Ассоциация Продуманная конструкция индивидуального объектива IDP предназначен для всех клиентов AWS, которые используют AWS для запуска решений интеллектуальной обработки документов (IDP) и ищут рекомендации по созданию безопасного, эффективного и надежного решения IDP на AWS.
Создание готового к работе решения в облаке предполагает ряд компромиссов между ресурсами, временем, ожиданиями клиентов и бизнес-результатами. Платформа AWS с хорошей архитектурой помогает вам понять преимущества и риски решений, которые вы принимаете при создании рабочих нагрузок на AWS. Используя платформу, вы изучите передовые методы эксплуатации и архитектуры для проектирования и эксплуатации надежных, безопасных, эффективных, экономичных и устойчивых рабочих нагрузок в облаке.
Проект IDP обычно сочетает в себе оптическое распознавание символов (OCR) и обработку естественного языка (NLP) для чтения и понимания документа и извлечения определенных терминов или слов. В специальной линзе IDP Well-Architected описаны этапы проведения проверки AWS Well-Architected, которая позволяет оценить и выявить технические риски, связанные с вашими рабочими нагрузками IDP. Он предоставляет рекомендации по решению общих проблем, с которыми мы сталкиваемся в этой области, и помогает вам планировать рабочие нагрузки IDP в соответствии с передовым опытом.
В этом посте основное внимание уделяется компоненту надежности решения IDP. Начиная с введения компонента «Надежность» и принципов проектирования, мы затем углубляемся в проектирование и реализацию решения, уделяя внимание трем основным направлениям: основы, управление изменениями и управление отказами. Прочитав этот пост, вы узнаете о компоненте «Надежность» в Well-Architected Framework на примере IDP.
Принципы дизайна
Компонент надежности включает в себя способность решения IDP правильно и последовательно выполнять обработку документов, когда это ожидается, и в соответствии с определенными бизнес-правилами. Это включает в себя возможность управлять и тестировать полный рабочий процесс IDP и его полный жизненный цикл.
Существует ряд принципов, которые могут помочь вам повысить надежность. Помните об этом, когда мы обсуждаем лучшие практики:
- Автоматическое восстановление после сбоя – Контролируя рабочий процесс IDP по ключевым показателям эффективности (KPI), вы можете запускать автоматизацию при превышении порогового значения. Это позволяет вам отслеживать и автоматически получать уведомления в случае возникновения какого-либо сбоя и запускать автоматические процессы восстановления, которые позволяют обойти или устранить сбой. На основе показателей KPI вы также можете предвидеть сбои и применять меры по их устранению до того, как они произойдут.
- Процедуры тестового восстановления – Проверьте, почему ваш рабочий процесс IDP дает сбой, и проверьте процедуры восстановления. Используйте автоматизацию для моделирования различных сценариев или воссоздания сценариев, которые ранее приводили к сбою.
- Масштабируйте и корректируйте возможности обслуживания – Отслеживайте спрос и использование рабочих процессов IDP и автоматически корректируйте мощность сервисов AWS, чтобы поддерживать оптимальный уровень для удовлетворения спроса без избыточного или недостаточного выделения ресурсов. Контролируйте и будьте в курсе квот, лимитов и ограничений служб компонентов вашего IDP, таких как Амазонка Текст и Amazon Comprehend.
- Автоматизируйте изменения – Используйте автоматизацию при внесении изменений в инфраструктуру рабочих процессов IDP. Управляйте изменениями посредством автоматизации, которую затем можно отслеживать и просматривать.
Фокус области
Принципы проектирования и лучшие практики компонента надежности основаны на знаниях, полученных от наших клиентов и сообществ технических специалистов IDP. Используйте их в качестве руководства и поддержки для своих проектных решений и согласуйте их с бизнес-требованиями вашего решения IDP. Применение объектива IDP Well-Architected Lens поможет вам проверить устойчивость и эффективность вашего решения IDP, а также предоставит рекомендации по устранению любых пробелов, которые вы можете обнаружить.
