彼の本で なぜの本ジュデア・パールは、機械の知性を高めるために、原因と結果の原則を機械に教えることを提唱しています。 深層学習の成果は、基本的に曲線フィッティングの一種にすぎませんが、因果関係を使用して、仮説を直接テストすることなく、さまざまな制約の下で世界のシステム間の相互作用を明らかにすることができます。 これにより、AGI (汎用人工知能) につながる答えが得られる可能性があります。
このソリューションは、ベイジアン ネットワークを使用して因果関係を表現し、観測された衛星画像とシミュレートされた気象および土壌条件の形での実験データに基づいて因果関係の結論を引き出す因果推論フレームワークを提案します。 の ケーススタディ は、窒素系施肥とトウモロコシ収量の因果関係です。
衛星画像は専用の方法で処理されます Amazon SageMaker の地理空間機能 カスタムビルドで強化 Amazon SageMaker処理 オペレーション。 因果推論エンジンは、 Amazon SageMaker 非同期推論.
この投稿では、この反事実分析を作成する方法を示します。 Amazon SageMaker ジャンプスタート ソリューションを提供しています。
ソリューションの概要
次の図は、エンド ツー エンドのワークフローのアーキテクチャを示しています。
前提条件
あなたは AWSアカウント このソリューションを使用するには。
この JumpStart 1P ソリューションを実行し、インフラストラクチャを AWS アカウントにデプロイするには、アクティブな Amazon SageMakerスタジオ インスタンス (参照 AmazonSageMakerドメインにオンボード)。 Studio インスタンスの準備ができたら、次の手順に従います。 SageMaker ジャンプスタート Crop Yield Counterfactuals ソリューションを起動します。
このソリューションは現在、米国西部 (オレゴン) リージョンでのみ利用可能であることに注意してください。
因果推論
因果関係とは変化を理解することですが、これを統計と機械学習 (ML) で形式化する方法は簡単ではありません。
この作物収量の研究では、肥料として追加された窒素と収量の結果が混乱する可能性があります。 同様に、肥料として添加された窒素と窒素浸出の結果も、共通の原因がそれらの関連性を説明できるという意味で、混乱する可能性があります. ただし、関連性は因果関係ではありません。 観察されたどの要因が関連性を混乱させるかを知っていれば、それらを説明できますが、交絡の原因となる他の隠れた変数がある場合はどうなるでしょうか? 肥料の量を減らしても、必ずしも残留窒素が減るとは限りません。 同様に、収量が大幅に減少することはないかもしれませんが、土壌と気候条件が関連を混乱させる観察された要因である可能性があります。 交絡をどのように処理するかは、因果推論の中心的な問題です。 RAフィッシャーによって導入されたテクニックと呼ばれる 無作為化比較試験 交絡の可能性を打破することを目的としています。
ただし、無作為対照試験がない場合は、純粋に観察データから因果関係を推測する必要があります。 物事がどのように起こるかとして私たちが仮定するものに関する因果グラフモデルを書くことによって、因果問題を観察研究のデータに結び付ける方法があります。 これには、対応するトラバースが対応する依存関係をキャプチャする一方で、条件付き無視可能性のグラフィカルな基準 (因果関係の仮定に基づいて、因果関係を関連付けとしてどの程度扱うことができるか) を満たしていると主張することが含まれます。 構造を仮定した後、暗黙の不変性を使用して観察データから学習し、因果関係の質問をプラグインして、無作為化対照試験なしで因果関係の主張を推測できます。
このソリューションでは、シミュレートされた無作為対照試験 (RCT) からのデータと、衛星画像からの観測データの両方を使用します。 イリノイ州 (米国) で数千の畑と数年にわたって実施された一連のシミュレーションを使用して、この地域で見られる天候と土壌の変化の幅広い組み合わせに対する窒素率の増加に対するトウモロコシの反応を研究しています。 さまざまな農業シナリオや地域の作物シミュレーションを使用することで、調査できる土壌と年数が限られている試験データを使用するという制限に対処します。 このデータベースは、この地域での 400 件を超える試験のデータを使用して調整および検証されました。 土壌中の初期窒素濃度は、合理的な範囲内でランダムに設定されました。
さらに、データベースは衛星画像からの観測によって強化されますが、ゾーン統計は、地理的および季節的段階にわたって見られる植生の時空間変化を表すために、スペクトル インデックスから導出されます。
ベイジアンネットワークによる因果推論
構造的因果モデル (SCM) は、グラフィカル モデルを使用して、データ駆動型と人間の入力の両方を組み込むことで、因果関係を表します。 ベイジアン ネットワークと呼ばれる特定のタイプの構造因果モデルが提案され、変数をノードとして表し、変数間の関係をエッジとして表すことにより、確率的表現を使用して作物フェノロジー ダイナミクスをモデル化します。 ノードは作物の成長、土壌、気象条件の指標であり、それらの間のエッジは時空間的な因果関係を表します。 親ノードは圃場関連のパラメーター (播種日と植え付け面積を含む) であり、子ノードは収量、窒素吸収、および窒素浸出の指標です。
詳細については、 データベースの特徴付け と ガイド トウモロコシの成長段階を特定するため。
ベイジアン ネットワーク モデルを構築するには、いくつかの手順が必要です ( 因果関係) 反事実的および介入的分析に使用する前に。 因果モデルの構造は最初にデータから学習されますが、主題の専門知識 (信頼できる文献または経験的信念) を使用して、ランダム変数と介入変数の間の追加の依存関係と独立性を仮定し、構造が因果関係があると主張します。
