טכנולוגיית AI גנרטיבית משתפרת במהירות, וכעת ניתן ליצור טקסט ותמונות על סמך קלט טקסט. דיפוזיה יציבה הוא מודל טקסט לתמונה המאפשר לך ליצור יישומים פוטוריאליסטיים. אתה יכול בקלות ליצור תמונות מטקסט באמצעות מודלים של דיפוזיה יציבה אמזון SageMaker JumpStart.
להלן דוגמאות של טקסטים קלט ותמונות הפלט המתאימות שנוצרו על ידי Stable Diffusion. הקלטות הן "בוקסר רוקד על שולחן", "גברת על החוף בבגדי שחייה, בסגנון צבעי מים" ו"כלב בחליפה".
למרות שפתרונות AI גנרטיביים הם חזקים ושימושיים, הם יכולים להיות גם פגיעים למניפולציות וניצול לרעה. לקוחות המשתמשים בהם ליצירת תדמית חייבים לתת עדיפות לניהול תוכן כדי להגן על המשתמשים, הפלטפורמה והמותג שלהם על ידי יישום שיטות ניהול חזקות ליצירת חווית משתמש בטוחה וחיובית תוך שמירה על הפלטפורמה והמוניטין של המותג שלהם.
בפוסט זה, אנו חוקרים את השימוש בשירותי AI של AWS אמזון ו אמזון להתבונן, יחד עם טכניקות אחרות, למתן ביעילות תוכן שנוצר במודלים של דיפוזיה יציבה בזמן כמעט אמת. כדי ללמוד כיצד להפעיל וליצור תמונות מטקסט באמצעות מודל דיפוזיה יציבה ב-AWS, עיין ב צור תמונות מטקסט עם מודל הדיפוזיה היציב ב- Amazon SageMaker JumpStart.
סקירת פתרונות
Amazon Rekognition ו- Amazon Comprehend הם שירותי AI מנוהלים המספקים מודלים ML מאומנים מראש וניתנים להתאמה אישית באמצעות ממשק API, ומבטלים את הצורך במומחיות למידת מכונה (ML). Amazon Rekognition Content Moderation עושה אוטומציה ומייעלת את ניהול התמונות והווידאו. Amazon Comprehend משתמשת ב-ML כדי לנתח טקסט ולחשוף תובנות ויחסים חשובים.
ההפניה הבאה ממחישה את היצירה של ממשק API של RESTful פרוקסי לניהול תמונות של דיפוזיה יציבה של טקסט לתמונה שנוצרו במודל כמעט בזמן אמת. בפתרון זה, השקנו ופרסנו מודל Stable Diffusion (בסיס v2-1) באמצעות JumpStart. הפתרון משתמש בהנחיות שליליות ובפתרונות ניהול טקסט כגון Amazon Comprehend ומסנן מבוסס כללים למתן הנחיות קלט. זה גם משתמש בזיהוי אמזון כדי למתן את התמונות שנוצרו. ממשק API של RESTful יחזיר ללקוח את התמונה שנוצרה ואת אזהרות הניהול אם יתגלה מידע לא בטוח.
השלבים בתהליך העבודה הם כדלקמן:
- המשתמש שולח בקשה ליצור תמונה.
- An AWS למבדה הפונקציה מתאמת יצירת תמונות ומתווך באמצעות Amazon Comprehend, JumpStart ו-Amazon Rekognition:
- החל תנאי מבוסס כללים על הנחיות קלט בפונקציות Lambda, ואכפת ניהול תוכן עם זיהוי מילים אסורות.
- השתמש במסווג המותאם אישית של Amazon Comprehend כדי לנתח את הטקסט המבקש לסיווג רעילות.
- שלח את ההנחיה למודל ה-Stable Diffusion דרך נקודת הקצה של SageMaker, תוך העברת ההנחיות כקלט משתמש והן הנחיות שליליות מרשימה מוגדרת מראש.
