Ten post został napisany wspólnie z Chaoyang He, Alem Nevarezem i Salmanem Avestimehrem z FedML.
Wiele organizacji wdraża uczenie maszynowe (ML), aby usprawnić proces podejmowania decyzji biznesowych poprzez automatyzację i wykorzystanie dużych rozproszonych zbiorów danych. Dzięki zwiększonemu dostępowi do danych ML może zapewnić niezrównaną wiedzę biznesową i możliwości. Jednak udostępnianie surowych, nie oczyszczonych, wrażliwych informacji w różnych lokalizacjach stwarza poważne zagrożenia dla bezpieczeństwa i prywatności, szczególnie w branżach regulowanych, takich jak opieka zdrowotna.
Aby rozwiązać ten problem, uczenie się stowarzyszone (FL) to zdecentralizowana technika uczenia maszynowego oparta na współpracy, która zapewnia prywatność danych przy jednoczesnym zachowaniu dokładności i wierności. W przeciwieństwie do tradycyjnego szkolenia ML, szkolenie FL odbywa się w izolowanej lokalizacji klienta przy użyciu niezależnej bezpiecznej sesji. Klient udostępnia jedynie parametry modelu wyjściowego scentralizowanemu serwerowi, zwanemu koordynatorem uczenia lub serwerem agregacji, a nie rzeczywistymi danymi używanymi do uczenia modelu. Takie podejście łagodzi wiele problemów związanych z prywatnością danych, umożliwiając jednocześnie efektywną współpracę przy szkoleniu modeli.
Chociaż FL jest krokiem w kierunku osiągnięcia lepszej prywatności i bezpieczeństwa danych, nie jest to rozwiązanie gwarantowane. Niezabezpieczone sieci, w których brakuje kontroli dostępu i szyfrowania, mogą w dalszym ciągu udostępniać poufne informacje atakującym. Ponadto informacje przeszkolone lokalnie mogą ujawnić prywatne dane, jeśli zostaną zrekonstruowane w wyniku ataku polegającego na wnioskowaniu. Aby ograniczyć te ryzyka, model FL wykorzystuje spersonalizowane algorytmy szkoleniowe oraz skuteczne maskowanie i parametryzację przed udostępnieniem informacji koordynatorowi szkolenia. Silna kontrola sieci w lokalizacjach lokalnych i scentralizowanych może jeszcze bardziej zmniejszyć ryzyko wnioskowania i eksfiltracji.
W tym poście dzielimy się podejściem FL przy użyciu FedML, Elastyczna usługa Amazon Kubernetes (Amazon EKS) i Amazon Sage Maker w celu poprawy wyników leczenia pacjentów, przy jednoczesnym zajęciu się kwestiami prywatności i bezpieczeństwa danych.
Potrzeba zintegrowanego uczenia się w opiece zdrowotnej
Opieka zdrowotna w dużym stopniu opiera się na rozproszonych źródłach danych, aby móc dokonywać dokładnych prognoz i ocen dotyczących opieki nad pacjentem. Ograniczanie dostępnych źródeł danych w celu ochrony prywatności negatywnie wpływa na dokładność wyników, a ostatecznie na jakość opieki nad pacjentem. Dlatego ML stwarza wyzwania dla klientów AWS, którzy muszą zapewnić prywatność i bezpieczeństwo w rozproszonych jednostkach bez uszczerbku dla wyników pacjentów.
Podczas wdrażania rozwiązań FL organizacje opieki zdrowotnej muszą przestrzegać rygorystycznych przepisów dotyczących zgodności, takich jak ustawa o przenośności i odpowiedzialności w ubezpieczeniach zdrowotnych (HIPAA) w Stanach Zjednoczonych. Zapewnienie prywatności, bezpieczeństwa i zgodności danych staje się jeszcze ważniejsze w opiece zdrowotnej, co wymaga solidnego szyfrowania, kontroli dostępu, mechanizmów audytu i bezpiecznych protokołów komunikacyjnych. Ponadto zbiory danych dotyczących opieki zdrowotnej często zawierają złożone i heterogeniczne typy danych, co sprawia, że standaryzacja danych i interoperacyjność są wyzwaniem w placówkach FL.