使い方 泣かない、構造学習のための継続的な最適化アルゴリズムであり、変数間の条件付き依存関係を記述するグラフ構造は、因果モデルでは許可されていないエッジ、親ノード、および子ノードに一連の制約を課して、データから学習されます。 これにより、変数間の一時的な依存関係が保持されます。 次のコードを参照してください。
"""
tabu_edges: Imposing edges that are not allowed in the causal model
tabu_parents: Imposing parent nodes that are not allowed in the causal model
tabu_child: Imposing child nodes that are not allowed in the causal model """
from causalnex.structure.notears import from_pandas g_learned = from_pandas( X, tabu_edges=tabu_edges, tabu_parent_nodes=tabu_parents, tabu_child_nodes=tabu_child, max_iter=100,
)
次のステップでは、ドメインの知識をモデルにエンコードし、フェノロジーのダイナミクスをキャプチャしながら、誤った関係を回避します。 を使用した多重共線性分析、変動インフレ要因分析、およびグローバル機能の重要度 形状 分析は、水ストレス変数 (拡大、フェノロジー、および開花周辺の光合成)、天候および土壌変数、スペクトル指数、および窒素ベースの指標に関する洞察と制約を抽出するために行われます。
"""
edges: Modifying the structure by imposing constraints on edges """
from causalnex.structure import StructureModel g = StructureModel()
g.add_edges_from( edges, origin="expert" )
CausalNex のベイジアン ネットワークは、離散分布のみをサポートします。 連続する特徴、または多数のカテゴリを持つ特徴は、ベイジアン ネットワークに適合する前に離散化されます。
from causalnex.discretiser.discretiser_strategy import ( DecisionTreeSupervisedDiscretiserMethod, MDLPSupervisedDiscretiserMethod
) discretiser = DecisionTreeSupervisedDiscretiserMethod( mode="single", tree_params={"max_depth": 2, "random_state": 2022},
)
discretiser.fit( feat_names=features, dataframe=df, target_continuous=True, target=target,
)
構造が見直された後、親が与えられた各変数の条件付き確率分布は、と呼ばれるステップでデータから学習できます。 尤度推定:
from causalnex.network import BayesianNetwork bn = BayesianNetwork(g)
bn = bn.fit_node_states(discretised_data)
bn = bn.fit_cpds( train, method="BayesianEstimator", bayes_prior="K2",
)
最後に、構造と可能性を使用して、決定論に従って、オンザフライで観測推論を実行します。 ジャンクション ツリー アルゴリズム (JTA)、およびを使用して介入を行う 微積分. SageMaker 非同期推論 着信要求をキューに入れ、それらを非同期に処理できます。 このオプションは、複数のクエリを並行して実行できますが、プロセスを並列化できないため、ネットワーク全体で確率を更新するのにかなりの時間がかかる、観測的推論シナリオと反事実推論シナリオの両方に最適です。 次のコードを参照してください。
"""
Query the marginal likelihood of states in the graph given some observations. These observations can be made anywhere in the network, and their impact will be propagated through to the node of interest. """
from causalnex.inference import InferenceEngine ie = InferenceEngine(bn) pseudo_observation = [{"day_sow":0}, {"day_sow":1}, {"day_sow":2}]
marginals_multi = ie.query( pseudo_observation, parallel=True, num_cores=multiprocessing.cpu_count(),
)
# distribution before intervention
marginals_before = ie.query()["Y_corn"] # updating a node distribution
ie.do_intervention("N_fert", 0) # effect of do on marginals
marginals_after = ie.query()["Y_corn"] # Resetting the node distribution
ie.reset_do("N_fert")
詳細については、 推論スクリプト.
