Postingan ini ditulis bersama Chaoyang He, Al Nevarez dan Salman Avestimehr dari FedML.
Banyak organisasi menerapkan pembelajaran mesin (ML) untuk meningkatkan pengambilan keputusan bisnis mereka melalui otomatisasi dan penggunaan kumpulan data terdistribusi dalam jumlah besar. Dengan peningkatan akses terhadap data, ML berpotensi memberikan wawasan dan peluang bisnis yang tak tertandingi. Namun, berbagi informasi sensitif yang mentah dan tidak disterilkan di berbagai lokasi menimbulkan risiko keamanan dan privasi yang signifikan, terutama di industri yang diatur seperti layanan kesehatan.
Untuk mengatasi masalah ini, federated learning (FL) adalah teknik pelatihan ML yang terdesentralisasi dan kolaboratif yang menawarkan privasi data dengan tetap menjaga akurasi dan fidelitas. Tidak seperti pelatihan ML tradisional, pelatihan FL dilakukan dalam lokasi klien yang terisolasi menggunakan sesi aman independen. Klien hanya membagikan parameter model keluarannya dengan server terpusat, yang dikenal sebagai koordinator pelatihan atau server agregasi, dan bukan data aktual yang digunakan untuk melatih model. Pendekatan ini meringankan banyak masalah privasi data sekaligus memungkinkan kolaborasi yang efektif dalam pelatihan model.
Meskipun FL merupakan langkah menuju privasi dan keamanan data yang lebih baik, hal ini bukanlah solusi yang terjamin. Jaringan tidak aman yang tidak memiliki kontrol akses dan enkripsi masih dapat memaparkan informasi sensitif kepada penyerang. Selain itu, informasi yang dilatih secara lokal dapat mengungkap data pribadi jika direkonstruksi melalui serangan inferensi. Untuk memitigasi risiko ini, model FL menggunakan algoritme pelatihan yang dipersonalisasi serta penyembunyian dan parameterisasi yang efektif sebelum berbagi informasi dengan koordinator pelatihan. Kontrol jaringan yang kuat di lokasi lokal dan terpusat dapat mengurangi risiko inferensi dan eksfiltrasi.
Dalam posting ini, kami membagikan pendekatan FL menggunakan FedML, Layanan Amazon Elastic Kubernetes (Amazon EKS), dan Amazon SageMaker untuk meningkatkan hasil pasien sekaligus mengatasi masalah privasi dan keamanan data.
Perlunya pembelajaran gabungan dalam bidang kesehatan
Layanan kesehatan sangat bergantung pada sumber data yang terdistribusi untuk membuat prediksi dan penilaian yang akurat tentang perawatan pasien. Membatasi sumber data yang tersedia untuk melindungi privasi berdampak negatif terhadap keakuratan hasil dan, pada akhirnya, kualitas perawatan pasien. Oleh karena itu, ML menciptakan tantangan bagi pelanggan AWS yang perlu memastikan privasi dan keamanan di seluruh entitas yang terdistribusi tanpa mengorbankan hasil pasien.
Organisasi layanan kesehatan harus mematuhi peraturan kepatuhan yang ketat, seperti Undang-Undang Portabilitas dan Akuntabilitas Asuransi Kesehatan (HIPAA) di Amerika Serikat, saat menerapkan solusi FL. Memastikan privasi, keamanan, dan kepatuhan data menjadi semakin penting dalam layanan kesehatan, yang memerlukan enkripsi yang kuat, kontrol akses, mekanisme audit, dan protokol komunikasi yang aman. Selain itu, kumpulan data layanan kesehatan sering kali berisi tipe data yang kompleks dan heterogen, sehingga standarisasi data dan interoperabilitas menjadi tantangan dalam pengaturan FL.
Gunakan ikhtisar kasus
Kasus penggunaan yang diuraikan dalam postingan ini adalah data penyakit jantung di berbagai organisasi, di mana model ML akan menjalankan algoritme klasifikasi untuk memprediksi penyakit jantung pada pasien. Karena data ini tersebar di seluruh organisasi, kami menggunakan pembelajaran gabungan untuk menyusun temuan.