Ниже приведены лучшие практики обеспечения надежности решения IDP в облаке:
- Устои – Сервисы AWS AI, такие как Amazon Textract и Amazon Comprehend, предоставляют набор мягких и жестких ограничений для различных аспектов использования. Важно просмотреть эти ограничения и убедиться, что ваше решение IDP соответствует всем мягким ограничениям, не превышая при этом жестких ограничений.
- Управление изменениями – Относитесь к своему решению IDP как к инфраструктуре как коду (IaC), что позволяет автоматизировать мониторинг и управление изменениями. Используйте контроль версий для таких компонентов, как инфраструктура и пользовательские модели Amazon Comprehend, и отслеживайте изменения до выпуска на определенный момент времени.
- Управление отказами – Поскольку рабочий процесс IDP является решением, управляемым событиями, ваше приложение должно быть устойчивым к обработке известных и неизвестных ошибок. Хорошо спроектированное решение IDP способно предотвращать сбои и противостоять сбоям в случае их возникновения с помощью механизмов ведения журнала и повторных попыток. Важно обеспечить устойчивость вашей архитектуры рабочих процессов IDP и спланировать аварийное восстановление.
Устои
Сервисы AWS AI предоставляют готовые аналитические данные, такие как автоматическое извлечение и анализ данных с использованием Amazon Textract, Amazon Comprehend и Amazon увеличил AI (Amazon A2I) для рабочих процессов IDP. Для этих служб существуют ограничения (или квоты), чтобы избежать избыточного выделения ресурсов и ограничить частоту запросов на операции API, защищая службы от злоупотреблений.
При планировании и разработке архитектуры решения IDP учитывайте следующие рекомендации:
- Помните о неизменяемых квотах, лимитах и ограничениях сервисов Amazon Textract и Amazon Comprehend. – Принимаемые форматы файлов, размер и количество страниц, языки, ротация документов и размер изображений — вот некоторые примеры жестких ограничений для Amazon Textract, которые нельзя изменить.
- Поддерживаемые форматы файлов включают файлы JPEG, PNG, PDF и TIFF. (Поддерживаются изображения в формате PDF в формате JPEG 2000). Перед использованием Amazon Textract требуется предварительная обработка документа, если формат файла не поддерживается (например, Microsoft Word или Excel). В этом случае необходимо преобразовать неподдерживаемые форматы документов в формат PDF или изображения.
- Amazon Comprehend имеет разные квоты для встроенных, пользовательских моделей и маховиков. Убедитесь, что ваш вариант использования соответствует квотам Amazon Comprehend.
- Настройте квоты сервисов Amazon Textract и Amazon Comprehend в соответствии со своими потребностями. – Калькулятор квот сервиса Amazon Textract может помочь вам оценить значения квот, которые будут охватывать ваш вариант использования. Вам следует управлять квотами на услуги между учетными записями или регионами, если вы планируете аварийное восстановление между учетными записями или регионами для вашего решения. При запросе увеличения квот Amazon Textract обязательно следуйте этим рекомендациям:
- Используйте калькулятор квот сервиса Amazon Textract, чтобы оценить оптимальное значение квоты.
- Изменения в запросах могут вызвать резкий скачок сетевого трафика, что повлияет на пропускную способность. Используйте бессерверную архитектуру очередей или другой механизм для сглаживания трафика и получения максимальной отдачи от выделенных транзакций в секунду (TPS).
- Реализуйте логику повторных попыток для обработки регулируемых вызовов и разрывов соединений.
- Настройте экспоненциальную задержку и джиттер для повышения пропускной способности.
Управление изменениями
Изменения в рабочем процессе IDP или его среде, такие как скачки спроса или повреждение файла документа, необходимо предвидеть и учитывать для достижения более высокой надежности решения. Некоторые из этих изменений охватываются лучшими практиками фонда, описанными в предыдущем разделе, но одних этих изменений недостаточно для внесения изменений. Также необходимо учитывать следующие передовые практики:
- Используйте Amazon CloudWatch для мониторинга компонентов рабочего процесса IDP, таких как Amazon Textract и Amazon Comprehend. Собирайте показатели рабочего процесса IDP, автоматизируйте реакцию на сигналы тревоги и отправляйте уведомления в соответствии с вашим рабочим процессом и бизнес-целями.