因果モデル ノート は、前の手順を実行するための段階的なガイドです。
地理空間データ処理
地球観測の仕事 (EOJ) は、衛星画像を取得して変換するために連結されていますが、専用の操作と事前トレーニング済みのモデルは、雲の除去、モザイク化、バンド演算操作、およびリサンプリングに使用されます。 このセクションでは、地理空間処理の手順について詳しく説明します。
関心のある分野
次の図では、緑色のポリゴンは選択された郡、オレンジ色のグリッドはデータベース マップ (地域で試験が実施されている 10 x 10 km セルのグリッド)、グレースケールの正方形のグリッドは 100 km x 100 km です。 Sentinel-2 UTM タイリング グリッド。
空間ファイルを使用して、シミュレートされたデータベースを対応する衛星画像でマッピングし、イリノイ州 (この地域で試験が実施されている場所)、郡のポリゴン、および 10 km x 10 km のセンチネルを分割する 100 km x 100 km のセルのポリゴンをオーバーレイします。 2 つの UTM タイル。 地理空間データ処理パイプラインを最適化するために、いくつかの近くの Sentinel-2 タイルが最初に選択されます。 次に、関心領域 (RoI) を取得するために、タイルとセルの集約されたジオメトリがオーバーレイされます。 RoI 内で完全に観察される郡とセル ID が選択され、EOJ に渡されるポリゴン ジオメトリが形成されます。
時間範囲
この演習では、トウモロコシのフェノロジー サイクルを次の 5 つの段階に分けます。栄養段階 v1 から R1 まで (出芽、葉のつば、タッセリング)、生殖段階 R4 から R5 まで (シルキング、ブリスター、ミルク、生地)、および生殖段階です。 R6 (へこみ) と R2 (生理学的成熟度)。 XNUMX 週間の時間範囲と事前に定義された対象地域 (選択された郡) 内で、生物季節学の各段階について連続的な衛星訪問が取得され、衛星画像の空間的および時間的分析が可能になります。 次の図は、これらのメトリックを示しています。
雲の除去
Sentinel-2 データの雲の除去では、ML ベースのセマンティック セグメンテーション モデルを使用して、画像内の雲を識別します。曇りのピクセルは値 -9999 (データなし値) に置き換えられます。
request_polygon_coordinates = [[(-90.571754, 39.839326), (-90.893651, 39.84092), (-90.916609, 39.845075), (-90.916071, 39.757168), (-91.147678, 39.75707), (-91.265848, 39.757258), (-91.365125, 39.758723), (-91.367962, 39.759124), (-91.365396, 39.777266), (-91.432919, 39.840554), (-91.446385, 39.870394), (-91.455887, 39.945538), (-91.460287, 39.980333), (-91.494865, 40.037421), (-91.510322, 40.127994), (-91.512974, 40.181062), (-91.510332, 40.201142), (-91.258828, 40.197299), (-90.911969, 40.193088), (-90.909756, 40.284394), (-90.450227, 40.276335), (-90.451502, 40.188892), (-90.199556, 40.183945), (-90.118966, 40.235263), (-90.033026, 40.377806), (-89.92468, 40.435921), (-89.717104, 40.435655), (-89.714927, 40.319218), (-89.602979, 40.320129), (-89.601604, 40.122432), (-89.578289, 39.976127), (-89.698259, 39.975309), (-89.701864, 39.916787), (-89.994506, 39.901925), (-89.994405, 39.87286), (-90.583534, 39.87675), (-90.582435, 39.854574), (-90.571754, 39.839326)]]
start_time = '2018-08-15T00:00:00Z'
end_time = '2018-09-15T00:00:00Z' eoj_input_config = { "RasterDataCollectionQuery": { "RasterDataCollectionArn": 'arn:aws:sagemaker-geospatial:us-west-2:378778860802:raster-data-collection/public/nmqj48dcu3g7ayw8', "AreaOfInterest": { "AreaOfInterestGeometry": { "PolygonGeometry": {"Coordinates": request_polygon_coordinates} } }, "TimeRangeFilter": {"StartTime": start_time, "EndTime": end_time}, "PropertyFilters": { "Properties": [{"Property": {"EoCloudCover": {"LowerBound": 0, "UpperBound": 10}}}], "LogicalOperator": "AND", }, }
} eoj_config = { "JobConfig": { "CloudRemovalConfig": { "AlgorithmName": "INTERPOLATION", "InterpolationValue": "-9999", "TargetBands": ["red", "green", "blue", "nir", "swir16"], }, }
} eojParams = { "Name": "cloudremoval", "InputConfig": eoj_input_config, **eoj_config, "ExecutionRoleArn": role_arn,
} eoj_response = sg_client.start_earth_observation_job(**eojParams)
EOJ が作成されると、ARN が返され、後続のジオモザイク操作を実行するために使用されます。
ジョブのステータスを取得するには、次を実行できます sg_client.get_earth_observation_job(Arn = response['Arn']).