Omówienie przypadków użycia
Przypadek użycia opisany w tym poście dotyczy danych dotyczących chorób serca w różnych organizacjach, na podstawie których model ML uruchomi algorytmy klasyfikacji w celu przewidywania chorób serca u pacjenta. Ponieważ dane te dotyczą różnych organizacji, do zestawiania wyników korzystamy z uczenia stowarzyszonego.
Połączenia Zbiór danych dotyczących chorób serca z repozytorium uczenia maszynowego Uniwersytetu Kalifornijskiego w Irvine to powszechnie używany zbiór danych do badań sercowo-naczyniowych i modelowania predykcyjnego. Składa się z 303 próbek, każda reprezentująca pacjenta i zawiera kombinację cech klinicznych i demograficznych, a także obecność lub brak choroby serca.
Ten wielowymiarowy zbiór danych zawiera 76 atrybutów w informacjach o pacjencie, z czego 14 atrybutów jest najczęściej używanych do opracowywania i oceny algorytmów ML w celu przewidywania obecności chorób serca na podstawie podanych atrybutów.
Struktura FedML
Istnieje szeroki wybór frameworków FL, ale my zdecydowaliśmy się skorzystać z Struktura FedML w tym przypadku użycia, ponieważ jest to oprogramowanie typu open source i obsługuje kilka paradygmatów FL. FedML zapewnia popularną bibliotekę open source, platformę MLOps i ekosystem aplikacji dla FL. Ułatwiają one rozwój i wdrażanie rozwiązań FL. Zapewnia kompleksowy zestaw narzędzi, bibliotek i algorytmów, które umożliwiają badaczom i praktykom wdrażanie i eksperymentowanie z algorytmami FL w środowisku rozproszonym. FedML stawia czoła wyzwaniom związanym z prywatnością danych, komunikacją i agregacją modeli na Florydzie, oferując przyjazny dla użytkownika interfejs i konfigurowalne komponenty. Koncentrując się na współpracy i dzieleniu się wiedzą, FedML ma na celu przyspieszenie przyjęcia FL i stymulowanie innowacji w tej rozwijającej się dziedzinie. Struktura FedML jest niezależna od modelu i obejmuje niedawno dodaną obsługę dużych modeli językowych (LLM). Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Udostępnienie FedLLM: Twórz własne, duże modele językowe na zastrzeżonych danych, korzystając z platformy FedML.
Ośmiornica FedML
Hierarchia i heterogeniczność systemu to kluczowe wyzwanie w rzeczywistych przypadkach użycia FL, gdzie różne silosy danych mogą mieć różną infrastrukturę z procesorem i procesorem graficznym. W takich scenariuszach możesz użyć Ośmiornica FedML.
FedML Octopus to platforma klasy przemysłowej typu cross-silos FL do szkoleń między organizacjami i wieloma kontami. W połączeniu z FedML MLOps umożliwia programistom i organizacjom prowadzenie otwartej współpracy z dowolnego miejsca i na dowolną skalę w bezpieczny sposób. FedML Octopus obsługuje rozproszony paradygmat szkoleniowy w każdym silosie danych i wykorzystuje szkolenia synchroniczne lub asynchroniczne.
FedML MLOps
FedML MLOps umożliwia lokalne tworzenie kodu, który można później wdrożyć w dowolnym miejscu za pomocą struktur FedML. Przed rozpoczęciem szkolenia musisz utworzyć konto FedML, a także utworzyć i przesłać pakiety serwera i klienta do FedML Octopus. Więcej szczegółów znajdziesz w kroki i Przedstawiamy FedML Octopus: skalowanie stowarzyszonego uczenia się do środowiska produkcyjnego za pomocą uproszczonych MLOps.
Omówienie rozwiązania
Wdrażamy FedML w wielu klastrach EKS zintegrowanych z SageMaker w celu śledzenia eksperymentów. Używamy Plany Amazon EKS dla Terraform wdrożyć wymaganą infrastrukturę. EKS Blueprints pomaga w tworzeniu kompletnych klastrów EKS, które są w pełni załadowane oprogramowaniem operacyjnym niezbędnym do wdrażania i obsługi obciążeń. W przypadku planów EKS konfiguracja żądanego stanu środowiska EKS, takiego jak płaszczyzna kontroli, węzły robocze i dodatki Kubernetes, jest opisywana jako plan infrastruktury jako kodu (IaC). Po skonfigurowaniu planu można go użyć do stworzenia spójnych środowisk dla wielu kont i regionów AWS przy użyciu ciągłej automatyzacji wdrażania.