- שלח את בתים של התמונה שהוחזרו מנקודת הקצה של SageMaker ל-Amazon Rekognition
DetectModerationLabel
API לניהול תמונה. - צור הודעת תגובה הכוללת בתים של תמונה ואזהרות אם השלבים הקודמים זיהו מידע לא הולם בהנחיה או בתמונה המחוללת.
- שלח את התגובה בחזרה ללקוח.
צילום המסך הבא מציג אפליקציה לדוגמה שנבנתה באמצעות הארכיטקטורה המתוארת. ממשק המשתמש של האינטרנט שולח הנחיות קלט של המשתמש אל ממשק ה-API של RESTful proxy ומציג את התמונה ואת כל אזהרות השליטה שהתקבלו בתגובה. אפליקציית ההדגמה מטשטשת את התמונה שנוצרה בפועל אם היא מכילה תוכן לא בטוח. בדקנו את האפליקציה עם ההנחיה לדוגמה "גברת סקסית".
אתה יכול ליישם לוגיקה מתוחכמת יותר לחוויית משתמש טובה יותר, כגון דחיית הבקשה אם ההנחיות מכילות מידע לא בטוח. בנוסף, ייתכן שתהיה לך מדיניות ניסיון חוזר כדי ליצור מחדש את התמונה אם ההנחיה בטוחה, אך הפלט אינו בטוח.
הגדר מראש רשימה של הנחיות שליליות
Stable Diffusion תומך בהנחיות שליליות, מה שמאפשר לך לציין הנחיות שיש להימנע מהן במהלך יצירת תמונה. יצירת רשימה מוגדרת מראש של הנחיות שליליות היא גישה מעשית ויזומה כדי למנוע מהמודל לייצר תמונות לא בטוחות. על ידי הכללת הודעות כמו "עירום", "סקסי" ו"עירום", אשר ידועות כמובילות לתמונות לא הולמות או פוגעניות, הדוגמנית יכולה לזהות אותן ולהימנע מהן, ולהפחית את הסיכון ליצירת תוכן לא בטוח.
ניתן לנהל את ההטמעה בפונקציית Lambda כאשר קוראים לנקודת הקצה של SageMaker כדי להפעיל הסקה של מודל ה-Stable Diffusion, תוך העברת ההנחיות מקלט המשתמש וההנחיות השליליות מרשימה מוגדרת מראש.
למרות שגישה זו יעילה, היא עלולה להשפיע על התוצאות שנוצרות על ידי מודל הדיפוזיה היציבה ולהגביל את הפונקציונליות שלו. חשוב להתייחס לזה כאחת מטכניקות המנחה, בשילוב עם גישות אחרות כמו ניהול טקסט ותמונה באמצעות Amazon Comprehend ו-Amazon Rekognition.
הנחיות קלט מתונות
גישה נפוצה לניהול טקסט היא להשתמש בשיטת חיפוש מילות מפתח מבוססת כללים כדי לזהות אם טקסט הקלט מכיל מילים או ביטויים אסורים מרשימה מוגדרת מראש. שיטה זו קלה יחסית ליישום, עם השפעה מינימלית על הביצועים ועלויות נמוכות יותר. עם זאת, החיסרון העיקרי של גישה זו הוא שהיא מוגבלת רק לזיהוי מילים הכלולות ברשימה המוגדרת מראש ואינה יכולה לזהות וריאציות חדשות או משתנות של מילים אסורות שאינן כלולות ברשימה. משתמשים יכולים גם לנסות לעקוף את הכללים באמצעות איות חלופי או תווים מיוחדים כדי להחליף אותיות.
כדי לטפל במגבלות של ניהול טקסט מבוסס כללים, פתרונות רבים אימצו גישה היברידית המשלבת חיפוש מילות מפתח מבוסס כללים עם זיהוי רעילות מבוסס ML. השילוב של שתי הגישות מאפשר פתרון ניהול טקסט מקיף ויעיל יותר, המסוגל לזהות מגוון רחב יותר של תוכן בלתי הולם ולשפר את הדיוק של תוצאות המנחה.