ジオモザイク
ジオモザイク EOJ は、無データまたは透明なピクセル (曇ったピクセルを含む) を他のタイムスタンプのピクセルで上書きすることにより、複数の衛星訪問からの画像を大きなモザイクにマージするために使用されます。
eoj_config = {"JobConfig": {"GeoMosaicConfig": {"AlgorithmName": "NEAR"}}} eojParams = { "Name": "geomosaic", "InputConfig": {"PreviousEarthObservationJobArn": eoj_arn}, **eoj_config, "ExecutionRoleArn": role_arn,
} eoj_response = sg_client.start_earth_observation_job(**eojParams)
EOJ が作成されると、ARN が返され、後続のリサンプリング操作を実行するために使用されます。
再サンプリング
クロップ マスクの解像度と一致させるために、地理空間画像の解像度をダウンスケールするためにリサンプリングが使用されます (10 ~ 30 m 解像度のリスケール)。
eoj_config = { "JobConfig": { "ResamplingConfig": { "OutputResolution": {"UserDefined": {"Value": 30, "Unit": "METERS"}}, "AlgorithmName": "NEAR", }, }
} eojParams = { "Name": "resample", "InputConfig": {"PreviousEarthObservationJobArn": eoj_arn}, **eoj_config, "ExecutionRoleArn": role_arn,
} eoj_response = sg_client.start_earth_observation_job(**eojParams)
EOJ が作成されると、ARN が返され、後続のバンド演算操作を実行するために使用されます。
バンド演算
観測を複数のスペクトル バンドから単一のバンドに変換するために、バンド演算操作が使用されます。 これには、次のスペクトル インデックスが含まれます。
- EVI2 – XNUMX バンド強化植生指数
- DGVI – 一般化植生指数
- NDMI – 正規化差分水分指数
- NDVI – 正規化された差分植生指数
- NDWI – 正規化差分水分指数
次のコードを参照してください。
spectral_indices = [['EVI2', ' 2.5 * ( nir - red ) / ( nir + 2.4 * red + 1.0 ) '], ['GDVI', ' ( ( nir * * 2.0 ) - ( red * * 2.0 ) ) / ( ( nir * * 2.0 ) + ( red * * 2.0 ) ) '], ['NDMI', ' ( nir - swir16 ) / ( nir + swir16 ) '], ['NDVI', ' ( nir - red ) / ( nir + red ) '], ['NDWI', ' ( green - nir ) / ( green + nir ) ']] eoj_config = { "JobConfig": { "BandMathConfig": {"CustomIndices": {"Operations": []}}, }
} for indices in spectral_indices: eoj_config["JobConfig"]["BandMathConfig"]["CustomIndices"]["Operations"].append( {"Name": indices[0], "Equation": indices[1][1:-1]} ) eojParams = { "Name": "bandmath", "InputConfig": {"PreviousEarthObservationJobArn": eoj_arn}, **eoj_config, "ExecutionRoleArn": role_arn,
} eoj_response = sg_client.start_earth_observation_job(**eojParams)
ゾーン統計
スペクトル インデックスは、次を使用してさらに強化されます。 Amazon SageMaker処理で、GDAL ベースのカスタム ロジックを使用して次のことを行います。
- をマージ スペクトル インデックス 単一のマルチチャンネル モザイクに
- モザイクを クロップマスクの投影
- クロップ マスクを適用し、モザイクをセル ポリゴンの CRC に再投影します。
- 選択したポリゴンのゾーン統計を計算 (10 km x 10 km セル)
並列化されたデータ配布では、マニフェスト ファイル (各作物の季節段階) は、 ShardedByS3Key
S3 データ配信タイプ。 詳細については、 特徴抽出スクリプト.