Treści udostępnione w tym poście odzwierciedlają rzeczywiste sytuacje i doświadczenia, ale należy pamiętać, że rozmieszczenie tych sytuacji w różnych lokalizacjach może się różnić. Chociaż korzystamy z jednego konta AWS z oddzielnymi VPC, ważne jest, aby zrozumieć, że indywidualne okoliczności i konfiguracje mogą się różnić. Dlatego podane informacje należy traktować jako ogólne wytyczne i mogą wymagać dostosowania w oparciu o specyficzne wymagania i warunki lokalne.
Poniższy diagram ilustruje naszą architekturę rozwiązania.
Oprócz śledzenia zapewnianego przez FedML MLOps dla każdego przebiegu szkoleniowego, używamy Eksperymenty Amazon SageMaker do śledzenia wydajności każdego modelu klienta i modelu scentralizowanego (agregatora).
Eksperymenty SageMaker to funkcja SageMaker, która umożliwia tworzenie, zarządzanie, analizowanie i porównywanie eksperymentów ML. Rejestrując szczegóły, parametry i wyniki eksperymentu, badacze mogą dokładnie odtworzyć i zweryfikować swoją pracę. Pozwala na efektywne porównywanie i analizę różnych podejść, co prowadzi do świadomego podejmowania decyzji. Ponadto śledzenie eksperymentów ułatwia iteracyjne doskonalenie, zapewniając wgląd w postęp modeli i umożliwiając naukowcom wyciąganie wniosków z poprzednich iteracji, co ostatecznie przyspiesza opracowywanie bardziej efektywnych rozwiązań.
Dla każdego przebiegu wysyłamy do SageMaker Experiments:
- Metryki oceny modelu – Strata treningowa i obszar pod krzywą (AUC)
- Hiperparametry – Epoka, szybkość uczenia się, wielkość partii, optymalizator i spadek masy
Wymagania wstępne
Aby śledzić ten post, powinieneś mieć następujące wymagania wstępne:
Wdróż rozwiązanie
Aby rozpocząć, sklonuj repozytorium przechowujące lokalnie przykładowy kod:
Następnie wdróż infrastrukturę przypadków użycia za pomocą następujących poleceń:
Pełne wdrożenie szablonu Terraform może zająć 20–30 minut. Po wdrożeniu wykonaj kroki opisane w kolejnych sekcjach, aby uruchomić aplikację FL.
Utwórz pakiet wdrożeniowy MLOps
W ramach dokumentacji FedML musimy utworzyć pakiety klienta i serwera, które platforma MLOps przekaże serwerowi i klientom w celu rozpoczęcia szkolenia.
Aby utworzyć te pakiety, uruchom następujący skrypt znajdujący się w katalogu głównym:
Spowoduje to utworzenie odpowiednich pakietów w następującym katalogu w katalogu głównym projektu:
Prześlij pakiety na platformę FedML MLOps
Wykonaj następujące kroki, aby przesłać pakiety:
- W interfejsie użytkownika FedML wybierz moje aplikacje w okienku nawigacji.
- Dodaj Nowa aplikacja.
- Prześlij pakiety klienta i serwera ze swojej stacji roboczej.
- Możesz także dostosować hiperparametry lub utworzyć nowe.
Uruchomienie szkolenia federacyjnego
Aby uruchomić szkolenie stowarzyszone, wykonaj następujące kroki:
- W interfejsie użytkownika FedML wybierz Lista projektów w okienku nawigacji.
- Dodaj Utwórz nowy projekt.
- Wprowadź nazwę grupy i nazwę projektu, a następnie wybierz OK.
- Wybierz nowo utworzony projekt i wybierz Utwórz nowy bieg aby uruchomić bieg treningowy.
- Wybierz urządzenia klienckie brzegowe i centralny serwer agregatora dla tego przebiegu szkoleniowego.
- Wybierz aplikację utworzoną w poprzednich krokach.
- Zaktualizuj dowolne hiperparametry lub użyj ustawień domyślnych.
- Dodaj Start rozpocząć trening.
- Wybierz Status szkolenia i poczekaj na zakończenie procesu szkoleniowego. Możesz także przejść do dostępnych zakładek.
- Po zakończeniu szkolenia wybierz Konfiguracja aby zobaczyć czas trwania szkolenia na serwerach brzegowych i zdarzenia agregacji.
