הפוסט הזה נכתב בשיתוף עם Chaoyang He, Al Nevarez ו- Salman Avestimehr מ-FedML.
ארגונים רבים מיישמים למידת מכונה (ML) כדי לשפר את קבלת ההחלטות העסקיות שלהם באמצעות אוטומציה ושימוש במערכים מבוזרים גדולים. עם גישה מוגברת לנתונים, ל-ML יש פוטנציאל לספק תובנות והזדמנויות עסקיות שאין שני לה. עם זאת, שיתוף מידע רגיש גולמי שאינו מחוטא על פני מיקומים שונים מהווה סיכוני אבטחה ופרטיות משמעותיים, במיוחד בתעשיות מוסדרות כמו שירותי בריאות.
כדי לטפל בבעיה זו, למידה מאוחדת (FL) היא טכניקת אימון ML מבוזרת ושיתופית המציעה פרטיות נתונים תוך שמירה על דיוק ונאמנות. בניגוד לאימוני ML מסורתיים, אימון FL מתרחש במיקום לקוח מבודד באמצעות הפעלה מאובטחת עצמאית. הלקוח חולק רק את פרמטרי מודל הפלט שלו עם שרת מרכזי, המכונה מתאם ההדרכה או שרת הצבירה, ולא את הנתונים בפועל המשמשים לאימון המודל. גישה זו מקלה על חששות רבים של פרטיות הנתונים, תוך שהיא מאפשרת שיתוף פעולה יעיל בהכשרת מודלים.
למרות ש-FL היא צעד לקראת השגת פרטיות ואבטחת נתונים טובים יותר, זה לא פתרון מובטח. רשתות לא מאובטחות חסרות בקרת גישה והצפנה יכולות עדיין לחשוף מידע רגיש לתוקפים. בנוסף, מידע מאומן מקומי יכול לחשוף נתונים פרטיים אם נבנה מחדש באמצעות התקפת היסק. כדי להפחית סיכונים אלו, מודל FL משתמש באלגוריתמי אימון מותאמים אישית ובמיסוך ופרמטרים יעילים לפני שיתוף מידע עם רכז ההדרכה. בקרות רשת חזקות במיקומים מקומיים וריכוזיים יכולים להפחית עוד יותר את סיכוני ההסקה וההסתננות.
בפוסט זה, אנו חולקים גישת FL באמצעות FedML, שירות קוברנט של אמזון (אמזון EKS), ו אמזון SageMaker כדי לשפר את תוצאות המטופל תוך התייחסות לדאגות הפרטיות והאבטחה.
הצורך בלמידה מאוחדת בתחום הבריאות
שירותי הבריאות מסתמכים במידה רבה על מקורות נתונים מבוזרים כדי לבצע תחזיות והערכות מדויקות לגבי הטיפול בחולים. הגבלת מקורות הנתונים הזמינים כדי להגן על הפרטיות משפיעה לרעה על דיוק התוצאות ובסופו של דבר, על איכות הטיפול בחולים. לכן, ML יוצרת אתגרים עבור לקוחות AWS שצריכים להבטיח פרטיות ואבטחה בין ישויות מבוזרות מבלי לפגוע בתוצאות המטופלים.
ארגוני שירותי בריאות חייבים לנווט בתקנות ציות קפדניות, כגון חוק הניידות והאחריות של ביטוח הבריאות (HIPAA) בארצות הברית, תוך יישום פתרונות FL. הבטחת פרטיות הנתונים, האבטחה והתאימות הופכת לקריטית עוד יותר בתחום הבריאות, הדורשת הצפנה חזקה, בקרות גישה, מנגנוני ביקורת ופרוטוקולי תקשורת מאובטחים. בנוסף, מערכי נתונים של שירותי בריאות מכילים לעתים קרובות סוגי נתונים מורכבים והטרוגניים, מה שהופך את סטנדרטיזציה של נתונים ויכולת פעולה הדדית לאתגר בהגדרות FL.
השתמש בסקירת המקרים
מקרה השימוש המתואר בפוסט זה הוא של נתוני מחלות לב בארגונים שונים, שעליו מודל ML יפעיל אלגוריתמי סיווג לניבוי מחלות לב אצל המטופל. מכיוון שהנתונים הללו נמצאים בין ארגונים, אנו משתמשים בלמידה מאוחדת כדי לאסוף את הממצאים.