- Разверните решение для рабочих процессов IDP и все изменения инфраструктуры с помощью автоматизации с помощью IaC, например Комплект для разработки облачных сервисов AWS (AWS CDK) и готовые конструкции IDP AWS CDK. Это исключает возможность возникновения человеческой ошибки и позволяет вам протестировать перед переходом в производственную среду.
- Если для вашего варианта использования требуется пользовательская модель Amazon Comprehend, рассмотрите возможность использования маховика, чтобы упростить процесс улучшения пользовательской модели с течением времени. Маховик координирует задачи, связанные с обучением и оценкой новой версии пользовательской модели.
- Если этого требует ваш вариант использования, настройте выходные данные функции предварительно обученных запросов Amazon Textract, обучив и используя адаптер для базовой модели Amazon Textract. При создании запросов для адаптеров примите во внимание следующие рекомендации:
- Квоты адаптеров определяют предыдущие ограничения на обучение адаптеров. Учитывайте эти ограничения и при необходимости создайте запрос на увеличение квоты на услуги:
- Максимальное количество адаптеров – Допустимое количество адаптеров (под одним адаптером можно использовать несколько версий адаптера).
- Максимальное количество версий адаптеров, созданных в месяц – Количество успешных версий адаптера, которые можно создать на одну учетную запись AWS в месяц.
- Максимальное количество разрабатываемых версий адаптера – Количество текущих версий адаптера (обучение адаптера) на одну учетную запись.
- Обязательно используйте комплект документов, соответствующий вашему варианту использования (минимум пять документов по обучению и пять документов по тестированию).
- Предоставьте как можно больше документов для обучения (до 2,500 страниц документов по обучению и 1,000 страниц для тестовых документов).
- Аннотируйте запросы, используя различные ответы. Например, если ответ на запрос — «Да» или «Нет», в аннотированных образцах должны встречаться как «Да», так и «Нет».
- Сохраняйте единообразие в стиле аннотаций и при аннотировании полей с пробелами.
- Для вывода используйте точный запрос, использованный при обучении.
- После каждого раунда обучения адаптера проверяйте показатели производительности, чтобы определить, нужно ли вам дальнейшее улучшение адаптера для достижения ваших целей. Загрузите новый набор документов для обучения или просмотрите аннотации к документам с низкими показателями точности, прежде чем начинать новое обучение, чтобы создать улучшенную версию адаптера.
- Использовать
AutoUpdate
функция для пользовательских адаптеров. Эта функция пытается выполнить автоматическое переобучение, еслиAutoUpdate
Флаг включен на адаптере.
- Квоты адаптеров определяют предыдущие ограничения на обучение адаптеров. Учитывайте эти ограничения и при необходимости создайте запрос на увеличение квоты на услуги:
Управление отказами
При разработке решения IDP одним из важных аспектов, который следует учитывать, является его устойчивость, а также способы обработки известных и неизвестных ошибок, которые могут возникнуть. Решение IDP должно иметь возможность регистрировать ошибки и повторять неудачные операции на различных этапах рабочего процесса IDP. В этом разделе мы обсудим детали того, как спроектировать рабочий процесс IDP для обработки сбоев.
Подготовьте рабочий процесс IDP для управления и противостояния сбоям.
«Все и всегда терпит неудачу», — знаменитая цитата технического директора AWS Вернера Фогельса. Ваше решение IDP, как и все остальное, в конечном итоге потерпит неудачу. Вопрос в том, как он может противостоять сбоям, не влияя на пользователей вашего решения IDP. При проектировании архитектуры IDP необходимо учитывать сбои по мере их возникновения и принимать меры, чтобы избежать влияния на доступность. Это должно быть сделано автоматически и без вмешательства пользователя. Рассмотрим следующие рекомендации:
- Используйте Простой сервис хранения Amazon (Amazon S3) в качестве масштабируемого хранилища данных для обработки документов рабочего процесса IDP. Amazon S3 предоставляет высоконадежную инфраструктуру хранения, предназначенную для хранения критически важных и первичных данных.