Grafik Kumpulan data Penyakit Jantung dari Repositori Pembelajaran Mesin Universitas California Irvine adalah kumpulan data yang banyak digunakan untuk penelitian kardiovaskular dan pemodelan prediktif. Terdiri dari 303 sampel, masing-masing mewakili pasien, dan berisi kombinasi atribut klinis dan demografi, serta ada tidaknya penyakit jantung.
Dataset multivariat ini memiliki 76 atribut dalam informasi pasien, dimana 14 atribut paling umum digunakan untuk mengembangkan dan mengevaluasi algoritma ML guna memprediksi keberadaan penyakit jantung berdasarkan atribut yang diberikan.
Kerangka kerja FedML
Ada banyak pilihan kerangka kerja FL, tetapi kami memutuskan untuk menggunakan Kerangka kerja FedML untuk use case ini karena bersifat open source dan mendukung beberapa paradigma FL. FedML menyediakan perpustakaan sumber terbuka yang populer, platform MLOps, dan ekosistem aplikasi untuk FL. Ini memfasilitasi pengembangan dan penerapan solusi FL. Ini menyediakan seperangkat alat, perpustakaan, dan algoritma komprehensif yang memungkinkan peneliti dan praktisi untuk mengimplementasikan dan bereksperimen dengan algoritma FL dalam lingkungan terdistribusi. FedML mengatasi tantangan privasi data, komunikasi, dan agregasi model di FL, menawarkan antarmuka yang ramah pengguna dan komponen yang dapat disesuaikan. Dengan fokusnya pada kolaborasi dan berbagi pengetahuan, FedML bertujuan untuk mempercepat penerapan FL dan mendorong inovasi di bidang yang sedang berkembang ini. Kerangka kerja FedML adalah model agnostik, termasuk dukungan yang baru ditambahkan untuk model bahasa besar (LLM). Untuk informasi lebih lanjut, lihat Merilis FedLLM: Bangun Model Bahasa Besar Anda Sendiri pada Data Kepemilikan menggunakan Platform FedML.
Gurita FedML
Hierarki dan heterogenitas sistem merupakan tantangan utama dalam kasus penggunaan FL di kehidupan nyata, di mana silo data yang berbeda mungkin memiliki infrastruktur yang berbeda dengan CPU dan GPU. Dalam skenario seperti itu, Anda dapat menggunakan Gurita FedML.
FedML Octopus adalah platform FL lintas silo tingkat industri untuk pelatihan lintas organisasi dan lintas akun. Ditambah dengan FedML MLOps, hal ini memungkinkan pengembang atau organisasi untuk melakukan kolaborasi terbuka dari mana saja dan skala apa pun dengan cara yang aman. FedML Octopus menjalankan paradigma pelatihan terdistribusi di dalam setiap silo data dan menggunakan pelatihan sinkron atau asinkron.
FedML MLOps
FedML MLOps memungkinkan pengembangan kode lokal yang nantinya dapat diterapkan di mana saja menggunakan kerangka kerja FedML. Sebelum memulai pelatihan, Anda harus membuat akun FedML, serta membuat dan mengunggah paket server dan klien di FedML Octopus. Untuk lebih jelasnya, lihat tangga dan Memperkenalkan FedML Octopus: menskalakan pembelajaran gabungan ke dalam produksi dengan MLOps yang disederhanakan.
Ikhtisar solusi
Kami menerapkan FedML ke beberapa kluster EKS yang terintegrasi dengan SageMaker untuk pelacakan eksperimen. Kita gunakan Cetak Biru Amazon EKS untuk Terraform untuk mengerahkan infrastruktur yang diperlukan. Cetak Biru EKS membantu menyusun klaster EKS lengkap yang sepenuhnya di-bootstrap dengan perangkat lunak operasional yang diperlukan untuk menyebarkan dan mengoperasikan beban kerja. Dengan Cetak Biru EKS, konfigurasi untuk keadaan lingkungan EKS yang diinginkan, seperti bidang kendali, node pekerja, dan add-on Kubernetes, digambarkan sebagai cetak biru infrastruktur sebagai kode (IaC). Setelah cetak biru dikonfigurasi, cetak biru tersebut dapat digunakan untuk menciptakan lingkungan yang konsisten di beberapa akun dan Wilayah AWS menggunakan otomatisasi penerapan berkelanjutan.