השמיים מערך נתונים של מחלות לב מאת אוניברסיטת קליפורניה של אירווין, Machine Learning Repository הוא מערך נתונים בשימוש נרחב עבור מחקר קרדיווסקולרי ומודלים חזויים. הוא מורכב מ-303 דגימות, שכל אחת מהן מייצגת מטופל, ומכילה שילוב של תכונות קליניות ודמוגרפיות, כמו גם נוכחות או היעדר מחלת לב.
מערך נתונים רב-משתני זה כולל 76 תכונות במידע המטופל, מתוכם 14 תכונות משמשות לרוב לפיתוח והערכת אלגוריתמי ML לניבוי נוכחות של מחלת לב בהתבסס על התכונות הנתונות.
מסגרת FedML
יש מבחר רחב של מסגרות FL, אבל החלטנו להשתמש ב- מסגרת FedML עבור מקרה שימוש זה מכיוון שהוא קוד פתוח ותומך במספר פרדיגמות FL. FedML מספקת ספריית קוד פתוח פופולרית, פלטפורמת MLOps ומערכת אקולוגית של יישומים עבור FL. אלה מקלים על הפיתוח והפריסה של פתרונות FL. הוא מספק חבילה מקיפה של כלים, ספריות ואלגוריתמים המאפשרים לחוקרים ולעוסקים ביישום ולהתנסות עם אלגוריתמי FL בסביבה מבוזרת. FedML נותנת מענה לאתגרים של פרטיות נתונים, תקשורת וצבירת מודלים ב-FL, ומציעה ממשק ידידותי למשתמש ורכיבים הניתנים להתאמה אישית. עם ההתמקדות שלה בשיתוף פעולה ושיתוף ידע, FedML שואפת להאיץ את האימוץ של FL ולהניע חדשנות בתחום מתפתח זה. המסגרת של FedML היא מודל אגנוסטית, כולל תמיכה שנוספה לאחרונה במודלים של שפה גדולה (LLMs). למידע נוסף, עיין ב שחרור FedLLM: בנה מודלים שפה גדולים משלך על נתונים קנייניים באמצעות פלטפורמת FedML.
תמנון FedML
היררכיה והטרוגניות של המערכת היא אתגר מרכזי במקרי שימוש אמיתיים ב-FL, שבהם לממגורות נתונים שונות עשויות להיות תשתית שונה עם CPU ו-GPUs. בתרחישים כאלה, אתה יכול להשתמש תמנון FedML.
FedML Octopus היא הפלטפורמה התעשייתית של cross-silo FL להדרכה חוצת ארגון והדרכה חוצת חשבונות. יחד עם FedML MLOps, זה מאפשר למפתחים או לארגונים לנהל שיתוף פעולה פתוח מכל מקום ובכל קנה מידה בצורה מאובטחת. FedML Octopus מפעילה פרדיגמת אימון מבוזרת בתוך כל ממגורת נתונים ומשתמשת בהדרכות סינכרוניות או אסינכרוניות.
FedML MLOps
FedML MLOps מאפשר פיתוח מקומי של קוד שניתן לפרוס מאוחר יותר בכל מקום באמצעות מסגרות FedML. לפני תחילת ההדרכה, עליך ליצור חשבון FedML, וכן ליצור ולהעלות את חבילות השרת והלקוח ב-FedML Octopus. לפרטים נוספים, עיין ב צעדים ו הצגת FedML Octopus: שינוי קנה מידה של למידה מאוחדת לייצור עם MLOps פשוטים.
סקירת פתרונות
אנו פורסים את FedML במספר אשכולות EKS המשולבים עם SageMaker למעקב אחר ניסויים. אנו משתמשים אמזון EKS שרטוטים עבור Terraform לפרוס את התשתית הנדרשת. EKS Blueprints מסייעת בהרכבת אשכולות EKS שלמים המותאמים במלואם בתוכנה התפעולית הדרושה לפריסה ולתפעול של עומסי עבודה. עם EKS Blueprints, התצורה למצב הרצוי של סביבת EKS, כגון מישור הבקרה, צמתי עובדים ותוספות Kubernetes, מתוארת כתשתית כמו קוד (IaC) שרטוט. לאחר הגדרת שרטוט, ניתן להשתמש בו כדי ליצור סביבות עקביות על פני מספר חשבונות AWS ואזורים באמצעות אוטומציה של פריסה רציפה.
