunjukkan
- ditunjukkan
- Pertunjukkan
- penting
- signifikan
- Sederhana
- disederhanakan
- menyederhanakan
- tunggal
- Ukuran
- keterampilan
- Kulit
- Perangkat lunak
- pengembangan perangkat lunak
- tenaga surya
- larutan
- Solusi
- sesuatu
- khusus
- mengkhususkan diri
- tertentu
- kecepatan
- standar
- awal
- Mulai
- dimulai
- Negara
- Status
- Langkah
- Tangga
- berhenti
- penyimpanan
- Belajar
- sukses
- berhasil
- seperti itu
- menyarankan
- yakin
- bedah
- mencurigakan
- Dibutuhkan
- pengambilan
- tech
- Teknis
- teknik
- uji
- tes
- teks
- dari
- bahwa
- Grafik
- mereka
- Mereka
- kemudian
- Sana.
- dengan demikian
- Ini
- mereka
- ini
- itu
- ribuan
- Melalui
- waktu
- Seri waktu
- membuang-buang waktu
- tepat waktu
- untuk
- alat
- alat
- tp
- tradisional
- Pelatihan VE
- terlatih
- Pelatihan
- kereta
- transfer
- transformatif
- mengobati
- pengobatan
- benar
- kebenaran
- mencoba
- dua
- mengetik
- jenis
- khas
- Akhirnya
- bawah
- menjalani
- unik
- tidak perlu
- penggunaan
- menggunakan
- gunakan case
- bekas
- user-friendly
- menggunakan
- Berharga
- nilai
- variasi
- berbagai
- memeriksa
- View
- terlihat
- penglihatan
- vital
- menunggu
- ingin
- adalah
- Menonton
- we
- jaringan
- layanan web
- adalah
- ketika
- apakah
- yang
- SIAPA
- jendela
- dengan
- dalam
- tanpa
- Lokakarya
- dunia
- penulisan
- tahun
- Kamu
- Anda
- zephyrnet.dll
- Zip