地理空間処理 ノート は、前の手順を実行するための段階的なガイドです。
次の図は、トウモロコシ生物季節サイクルの栄養段階と生殖段階を表す連続衛星訪問の RGB チャンネルを示しています。作物マスクあり (右) となし (左) (CW 20、26、および 33、2018 年中央イリノイ州)。
次の図では、スペクトル インデックス (NDVI, EVI2, NDMI) は、トウモロコシ生物季節サイクルの栄養段階と生殖段階を表しています (CW 20、26、および 33、2018 年中央イリノイ州)。
クリーンアップ
このソリューションを使用する必要がなくなった場合は、作成されたリソースを削除できます。 ソリューションが Studio にデプロイされたら、選択します。 すべてのリソースを削除する S3 バケットを含む、ソリューションの起動時に作成されたすべての標準リソースを自動的に削除します。
まとめ
このソリューションは、ベイジアン ネットワークを使用した因果推論が、データと人間の入力の組み合わせから因果関係の質問に答えるために推奨される方法論であるユース ケースの青写真を提供します。 ワークフローには、受信クエリと介入をキューに入れ、非同期的に処理する推論エンジンの効率的な実装が含まれています。 モジュールの側面により、さまざまなコンポーネントの再利用が可能になります。これには、専用の操作と事前トレーニング済みモデルによる地理空間処理、カスタム構築された GDAL 操作による衛星画像の強化、マルチモーダル フィーチャ エンジニアリング (スペクトル インデックスと表形式データ) が含まれます。
さらに、このソリューションは、窒素肥料管理と環境政策分析が行われるグリッド作物モデルを構築するためのテンプレートとして使用できます。
詳細については、 ソリューション テンプレート そして、フォロー ガイド 米国西部 (オレゴン) リージョンで Crop Yield Counterfactuals ソリューションを開始します。 コードは GitHubレポ.
引用
ジャーマン マンドリーニ、ソティリオス V. アルコントゥリス、キャメロン M. ピッテルコウ、ミエノ タロウ、ニコラス F. マーティン、
イリノイ州の数千の畑と複数年にわたる窒素に対するトウモロコシの応答のシミュレートされたデータセット、
データの概要、第 40 巻、2022 年、107753、ISSN 2352-3409
便利なリソース
著者について
ポール・バーナ AWS の Machine Learning Prototyping Labs のシニア データ サイエンティストです。
- SEO を活用したコンテンツと PR 配信。 今日増幅されます。
- Platoblockchain。 Web3メタバースインテリジェンス。 知識の増幅。 こちらからアクセスしてください。
- 情報源: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/generate-a-counterfactual-analysis-of-corn-response-to-nitrogen-with-amazon-sagemaker-jumpstart-solutions/
- :は
- 1
- 10
- 100
- 2018
- 2021
- 2022
- 39
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- BE
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- ブレーク
- 広い
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- 建物
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- 機能
- キャプチャー
- キャプチャ
- 例
- カテゴリ
- 原因となる
- 細胞
- 中央の
- 鎖の
- 変化する
- 変更
- チャンネル
- 子
- 選択する
- 主張
- クレーム
- クラウド
- コード
- 首輪
- 組み合わせ
- コマンドと
- コンポーネント
- 濃度
- 条件
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- コントロール
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- 可能性
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- 作成した
- 作物
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- カスタム
- 特注の
- サイクル
- データ
- データ処理
- データサイエンティスト
- データ駆動型の
- データベース
- 中
- 深いです
- 深い学習
- 実証します
- 展開
- 派生
- 詳細
- 細部
- 違い
- 直接に
- 話し合います
- 配布
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- 分割された
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- ドロー
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- 効果
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- 端から端まで
