נוצר עם Bing ונערך עם Photoshop
AI חזוי מניעה את החזר ה-ROI של חברות במשך עשרות שנים באמצעות אלגוריתמי המלצות מתקדמים, מודלים להערכת סיכונים וכלים לגילוי הונאה. עם זאת, הזינוק האחרון ב-AI הגנרטיבי הפך אותו לנושא החם החדש. כולם בוחנים מינוף מודלים של שפות גדולות ליצירת תוכן ושירות לקוחות או מודלים של הפצה ליצירת תוכן חזותי. האם AI גנרטיבי עומד להפוך למניע העיקרי להגברת הפרודוקטיביות?
כדי לענות על שאלה זו, עלינו להסתכל לעומק על הנושא כדי להבין את תחומי היישום העיקריים של AI מחולל וחיזוי. במאמר זה נסקור את טכניקות המפתח ללימוד מכונה המניעות את שתי הקבוצות העיקריות הללו של גישות בינה מלאכותית, את היתרונות והאתגרים הייחודיים הקשורים אליהן, ואת היישומים העסקיים שלהן בעולם האמיתי.
הגדרות בסיסיות
בינה מלאכותית גנרית ו-AI חזוי הם שני סוגים רבי עוצמה של בינה מלאכותית עם מגוון רחב של יישומים בעסקים ומחוצה לה. שני סוגי הבינה המלאכותית משתמשים בלמידת מכונה כדי ללמוד מנתונים, אבל הם עושים זאת בדרכים שונות ויש להם מטרות שונות.
AI חזוי משמש לניבוי אירועים או תוצאות עתידיים על סמך נתונים היסטוריים. הוא עושה זאת על ידי זיהוי דפוסים בנתונים היסטוריים ולאחר מכן שימוש בדפוסים אלה כדי לחזות מגמות עתידיות. לדוגמה, ניתן לאמן מודל AI חזוי על מערך נתונים של נתוני היסטוריית רכישות של לקוחות ולאחר מכן להשתמש בו כדי לחזות אילו לקוחות צפויים להסתלק בחודש הבא.
AI Generative הוא סוג של AI שיכול ליצור תוכן חדש, כגון טקסט, תמונות, מוזיקה וקוד. הוא עושה זאת על ידי למידה מנתונים קיימים ולאחר מכן יצירת נתונים חדשים הדומים לנתוני האימון. לדוגמה, ניתן לאמן מודל בינה מלאכותית מחוללת על מערך נתונים של דוגמאות של עותק מודעות ולאחר מכן להשתמש בו כדי ליצור עותקי מודעות יצירתיים ויעילים חדשים.
ההבדל הבסיסי הוא שבינה מלאכותית חזויה מפיקה תחזיות ותחזיות, בעוד שבינה מלאכותית מחוללת מפיקה תוכן חדש. להלן מספר דוגמאות בתחומים שונים:
- עיבוד שפה טבעית (NLP): מודלים של NLP חזויים יכולים לסווג טקסט למחלקות מוגדרות מראש (למשל, ספאם לעומת לא ספאם), בעוד שמודלים של NLP מחוללים יכולים ליצור טקסט חדש על סמך הנחיה נתונה (למשל, פוסט במדיה חברתית או תיאור מוצר).
- עיבוד תמונה: מודלים של עיבוד תמונה חזוי, כגון רשתות עצביות קונבולוציוניות (CNNs), יכולים לסווג תמונות לתוויות מוגדרות מראש (למשל, לזהות מוצרים שונים על מדף בחנות מכולת). מצד שני, מודלים גנרטיביים כמו מודלים של דיפוזיה יכולים ליצור תמונות חדשות שאינן נוכחות בנתוני ההדרכה (למשל, מודלים וירטואליים לקמפיינים פרסומיים).