Konten yang dibagikan dalam postingan ini mencerminkan situasi dan pengalaman kehidupan nyata, namun penting untuk dicatat bahwa penerapan situasi ini di lokasi yang berbeda mungkin berbeda. Meskipun kami menggunakan satu akun AWS dengan VPC terpisah, penting untuk memahami bahwa keadaan dan konfigurasi individual mungkin berbeda. Oleh karena itu, informasi yang diberikan harus digunakan sebagai panduan umum dan mungkin memerlukan adaptasi berdasarkan kebutuhan spesifik dan kondisi lokal.
Diagram berikut menggambarkan arsitektur solusi kami.
Selain pelacakan yang disediakan oleh FedML MLOps untuk setiap pelatihan yang dijalankan, kami menggunakan Eksperimen Amazon SageMaker untuk melacak kinerja setiap model klien dan model terpusat (agregator).
Eksperimen SageMaker adalah kemampuan SageMaker yang memungkinkan Anda membuat, mengelola, menganalisis, dan membandingkan eksperimen ML Anda. Dengan mencatat detail eksperimen, parameter, dan hasil, peneliti dapat mereproduksi dan memvalidasi pekerjaan mereka secara akurat. Hal ini memungkinkan perbandingan dan analisis yang efektif terhadap berbagai pendekatan, sehingga menghasilkan pengambilan keputusan yang tepat. Selain itu, pelacakan eksperimen memfasilitasi peningkatan berulang dengan memberikan wawasan tentang perkembangan model dan memungkinkan peneliti belajar dari iterasi sebelumnya, yang pada akhirnya mempercepat pengembangan solusi yang lebih efektif.
Kami mengirimkan yang berikut ini ke Eksperimen SageMaker untuk setiap proses:
- Metrik evaluasi model โ Kerugian pelatihan dan Area Under the Curve (AUC)
- Hyperparameter โ Epoch, kecepatan pembelajaran, ukuran batch, pengoptimal, dan peluruhan bobot
Prasyarat
Untuk mengikuti posting ini, Anda harus memiliki prasyarat berikut:
Terapkan solusinya
Untuk memulai, kloning repositori yang menghosting kode sampel secara lokal:
Kemudian terapkan infrastruktur kasus penggunaan menggunakan perintah berikut:
Templat Terraform mungkin memerlukan waktu 20โ30 menit untuk diterapkan sepenuhnya. Setelah disebarkan, ikuti langkah-langkah di bagian selanjutnya untuk menjalankan aplikasi FL.
Buat paket penerapan MLOps
Sebagai bagian dari dokumentasi FedML, kita perlu membuat paket klien dan server, yang akan didistribusikan oleh platform MLOps ke server dan klien untuk memulai pelatihan.
Untuk membuat paket-paket ini, jalankan skrip berikut yang ditemukan di direktori root:
Ini akan membuat masing-masing paket di direktori berikut di direktori root proyek:
Unggah paket ke platform FedML MLOps
Selesaikan langkah-langkah berikut untuk mengunggah paket:
- Di UI FedML, pilih aplikasi saya di panel navigasi.
- Pilih Aplikasi baru.
- Unggah paket klien dan server dari stasiun kerja Anda.
- Anda juga dapat menyesuaikan hyperparameter atau membuat yang baru.
Memicu pelatihan gabungan
Untuk menjalankan pelatihan gabungan, selesaikan langkah-langkah berikut:
- Di UI FedML, pilih Daftar Proyek di panel navigasi.
- Pilih Buat proyek baru.
- Masukkan nama grup dan nama proyek, lalu pilih OK.
- Pilih proyek yang baru dibuat dan pilih Buat proses baru untuk memicu lari latihan.
- Pilih perangkat klien edge dan server agregator pusat untuk menjalankan pelatihan ini.
- Pilih aplikasi yang Anda buat pada langkah sebelumnya.