Wyświetl wyniki i szczegóły eksperymentu
Po zakończeniu szkolenia możesz wyświetlić wyniki za pomocą FedML i SageMaker.
W interfejsie użytkownika FedML na stronie modele na karcie możesz zobaczyć agregator i model klienta. Modele te można także pobrać ze strony internetowej.
Możesz również zalogować się do Studio Amazon SageMaker i wybierz Eksperymenty w okienku nawigacji.
Poniższy zrzut ekranu przedstawia zarejestrowane eksperymenty.
Eksperyment z kodem śledzenia
W tej sekcji przyjrzymy się kodowi, który integruje śledzenie eksperymentów SageMaker ze szkoleniem w ramach platformy FL.
W wybranym edytorze otwórz następujący folder, aby zobaczyć zmiany w kodzie umożliwiającym wstrzyknięcie kodu śledzącego eksperyment SageMaker w ramach szkolenia:
Aby śledzić szkolenie, my utwórz eksperyment SageMaker z parametrami i metrykami zarejestrowanymi za pomocą log_parameter
i log_metric
polecenie, jak opisano w poniższym przykładzie kodu.
Wpis w config/fedml_config.yaml
plik deklaruje przedrostek eksperymentu, do którego odwołuje się kod w celu utworzenia unikalnych nazw eksperymentów: sm_experiment_name: "fed-heart-disease"
. Możesz zaktualizować to do dowolnej wybranej wartości.
Na przykład zobacz poniższy kod dla pliku heart_disease_trainer.py
, który jest używany przez każdego klienta do uczenia modelu na własnym zbiorze danych:
Dla każdego uruchomienia klienta szczegóły eksperymentu są śledzone przy użyciu następującego kodu w heart_disease_trainer.py:
Podobnie możesz użyć kodu w heart_disease_aggregator.py
aby uruchomić test na danych lokalnych po aktualizacji wag modelu. Szczegóły są rejestrowane po każdej komunikacji z klientami.
Sprzątać
Po zakończeniu pracy pamiętaj o oczyszczeniu używanych zasobów, aby zapewnić efektywne wykorzystanie zasobów i zarządzanie kosztami oraz uniknąć niepotrzebnych wydatków i marnotrawstwa zasobów. Aktywne porządkowanie środowiska, takie jak usuwanie nieużywanych instancji, zatrzymywanie niepotrzebnych usług i usuwanie danych tymczasowych, przyczynia się do czystej i zorganizowanej infrastruktury. Aby wyczyścić zasoby, możesz użyć następującego kodu:
Podsumowanie
Wykorzystując Amazon EKS jako infrastrukturę i FedML jako platformę dla FL, jesteśmy w stanie zapewnić skalowalne i zarządzane środowisko do szkolenia i wdrażania wspólnych modeli przy jednoczesnym poszanowaniu prywatności danych. Dzięki zdecentralizowanemu charakterowi FL organizacje mogą bezpiecznie współpracować, uwalniać potencjał rozproszonych danych i ulepszać modele uczenia maszynowego bez narażania prywatności danych.
Jak zawsze, AWS z radością przyjmie Twoją opinię. Zostaw swoje przemyślenia i pytania w sekcji komentarzy.
O autorach
Randy’ego DeFauwa jest starszym głównym architektem rozwiązań w AWS. Uzyskał tytuł MSEE na Uniwersytecie Michigan, gdzie pracował nad wizją komputerową dla pojazdów autonomicznych. Posiada również tytuł MBA uzyskany na Uniwersytecie Stanowym Kolorado. Randy zajmował różne stanowiska w obszarze technologii, od inżynierii oprogramowania po zarządzanie produktem. Do przestrzeni big data wkroczył w 2013 roku i nadal eksploruje ten obszar. Aktywnie pracuje nad projektami z przestrzeni ML i występował na licznych konferencjach, m.in. Strata i GlueCon.
Arnaba Sinhy jest starszym architektem rozwiązań w AWS, pełniącym funkcję terenowego dyrektora technologicznego, który pomaga organizacjom projektować i budować skalowalne rozwiązania wspierające wyniki biznesowe w zakresie migracji centrów danych, transformacji cyfrowej i modernizacji aplikacji, dużych zbiorów danych i uczenia maszynowego. Wspierał klientów z różnych branż, w tym energetyki, handlu detalicznego, produkcji, opieki zdrowotnej i nauk przyrodniczych. Arnab posiada wszystkie certyfikaty AWS, w tym certyfikat ML Specialty. Przed dołączeniem do AWS Arnab był liderem technologicznym, a wcześniej zajmował stanowiska kierownicze w zakresie architekta i inżynierii.