בפתרון זה, אנו משתמשים ב-an מסווג מותאם אישית של Amazon Comprehend לאמן מודל לגילוי רעילות, שבו אנו משתמשים כדי לזהות תוכן שעלול להזיק בהודעות קלט במקרים שבהם לא מזוהות מילים אסורות מפורשות. בעזרת הכוח של למידת מכונה, אנו יכולים ללמד את המודל לזהות דפוסים בטקסט שעשויים להצביע על רעילות, גם כאשר דפוסים כאלה אינם ניתנים לזיהוי בקלות על ידי גישה מבוססת כללים.
עם Amazon Comprehend כשירות בינה מלאכותית מנוהלת, ההדרכה וההסקות מפושטות. אתה יכול בקלות לאמן ולפרוס סיווג מותאם אישית של Amazon Comprehend בשני שלבים בלבד. בדוק שלנו מעבדת סדנאות למידע נוסף על מודל גילוי הרעילות באמצעות מסווג מותאם אישית של Amazon Comprehend. המעבדה מספקת מדריך שלב אחר שלב ליצירה ושילוב של סיווג רעילות מותאם אישית באפליקציה שלך. התרשים הבא ממחיש את ארכיטקטורת הפתרון הזו.
מסווג לדוגמה זה משתמש במערך נתונים לאימון מדיה חברתית ומבצע סיווג בינארי. עם זאת, אם יש לך דרישות ספציפיות יותר לצרכי ניהול הטקסט שלך, שקול להשתמש במערך נתונים מותאם יותר כדי להכשיר את המסווגן המותאם אישית של Amazon Comprehend שלך.
תמונות פלט מתונות
למרות שניהול הנחיות טקסט קלט חשוב, זה לא מבטיח שכל התמונות שנוצרות על ידי מודל ה-Stable Diffusion יהיו בטוחות עבור הקהל המיועד, מכיוון שהפלטים של המודל יכולים להכיל רמה מסוימת של אקראיות. לכן, חשוב לא פחות למתן את התמונות שנוצרו על ידי מודל הדיפוזיה היציבה.
בפתרון זה אנו משתמשים ניהול תוכן זיהוי אמזון, שמעסיקה מודלים של ML מאומנים מראש, כדי לזהות תוכן לא הולם בתמונות ובסרטונים. בפתרון זה, אנו משתמשים ב- Amazon Rekognition DetectModerationLabel API למתן תמונות שנוצרו על ידי מודל ה-Stable Diffusion בזמן כמעט אמת. Amazon Rekognition Content Moderation מספקת ממשקי API מאומנים מראש לניתוח מגוון רחב של תוכן בלתי הולם או פוגעני, כגון אלימות, עירום, סמלי שנאה ועוד. לרשימה מקיפה של טקסונומיות ניהול תוכן של אמזון, עיין ב מנחה תוכן.
הקוד הבא מדגים כיצד לקרוא ל-Amazon Rekognition DetectModerationLabel
API לניהול תמונות בתוך פונקציית Lambda באמצעות ספריית Python Boto3. פונקציה זו לוקחת את בתים של התמונה שהוחזרו מ- SageMaker ושולחת אותם ל-Image Moderation API לצורך ניהול.
לדוגמאות נוספות של ה-API של Amazon Rekognition Image Moderation, עיין בכתובת שלנו מעבדת תמונה לניהול תוכן.