- גילוי סמים: מודלים חזויים של גילוי תרופות יכולים לחזות אם תרכובת חדשה צפויה להיות רעילה או בעלת פוטנציאל כטיפול תרופתי חדש. מודלים לגילוי תרופות גנרטיביים יכולים ליצור מבנים מולקולריים חדשים עם תכונות רצויות, כגון יעילות גבוהה יותר או רעילות נמוכה יותר.
לאלגוריתמים השונים של למידת מכונה המניעים את שני סוגי הבינה המלאכותית הללו יש חוזקות וחולשות ספציפיות שאתה צריך להבין כדי לבחור את הגישה הנכונה לצרכי העסק שלך.
אם תוכן חינוכי מעמיק זה שימושי עבורך, הירשם לרשימת התפוצה שלנו בינה מלאכותית להתריע כשאנחנו משחררים חומר חדש.
כיצד פועלים אלגוריתמי AI חזוי לעומת גנרטיבי
AI חזוי הוא סוג של AI שמשתמש בנתונים היסטוריים כדי ליצור תחזיות לגבי אירועים או תוצאות עתידיות. זה בדרך כלל מבוסס על למידה מפוקחת, שהיא סוג של למידת מכונה הדורשת נתונים מסומנים. נתונים מסומנים הם נתונים שצורפו עם צמדי קלט ופלט נכונים או סדרות. המודל לומד את הקשר המתמטי בין נתוני הקלט לנתוני הפלט, ולאחר מכן משתמש בידע זה כדי ליצור תחזיות לגבי נתונים חדשים.
ניתן להשתמש באלגוריתמים החזויים של AI כדי לחזות מגוון רחב של משתנים, כולל משתנים רציפים (למשל, נפח מכירות) ומשתנים בינאריים (למשל, האם לקוח יעזוב). הם יכולים להתבסס על מודלים בסיסיים של למידת מכונה כמו רגרסיה לינארית, רגרסיה לוגיסטית, עצי החלטה ויערות אקראיים. במקרים מסוימים, אלגוריתמי למידה עמוקה ולמידת חיזוק מדגימים ביצועים יוצאי דופן עבור משימות חזוי AI הודות ליכולתם ללמוד דפוסים מורכבים בנתונים. זה הופך את האלגוריתמים הללו למתאימים היטב למשימות כמו חיזוי התנהגות לקוחות, זיהוי הונאות או חיזוי תוצאות של מטופלים.
נניח שספק שירותי בריאות רוצה להשתמש ב-AI חזוי כדי לזהות חולים בסיכון למחלות לב. הם עשויים להשתמש בנתונים היסטוריים מהמטופלים הקודמים שלהם כדי לראות כיצד מאפיינים שונים, כגון נתונים דמוגרפיים של חולים, מצבים בריאותיים וטיפולים, היו קשורים למחלות לב. מודלים של למידת מכונה יכולים לזהות דפוסים בלתי צפויים ולספק תחזיות מדויקות למדי לגבי אילו חולים נוטים יותר לפתח מחלת לב. לאחר מכן, ספקי שירותי בריאות יכולים להשתמש בתחזיות אלה כדי לפתח תוכניות מניעה מותאמות אישית.
בניגוד ל-AI חזוי, AI ייצור מודלים מאומנים בדרך כלל באמצעות אלגוריתמי למידה ללא פיקוח או פיקוח למחצה. המשמעות היא שהם אינם דורשים כמויות גדולות של נתונים מסומנים. אלגוריתמי למידה ללא פיקוח לומדים מנתונים לא מסומנים, בעוד שאלגוריתמי למידה חצי מפוקחים לומדים משילוב של נתונים לא מסומנים וכמות קטנה של נתונים מסומנים.
בעיקרון, רוב דגמי הבינה המלאכותית היצירתית הנוכחיים בנויים על ידי מיסוך חלק מנתוני האימון ולאחר מכן אימון המודל לשחזור הנתונים המסוכים.
לדוגמה, מודלים של שפה גדולה (LLMs) מאומנים על ידי החלפה אקראית של חלק מהאסימונים בנתוני אימון באסימון מיוחד, כגון [MASK]. לאחר מכן המודל לומד לחזות את האסימונים המסוכים בהתבסס על ההקשר של המילים שמסביב.