התוכן המשותף בפוסט זה משקף מצבים וחוויות מהחיים האמיתיים, אך חשוב לציין שהפריסה של מצבים אלו במקומות שונים עשויה להשתנות. למרות שאנו משתמשים בחשבון AWS יחיד עם VPCs נפרדים, חשוב להבין שנסיבות ותצורות בודדות עשויות להיות שונות. לכן, יש להשתמש במידע המסופק כמדריך כללי ועשוי לדרוש התאמה בהתבסס על דרישות ספציפיות ותנאים מקומיים.
התרשים הבא ממחיש את ארכיטקטורת הפתרונות שלנו.
בנוסף למעקב שמספק FedML MLOps עבור כל ריצת אימון, אנו משתמשים ניסויים באמזון SageMaker לעקוב אחר הביצועים של כל מודל לקוח והמודל הריכוזי (אגרגטור).
SageMaker Experiments היא יכולת של SageMaker המאפשרת לך ליצור, לנהל, לנתח ולהשוות את ניסויי ה-ML שלך. על ידי רישום פרטי הניסוי, הפרמטרים והתוצאות, החוקרים יכולים לשחזר ולאמת את עבודתם במדויק. היא מאפשרת השוואה וניתוח יעילים של גישות שונות, המובילות לקבלת החלטות מושכלות. בנוסף, מעקב אחר ניסויים מקל על שיפור איטרטיבי על ידי מתן תובנות לגבי התקדמות המודלים ומאפשר לחוקרים ללמוד מאיטרציות קודמות, ובסופו של דבר מאיץ את הפיתוח של פתרונות יעילים יותר.
אנו שולחים את הדברים הבאים אל SageMaker Experiments עבור כל ריצה:
- מדדי הערכת מודל - אובדן אימון ושטח מתחת לעקומה (AUC)
- היפרפרמטרים - עידן, קצב למידה, גודל אצווה, מייעל ודעיכה במשקל
תנאים מוקדמים
כדי לעקוב אחר הפוסט הזה, אתה צריך את התנאים המוקדמים הבאים:
פרוס את הפתרון
כדי להתחיל, שכבו את המאגר המארח את הקוד לדוגמה באופן מקומי:
לאחר מכן פרוס את תשתית השימוש במקרה באמצעות הפקודות הבאות:
פריסה מלאה של תבנית Terraform עשויה להימשך 20-30 דקות. לאחר הפריסה, בצע את השלבים בסעיפים הבאים כדי להפעיל את יישום FL.
צור חבילת פריסה של MLOps
כחלק מהתיעוד של FedML, עלינו ליצור את חבילות הלקוח והשרת, שפלטפורמת MLOps תפיץ לשרת וללקוחות כדי להתחיל בהדרכה.
כדי ליצור חבילות אלו, הפעל את הסקריפט הבא שנמצא בספריית השורש:
פעולה זו תיצור את החבילות המתאימות בספרייה הבאה בספריית השורש של הפרויקט:
העלה את החבילות לפלטפורמת FedML MLOps
השלם את השלבים הבאים כדי להעלות את החבילות:
- בממשק המשתמש של FedML, בחר היישומים שלי בחלונית הניווט.
- בחרו אפליקציה חדשה.
- העלה את חבילות הלקוח והשרת מתחנת העבודה שלך.
- אתה יכול גם להתאים את ההיפרפרמטרים או ליצור חדשים.
הפעל אימון פדרלי
כדי להפעיל הכשרה מאוחדת, בצע את השלבים הבאים:
- בממשק המשתמש של FedML, בחר רשימת פרויקטים בחלונית הניווט.
- בחרו יצירת פרויקט חדש.
- הזן שם קבוצה ושם פרויקט ולאחר מכן בחר OK.
- בחר את הפרויקט החדש שנוצר ובחר צור ריצה חדשה כדי להפעיל ריצת אימון.
- בחר את מכשירי הלקוח הקצה ואת שרת האגרגטור המרכזי עבור ריצת הדרכה זו.
- בחר את היישום שיצרת בשלבים הקודמים.
- עדכן כל אחד מפרמטרי ההיפר או השתמש בהגדרות ברירת המחדל.
- בחרו הַתחָלָה להתחיל להתאמן.
- בחר את מצב האימון לשונית ולהמתין לסיום ריצת האימון. אתה יכול גם לנווט לכרטיסיות הזמינות.
- בסיום ההכשרה, בחר את מערכת לשונית כדי לראות את משכי זמן האימון בשרתי הקצה ואירועי הצבירה שלך.