Prachi Kulkarni jest starszym architektem rozwiązań w AWS. Jej specjalizacja to uczenie maszynowe i aktywnie pracuje nad projektowaniem rozwiązań z wykorzystaniem różnych ofert AWS ML, big data i analityki. Prachi ma doświadczenie w wielu dziedzinach, w tym w opiece zdrowotnej, świadczeniach, handlu detalicznym i edukacji, i pracował na różnych stanowiskach w obszarach inżynierii i architektury produktów, zarządzania i sukcesu klienta.
Pogromca Szeryfa jest głównym architektem rozwiązań w AWS, posiadającym różnorodne doświadczenie w dziedzinie technologii i usług konsultingowych dla przedsiębiorstw, a przez ponad 17 lat pracował jako architekt rozwiązań. Koncentrując się na infrastrukturze, wiedza Tamera obejmuje szerokie spektrum branż, w tym handel, opiekę zdrowotną, motoryzację, sektor publiczny, produkcję, ropę i gaz, usługi medialne i nie tylko. Jego biegłość obejmuje różne dziedziny, takie jak architektura chmury, przetwarzanie brzegowe, sieci, pamięć masowa, wirtualizacja, produktywność biznesowa i przywództwo techniczne.
Hansa Nesbitta jest starszym architektem rozwiązań w AWS z siedzibą w południowej Kalifornii. Współpracuje z klientami w zachodnich Stanach Zjednoczonych, aby tworzyć wysoce skalowalne, elastyczne i odporne architektury chmurowe. W wolnym czasie lubi spędzać czas z rodziną, gotować i grać na gitarze.
Chaoyang He jest współzałożycielem i dyrektorem technicznym FedML, Inc., startupu działającego na rzecz społeczności budującej otwartą i współpracującą sztuczną inteligencję z dowolnego miejsca i na dowolną skalę. Jego badania koncentrują się na rozproszonych i stowarzyszonych algorytmach, systemach i aplikacjach uczenia maszynowego. Uzyskał stopień doktora informatyki na Uniwersytecie Południowej Kalifornii.
Al Nevareza jest dyrektorem ds. zarządzania produktami w FedML. Przed FedML był grupowym menedżerem produktu w Google i starszym menedżerem ds. analityki danych w LinkedIn. Posiada kilka patentów związanych z produktami danych i studiował inżynierię na Uniwersytecie Stanforda.
Salmana Avestimehra jest współzałożycielem i dyrektorem generalnym FedML. Był profesorem dziekańskim na USC, dyrektorem USC-Amazon Center on Trustworthy AI oraz Amazon Scholar w Alexa AI. Jest ekspertem w dziedzinie stowarzyszonego i zdecentralizowanego uczenia maszynowego, teorii informacji, bezpieczeństwa i prywatności. Jest członkiem IEEE i uzyskał stopień doktora w dziedzinie EECS na Uniwersytecie Kalifornijskim w Berkeley.
Samir Lad jest uznanym technologiem korporacyjnym pracującym w AWS, który blisko współpracuje z kadrą kierowniczą najwyższego szczebla klientów. Jako były dyrektor najwyższego szczebla, który kierował transformacjami w wielu firmach z listy Fortune 100, Samir dzieli się swoimi bezcennymi doświadczeniami, aby pomóc swoim klientom odnieść sukces na ich własnej drodze do transformacji.
Stephena Kraemera jest doradcą Zarządu i CxO oraz byłym dyrektorem AWS. Stephen opowiada się za kulturą i przywództwem jako podstawą sukcesu. Uważa, że bezpieczeństwo i innowacyjność to czynniki napędzające transformację chmury, umożliwiające organizacjom wysoce konkurencyjnym, opartym na danych.
- Dystrybucja treści i PR oparta na SEO. Uzyskaj wzmocnienie już dziś.
- PlatoData.Network Pionowe generatywne AI. Wzmocnij się. Dostęp tutaj.
- PlatoAiStream. Inteligencja Web3. Wiedza wzmocniona. Dostęp tutaj.