סוג נפוץ נוסף של מודל AI גנרטיבי הם מודלים של דיפוזיה להפקה ועריכה של תמונות ווידאו. מודלים אלה נבנים על ידי הוספת רעש לתמונה ולאחר מכן אימון הרשת העצבית להסרת רעש.
גם LLMs וגם מודלים של דיפוזיה יכולים להשיג ביצועים יוצאי דופן כשהם מאומנים על כמויות גדולות מספיק של נתונים ללא תווית. עם זאת, כדי לשפר תוצאות עבור מקרי שימוש ספציפיים, מפתחים לעתים קרובות מכווננים מודלים מחוללים על כמויות קטנות של נתונים מסומנים. שילוב משוב אנושי באמצעות למידת חיזוק יכול לשפר עוד יותר את ביצועי המודל על ידי הפחתת מספר תגובות יריבות.
שיווק הוא אחד התחומים העסקיים הראשונים שהרוויחו מ-AI גנרטיבי. לדוגמה, סוכנות שיווק עשויה להשתמש במודל AI מחולל כדי ליצור תוכן יצירתי, כגון פוסטים בבלוג, מאמרים ופוסטים במדיה חברתית. ראשית, הם יכולים לבחור LLM מאומן מראש שמפגין ביצועים מקובלים עבור מקרה השימוש שלהם. לאחר מכן, הם יכולים לכוונן את המודל על מערך נתונים של תוכן קיים מלקוחות הסוכנות. לאחר הכשרה, המודל יכול לשמש ליצירת תוכן חדש המותאם לצרכי לקוחות הסוכנות.
חוזקות וחולשות
כשמדובר חיזוי AI, הנה ה יתרונות עיקריים של שימוש בטכנולוגיה זו:
- דיוק גבוה: ניתן לאמן מודלים חזויים של AI כדי להשיג דיוק גבוה מאוד עבור משימות רבות, כגון המלצת מוצר, זיהוי הונאה והערכת סיכונים.
- אוטומציה: AI חזוי יכול להפוך משימות רבות לאוטומטיות ולפנות עובדים אנושיים להתמקד בעבודה אסטרטגית ויצירתית יותר.
עם זאת, סוג זה של AI מגיע עם זה האתגרים, כמו למשל:
- דרישת נתונים מסומנים: מודלים חזויים של בינה מלאכותית דורשים נתונים מתויגים, אשר יכול להיות יקר וזמן איסוף.
- רף גבוה להצלחה: יישומי AI חזוי צריכים להיות מדויקים ביותר כדי להצליח. זה יכול להיות קשה להשגה, במיוחד עבור משימות מורכבות.
- תחזוקת דגם: מודלים חזויים של AI צריכים לעבור הכשרה קבועה על נתונים חדשים על מנת לשמור על דיוקם. זה יכול להיות אתגר עבור חברות עם משאבים מוגבלים.
AI Generative לאלגוריתמים יש משלהם חוזק נקודות:
- פרודוקטיביות ויעילות מוגברת: AI גנרטיבי יכול להפוך את תהליך יצירת התוכן, כתיבת הקוד, יצירת התמונה והעיצוב למהיר הרבה יותר. זה יכול לחסוך לעסקים כמות משמעותית של זמן וכסף.
- יצירתיות: AI גנרטיבי יכול לייצר רעיונות חדשים וחדשניים שבני אדם אולי לא חשבו עליהם. זה יכול לעזור לעסקים לפתח מוצרים ושירותים חדשים ולשפר את המוצרים והשירותים הקיימים שלהם.
עם זאת, כטכנולוגיה חדשה מאוד, יש לה מספר האתגרים לקחת בחשבון, כולל:
- חוסר אמינות: יישומי AI גנרטיביים נוטים להיות מאוד לא אמינים. הם עלולים לייצר מידע שקרי או מטעה, ובדרך כלל ידרשו אדם במעגל עבור כל יישומים מול לקוחות.