הצג תוצאות ופרטי ניסוי
בסיום ההדרכה, תוכל לצפות בתוצאות באמצעות FedML ו- SageMaker.
בממשק המשתמש של FedML, על מודלים בכרטיסייה, תוכל לראות את מודל האגרגטור והלקוח. אתה יכול גם להוריד את הדגמים האלה מהאתר.
אתה יכול גם להיכנס ל סטודיו SageMaker של אמזון ולבחור ניסויים בחלונית הניווט.
צילום המסך הבא מציג את הניסויים שנרשמו.
קוד מעקב לניסוי
בחלק זה, אנו חוקרים את הקוד המשלב מעקב אחר ניסויים של SageMaker עם אימון מסגרת FL.
בעורך לבחירתך, פתח את התיקיה הבאה כדי לראות את העריכות בקוד להחדרת קוד מעקב לניסוי SageMaker כחלק מההדרכה:
למעקב אחר ההכשרה, אנחנו ליצור ניסוי של SageMaker עם פרמטרים ומדדים שנרשמו באמצעות log_parameter
ו log_metric
הפקודה כמתואר בדוגמאת הקוד הבאה.
ערך ב config/fedml_config.yaml
הקובץ מצהיר על קידומת הניסוי, שאליה יש התייחסות בקוד ליצירת שמות ניסויים ייחודיים: sm_experiment_name: "fed-heart-disease"
. אתה יכול לעדכן את זה לכל ערך שתבחר.
לדוגמה, עיין בקוד הבא עבור ה heart_disease_trainer.py
, המשמש כל לקוח כדי לאמן את המודל במערך הנתונים שלו:
עבור כל הפעלת לקוח, מתבצע מעקב אחר פרטי הניסוי באמצעות הקוד הבא ב-heart_disease_trainer.py:
באופן דומה, אתה יכול להשתמש בקוד ב heart_disease_aggregator.py
להריץ בדיקה על נתונים מקומיים לאחר עדכון משקלי הדגם. הפרטים נרשמים לאחר כל ריצת תקשורת עם הלקוחות.
לנקות את
כשתסיים עם הפתרון, הקפד לנקות את המשאבים המשמשים כדי להבטיח ניצול יעיל של משאבים וניהול עלויות, ולהימנע מהוצאות מיותרות ובזבוז משאבים. ניקיון אקטיבי של הסביבה, כגון מחיקת מופעים שאינם בשימוש, הפסקת שירותים מיותרים והסרת נתונים זמניים, תורם לתשתית נקייה ומאורגנת. אתה יכול להשתמש בקוד הבא כדי לנקות את המשאבים שלך:
<br> סיכום
על ידי שימוש באמזון EKS כתשתית וב-FedML כמסגרת עבור FL, אנו מסוגלים לספק סביבה ניתנת להרחבה ומנוהלת להדרכה ופריסה של מודלים משותפים תוך כיבוד פרטיות הנתונים. עם האופי המבוזר של FL, ארגונים יכולים לשתף פעולה בצורה מאובטחת, לנצל את הפוטנציאל של נתונים מבוזרים ולשפר מודלים של ML מבלי לפגוע בפרטיות הנתונים.
כמו תמיד, AWS מברכת על המשוב שלך. אנא השאר את המחשבות והשאלות שלך בקטע ההערות.
על הכותבים
רנדי דפאו הוא אדריכל פתרונות בכיר ב-AWS. הוא בעל תואר MSEE מאוניברסיטת מישיגן, שם עבד על ראייה ממוחשבת עבור כלי רכב אוטונומיים. הוא גם בעל תואר MBA מאוניברסיטת קולורדו סטייט. רנדי מילא מגוון תפקידים בתחום הטכנולוגיה, החל מהנדסת תוכנה ועד לניהול מוצר. הוא נכנס לתחום הביג דאטה ב-2013 וממשיך לחקור את התחום הזה. הוא עובד באופן פעיל על פרויקטים בתחום ה-ML והציג בכנסים רבים, כולל Strata ו-GlueCon.