- Perbarui salah satu hyperparameter atau gunakan pengaturan default.
- Pilih Start untuk memulai pelatihan.
- Pilih berstatus pelatihan tab dan tunggu hingga pelatihan selesai. Anda juga dapat menavigasi ke tab yang tersedia.
- Saat pelatihan selesai, pilih System tab untuk melihat durasi waktu pelatihan di server edge dan peristiwa agregasi Anda.
Lihat hasil dan detail eksperimen
Saat pelatihan selesai, Anda dapat melihat hasilnya menggunakan FedML dan SageMaker.
Di UI FedML, di Model tab, Anda dapat melihat agregator dan model klien. Anda juga dapat mengunduh model ini dari situs web.
Anda juga dapat masuk ke Studio Amazon SageMaker Dan pilihlah Percobaan di panel navigasi.
Tangkapan layar berikut menunjukkan eksperimen yang dicatat dalam log.
Kode pelacakan eksperimen
Di bagian ini, kita menjelajahi kode yang mengintegrasikan pelacakan eksperimen SageMaker dengan pelatihan kerangka FL.
Di editor pilihan Anda, buka folder berikut untuk melihat pengeditan pada kode untuk memasukkan kode pelacakan eksperimen SageMaker sebagai bagian dari pelatihan:
Untuk melacak pelatihan, kami membuat eksperimen SageMaker dengan parameter dan metrik dicatat menggunakan log_parameter
dan log_metric
perintah seperti yang diuraikan dalam contoh kode berikut.
Sebuah entri di config/fedml_config.yaml
file mendeklarasikan awalan eksperimen, yang direferensikan dalam kode untuk membuat nama eksperimen unik: sm_experiment_name: "fed-heart-disease"
. Anda dapat memperbaruinya ke nilai apa pun pilihan Anda.
Misalnya, lihat kode berikut untuk heart_disease_trainer.py
, yang digunakan oleh setiap klien untuk melatih model pada kumpulan data mereka sendiri:
Untuk setiap klien yang dijalankan, detail eksperimen dilacak menggunakan kode berikut di heart_disease_trainer.py:
Demikian pula, Anda dapat menggunakan kode di heart_disease_aggregator.py
untuk menjalankan pengujian pada data lokal setelah memperbarui bobot model. Detailnya dicatat setelah setiap komunikasi dijalankan dengan klien.
Membersihkan
Setelah Anda selesai dengan solusinya, pastikan untuk membersihkan sumber daya yang digunakan untuk memastikan pemanfaatan sumber daya dan manajemen biaya yang efisien, serta menghindari pengeluaran yang tidak perlu dan pemborosan sumber daya. Merapikan lingkungan secara aktif, seperti menghapus instance yang tidak digunakan, menghentikan layanan yang tidak diperlukan, dan menghapus data sementara, berkontribusi pada infrastruktur yang bersih dan terorganisir. Anda dapat menggunakan kode berikut untuk membersihkan sumber daya Anda:
Kesimpulan
Dengan menggunakan Amazon EKS sebagai infrastruktur dan FedML sebagai kerangka kerja FL, kami dapat menyediakan lingkungan yang skalabel dan terkelola untuk pelatihan dan penerapan model bersama dengan tetap menghormati privasi data. Dengan sifat FL yang terdesentralisasi, organisasi dapat berkolaborasi dengan aman, membuka potensi data terdistribusi, dan meningkatkan model ML tanpa mengorbankan privasi data.
Seperti biasa, AWS menyambut baik masukan Anda. Silakan tinggalkan pemikiran dan pertanyaan Anda di bagian komentar.
Tentang Penulis
Randy De Fauw adalah Arsitek Solusi Utama Senior di AWS. Dia memegang gelar MSEE dari Universitas Michigan, tempat dia mengerjakan visi komputer untuk kendaraan otonom. Ia juga meraih gelar MBA dari Colorado State University. Randy telah memegang berbagai posisi di bidang teknologi, mulai dari rekayasa perangkat lunak hingga manajemen produk. Dia memasuki dunia big data pada tahun 2013 dan terus mengeksplorasi bidang tersebut. Dia aktif mengerjakan proyek di bidang ML dan telah memberikan presentasi di berbagai konferensi, termasuk Strata dan GlueCon.