- Создайте резервную копию всех данных рабочего процесса IDP в соответствии с требованиями вашего бизнеса. Реализуйте стратегию восстановления или воспроизведения данных в случае потери данных. Согласуйте эту стратегию с определенной целевой точкой восстановления (RPO) и целевым временем восстановления (RTO), которые соответствуют требованиям вашего бизнеса.
- При необходимости спланируйте и внедрите стратегию аварийного восстановления вашего решения IDP для всех аккаунтов AWS и регионов.
- Используйте Amazon Textract
OutputConfig
функция и Amazon ComprehendOutputDataConfig
функция сохранения результатов асинхронной обработки из Amazon Textract или Amazon Comprehend в назначенную корзину S3. Это позволяет продолжить рабочий процесс с этой точки, а не повторять вызов Amazon Textract или Amazon Comprehend. В следующем коде показано, как запустить задание асинхронного API Amazon Textract для анализа документа и сохранения зашифрованных результатов вывода в определенной корзине S3. Для получения дополнительной информации см. Документация клиента Amazon Textract.
Разработайте рабочий процесс IDP, чтобы предотвратить сбои
Надежность рабочей нагрузки начинается с предварительных проектных решений. Выбор архитектуры повлияет на поведение вашей рабочей нагрузки и ее устойчивость. Чтобы повысить надежность вашего решения IDP, следуйте этим рекомендациям.
Во-первых, спроектируйте свою архитектуру, следуя рабочему процессу IDP. Хотя этапы рабочего процесса IDP могут различаться и зависеть от варианта использования и бизнес-требований, этапы сбора данных, классификации документов, извлечения текста, обогащения контента, проверки и использования, как правило, являются частями рабочего процесса IDP. Эти четко определенные этапы можно использовать для разделения функциональных возможностей и их изоляции в случае сбоя.
Вы можете использовать Простой сервис очередей Amazon (Amazon SQS) для разделения этапов рабочего процесса IDP. Шаблон развязки помогает изолировать поведение компонентов архитектуры от других компонентов, которые от него зависят, повышая отказоустойчивость и гибкость.
Во-вторых, контролируйте и ограничивайте повторные вызовы. Сервисы AWS, такие как Amazon Textract, могут выйти из строя, если превышено максимальное количество выделенных TPS, в результате чего сервис будет регулировать ваше приложение или разрывать соединение.
Вам следует управлять регулированием и прерыванием подключений, автоматически повторяя операцию (как синхронную, так и асинхронную). Однако вам также следует указать ограниченное количество повторов, после которых операция завершается неудачно и выдается исключение. Если вы совершаете слишком много звонков в Amazon Textract за короткий период времени, он ограничивает ваши звонки и отправляет сообщение ProvisionedThroughputExceededExceptionerror
в ответе на операцию.
Кроме того, используйте экспоненциальная задержка и джиттер для повторных попыток повышения пропускной способности. Например, используя Amazon Textract, укажите количество повторов, включив config
параметр при создании клиента Amazon Textract. Мы рекомендуем количество повторов, равное пяти. В следующем примере кода мы используем config
параметр для автоматического повтора операции в адаптивном режиме и максимум пять попыток:
Воспользуйтесь преимуществами AWS SDK, такими как AWS SDK для Python (Boto3), чтобы помочь в повторение звонков клиента к сервисам AWS, таким как Amazon Textract и Amazon Comprehend. Есть три доступны режимы повтора:
- Режим устаревания – Повторные попытки требуют ограниченного количества ошибок и исключений и включают экспоненциальную отсрочку с базовым коэффициентом 2.
- Стандартный режим – Стандартизирует логику и поведение повторных попыток в соответствии с другими AWS SDK и расширяет функциональные возможности повторных попыток по сравнению с теми, которые имеются в устаревшем режиме. Любая повторная попытка будет включать экспоненциальную задержку с базовым коэффициентом 2 с максимальным временем задержки 20 секунд.