- エンジン
- エンジニアリング
- 強化された
- 豊かな
- 環境の
- 環境方針
- 本質的に
- 運動
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- エキスパート
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- 表現
- エキス
- 要因
- 農業
- 特徴
- 特徴
- 少数の
- フィールズ
- フィギュア
- フォロー中
- フォーム
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- から
- 完全に
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- 生成する
- 地域
- 取得する
- GitHubの
- 与えられた
- グローバル
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- グリーン
- グリッド
- 成長性
- ガイド
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- 起こる
- 持ってる
- 隠されました
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- しかしながら
- HTML
- HTTP
- HTTPS
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- 画像
- 影響
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- 暗黙の
- import
- 重要性
- 課さ
- 堂々たる
- in
- 含ま
- 含めて
- 入ってくる
- 組み込む
- の増加
- インジケータ
- 索引
- 情報
- インフラ関連事業
- 初期
- 当初
- 洞察
- 説明書
- インテリジェンス
- 相互作用
- 関心
- 介入
- 導入
- IT
- ITS
- ジョブ
- 知っている
- 知識
- ラボ
- 大
- 起動する
- 発射
- つながる
- LEARN
- 学んだ
- 学習
- 制限
- 限定的
- レポート
- より長いです
- 機械
- 機械学習
- マシン
- 製
- 作成
- 管理
- 地図
- マーティン
- mask
- マスク
- 一致
- math
- 問題
- 満期
- マージ
- 方法論
- メトリック
- かもしれない
- ミルク
- ML
- モデル
- モジュラー
- 他には?
- の試合に
- 名
- 米航空宇宙局(NASA)
- 近く
- 必ずしも
- 必要
- ネットワーク
- ネットワーク
- 次の
- ニコラス
- ノード分布
- ノード
- 数
- 入手する
- of
- on
- 操作
- 業務執行統括
- 最適化
- 最適化
- オプション
- オレンジ
- 注文
- オレゴン
- その他
- 並列シミュレーションの設定
- パラメータ
- 両親
- 特定の
- 渡された
- 実行する
- 光合成
- パイプライン
- プラトン
- プラトンデータインテリジェンス
- プラトデータ
- プラグ
- 方針
- ポリゴン
- 可能
- ポスト
- 優先
- 原則
- 事前の
- 問題
- プロセス
- 処理済み
- ラボレーション
- 処理
- プロパティ
- 財産
- 提案された
- 提案する
- プロトタイピング
- 提供します
- は、大阪で
- 純粋に
- 質問
- ランダム
- ランダム化
- 範囲
- 価格表
- 準備
- 合理的な
- レッド
- 減らします
- 縮小
- 地域
- 関係
- の関係
- 除去
- 置き換え
- 表す
- 表します
- リクエスト
- の提出が必要です
- 解像度
- リソース
- 応答
- 責任
- 日
- RGB
- ROI
- ラン
- ランニング
- セージメーカー
- 衛星
- シナリオ
- 科学者
- セクション
- セグメンテーション
- 選択
- シニア
- センス
- シリーズ
- セッションに
- いくつかの
- 作品
- 同様に
- 溶液
- ソリューション
- 一部
- 空間の
- スペクトル
- 正方形
- ステージ
- ステージ
- 標準
- 都道府県
- 米国
- 統計
- Status:
- 手順
- ステップ
- ストレス
- 構造
- 研究
- 研究
- 勉強
- テーマ
- それに続きます
- サポート
- システム
- 取得
- 里芋
- ティーチング
- template
- テスト
- それ
- グラフ
- ステート
- 世界
- アプリ環境に合わせて
- それら
- それによって
- ボーマン
- 物事
- 数千
- 三
- 介して
- 全体
- 時間
- 〜へ
- 一緒に
- トレーニング
- 最適化の適用
- 変換
- トランスペアレント
- 治療する
- トライアル
- 試験
- 信頼されている
- UCLA
- 明らかにする
- 下
- 理解する
- 単位
- ユナイテッド
- 米国
- アップデイト
- 更新
- us
- つかいます
- 検証済み
- 値
- さまざまな
- 訪問
- ボリューム
- 水
- 方法
- 天気
- ウィークス
- WELL
- ウェスト
- この試験は
- which
- while
- 意志
- 以内
- 無し
- 世界
- 書き込み
- X
- 年
- 産出
- 収量
- You
- あなたの
- ゼファーネット