Arnab Sinha adalah Arsitek Solusi Senior untuk AWS, bertindak sebagai CTO Lapangan untuk membantu organisasi merancang dan membangun solusi terukur yang mendukung hasil bisnis di seluruh migrasi pusat data, transformasi digital dan modernisasi aplikasi, data besar, dan pembelajaran mesin. Dia telah mendukung pelanggan di berbagai industri, termasuk energi, ritel, manufaktur, perawatan kesehatan, dan ilmu hayati. Arnab memegang semua Sertifikasi AWS, termasuk Sertifikasi Spesialisasi ML. Sebelum bergabung dengan AWS, Arnab adalah pemimpin teknologi dan sebelumnya memegang peran kepemimpinan arsitek dan teknik.
Prachi Kulkarni adalah Arsitek Solusi Senior di AWS. Spesialisasinya adalah pembelajaran mesin, dan dia secara aktif berupaya merancang solusi menggunakan berbagai penawaran AWS ML, big data, dan analitik. Prachi memiliki pengalaman di berbagai bidang, termasuk perawatan kesehatan, tunjangan, ritel, dan pendidikan, dan telah bekerja di berbagai posisi di bidang teknik dan arsitektur produk, manajemen, dan kesuksesan pelanggan.
Penjinak Sherif adalah Arsitek Solusi Utama di AWS, dengan latar belakang beragam di bidang teknologi dan layanan konsultasi perusahaan, selama lebih dari 17 tahun sebagai Arsitek Solusi. Dengan fokus pada infrastruktur, keahlian Tamer mencakup spektrum industri yang luas, termasuk komersial, perawatan kesehatan, otomotif, sektor publik, manufaktur, minyak dan gas, layanan media, dan banyak lagi. Kemahirannya meluas ke berbagai domain, seperti arsitektur cloud, komputasi tepi, jaringan, penyimpanan, virtualisasi, produktivitas bisnis, dan kepemimpinan teknis.
Hans Nesbitt adalah Arsitek Solusi Senior di AWS yang berbasis di California Selatan. Dia bekerja dengan pelanggan di seluruh Amerika Serikat bagian barat untuk menciptakan arsitektur cloud yang sangat skalabel, fleksibel, dan tangguh. Di waktu senggangnya, ia senang menghabiskan waktu bersama keluarga, memasak, dan bermain gitar.
Chaoyang Dia adalah salah satu pendiri dan CTO FedML, Inc., sebuah startup yang menjalankan komunitas yang membangun AI terbuka dan kolaboratif dari mana saja dan dalam skala apa pun. Penelitiannya berfokus pada algoritma, sistem, dan aplikasi pembelajaran mesin yang terdistribusi dan terfederasi. Ia menerima gelar PhD di bidang Ilmu Komputer dari University of Southern California.
Al Nevarez adalah Direktur Manajemen Produk di FedML. Sebelum FedML, dia adalah manajer produk grup di Google, dan manajer senior ilmu data di LinkedIn. Dia memiliki beberapa paten terkait produk data, dan dia belajar teknik di Universitas Stanford.
Salman Avestimehr adalah salah satu pendiri dan CEO FedML. Dia pernah menjadi Dekan Profesor di USC, Direktur USC-Amazon Center on Trustworthy AI, dan Amazon Scholar di Alexa AI. Dia ahli dalam pembelajaran mesin gabungan dan terdesentralisasi, teori informasi, keamanan, dan privasi. Beliau adalah anggota IEEE dan menerima gelar PhD di bidang EECS dari UC Berkeley.
Samir Nak adalah ahli teknologi perusahaan ulung di AWS yang bekerja erat dengan eksekutif tingkat C pelanggan. Sebagai mantan eksekutif C-suite yang telah mendorong transformasi di berbagai perusahaan Fortune 100, Samir berbagi pengalamannya yang sangat berharga untuk membantu kliennya sukses dalam perjalanan transformasi mereka.