- Адаптивный режим – Включает в себя все функции стандартного режима и вводит ограничение скорости на стороне клиента за счет использования корзины токенов и переменных ограничения скорости, которые динамически обновляются при каждой повторной попытке. Он обеспечивает гибкость повторных попыток на стороне клиента, которая адаптируется к реакции на ошибку или состояние исключения от сервиса AWS. При каждой новой попытке повторной попытки адаптивный режим изменяет переменные ограничения скорости на основе кода ошибки, исключения или статуса HTTP, представленного в ответе сервиса AWS. Эти переменные ограничения скорости затем используются для расчета новой стоимости вызовов для клиента. Каждое исключение, ошибка или неуспешный HTTP-ответ от сервиса AWS обновляет переменные ограничения скорости по мере повторных попыток до тех пор, пока не будет достигнут успех, не будет исчерпан сегмент токенов или не будет достигнуто настроенное максимальное значение попыток. Примеры исключений, ошибок или неуспешных HTTP-ответов:
Заключение
В этом посте мы поделились принципами проектирования, основными направлениями, основами и лучшими практиками обеспечения надежности вашего решения IDP.
AWS считает IDP Well-Architected Lens живым инструментом. По мере развития решений IDP и связанных с ними сервисов AWS AI и появления новых сервисов AWS мы будем соответствующим образом обновлять IDP Lens Well-Architected.
Если вы хотите узнать больше об AWS Well-Architected Framework, см. AWS с продуманной архитектурой.
Если вам требуется дополнительная помощь эксперта, свяжитесь со своей командой по работе с клиентами AWS, чтобы нанять специалиста по архитектуре решений IDP.
Об авторах
Руи Кардосо — партнерский архитектор решений в Amazon Web Services (AWS). Он специализируется на AI/ML и IoT. Он работает с партнерами AWS и поддерживает их в разработке решений для AWS. В свободное от работы время он любит кататься на велосипеде, ходить в походы и узнавать что-то новое.
Бриджеш Пати — архитектор корпоративных решений в AWS. Его основная задача — помочь корпоративным клиентам внедрить облачные технологии для своих рабочих задач. Он имеет опыт разработки приложений и корпоративной архитектуры и работал с клиентами из различных отраслей, таких как спорт, финансы, энергетика и профессиональные услуги. В сферу его интересов входят бессерверные архитектуры и искусственный интеллект и машинное обучение.
Миа Чанг — специалист по архитектуре решений машинного обучения для Amazon Web Services. Она работает с клиентами в регионе EMEA и делится лучшими практиками выполнения рабочих нагрузок AI/ML в облаке, имея опыт работы в области прикладной математики, информатики и AI/ML. Она фокусируется на рабочих нагрузках, специфичных для НЛП, и делится своим опытом докладчика на конференциях и автора книги. В свободное время она любит пешие прогулки, настольные игры и варит кофе.
Тим Конделло — старший специалист по разработке решений в области искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (ML) в Amazon Web Services (AWS). Его сфера деятельности — обработка естественного языка и компьютерное зрение. Тиму нравится брать идеи клиентов и превращать их в масштабируемые решения.
Шерри Дин — старший специалист по разработке решений в области искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (ML) в Amazon Web Services (AWS). Она имеет обширный опыт в области машинного обучения и имеет степень доктора компьютерных наук. В основном она работает с клиентами из государственного сектора над различными бизнес-задачами, связанными с искусственным интеллектом и машинным обучением, помогая им ускорить процесс машинного обучения в облаке AWS. Когда она не помогает клиентам, она любит активный отдых на свежем воздухе.
Суйин Ван — специалист по архитектуре решений AI/ML в AWS. Она имеет междисциплинарное образование в области машинного обучения, финансовых информационных услуг и экономики, а также многолетний опыт создания приложений для анализа данных и машинного обучения, которые решали реальные бизнес-задачи. Ей нравится помогать клиентам определять правильные бизнес-вопросы и создавать правильные решения AI/ML. В свободное время она любит петь и готовить.