ארנב סינהא הוא ארכיטקט פתרונות בכיר עבור AWS, הפועל כ-CTO בתחום המסייע לארגונים לתכנן ולבנות פתרונות ניתנים להרחבה התומכים בתוצאות עסקיות במעברי מרכז נתונים, טרנספורמציה דיגיטלית ומודרניזציה של יישומים, ביג דאטה ולמידת מכונה. הוא תמך בלקוחות במגוון תעשיות, כולל אנרגיה, קמעונאות, ייצור, בריאות ומדעי החיים. ארנב מחזיקה בכל תעודות ה-AWS, כולל הסמכת ML המומחיות. לפני הצטרפותו ל-AWS, ארנב היה מוביל טכנולוגי ובעבר מילא תפקידי מנהיגות אדריכלית והנדסית.
פרצ'י קולקרני הוא אדריכל פתרונות בכיר ב-AWS. ההתמחות שלה היא למידת מכונה, והיא עובדת באופן פעיל על עיצוב פתרונות באמצעות הצעות שונות של AWS ML, ביג דאטה וניתוחים. לפראצ'י ניסיון במספר תחומים, כולל שירותי בריאות, הטבות, קמעונאות וחינוך, ועבד במגוון תפקידים בהנדסת מוצר וארכיטקטורה, ניהול והצלחת לקוחות.
תאמר שריף הוא אדריכל פתרונות ראשי ב-AWS, עם רקע מגוון בתחום הטכנולוגיה ושירותי הייעוץ הארגוניים, המתפרש על פני 17 שנים כאדריכל פתרונות. עם התמקדות בתשתיות, המומחיות של תמר מכסה קשת רחבה של ענפי תעשייה, לרבות מסחר, בריאות, רכב, מגזר ציבורי, ייצור, נפט וגז, שירותי מדיה ועוד. מיומנותו משתרעת לתחומים שונים, כגון ארכיטקטורת ענן, מחשוב קצה, רשתות, אחסון, וירטואליזציה, פרודוקטיביות עסקית ומנהיגות טכנית.
הנס נסביט הוא אדריכל פתרונות בכיר ב-AWS המבוסס מדרום קליפורניה. הוא עובד עם לקוחות ברחבי מערב ארה"ב כדי ליצור ארכיטקטורות ענן ניתנות להרחבה, גמישות וגמישות. בזמנו הפנוי הוא נהנה לבלות עם משפחתו, לבשל ולנגן בגיטרה.
צ'אויאנג הוא הוא מייסד שותף ו-CTO של FedML, Inc., סטארט-אפ הפועל לבניית קהילה בינה מלאכותית פתוחה ומשתפת מכל מקום ובכל קנה מידה. המחקר שלו מתמקד באלגוריתמים, מערכות ויישומים של למידת מכונה מבוזרת ומאוחדת. הוא קיבל את הדוקטורט שלו במדעי המחשב מאוניברסיטת דרום קליפורניה.
אל נבארז הוא מנהל ניהול מוצר ב-FedML. לפני FedML, הוא היה מנהל מוצר קבוצתי בגוגל, ומנהל בכיר של מדעי הנתונים בלינקדאין. יש לו כמה פטנטים הקשורים למוצרי נתונים, והוא למד הנדסה באוניברסיטת סטנפורד.
סלמאן אווסטייםהר הוא מייסד שותף ומנכ"ל FedML. הוא היה פרופסור דיקן ב-USC, מנהל מרכז USC-Amazon בנושא בינה מלאכותית מהימנה, וחוקר אמזון ב-Alexa AI. הוא מומחה ללמידת מכונה מאוחדת ומבוזרת, תורת מידע, אבטחה ופרטיות. הוא עמית ב-IEEE וקיבל את הדוקטורט שלו ב-EECS מאוניברסיטת ברקלי.
סמיר לד הוא טכנולוג ארגוני מיומן ב-AWS שעובד בצמוד למנהלים ברמת C של הלקוחות. כמנהל לשעבר ב-C-suite שהניע טרנספורמציות בכמה חברות Fortune 100, סמיר חולק את החוויות החשובות שלו כדי לעזור ללקוחותיו להצליח במסע הטרנספורמציה שלהם.
סטיבן קרימר הוא יועץ דירקטוריון ו-CxO ובעבר מנהל ב-AWS. סטיבן דוגל בתרבות ומנהיגות כבסיס להצלחה. הוא מצהיר על אבטחה וחדשנות המניעים של טרנספורמציה בענן המאפשרות ארגונים תחרותיים ביותר, מונעי נתונים.