- הסתמכות על דגמים שהוכשרו מראש: עסקים בדרך כלל צריכים להסתמך על מודלים מיומנים מראש שנוצרו באופן חיצוני עבור יישומי בינה מלאכותית. זה יכול להגביל את השליטה שלהם על הדגם והתפוקה שלו.
- בעיות זכויות יוצרים וקניין רוחני: יש חששות לגבי זכויות יוצרים וקניין רוחני סביב השימוש במודלים של בינה מלאכותית. לדוגמה, לא ברור מי הבעלים של זכויות היוצרים על התוכן שנוצר על ידי מודל AI מחולל שהוכשר על נתונים המוגנים בזכויות יוצרים.
החוזקות והחולשות הללו קובעות במידה רבה את תחומי היישום העיקריים של AI גנראטיבי ו-AI חזוי. בואו נסתכל מקרוב.
אפליקציות בעולם האמיתי
תחומי היישום של חיזוי AI מוגדרים על ידי יכולתו לייצר תחזיות מדויקות ביותר המאפשרות לבצע אוטומציה מלאה של משימות מסוימות. יחד עם זאת, אלו גם התחומים שבהם ניתן להשיג מספיק נתונים מסומנים כדי לאמן את מודל הבינה המלאכותית. כמה דוגמאות ליישומי AI חזוי כוללות:
- מערכות המלצות למוצרים: ניתן להשתמש ב-AI חזוי כדי להמליץ ללקוחות על מוצרים בהתבסס על היסטוריית הרכישות שלהם והתנהגות הגלישה בעבר.
- מערכות לגילוי הונאה: AI חזוי יכול לעזור לזהות עסקאות ופעילויות הונאה.
- מערכות הערכת סיכונים: מודלים חזויים של בינה מלאכותית מאפשרים לעסקים להעריך את הסיכון לאירועים כגון חדלות הלוואות, תביעות ביטוח ותנועת לקוחות.
- מערכות חיזוי ביקוש: על ידי חיזוי מדויק של הביקוש למוצרים ושירותים, AI חזוי עוזר לעסקים לתכנן את רמות הייצור והמלאי שלהם ולפתח קמפיינים שיווקיים.
- מערכות תחזוקה ניבוי: ניתן להשתמש בבינה מלאכותית כדי לחזות מתי מכונות וציוד צפויים להיכשל, ובכך לעזור לחברות למנוע השבתה יקרה ולהאריך את חיי הנכסים שלהן.
שלא כמו AI חזוי, AI ייצור אינו מחייב אותנו להפיק את התפוקה האופטימלית ביותר. תוצאות שנוצרות אוטומטית "טובות מספיק" עדיין יכולות לעזור לעסקים להגדיל את הפרודוקטיביות והיעילות, מה שהופך פתרונות AI גנרטיביים לשווים יישום. עם זאת, חשוב לזכור שיישומי AI גנרטיביים אינם אמינים ועלולים לייצר מידע שקרי או פלטים בלתי צפויים בעת פריסתם.
בהתחשב במגבלות אלו, בינה מלאכותית גנרטיבית מתאימה ביותר להגדרות ניסיוניות שבהן תקינות אינה חיונית (כמו למשל, צ'אטבוטים של AI persona) או ליישומים עם אדם בלולאה, שבהם בני אדם בודקים ועורכים את כל פלטי המודל לפני פרסום, שליחת, או להוציא אותם להורג.
כמה דוגמאות ליישומי AI גנרטיביים כוללים:
- יצירת תוכן: מודלים גנרטיביים של AI יכולים להאיץ את יצירת פוסטים בבלוג, תיאורי מוצרים ומודעות במדיה חברתית. לדוגמה, כותבים יכולים לספק הנחיות מפורטות להנחות את יצירת התוכן, ולאחר מכן לסקור ולערוך את הפלט.