- SEO-контент и PR-распределение. Получите усиление сегодня.
- PlatoData.Network Вертикальный генеративный ИИ. Расширьте возможности себя. Доступ здесь.
- ПлатонАйСтрим. Интеллект Web3. Расширение знаний. Доступ здесь.
- ПлатонЭСГ. Углерод, чистые технологии, Энергия, Окружающая среда, Солнечная, Управление отходами. Доступ здесь.
- ПлатонЗдоровье. Биотехнологии и клинические исследования. Доступ здесь.
- Источник: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/build-well-architected-idp-solutions-with-a-custom-lens-part-3-reliability/
- :имеет
- :является
- :нет
- $UP
- 000
- 1
- 100
- 15%
- 17
- 20
- 500
- 7
- a
- способность
- О нас
- злоупотребление
- ускорять
- принятый
- вмещать
- По
- соответственно
- Учетная запись
- Учетные записи
- точность
- Достигать
- через
- Действие
- действия
- активно
- адаптивный
- адаптируются
- дополнение
- дополнительный
- Дополнительная информация
- адрес
- принять
- плюс
- затрагивающий
- После
- AI
- Услуги искусственного интеллекта
- AI / ML
- выравнивать
- выровненный
- Все
- выделено
- разрешено
- Позволяющий
- позволяет
- в одиночестве
- вдоль
- причислены
- Несмотря на то, что
- Amazon
- Amazon Comprehend
- Амазонка Текст
- Amazon Web Services
- Веб-службы Amazon (AWS)
- среди
- an
- анализ
- анализировать
- и
- ответ
- ответы
- предвидеть
- Ожидаемый
- любой
- API
- Применение
- Разработка приложения
- Приложения
- прикладной
- Применить
- Применение
- архитектурный
- архитектура
- МЫ
- области
- около
- искусственный
- искусственный интеллект
- Искусственный интеллект (AI)
- AS
- внешний вид
- оценить
- помощь
- связанный
- At
- попытка
- попытки
- дополненная
- автор
- автоматизировать
- Автоматизированный
- автоматически
- автоматизация
- свободных мест
- доступен
- избежать
- знать
- AWS
- назад
- фон
- Использование темпера с изогнутым основанием
- основанный
- BE
- , так как:
- становиться
- до
- поведение
- Преимущества
- ЛУЧШЕЕ
- лучшие практики
- между
- доска
- Настольные игры
- книга
- изоферменты печени
- строить
- Строительство
- встроенный
- бизнес
- но
- by
- вычислять
- призывают
- Объявления
- CAN
- возможности
- Пропускная способность
- захватить
- случаев
- тематическое исследование
- Вызывать
- Причинение
- проблемы
- изменение
- менялась
- изменения
- изменения
- персонаж
- распознавание символов
- выбор
- классификация
- клиент
- облако
- код
- Коды
- Кофе
- собирать
- комбинаты
- привержен
- Общий
- Сообщества
- компоненты
- постигать
- компьютер
- Информатика
- Компьютерное зрение
- Конференция
- настроить
- связи
- Коммутация
- Рассматривать
- считается
- последовательный
- последовательно
- ограничения
- конструкции
- потребление
- обращайтесь
- содержание
- продолжать
- контроль
- конвертировать
- правильно
- поврежден
- рентабельным
- чехол для варгана
- покрытый
- Создайте
- создали
- Создающий
- CTO
- изготовленный на заказ
- клиент
- Клиенты
- настроить
- данным
- Потеря данных
- наука о данных
- хранение данных
- решения
- глубоко
- определять
- определенный
- Степень
- Спрос
- зависеть
- описано
- Проект
- принципы проектирования
- назначенный
- предназначенный
- проектирование
- подробнее
- Определять
- развивающийся
- Развитие
- различный
- размеры
- катастрофа
- обсуждать
- погружение
- документ
- Документация