- 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://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/federated-learning-on-aws-using-fedml-amazon-eks-and-amazon-sagemaker/
- :יש ל
- :הוא
- :לֹא
- :איפה
- $ למעלה
- 10
- 100
- 14
- 154
- 17
- 20
- 2013
- 247
- 300
- 7
- a
- יכול
- אודות
- היעדרות
- להאיץ
- מאיצה
- גישה
- גישה לנתונים
- מושלם
- חֶשְׁבּוֹן
- דין וחשבון
- חשבונות
- דיוק
- מדויק
- במדויק
- השגתי
- לרוחב
- לפעול
- משחק
- פעיל
- באופן פעיל
- ממשי
- הסתגלות
- להוסיף
- הוסיף
- תוספת
- בנוסף
- כתובת
- כתובות
- פְּנִיָה
- לְהַתְאִים
- אימוץ
- יועץ
- עורכי דין
- לאחר
- - צבירה
- צבר
- AI
- מטרות
- AL
- Alexa
- אלגוריתמים
- תעשיות
- מאפשר
- לאורך
- גם
- למרות
- תמיד
- אמזון בעברית
- אמזון SageMaker
- אמזון שירותי אינטרנט
- an
- אנליזה
- ניתוח
- לנתח
- ו
- כל
- בְּכָל מָקוֹם
- בקשה
- יישומים
- גישה
- גישות
- ארכיטקטורה
- ארכיטקטורות
- ARE
- AREA
- AS
- הערכות
- At
- לתקוף
- תכונות
- וואו
- ביקורת
- אוטומציה
- רכב
- אוטונומי
- כלי רכב אוטונומיים
- זמין
- לְהִמָנַע
- AWS
- רקע
- מבוסס
- BE
- כי
- הופך להיות
- היה
- לפני
- להתחיל
- הטבות
- ברקלי
- מוטב
- גָדוֹל
- נתונים גדולים
- תכנית אב
- לוּחַ
- רחב
- לִבנוֹת
- בִּניָן
- עסקים
- אבל
- by
- סוויטת C
- קליפורניה
- CAN
- יכולת
- אשר
- מקרה
- מקרים
- מרכז
- מֶרכָּזִי
- מְרוּכָּז
- מנכ"ל
- תעודה
- אישורים
- לאתגר
- האתגרים
- בחירה
- בחרו
- בנסיבות
- מיון
- לְנַקוֹת
- לקוחות
- לקוחות
- קליני
- מקרוב
- ענן
- מייסד שותף
- קוד
- לשתף פעולה
- שיתוף פעולה
- שיתוף פעולה
- קולורדו
- שילוב
- הערות
- מסחרי
- בדרך כלל
- תקשורת
- קהילה
- מבנה קהילה
- חברות
- לְהַשְׁווֹת
- השוואה
- תחרותי
- להשלים
- מורכב
- הענות
- רכיבים
- מַקִיף
- מתפשר
- המחשב
- מדעי מחשב
- ראייה ממוחשבת
- מחשוב
- דאגות
- תנאים
- לנהל
- כנסים
- תְצוּרָה
- מוגדר
- עִקבִי
- מורכב
- ייעוץ
- להכיל
- מכיל
- תוכן
- ממשיך
- רציף
- תורם
- לִשְׁלוֹט
- בקרות
- רכז
- עלות
- ניהול עלויות
- יחד
- מכסה
- לעצב
- לִיצוֹר
- נוצר
- יוצר
- קריטי
- מכריע
- ראש אגף טכנולוגיה
- תַרְבּוּת
- זונה
- לקוח
- הצלחת הלקוח
- לקוחות
- להתאמה אישית
- CXO
- נתונים
- מרכז נתונים
- פרטיות מידע
- פרטיות ואבטחת מידע
- מדע נתונים
- נתונים מונחים
- מערכי נתונים
- מבוזר
- החליט
- קבלת החלטות
- מצהיר
- בְּרִירַת מֶחדָל
- דמוגרפי
- לפרוס
- פרס
- פריסה
- פריסה
- מְתוּאָר
- עיצוב
- תכנון
- רצוי
- להרוס
- פרטים
- dev
- מפתחים
- מתפתח
- צעצועי התפתחות
- מכשיר
- התקנים
- תרשים
- נבדלים
- אחר