טכניקות ניהול תמונה יעילות לכוונון עדין של דגמים
כוונון עדין הוא טכניקה נפוצה המשמשת להתאים מודלים מאומנים מראש למשימות ספציפיות. במקרה של Stable Diffusion, ניתן להשתמש בכוונון עדין כדי ליצור תמונות המשלבות אובייקטים, סגנונות ותווים ספציפיים. ניהול תוכן הוא קריטי בעת אימון מודל דיפוזיה יציבה כדי למנוע יצירת תמונות לא הולמות או פוגעניות. זה כרוך בבדיקה קפדנית וסינון של כל נתונים שעלולים להוביל ליצירת תמונות כאלה. על ידי כך, המודל לומד ממגוון מגוון ומייצג יותר של נקודות נתונים, משפר את הדיוק שלו ומונע הפצת תוכן מזיק.
JumpStart מקל על כוונון עדין של מודל הדיפוזיה היציבה על ידי אספקת תסריטי לימוד ההעברה באמצעות תא חלומות שיטה. אתה רק צריך להכין את נתוני האימון שלך, להגדיר את הפרמטרים ההיפר ולהתחיל את עבודת ההדרכה. לפרטים נוספים, עיין ב כוונן טקסט לתמונה דגמי Diffusion Stable עם Amazon SageMaker JumpStart.
מערך הנתונים לכוונון עדין צריך להיות יחיד שירות אחסון פשוט של אמזון ספריית (Amazon S3) כולל התמונות וקובץ התצורה של המופע שלך dataset_info.json
, כפי שמוצג בקוד הבא. קובץ JSON ישיך את התמונות להנחיית המופע כך: {'instance_prompt':<<instance_prompt>>}
.
ברור שאתה יכול לסקור ולסנן באופן ידני את התמונות, אבל זה יכול להיות גוזל זמן ואפילו לא מעשי כאשר אתה עושה זאת בקנה מידה רחב על פני פרויקטים וצוותים רבים. במקרים כאלה, אתה יכול להפוך תהליך אצווה לאוטומטי כדי לבדוק באופן מרכזי את כל התמונות מול הזיהוי של אמזון DetectModerationLabel
ממשק API ולסמן או להסיר תמונות באופן אוטומטי כדי שלא יזהמו את האימונים שלך.
זמן אחזור ועלות מתינות
בפתרון זה, נעשה שימוש בתבנית רציפה למתן טקסט ותמונות. פונקציה מבוססת כללים ו-Amazon Comprehend נקראות לניהול טקסט, ו-Amazon Rekognition משמשת לניהול תמונה, גם לפני וגם אחרי הפעלת Stable Diffusion. למרות שגישה זו ממתנת ביעילות הנחיות קלט ותמונות פלט, היא עשויה להגדיל את העלות הכוללת ואת זמן ההשהיה של הפתרון, וזה משהו שצריך לקחת בחשבון.
חֶבִיוֹן
גם Amazon Rekognition וגם Amazon Comprehend מציעים ממשקי API מנוהלים שהם זמינים מאוד ובעלי יכולת מדרגיות מובנית. למרות וריאציות פוטנציאליות של זמן האחזור עקב גודל הקלט ומהירות הרשת, ממשקי ה-API המשמשים בפתרון זה משני השירותים מציעים הסקה כמעט בזמן אמת. נקודות קצה של סיווג מותאם אישית של Amazon Comprehend יכולות להציע מהירות של פחות מ-200 מילישניות עבור גדלי טקסט של קלט של פחות מ-100 תווים, בעוד ש-Amazon Rekognition Image Moderation API משרת כ-500 מילישניות עבור גודל קובץ ממוצע של פחות מ-1MB. (התוצאות מבוססות על הבדיקה שנערכה באמצעות היישום לדוגמה, אשר עונה על דרישה כמעט בזמן אמת.)
בסך הכל, קריאות ה-API לניהול ל-Amazon Rekognition ו-Amazon Comprehend יצטרפו עד 700 אלפיות השנייה לקריאה ל-API. חשוב לציין שבקשת ה-Stable Diffusion בדרך כלל נמשכת זמן רב יותר בהתאם למורכבות ההנחיות ויכולת התשתית הבסיסית. בחשבון הבדיקה, באמצעות סוג מופע של ml.p3.2xlarge, זמן התגובה הממוצע עבור מודל ה-Stable Diffusion דרך נקודת קצה של SageMaker היה בסביבות 15 שניות. לכן, ההשהיה המוכנסת על ידי התמתנות היא כ-5% מזמן התגובה הכולל, מה שהופך אותה להשפעה מינימלית על הביצועים הכוללים של המערכת.