- PlatonESG. Węgiel Czysta technologia, Energia, Środowisko, Słoneczny, Gospodarowanie odpadami. Dostęp tutaj.
- Platon Zdrowie. Inteligencja w zakresie biotechnologii i badań klinicznych. Dostęp tutaj.
- Źródło: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/federated-learning-on-aws-using-fedml-amazon-eks-and-amazon-sagemaker/
- :ma
- :Jest
- :nie
- :Gdzie
- $W GÓRĘ
- 10
- 100
- 14
- 154
- 17
- 20
- 2013
- 247
- 300
- 7
- a
- Zdolny
- O nas
- brak
- przyśpieszyć
- przyspieszenie
- dostęp
- Dostęp do danych
- realizowane
- Konto
- odpowiedzialność
- Konta
- precyzja
- dokładny
- dokładnie
- osiągnięcia
- w poprzek
- działać
- gra aktorska
- aktywny
- aktywnie
- rzeczywisty
- adaptacja
- Dodaj
- w dodatku
- dodatek
- do tego
- adres
- Adresy
- adresowanie
- dostosować
- Przyjęcie
- doradca
- Zwolennicy
- Po
- zbiór
- Agregator
- AI
- Cele
- AL
- Alexa
- Algorytmy
- Wszystkie kategorie
- pozwala
- wzdłuż
- również
- Chociaż
- zawsze
- Amazonka
- Amazon Sage Maker
- Amazon Web Services
- an
- analiza
- analityka
- w czasie rzeczywistym sprawiają,
- i
- każdy
- nigdzie
- Zastosowanie
- aplikacje
- podejście
- awanse
- architektura
- architektur
- SĄ
- POWIERZCHNIA
- AS
- oceny
- At
- atakować
- atrybuty
- Auc
- audytu
- Automatyzacja
- motoryzacyjny
- autonomiczny
- pojazdy autonomiczne
- dostępny
- uniknąć
- AWS
- tło
- na podstawie
- BE
- bo
- staje się
- być
- zanim
- rozpocząć
- Korzyści
- Berkeley
- Ulepsz Swój
- Duży
- Big Data
- plan
- deska
- szeroki
- budować
- Budowanie
- biznes
- ale
- by
- Pakiet C.
- California
- CAN
- zdolność
- który
- walizka
- Etui
- Centrum
- centralny
- scentralizowane
- ceo
- Certyfikacja
- certyfikaty
- wyzwanie
- wyzwania
- wybór
- Dodaj
- okoliczności
- klasyfikacja
- kleń
- klient
- klientów
- Kliniczne
- dokładnie
- Chmura
- Współzałożyciel
- kod
- współpracować
- współpraca
- współpracy
- Kolorado
- połączenie
- komentarze
- handlowy
- powszechnie
- Komunikacja
- społeczność
- budowanie społeczności
- Firmy
- porównać
- porównanie
- konkurencyjny
- kompletny
- kompleks
- spełnienie
- składniki
- wszechstronny
- kompromis
- komputer
- Computer Science
- Wizja komputerowa
- computing
- Obawy
- Warunki
- Prowadzenie
- konferencje
- systemu
- skonfigurowany
- zgodny
- składa się
- consulting
- zawierać
- zawiera
- zawartość
- ciągły
- ciągły
- przyczynia się
- kontrola
- kontroli
- Koordynator
- Koszty:
- Zarządzanie kosztami
- sprzężony
- Okładki
- rzemiosło
- Stwórz
- stworzony
- tworzy
- krytyczny
- istotny
- CTO
- kultura
- krzywa
- klient
- Sukces klienta
- Klientów
- konfigurowalny
- CXO
- dane
- Centrum danych
- prywatność danych
- Prywatność i bezpieczeństwo danych