- דיגיטלי
- טרנספורמציה דיגיטלית
- מְנַהֵל
- בספרייה
- מַחֲלָה
- לְהָפִיץ
- מופץ
- הכשרה מבוזרת
- שונה
- תיעוד
- תחומים
- עשה
- להורדה
- נהיגה
- מונע
- נהגים
- כל אחד
- המערכת האקולוגית
- אדג '
- קצה
- עורך
- חינוך
- אפקטיבי
- יעיל
- מתעורר
- לאפשר
- מאפשר
- מה שמאפשר
- הצף
- אנרגיה
- הנדסה
- להגביר את
- לְהַבטִיחַ
- הבטחתי
- נכנס
- מִפְעָל
- ישויות
- כניסה
- סביבה
- סביבות
- תקופה
- תקופות
- במיוחד
- הערכה
- הערכה
- אֲפִילוּ
- אירועים
- דוגמה
- מנהלים
- כעובדים בכירים
- פילטרציה
- הוצאות
- ניסיון
- חוויות
- לְנַסוֹת
- ניסויים
- מומחה
- מומחיות
- לחקור
- משתרע
- לְהַקֵל
- מקל
- משפחה
- מאוחד
- מָשׁוֹב
- בחור
- דיוק
- שדה
- שלח
- ממצאים
- גמיש
- להתמקד
- מתמקד
- לעקוב
- הבא
- בעד
- לשעבר
- הון עתק
- מצא
- יסודות
- מסגרת
- מסגרות
- החל מ-
- לגמרי
- פונקציה
- נוסף
- גז
- כללי
- GitHub
- נתן
- GPUs
- קְבוּצָה
- מובטח
- מדריך
- יש
- he
- בְּרִיאוּת
- ביטוח בריאות
- בריאות
- לֵב
- מחלת לב
- בִּכְבֵדוּת
- הוחזק
- לעזור
- עוזר
- לה
- היררכיה
- מאוד
- שֶׁלוֹ
- מחזיק
- אירוח
- אולם
- HTML
- HTTPS
- i
- IEEE
- if
- מדגים
- ליישם
- יישום
- חשוב
- לשפר
- השבחה
- in
- בע"מ
- כולל
- גדל
- עצמאי
- בנפרד
- תעשיות
- תעשייה
- מידע
- הודעה
- תשתית
- לְהַזרִיק
- חדשנות
- לא בטוח
- בתוך
- תובנות
- ביטוח
- משולב
- משלב
- מִמְשָׁק
- יכולת פעולה הדדית
- אל תוך
- לֹא יְסוּלֵא בְּפָּז
- מְבוּדָד
- סוגיה
- IT
- איטרציות
- שֶׁלָה
- הצטרפות
- מסע
- jpeg
- jpg
- מפתח
- ידע
- ידוע
- נעדר
- שפה
- גָדוֹל
- מאוחר יותר
- מנהיג
- מנהיגות
- מוביל
- לִלמוֹד
- למידה
- יציאה
- מאפשר לי
- ספריות
- סִפְרִיָה
- החיים
- מדעי חיים
- מגביל
- לינקדין
- מקומי
- באופן מקומי
- מיקום
- מקומות
- היכנס
- מחובר
- את
- מכונה
- למידת מכונה
- שמירה
- לעשות
- עשייה
- לנהל
- הצליח
- ניהול
- מנהל
- דרך
- ייצור
- רב
- מאי..
- מנגנוני
- מדיה
- מדדים
- מישיגן
- דקות
- להקל
- ML
- MLOps
- מודל
- דוגמנות
- מודלים
- מודול
- יותר
- רוב
- מספר
- צריך
- שם
- שמות
- טבע
- נווט
- ניווט
- צורך
- נחוץ
- באופן שלילי
- רשת
- רשתות
- רשתות
- חדש
- חדש
- הבא
- צמתים
- הערות
- רב
- of
- הצעה
- הצעות
- המיוחדות שלנו
- לעתים קרובות
- שמן
- נפט וגז
- on
- יחידות
- רק
- לפתוח
- קוד פתוח
- להפעיל
- מבצעי
- הזדמנויות
- or
- ארגונים
- מאורגן
- שלנו
- הַחוּצָה
- תוצאות
- המתואר
- תפוקה
- יותר
- שֶׁלוֹ
- חבילות
- זגוגית
- פרדיגמה
- פרדיגמות
- פרמטרים
- חלק
- חולף
- פטנטים
- חולה
- ביצועים
- אישית
- דוקטורט
- מטוס
- פלטפורמה
- אפלטון
- מודיעין אפלטון