עלות
ממשק ה-API של Amazon Rekognition Image Moderation משתמש במודל של תשלום לפי נסיעה המבוסס על מספר הבקשות. העלות משתנה בהתאם לאזור ה-AWS בשימוש ועוקבת אחר מבנה תמחור מדורג. ככל שנפח הבקשות גדל, העלות לכל בקשה יורדת. למידע נוסף, עיין ב תמחור אמזון הכרה.
בפתרון זה, השתמשנו במסווג מותאם אישית של Amazon Comprehend ופרסנו אותו כנקודת קצה של Amazon Comprehend כדי להקל על מסקנות בזמן אמת. יישום זה כרוך הן בעלות הכשרה חד פעמית והן עלויות מסקנות שוטפות. למידע מפורט, עיין ב אמזון להבין מחירים.
Jumpstart מאפשר לך להפעיל ולפרוס במהירות את מודל ה-Stable Diffusion כחבילה אחת. הפעלת מסקנות על מודל הדיפוזיה היציבה תגרור עלויות עבור הבסיס ענן מחשוב אלסטי של אמזון (Amazon EC2) מופע וכן העברת נתונים נכנסת ויוצאת. למידע מפורט, עיין ב תמחור SageMaker של אמזון.
<br> סיכום
בפוסט זה, סיפקנו סקירה כללית של פתרון לדוגמה המציג כיצד למתן הנחיות קלט של דיפוזיה יציבה ולהוציא תמונות באמצעות Amazon Comprehend ו-Amazon Rekognition. בנוסף, ניתן להגדיר הנחיות שליליות ב-Stable Diffusion כדי למנוע יצירת תוכן לא בטוח. על ידי הטמעת שכבות ניהול מרובות, ניתן להפחית במידה ניכרת את הסיכון לייצור תוכן לא בטוח, מה שמבטיח חווית משתמש בטוחה ואמינה יותר.
למידע נוסף בנושא ניהול תוכן ב-AWS ו שלנו ניהול תוכן ML מקרי שימוש, ועשה את הצעד הראשון לקראת ייעול פעולות ניהול התוכן שלך עם AWS.
על הכותבים
לאנה ג'אנג הוא ארכיטקט פתרונות בכיר בצוות שירותי AI של AWS WWSO, המתמחה בבינה מלאכותית ו-ML לניהול תוכן, ראייה ממוחשבת ועיבוד שפה טבעית. עם המומחיות שלה, היא מחויבת לקידום פתרונות AI/ML של AWS ולסייע ללקוחות לשנות את הפתרונות העסקיים שלהם בתעשיות מגוונות, כולל מדיה חברתית, משחקים, מסחר אלקטרוני ופרסום ושיווק.
ג'יימס וו הוא ארכיטקט פתרונות מומחה בינה מלאכותית/ML בכיר ב-AWS. עוזר ללקוחות לתכנן ולבנות פתרונות AI/ML. עבודתו של ג'יימס מכסה מגוון רחב של מקרי שימוש ב-ML, עם עניין עיקרי בראייה ממוחשבת, למידה עמוקה והרחבת ML ברחבי הארגון. לפני שהצטרף ל-AWS, ג'יימס היה אדריכל, מפתח ומוביל טכנולוגיה במשך למעלה מ-10 שנים, כולל 6 שנים בהנדסה ו-4 שנים בתעשיות שיווק ופרסום.