- nauka danych
- sterowane danymi
- zbiory danych
- Zdecentralizowane
- postanowiła
- Podejmowanie decyzji
- deklaruje
- Domyślnie
- demograficzny
- rozwijać
- wdrażane
- wdrażanie
- Wdrożenie
- opisane
- Wnętrze
- projektowanie
- życzenia
- zniszczyć
- detale
- dev
- deweloperzy
- rozwijanie
- oprogramowania
- urządzenie
- urządzenia
- schemat
- różnić się
- różne
- cyfrowy
- cyfrowy Transformacja
- Dyrektor
- katalog
- choroba
- rozprowadzać
- dystrybuowane
- szkolenia rozproszone
- inny
- dokumentacja
- domeny
- zrobić
- pobieranie
- napęd
- napędzany
- sterowniki
- każdy
- Ekosystem
- krawędź
- przetwarzanie krawędziowe
- redaktor
- Edukacja
- Efektywne
- wydajny
- wschodzących
- umożliwiać
- Umożliwia
- umożliwiając
- szyfrowanie
- energia
- Inżynieria
- wzmacniać
- zapewnić
- zapewnienie
- wpisana
- Enterprise
- podmioty
- wejście
- Środowisko
- środowiska
- epoka
- epoki
- szczególnie
- oceny
- ewaluację
- Parzyste
- wydarzenia
- przykład
- wykonawczy
- kierownictwo
- eksfiltracja
- wydatki
- doświadczenie
- Doświadczenia
- eksperyment
- eksperymenty
- ekspert
- ekspertyza
- odkryj
- rozciąga się
- ułatwiać
- ułatwia
- członków Twojej rodziny
- federacyjny
- informacja zwrotna
- facet
- wierność
- pole
- filet
- Ustalenia
- elastyczne
- Skupiać
- koncentruje
- obserwuj
- następujący
- W razie zamówieenia projektu
- Dawny
- Majątek
- znaleziono
- Fundamenty
- Framework
- Ramy
- od
- w pełni
- funkcjonować
- dalej
- GAS
- Ogólne
- GitHub
- dany
- GPU
- Zarządzanie
- gwarantowane
- poprowadzi
- Have
- he
- Zdrowie
- ubezpieczenie zdrowotne
- opieki zdrowotnej
- Serce
- Choroby serca
- ciężko
- Trzymany
- pomoc
- pomaga
- jej
- hierarchia
- wysoko
- jego
- posiada
- Hosting
- Jednak
- HTML
- HTTPS
- i
- IEEE
- if
- ilustruje
- wdrożenia
- wykonawczych
- ważny
- podnieść
- poprawa
- in
- Inc
- Włącznie z
- wzrosła
- niezależny
- indywidualny
- przemysłowa
- przemysł
- Informacja
- poinformowany
- Infrastruktura
- wstrzykiwać
- Innowacja
- niepewny
- wewnątrz
- spostrzeżenia
- ubezpieczenie
- zintegrowany
- Integruje się
- Interfejs
- Interoperacyjność
- najnowszych
- nieoceniony
- odosobniony
- problem
- IT
- iteracje
- JEGO
- łączący
- podróż
- jpeg
- jpg
- Klawisz
- wiedza
- znany
- brak
- język
- duży
- później
- lider
- Przywództwo
- prowadzący
- UCZYĆ SIĘ
- nauka
- Pozostawiać
- pozwala
- biblioteki
- Biblioteka
- życie
- Life Sciences
- ograniczenie
- miejscowy
- lokalnie
- lokalizacja
- lokalizacji
- log
- zalogowany
- od
- maszyna
- uczenie maszynowe
- Utrzymywanie
- robić
- Dokonywanie
- zarządzanie
- zarządzane
- i konserwacjami
- kierownik
- sposób
- produkcja
- wiele
- Może..