- דור תמונה: ניתן להשתמש בבינה מלאכותית גנרטיבית ליצירת תמונות וסרטונים ריאליסטיים בעיצוב מוצר, שיווק ובידור. לאחר מכן, מעצבים יכולים לסקור, לערוך ולסדר את התוכן החזותי שנוצר אוטומטית במקום ליצור אותו מאפס.
- יצירת קוד: ניתן להשתמש במודלים של AI גנרטיביים כדי לכתוב קוד עבור יישומי תוכנה או להציע למפתחים שינויים בקוד. מפתחים יכולים לאחר מכן לסקור ולערוך את הקוד לפני ביצועו.
- גילוי סמים: בינה מלאכותית גנרית יכולה להאיץ את פיתוח התרופות על ידי זיהוי מועמדים לתרופות חדשות וחיזוי תכונותיהן, בעוד שבני אדם מבטיחים בקרת איכות ומעריכים מודלים של תרופות שנוצרו על ידי AI.
AI חזוי עדיין שולט בשוק ה-AI בעל הערך הגבוה, מכיוון שהוא יכול להפוך תהליכים לאוטומטיים ברמת דיוק גבוהה, ולבטל את הצורך בפיקוח אנושי. AI Generative, לעומת זאת, הוא תחום חדש יותר ומתפתח במהירות עם פוטנציאל לחולל מהפכה ביישומים עסקיים רבים. אמנם נותר לראות אם בינה מלאכותית גנרטיבית תהפוך למניע תפוקה עיקרי הדומה ל-AI חזוי, אך אין להכחיש את הפוטנציאל שלו.
נהנים מהמאמר הזה? הירשם לעדכוני מחקר AI נוספים.
נודיע לך כשנפרסם מאמרים נוספים בנושא זה.
מוצרים מקושרים
- הפצת תוכן ויחסי ציבור מופעל על ידי SEO. קבל הגברה היום.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. העצים את עצמך. גישה כאן.
- PlatoAiStream. Web3 Intelligence. הידע מוגבר. גישה כאן.
- PlatoESG. פחמן, קלינטק, אנרגיה, סביבה, שמש, ניהול פסולת. גישה כאן.
- PlatoHealth. מודיעין ביוטכנולוגיה וניסויים קליניים. גישה כאן.
- מקור: https://www.topbots.com/generative-vs-predictive-ai/
- :יש ל
- :הוא
- :לֹא
- :איפה
- $ למעלה
- 438
- a
- יכולת
- אודות
- להאיץ
- קביל
- חֶשְׁבּוֹן
- דיוק
- מדויק
- במדויק
- להשיג
- לרוחב
- פעילויות
- Ad
- מוסיף
- מודעות
- מתקדם
- -
- פרסום
- סוכנות
- AI
- דגמי AI
- ai מחקר
- אלגוריתמים
- תעשיות
- להתיר
- גם
- כמות
- כמויות
- ו
- לענות
- כל
- בקשה
- יישומים
- גישה
- גישות
- ARE
- אזורים
- מאמר
- מאמרים
- מלאכותי
- בינה מלאכותית
- AS
- לְהַעֲרִיך
- הערכה
- נכסים
- המשויך
- At
- אוטומטי
- אוטומטי
- באופן אוטומטי
- בָּר
- מבוסס
- בסיסי
- BE
- להיות
- היה
- לפני
- התנהגות
- תועלת
- הטבות
- הטוב ביותר
- בֵּין
- מעבר
- בינג
- בלוג
- בלוג הודעות
- שניהם
- דפדוף
- נבנה
- עסקים