Stephen Kraemer adalah penasihat Dewan dan CxO serta mantan eksekutif di AWS. Stephen menganjurkan budaya dan kepemimpinan sebagai landasan kesuksesan. Ia menyatakan bahwa keamanan dan inovasi merupakan pendorong transformasi cloud yang memungkinkan organisasi yang sangat kompetitif dan berbasis data.
- 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/federated-learning-on-aws-using-fedml-amazon-eks-and-amazon-sagemaker/
- :memiliki
- :adalah
- :bukan
- :Di mana
- $NAIK
- 10
- 100
- 14
- 154
- 17
- 20
- 2013
- 247
- 300
- 7
- a
- Sanggup
- Tentang Kami
- ketiadaan
- mempercepat
- mempercepat
- mengakses
- Akses ke data
- dicapai
- Akun
- akuntabilitas
- Akun
- ketepatan
- tepat
- akurat
- mencapai
- di seluruh
- Bertindak
- akting
- aktif
- aktif
- sebenarnya
- adaptasi
- menambahkan
- menambahkan
- tambahan
- Selain itu
- alamat
- alamat
- menangani
- menyesuaikan
- Adopsi
- penasihat
- pendukung
- Setelah
- pengumpulan
- Agregator
- AI
- bertujuan
- AL
- Alexa
- algoritma
- Semua
- memungkinkan
- sepanjang
- juga
- Meskipun
- selalu
- Amazon
- Amazon SageMaker
- Amazon Web Services
- an
- analisis
- analisis
- menganalisa
- dan
- Apa pun
- di manapun
- Aplikasi
- aplikasi
- pendekatan
- pendekatan
- arsitektur
- arsitektur
- ADALAH
- DAERAH
- AS
- penilaian
- At
- menyerang
- atribut
- wow
- audit
- Otomatisasi
- otomotif
- otonom
- kendaraan otonom
- tersedia
- menghindari
- AWS
- latar belakang
- berdasarkan
- BE
- karena
- menjadi
- menjadi
- sebelum
- mulai
- Manfaat
- Berkeley
- Lebih baik
- Besar
- Big data
- cetak biru
- papan
- luas
- membangun
- Bangunan
- bisnis
- tapi
- by
- C-suite
- california
- CAN
- kemampuan
- yang
- kasus
- kasus
- pusat
- pusat
- terpusat
- ceo
- Sertifikasi
- sertifikasi
- menantang
- tantangan
- pilihan
- Pilih
- keadaan
- klasifikasi
- membersihkan
- klien
- klien
- Klinis
- rapat
- awan
- Co-founder
- kode
- Berkolaborasi
- kolaborasi
- kolaboratif
- Colorado
- kombinasi
- komentar
- komersial
- umum
- Komunikasi
- masyarakat
- membangun komunitas
- Perusahaan
- membandingkan
- perbandingan
- kompetitif
- lengkap
- kompleks
- pemenuhan
- komponen
- luas
- kompromi
- komputer
- Komputer Ilmu
- Visi Komputer
- komputasi
- Kekhawatiran
- Kondisi
- Mengadakan
- konferensi
- konfigurasi
- dikonfigurasi
- konsisten
- terdiri
- konsultasi
- mengandung
- mengandung
- Konten
- terus
- kontinu
- berkontribusi
- kontrol
- kontrol
- Koordinator
- Biaya
- Manajemen biaya
- ditambah
- Meliputi
- kerajinan
- membuat
- dibuat
- menciptakan
- kritis
- sangat penting
- CTO
- budaya
- melengkung
- pelanggan
- Kesuksesan Pelanggan