- Mechanizmy
- Media
- Metryka
- Michigan
- minut
- Złagodzić
- ML
- MLOps
- model
- modelowanie
- modele
- Moduł
- jeszcze
- większość
- wielokrotność
- musi
- Nazwa
- Nazwy
- Natura
- Nawigacja
- Nawigacja
- Potrzebować
- potrzebne
- ujemnie
- sieć
- sieci
- sieci
- Nowości
- nowo
- Następny
- węzły
- noty
- liczny
- of
- oferuje
- Oferty
- Oferty
- często
- Olej
- Olej i gaz
- on
- te
- tylko
- koncepcja
- open source
- działać
- operacyjny
- Szanse
- or
- organizacji
- Zorganizowany
- ludzkiej,
- na zewnątrz
- wyniki
- opisane
- wydajność
- koniec
- własny
- Pakiety
- chleb
- paradygmat
- paradygmaty
- parametry
- część
- Przechodzący
- Patenty
- pacjent
- jest gwarancją najlepszej jakości, które mogą dostarczyć Ci Twoje monitory,
- Personalizowany
- PhD
- samolot
- Platforma
- plato
- Analiza danych Platona
- PlatoDane
- gra
- Proszę
- Popularny
- ruchliwość
- stwarza
- Pozycje
- Post
- potencjał
- przewidzieć
- Przewidywania
- warunki wstępne
- obecność
- przedstawione
- poprzedni
- poprzednio
- Główny
- Wcześniejszy
- prywatność
- Prywatność i bezpieczeństwo
- prywatny
- Produkt
- zarządzanie produktem
- product manager
- Produkcja
- wydajność
- Profesor
- progresja
- projekt
- projektowanie
- własność
- chronić
- protokoły
- zapewniać
- pod warunkiem,
- zapewnia
- że
- publiczny
- jakość
- pytania
- zasięg
- nośny
- rankingu
- Kurs
- Surowy
- królestwo
- Odebrane
- niedawno
- nagranie
- zmniejszyć
- odnosić się
- odwołanie
- odzwierciedla
- regiony
- regulowane
- branże regulowane
- regulamin
- opiera się
- usuwanie
- składnica
- reprezentowanie
- wymagać
- wymagany
- wymagania
- Badania naukowe
- Badacze
- sprężysty
- Zasób
- Zasoby
- co do
- osób
- dalsze
- Efekt
- detaliczny
- ryzyko
- krzepki
- role
- korzeń
- okrągły
- run
- bieganie
- działa
- sagemaker
- Salman
- próba
- skalowalny
- Skala
- skalowaniem
- scenariusze
- uczony
- nauka
- NAUKI
- scenariusz
- Sekcja
- działy
- sektor
- bezpieczne
- bezpiecznie
- bezpieczeństwo
- widzieć
- wybór
- wysłać
- senior
- wrażliwy
- oddzielny
- serwer
- Serwery
- Usługi
- Sesja
- w panelu ustawień
- kilka
- Share
- shared
- Akcje
- dzielenie
- ona
- powinien
- Targi
- znaczący
- Silosy
- uproszczony
- pojedynczy
- sytuacje
- Rozmiar
- Tworzenie
- Inżynieria oprogramowania
- rozwiązanie
- Rozwiązania
- Źródło
- Źródła
- Południowy
- Typ przestrzeni
- napięcie
- Specjalność
- specyficzny
- Widmo
- Spędzanie
- normalizacja
- Stanford
- Uniwersytet Stanford
- początek
- startup
- Stan
- Zjednoczone
- Ewolucja krok po kroku
- Stephen
- Cel
- Nadal
- zatrzymanie
- przechowywanie
- Ścisły
- silny
- Studiował
- osiągnąć sukces
- sukces
- taki
- apartament
- wsparcie
- Utrzymany
- Wspierający
- podpory
- pewnie
- systemy
- Brać
- Techniczny
- technika
- technolog
- Technologia
- szablon
- tymczasowy
- Terraform
- test
- że
- Połączenia
- Informacje
- ich
- następnie
- teoria
- w związku z tym
- Te
- to
- Przez
- czas
- do
- narzędzia
- w kierunku
- śledzić
- Śledzenie
- tradycyjny
- Pociąg
- przeszkolony
- Trening
- szkolenia
- Transformacja
- przemiany
- wyzwalać
- godny zaufania
- typy
- ui
- Ostatecznie
- dla
- zrozumieć
- wyjątkowy
- Zjednoczony
- United States
- uniwersytet
- University of California
- w odróżnieniu
- odblokować
- niepotrzebny
- niezrównany
- nieużywana
- Aktualizacja
- aktualizowanie
- us
- posługiwać się
- przypadek użycia
- używany
- łatwy w obsłudze
- zastosowania
- za pomocą
- wykorzystać
- UPRAWOMOCNIĆ
- uprawomocnienie
- wartość
- różnorodność
- różnorodny
- różnią się
- Pojazdy
- pionowe
- Zobacz i wysłuchaj
- wizja
- czekać
- była
- we
- sieć
- usługi internetowe
- Strona internetowa
- waga
- Z zadowoleniem przyjmuje
- DOBRZE
- Western
- który
- Podczas
- KIM
- szeroki
- szeroko
- będzie
- w
- w ciągu
- bez
- Praca
- pracował
- pracownik
- pracujący
- działa
- stacja robocza
- lat
- You
- Twój
- zefirnet