- יישומים עסקיים
- עסקים
- אבל
- by
- קמפיינים
- CAN
- מועמדים
- מקרה
- מקרים
- מסוים
- לאתגר
- האתגרים
- שינויים
- chatbots
- בחרו
- טענות
- כיתות
- לסווג
- לקוחות
- קרוב יותר
- קוד
- לגבות
- שילוב
- מגיע
- Common
- חברות
- השוואה
- מורכב
- תרכובת
- דאגות
- תנאים
- תוכן
- יצירת תוכן
- יצירת תוכן
- הקשר
- רציף
- לעומת זאת
- לִשְׁלוֹט
- זכויות יוצרים
- לתקן
- יקר
- יכול
- לִיצוֹר
- נוצר
- יוצרים
- יצירה
- יְצִירָתִי
- נוֹכְחִי
- לקוח
- התנהגות ל קוח
- שירות לקוחות
- לקוחות
- נתונים
- עשרות שנים
- החלטה
- עמוק
- למידה עמוקה
- עמוק יותר
- מחדל
- מוגדר
- דרישה
- דמוגרפי
- להפגין
- מדגים
- פריסה
- תיאור
- עיצוב
- מעצבים
- תכנון
- רצוי
- מְפוֹרָט
- איתור
- לקבוע
- לפתח
- מפתחים
- מתפתח
- צעצועי התפתחות
- הבדל
- ההבדלים
- אחר
- קשה
- שידור
- תגלית
- מַחֲלָה
- do
- עושה
- תחומים
- זמן השבתה
- נהג
- נהיגה
- תרופה
- e
- חינוך
- אפקטיבי
- יעילות
- יְעִילוּת
- חיסול
- מספיק
- לְהַבטִיחַ
- בידור
- ציוד
- במיוחד
- חיוני
- אירועים
- כולם
- דוגמה
- דוגמאות
- יוצא דופן
- מבצע
- קיימים
- יקר
- ניסיוני
- להאריך
- מבחינה חיצונית
- FAIL
- שקר
- מהר יותר
- תכונות
- מָשׁוֹב
- מעטים
- שדה
- ראשון
- להתמקד
- בעד
- תַחֲזִית
- תחזיות
- הונאה
- גילוי הונאה
- רמאי
- חופשי
- החל מ-
- לגמרי
- נוסף
- עתיד
- ליצור
- נוצר
- יצירת
- דור
- גנרטטיבית
- AI Generative
- נתן
- שערים
- מדריך
- יד
- יש
- בְּרִיאוּת
- בריאות
- לֵב
- מחלת לב
- לעזור
- עזרה
- עוזר
- כאן
- גָבוֹהַ
- גבוה יותר
- מאוד
- היסטורי
- היסטוריה
- חַם
- איך
- אולם
- HTTPS
- בן אנוש
- בני אדם
- רעיונות
- לזהות
- זיהוי
- תמונה
- תמונות
- יישום
- חשוב
- לשפר
- in
- מעמיק
- לכלול
- כולל
- להגדיל
- גדל
- מידע
- חדשני
- קלט
- במקום
- הוראות
- ביטוח
- שילוב
- אִינטֶלֶקְטוּאַלִי
- קניין רוחני
- מוֹדִיעִין
- אל תוך
- מלאי
- IT
- שֶׁלָה
- jpg
- מפתח
- לדעת
- ידע
- תוויות
- שפה
- גָדוֹל
- במידה רבה
- לִלמוֹד
- למידה
- לתת
- רמות
- מינוף
- החיים
- כמו
- סביר
- להגביל
- מגבלות
- מוגבל
- LLM
- להלוות
- נראה
- הסתכלות
- להוריד
- מכונה
- למידת מכונה
- מכונה
- עשוי
- דיוור
- לתחזק
- תחזוקה
- גדול
- לעשות
- עושה
- עשייה
- רב
- שוק
- שיווק
- סוכנות שיווק
- מסכה
- חוֹמֶר
- מתימטי
- max-width
- מאי..