- אפלטון נתונים
- משחק
- אנא
- פופולרי
- הִטַלטְלוּת
- תנוחות
- עמדות
- הודעה
- פוטנציאל
- לחזות
- התחזיות
- תנאים מוקדמים
- נוכחות
- מוצג
- קודם
- קוֹדֶם
- מנהל
- קודם
- פְּרָטִיוּת
- פרטיות ואבטחה
- פְּרָטִי
- המוצר
- ניהול מוצר
- מנהל מוצר
- הפקה
- פִּריוֹן
- פרופסור
- התקדמות
- פּרוֹיֶקט
- פרויקטים
- קניינית
- להגן
- פרוטוקולים
- לספק
- ובלבד
- מספק
- מתן
- ציבורי
- איכות
- שאלות
- רכס
- טִוּוּחַ
- לדרג
- ציון
- חי
- תחום
- קיבלו
- לאחרונה
- הקלטה
- להפחית
- להתייחס
- הפניה
- משקף
- אזורים
- מוסדר
- תעשיות מוסדרות
- תקנון
- מסתמך
- הסרת
- מאגר
- המייצג
- לדרוש
- נדרש
- דרישות
- מחקר
- חוקרים
- מִתאוֹשֵׁשׁ מַהֵר
- משאב
- משאבים
- כיבוד
- אלה
- תוצאה
- תוצאות
- קמעוני
- סיכונים
- חָסוֹן
- תפקידים
- שורש
- עגול
- הפעלה
- ריצה
- פועל
- בעל חכמים
- סלמאן
- לִטעוֹם
- להרחבה
- סולם
- דרוג
- תרחישים
- מלומד
- מדע
- מדעים
- תסריט
- סעיף
- סעיפים
- מגזר
- לבטח
- מאובטח
- אבטחה
- לִרְאוֹת
- מבחר
- לשלוח
- לחצני מצוקה לפנסיונרים
- רגיש
- נפרד
- שרת
- שרתים
- שירותים
- מושב
- הגדרות
- כמה
- שיתוף
- משותף
- שיתופים
- שיתוף
- היא
- צריך
- הופעות
- משמעותי
- ממגורות
- פשוט
- יחיד
- מצבים
- מידה
- תוכנה
- הנדסת תוכנה
- פִּתָרוֹן
- פתרונות
- מָקוֹר
- מקורות
- דרומי
- מֶרחָב
- מתח
- התמחות
- ספציפי
- ספֵּקטרוּם
- הוצאה
- תקינה
- סטנפורד
- אוניברסיטת סטנפורד
- התחלה
- סטארט - אפ
- מדינה
- הברית
- שלב
- סטיבן
- צעדים
- עוד
- סְתִימָה
- אחסון
- קפדן
- חזק
- מְחוֹשָׁב
- להצליח
- הצלחה
- כזה
- מערכת
- תמיכה
- נתמך
- מסייע
- תומך
- בטוח
- מערכות
- לקחת
- טכני
- טכניקה
- טכנולוג
- טכנולוגיה
- תבנית
- זמני
- Terraform
- מבחן
- זֶה
- השמיים
- המידע
- שֶׁלָהֶם
- אז
- התאוריה
- לכן
- אלה
- זֶה
- דרך
- זמן
- ל
- כלים
- לקראת
- לעקוב
- מעקב
- מסורתי
- רכבת
- מְאוּמָן
- הדרכה
- הדרכות
- טרנספורמציה
- טרנספורמציות
- להפעיל
- אמין
- סוגים
- ui
- בסופו של דבר
- תחת
- להבין
- ייחודי
- מאוחד
- ארצות הברית
- אוניברסיטה
- אוניברסיטת קליפורניה
- בניגוד
- לפתוח
- מְיוּתָר
- ללא תחרות
- לא בשימוש
- עדכון
- עדכון
- us
- להשתמש
- במקרה להשתמש
- מְשׁוּמָשׁ
- ידידותי למשתמש
- שימושים
- באמצעות
- לנצל
- לְאַמֵת
- אימות
- ערך
- מגוון
- שונים
- לְהִשְׁתַנוֹת
- כלי רכב
- אנכיות
- לצפיה
- חזון
- לחכות
- היה
- we
- אינטרנט
- שירותי אינטרנט
- אתר
- מִשׁקָל
- מברך
- טוֹב
- מערבי
- אשר
- בזמן
- מי
- רָחָב
- באופן נרחב
- יצטרך
- עם
- בתוך
- לְלֹא
- תיק עבודות
- עבד
- עובד
- עובד
- עובד
- תחנת עבודה
- שנים
- אתה
- זפירנט