קווין קרלסון הוא מומחה ראשי בינה מלאכותית/ML עם התמקדות ב-Computer Vision ב-AWS, שם הוא מוביל פיתוח עסקי ו-GTM עבור Amazon Rekognition. לפני הצטרפותו ל-AWS, הוא הוביל טרנספורמציה דיגיטלית ברחבי העולם בחברת Fortune 500 הנדסה AECOM, עם התמקדות בבינה מלאכותית ולמידת מכונה לתכנון יצירתי והערכת תשתית. הוא מבוסס בשיקגו, שם מחוץ לעבודה הוא נהנה עם משפחתו, והוא נלהב מהטיסת מטוסים ואימון בייסבול לנוער.
ג'ון רוז הוא מומחה בכיר בינה מלאכותית/ML ב-AWS, שם הוא מוביל פיתוח עסקי גלובלי לשירותי בינה מלאכותית המתמקדים במקרים של ניהול תוכן ותאימות. לפני שהצטרף ל-AWS, הוא מילא תפקידי פיתוח עסקי ומנהיגות ברמה בכירה בחברות טכנולוגיה מתקדמות. ג'ון פועל כדי להעביר למידת מכונה בידיו של כל מפתח עם ערימת AWS AI/ML. רעיונות קטנים מביאים להשפעה קטנה. המטרה של ג'ון עבור הלקוחות היא להעצים אותם עם רעיונות גדולים והזדמנויות שפותחות דלתות כדי שיוכלו להשפיע באופן משמעותי על הלקוחות שלהם.
- 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. רכב / רכבים חשמליים, פחמן, קלינטק, אנרגיה, סביבה, שמש, ניהול פסולת. גישה כאן.
- BlockOffsets. מודרניזציה של בעלות על קיזוז סביבתי. גישה כאן.
- מקור: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/safe-image-generation-and-diffusion-models-with-amazon-ai-content-moderation-services/
- :יש ל
- :הוא
- :לֹא
- :איפה
- $ למעלה
- 1
- 10
- 100
- 15%
- 200
- 49
- 500
- 7
- 8
- a
- אודות
- התעללות
- חֶשְׁבּוֹן
- דיוק
- לרוחב
- ממשי
- להסתגל
- להוסיף
- נוסף
- בנוסף
- כתובת
- מאומץ
- פרסום
- לאחר
- נגד
- AI
- שירותי AI
- AI / ML
- מטוסים
- תעשיות
- מאפשר
- לאורך
- גם
- חלופה
- למרות
- אמזון בעברית
- אמזון להתבונן
- אמזון
- אמזון
- אמזון SageMaker
- אמזון שירותי אינטרנט
- an
- לנתח
- ו
- תשתיות
- כל
- API
- ממשקי API
- האפליקציה
- בקשה
- יישומים
- גישה
- גישות
- בערך
- ארכיטקטורה
- ARE
- סביב
- מלאכותי
- בינה מלאכותית
- בינה מלאכותית ולמידה מכונה
- AS
- הערכה
- סיוע
- עמית
- At
- קהל מאזינים
- אוטומטי
- אוטומטית
- באופן אוטומטי
- זמין
- מְמוּצָע
- לְהִמָנַע
- AWS
- בחזרה
- בסיס
- בייסבול
- מבוסס
- BE
- חוף
- כי
- לפני
- מוטב
- גָדוֹל
- רעיונות גדולים
- מטשטש
- שניהם
- מותג
- להביא
- לִבנוֹת
- נבנה
- מובנה
- עסקים
- פיתוח עסקי