- pelanggan
- disesuaikan
- CXO
- data
- Data Center
- privasi data
- Privasi dan Keamanan Data
- ilmu data
- Data-driven
- kumpulan data
- Terdesentralisasi
- memutuskan
- Pengambilan Keputusan
- menyatakan
- Default
- demografis
- menyebarkan
- dikerahkan
- penggelaran
- penyebaran
- dijelaskan
- Mendesain
- merancang
- diinginkan
- menghancurkan
- rincian
- dev
- pengembang
- berkembang
- Pengembangan
- alat
- Devices
- diagram
- berbeda
- berbeda
- digital
- Transformasi digital
- Kepala
- direktori
- Penyakit
- mendistribusikan
- didistribusikan
- pelatihan terdistribusi
- beberapa
- dokumentasi
- domain
- dilakukan
- Download
- mendorong
- didorong
- driver
- setiap
- ekosistem
- Tepi
- komputasi tepi
- editor
- Pendidikan
- Efektif
- efisien
- muncul
- aktif
- memungkinkan
- memungkinkan
- enkripsi
- energi
- Teknik
- mempertinggi
- memastikan
- memastikan
- masuk
- Enterprise
- entitas
- masuk
- Lingkungan Hidup
- lingkungan
- masa
- zaman
- terutama
- mengevaluasi
- evaluasi
- Bahkan
- peristiwa
- contoh
- eksekutif
- eksekutif
- pengelupasan kulit
- biaya
- pengalaman
- Pengalaman
- eksperimen
- eksperimen
- ahli
- keahlian
- menyelidiki
- Meluas
- memudahkan
- memfasilitasi
- keluarga
- federasi
- umpan balik
- sesama
- kesetiaan
- bidang
- File
- Temuan
- fleksibel
- Fokus
- berfokus
- mengikuti
- berikut
- Untuk
- Bekas
- Nasib
- ditemukan
- Foundations
- Kerangka
- kerangka
- dari
- sepenuhnya
- fungsi
- lebih lanjut
- GAS
- Umum
- GitHub
- diberikan
- GPU
- Kelompok
- terjamin
- membimbing
- Memiliki
- he
- Kesehatan
- asuransi kesehatan
- kesehatan
- Hati
- Penyakit jantung
- berat
- Dimiliki
- membantu
- membantu
- dia
- hirarki
- sangat
- -nya
- memegang
- tuan
- Namun
- HTML
- HTTPS
- i
- IEEE
- if
- menggambarkan
- melaksanakan
- mengimplementasikan
- penting
- memperbaiki
- perbaikan
- in
- Inc
- Termasuk
- Pada meningkat
- independen
- sendiri-sendiri
- industri
- industri
- informasi
- informasi
- Infrastruktur
- menyuntikkan
- Innovation
- tidak aman
- dalam
- wawasan
- asuransi
- terpadu
- Terintegrasi
- Antarmuka
- Interoperabilitas
- ke
- tak ternilai
- terpencil
- isu
- IT
- iterasi
- NYA
- bergabung
- perjalanan
- jpeg
- jpg
- kunci
- pengetahuan
- dikenal
- kurang
- bahasa
- besar
- kemudian
- pemimpin
- Kepemimpinan
- terkemuka
- BELAJAR
- pengetahuan
- Meninggalkan
- Lets
- perpustakaan
- Perpustakaan
- Hidup
- Biologi
- membatasi
- lokal
- lokal
- tempat
- lokasi
- mencatat
- login
- lepas
- mesin
- Mesin belajar
- mempertahankan
- membuat
- Membuat
- mengelola
- berhasil
- pengelolaan
- manajer
- cara
- pabrik
- banyak
- Mungkin..