- אומר
- מדיה
- יכול
- מַטעֶה
- חסר
- מודל
- מודלים
- מולקולרי
- כסף
- חוֹדֶשׁ
- יותר
- רוב
- הרבה
- כלי נגינה
- צורך
- צרכי
- רשת
- רשתות
- עצבי
- רשת עצבית
- רשתות עצביות
- חדש
- מוצרים חדשים
- הבא
- NLP
- רעש
- מספר
- להשיג
- of
- לעתים קרובות
- on
- פעם
- ONE
- אופטימלי
- or
- להזמין
- אחר
- שלנו
- תוצאות
- תפוקה
- בולט
- יותר
- מֶחדָל
- שֶׁלוֹ
- בעלים של
- זוגות
- חלק
- עבר
- חולה
- חולים
- דפוסי
- ביצועים
- אישית
- תכנית
- תוכניות
- אפלטון
- מודיעין אפלטון
- אפלטון נתונים
- נקודות
- אפשרי
- הודעה
- הודעות
- פוטנציאל
- חזק
- לחזות
- ניבוי
- התחזיות
- להציג
- למנוע
- מניעה
- קודם
- תהליך
- תהליכים
- תהליך
- לייצר
- המוצר
- עיצוב מוצר
- הפקה
- פִּריוֹן
- מוצרים
- נכסים
- רכוש
- לספק
- ספק
- ספקים
- הוצאה לאור
- לִרְכּוֹשׁ
- איכות
- שאלה
- דַי
- אקראי
- רכס
- מהר
- עולם אמיתי
- מציאותי
- לאחרונה
- להמליץ
- המלצה
- להחלים
- הפחתה
- באופן קבוע
- קשר
- לשחרר
- אָמִין
- לסמוך
- שְׂרִידִים
- לזכור
- להסיר
- לדרוש
- דורש
- מחקר
- משאבים
- אלה
- תגובות
- תוצאות
- סקירה
- לְחוֹלֵל מַהְפֵּכָה
- תקין
- הסיכון
- הערכת סיכונים
- ההחזר על ההשקעה
- מכירות
- היקף מכירות
- אותו
- שמור
- לומר
- לגרד
- לִרְאוֹת
- לראות
- שליחה
- סדרה
- שרות
- שירותים
- סט
- הגדרות
- מַדָף
- סִימָן
- משמעותי
- דומה
- קטן
- So
- חֶברָתִי
- מדיה חברתית
- פוסטים ברשתות החברתיות
- תוכנה
- פתרונות
- כמה
- דואר זבל
- מיוחד
- ספציפי
- מסחרי
- עוד
- חנות
- אסטרטגי
- חוזק
- מבנים
- מוצלח
- כזה
- להציע
- סיכום
- לְהִתְנַחְשֵׁל
- הסובב
- מותאם
- לקחת
- משימות
- טכניקות
- טכנולוגיה
- טֶקסט
- תודה
- זֶה
- השמיים
- שֶׁלָהֶם
- אותם
- אז
- שם.
- אלה
- הֵם
- זֶה
- אלה
- מחשבה
- דרך
- כָּך
- זמן
- דורש זמן רב
- ל
- אסימון
- מטבעות
- כלים
- עליון
- נושא
- רכבת
- מְאוּמָן
- הדרכה
- עסקות
- טיפול
- טיפולים
- עצים
- מגמות
- שתיים
- סוג
- סוגים
- בדרך כלל
- לֹא מוּטָל בְּסֶפֶק
- להבין
- לא צפוי
- ייחודי
- עדכונים
- us
- להשתמש
- במקרה להשתמש
- מְשׁוּמָשׁ
- שימושים
- באמצעות
- בְּדֶרֶך כְּלַל
- משתנה
- שונים
- מאוד
- וִידֵאוֹ
- וידאו
- וירטואלי
- כֶּרֶך
- vs
- רוצה
- היה
- דרכים
- we
- היו
- מתי
- אם
- אשר
- בזמן
- מי
- רָחָב
- טווח רחב
- יצטרך
- עם
- מילים
- תיק עבודות
- עובדים
- עובד
- ראוי
- לכתוב
- לכתוב קוד
- סופרים
- כתיבה
- אתה
- זפירנט