- אבל
- by
- שיחה
- נקרא
- קוראים
- שיחות
- CAN
- יכולת
- מסוגל
- בזהירות
- קרלסון
- מקרה
- מקרים
- מסוים
- תווים
- לבדוק
- שיקגו
- מיון
- לקוחות
- עגלונות
- קוד
- צֶבַע
- שילוב
- משולב
- משלב
- Common
- חברות
- חברה
- מורכבות
- הענות
- לִהַבִין
- מַקִיף
- לחשב
- המחשב
- ראייה ממוחשבת
- מצב
- מנוהל
- תְצוּרָה
- לשקול
- להכיל
- מכיל
- תוכן
- תוֹאֵם
- עלות
- עלויות
- יכול
- מכסה
- לִיצוֹר
- יוצרים
- יצירה
- קריטי
- מנהג
- לקוח
- לקוחות
- להתאמה אישית
- גזירה
- רוקד
- נתונים
- נקודות מידע
- ירידות
- מוקדש
- עמוק
- למידה עמוקה
- הדגמה
- מדגים
- מהימן
- תלוי
- לפרוס
- פרס
- מְתוּאָר
- עיצוב
- למרות
- מְפוֹרָט
- פרטים
- זוהה
- איתור
- מפתח
- צעצועי התפתחות
- שידור
- דיגיטלי
- טרנספורמציה דיגיטלית
- מציג
- שונה
- do
- לא
- כֶּלֶב
- עושה
- לא
- דלתות
- ראוי
- בְּמַהֲלָך
- מסחר אלקטרוני
- בקלות
- קל
- אדג '
- אפקטיבי
- יעילות
- חיסול
- מעסיקה
- להסמיך
- מעצים
- מאפשר
- נקודת קצה
- אכיפה
- הנדסה
- הבטחתי
- מִפְעָל
- באותה מידה
- אֲפִילוּ
- כל
- דוגמאות
- ניסיון
- מומחיות
- לחקור
- לְהַקֵל
- משפחה
- שלח
- לסנן
- סינון
- ראשון
- טיסה
- להתמקד
- מרוכז
- הבא
- כדלקמן
- בעד
- הון עתק
- החל מ-
- פונקציה
- פונקציונלי
- פונקציות
- המשחקים
- ליצור
- נוצר
- יצירת
- דור
- גנרטטיבית
- AI Generative
- GitHub
- גלוֹבָּלִי
- עסק גלובלי
- ברחבי עולם
- מטרה
- מאוד
- אַחֲרָיוּת
- מדריך
- ידיים
- מזיק
- יש
- he
- הוחזק
- עזרה
- לה
- מאוד
- שֶׁלוֹ
- איך
- איך
- אולם
- HTML
- http
- HTTPS
- היברידי
- רעיונות
- לזהות
- if
- מדגים
- תמונה
- תמונות
- פְּגִיעָה
- ליישם
- הפעלה
- יישום
- חשוב
- שיפור
- in
- כלול
- כולל
- כולל
- בע"מ
- להגדיל
- עליות
- להצביע
- תעשיות
- מידע
- תשתית
- קלט
- תשומות
- תובנות
- למשל
- שילוב
- מוֹדִיעִין
- התכוון
- אינטרס
- מִמְשָׁק
- אל תוך
- הציג
- IT
- שֶׁלָה
- ג'יימס
- עבודה
- ג'ון
- הצטרפות
- ג'סון
- רק
- ידוע
- מעבדה
- גברת
- שפה
- חֶבִיוֹן
- לשגר
- הושק
- שכבות
- עוֹפֶרֶת
- מנהיג
- מנהיגות
- מוביל
- לִלמוֹד
- למידה
- הוביל
- פחות
- מאפשר לי
- רמה
- סִפְרִיָה
- כמו
- להגביל
- מגבלות
- מוגבל
- רשימה
- הגיון
- עוד
- בדיקה
- להוריד
- מכונה
- למידת מכונה
- גדול
- לעשות
- עושה
- עשייה
- הצליח
- מניפולציה
- באופן ידני
- רב
- שיווק
- מאי..