- mekanisme
- Media
- Metrik
- Michigan
- menit
- Mengurangi
- ML
- MLOps
- model
- pemodelan
- model
- Modul
- lebih
- paling
- beberapa
- harus
- nama
- nama
- Alam
- Arahkan
- Navigasi
- Perlu
- dibutuhkan
- negatif
- jaringan
- jaringan
- jaringan
- New
- baru saja
- berikutnya
- node
- mencatat
- banyak sekali
- of
- menawarkan
- Penawaran
- Penawaran
- sering
- Minyak
- Minyak dan Gas
- on
- yang
- hanya
- Buka
- open source
- beroperasi
- operasional
- Peluang
- or
- organisasi
- terorganisir
- kami
- di luar
- hasil
- diuraikan
- keluaran
- lebih
- sendiri
- paket
- pane
- pola pikir
- paradigma
- parameter
- bagian
- Lewat
- Paten
- pasien
- prestasi
- Personalized
- phd
- pesawat
- Platform
- plato
- Kecerdasan Data Plato
- Data Plato
- bermain
- silahkan
- Populer
- Mudah dibawa
- pose
- posisi
- Pos
- potensi
- meramalkan
- Prediksi
- prasyarat
- kehadiran
- disajikan
- sebelumnya
- sebelumnya
- Utama
- Sebelumnya
- pribadi
- Keamanan dan Privasi
- swasta
- Produk
- manajemen Produk
- manajer produk
- Produksi
- produktifitas
- Profesor
- deret
- proyek
- memprojeksikan
- hak milik
- melindungi
- protokol
- memberikan
- disediakan
- menyediakan
- menyediakan
- publik
- kualitas
- Pertanyaan
- jarak
- mulai
- peringkat
- Penilaian
- Mentah
- dunia
- diterima
- baru-baru ini
- rekaman
- menurunkan
- lihat
- direferensikan
- mencerminkan
- daerah
- beregulasi
- industri yang diatur
- peraturan
- bergantung
- menghapus
- gudang
- mewakili
- membutuhkan
- wajib
- Persyaratan
- penelitian
- peneliti
- tabah
- sumber
- Sumber
- menghormati
- itu
- mengakibatkan
- Hasil
- eceran
- risiko
- kuat
- peran
- akar
- bulat
- Run
- berjalan
- berjalan
- pembuat bijak
- salman
- mencicipi
- terukur
- Skala
- skala
- skenario
- Sarjana
- Ilmu
- ILMU PENGETAHUAN
- naskah
- Bagian
- bagian
- sektor
- aman
- aman
- keamanan
- melihat
- seleksi
- mengirim
- senior
- peka
- terpisah
- Server
- Server
- Layanan
- Sidang
- pengaturan
- beberapa
- Share
- berbagi
- saham
- berbagi
- dia
- harus
- Pertunjukkan
- penting
- silo
- disederhanakan
- tunggal
- situasi
- Ukuran
- Perangkat lunak
- rekayasa Perangkat Lunak
- larutan
- Solusi
- sumber
- sumber
- Selatan
- Space
- ketegangan
- Khusus
- tertentu
- Spektrum
- Pengeluaran
- standardisasi
- Stanford
- Universitas Stanford
- awal
- startup
- Negara
- Negara
- Langkah
- Stephen
- Tangga
- Masih
- henti
- penyimpanan
- Ketat
- kuat
- belajar
- berhasil
- sukses
- seperti itu
- rangkaian
- mendukung
- Didukung
- pendukung
- Mendukung
- yakin
- sistem
- Mengambil
- Teknis
- teknik
- teknologis
- Teknologi
- Template
- sementara
- Terraform
- uji
- bahwa
- Grafik
- informasi
- mereka
- kemudian
- teori
- karena itu
- Ini
- ini
- Melalui
- waktu
- untuk
- alat
- terhadap
- jalur
- Pelacakan
- tradisional
- Pelatihan VE
- terlatih
- Pelatihan
- pelatihan
- Transformasi
- transformasi
- memicu
- terpercaya
- jenis
- ui
- Akhirnya
- bawah
- memahami
- unik
- Serikat
- Amerika Serikat
- universitas
- University of California
- tidak seperti
- membuka kunci
- tidak perlu
- tak terpadai
- terpakai
- Memperbarui
- memperbarui
- us
- menggunakan
- gunakan case
- bekas
- user-friendly
- kegunaan
- menggunakan
- Penggunaan
- MENGESAHKAN
- pengesahan
- nilai
- variasi
- berbagai
- berbeda
- Kendaraan
- vertikal
- View
- penglihatan
- menunggu
- adalah
- we
- jaringan
- layanan web
- Situs Web
- berat
- Selamat datang
- BAIK
- Barat
- yang
- sementara
- SIAPA
- lebar
- sangat
- akan
- dengan
- dalam
- tanpa
- Kerja
- bekerja
- pekerja
- kerja
- bekerja
- workstation
- tahun
- Kamu
- Anda
- zephyrnet.dll