- מדיה
- הודעה
- שיטה
- מינימלי
- ML
- מודל
- מודלים
- מתינות
- שונים
- יותר
- מספר
- צריך
- טבעי
- עיבוד שפה טבעית
- צורך
- צרכי
- שלילי
- רשת
- חדש
- לא
- עַכשָׁיו
- מספר
- אובייקט
- אובייקטים
- of
- מתקפה
- הַצָעָה
- on
- ONE
- מתמשך
- רק
- לפתוח
- תפעול
- הזדמנויות
- or
- אחר
- שלנו
- הַחוּצָה
- תוצאות
- תפוקה
- בחוץ
- יותר
- מקיף
- סקירה
- חבילה
- חולף
- לוהט
- תבנית
- דפוסי
- ביצועים
- מבצע
- פוטוריאליסטי
- ביטויים
- פלטפורמה
- אפלטון
- מודיעין אפלטון
- אפלטון נתונים
- נקודות
- מדיניות
- חיובי
- אפשרי
- הודעה
- פוטנציאל
- פוטנציאל
- כּוֹחַ
- חזק
- מעשי
- פרקטיקות
- להכין
- למנוע
- מניעה
- קודם
- תמחור
- יְסוֹדִי
- מנהל
- קודם
- תיעדוף
- פרואקטיבי
- תהליך
- תהליך
- הפקת
- פרויקטים
- קידום
- להגן
- לספק
- ובלבד
- מספק
- מתן
- פרוקסי
- גם
- פיתון
- מהירות
- אקראי
- רכס
- מהר
- זמן אמת
- קיבלו
- להכיר
- מופחת
- הפחתה
- באזור
- מערכות יחסים
- יחסית
- להסיר
- להחליף
- נציג
- מוניטין
- לבקש
- בקשות
- דרישה
- דרישות
- תגובה
- תוצאות
- לַחֲזוֹר
- סקירה
- ביקורת
- הסיכון
- תפקידים
- כללי
- הפעלה
- ריצה
- בטוח
- שְׁמִירָה
- בטוח יותר
- בעל חכמים
- בקרת מערכות ותקשורת
- סולם
- דרוג
- סקריפטים
- שניות
- לשלוח
- שולח
- לחצני מצוקה לפנסיונרים
- משמש
- שרות
- שירותים
- היא
- הראה
- הופעות
- פָּשׁוּט
- פשוט
- יחיד
- מידה
- גדל
- קטן
- So
- חֶברָתִי
- מדיה חברתית
- פִּתָרוֹן
- פתרונות
- משהו
- מתוחכם
- מיוחד
- מומחה
- מתמחה
- ספציפי
- מְהִירוּת
- יציב
- לערום
- התחלה
- שלב
- צעדים
- אחסון
- חנות
- התייעלות
- חזק
- מִבְנֶה
- סגנון
- כזה
- כדלקמן
- תומך
- מערכת
- שולחן
- מותאם
- לקחת
- לוקח
- משימות
- נבחרת
- צוותי
- טכניקות
- טכנולוגיה
- חברות טכנולוגיה
- מבחן
- נבדק
- מֵאֲשֶׁר
- זֶה
- השמיים
- שֶׁלָהֶם
- אותם
- לכן
- הֵם
- זֶה
- דרך
- זמן
- דורש זמן רב
- ל
- סה"כ
- לקראת
- רכבת
- הדרכה
- להעביר
- טרנספורמציה
- הפיכה
- שתיים
- סוג
- ui
- לגלות
- בְּסִיסִי
- להשתמש
- מְשׁוּמָשׁ
- משתמש
- חוויית משתמש
- משתמשים
- שימושים
- באמצעות
- בְּדֶרֶך כְּלַל
- לנצל
- מנוצל
- מנצל
- בעל ערך
- באמצעות
- וִידֵאוֹ
- וידאו
- אלימות
- חזון
- כֶּרֶך
- פגיע
- היה
- מים
- we
- אינטרנט
- שירותי אינטרנט
- טוֹב
- מתי
- אם
- אשר
- בזמן
- רָחָב
- טווח רחב
- רחב יותר
- יצטרך
- עם
- בתוך
- Word
- מילים
- תיק עבודות
- זרימת עבודה
- עובד
- wu
- שנים
- אתה
- נוֹעַר
- זפירנט