- сделанный
- Падение
- упал
- в течение
- динамично
- каждый
- Экономика
- Обучение
- затрат
- эффективный
- еще
- в регионе EMEA
- включен
- позволяет
- охватывает
- зашифрованный
- энергетика
- заниматься
- достаточно
- обогащение
- обеспечивать
- Предприятие
- Окружающая среда
- ошибка
- ошибки
- оценка
- оценки
- со временем
- многое
- развивается
- пример
- Примеры
- Превышен
- превышение
- Excel
- исключение
- ожидание
- ожидаемый
- опыт
- эксперту
- экспоненциальный
- продолжается
- обширный
- Богатый опыт
- извлечение
- добыча
- фактор
- FAIL
- Oшибка
- не удается
- Ошибка
- сбои
- знаменитый
- Особенность
- Особенности
- поле
- Поля
- Файл
- Файлы
- финансы
- финансовый
- финансовая информация
- 5
- Трансформируемость
- Фокус
- фокусируется
- фокусировка
- следовать
- после
- Что касается
- формат
- формы
- найденный
- Устои
- Рамки
- Бесплатно
- от
- полный
- функциональные возможности
- функциональность
- далее
- Игры
- пробелы
- собранный
- получить
- Цели
- руководство
- обрабатывать
- Управляемость
- Жесткий
- Есть
- he
- помощь
- помощь
- помогает
- ее
- высший
- очень
- его
- Как
- How To
- Однако
- HTML
- HTTP
- HTTPS
- человек
- идеи
- определения
- if
- изображение
- изображений
- Влияние
- воздействуя
- осуществлять
- реализация
- Импортировать
- важную
- важный аспект
- улучшать
- улучшенный
- улучшение
- in
- включают
- включает в себя
- В том числе
- Увеличение
- повышение
- индикаторы
- промышленности
- влияние
- информация
- Инфраструктура
- размышления
- Интеллекта
- Умный
- Интеллектуальная обработка документов
- предназначенных
- интересы
- в
- Представляет
- введение
- Введение
- КАТО
- IT
- ЕГО
- работа
- путешествие
- JPG
- Сохранить
- Основные
- известный
- язык
- Языки
- Планировка
- УЧИТЬСЯ
- изучение
- привело
- Наследие
- уровень
- Жизненный цикл
- такое как
- ОГРАНИЧЕНИЯ
- Ограниченный
- ограничивающий
- рамки
- жизнью
- каротаж
- логика
- от
- любит
- Низкий
- машина
- обучение с помощью машины
- в основном
- поддерживать
- сделать
- управлять
- управление
- многих
- математика
- максимальный
- Май..
- меры
- механизм
- механизмы
- Встречайте
- Метрика
- Microsoft
- может быть
- против
- минимальный
- ML
- режим
- модель
- Модели
- Режимы
- монитор
- Мониторинг
- Месяц
- БОЛЕЕ
- самых
- должен
- имя
- натуральный
- Обработка естественного языка
- Необходимость
- сеть
- сетевой трафик
- Новые
- НЛП
- Уведомления
- номер
- цель
- целей
- OCR
- of
- Предложения
- on
- ONE
- работать
- операционный
- операция
- оперативный
- Операционный отдел
- оптическое распознавание символов
- оптимальный
- or
- Другое
- наши
- внешний
- Результат
- контуры
- выходной
- за
- страница
- страниц
- параметр
- часть
- партнер
- партнеры
- части
- шаблон
- для
- Выполнять
- производительность
- выполнения
- период
- кандидат наук
- мародерство
- план
- планирование
- Платон
- Платон Интеллектуальные данные
- ПлатонДанные
- Точка
- возможное
- После
- потенциал
- практика
- практиками
- представлены
- предотвращать
- предыдущий
- первичный
- Принципы
- проблемам
- Процедуры
- процесс
- Процессы
- обработка
- Производство
- профессиональный
- Проект
- защищающий
- обеспечивать
- приводит
- что такое варган?
- Питон
- Запросы
- вопрос
- Вопросы
- цену
- повышение
- Обменный курс
- Стоимость
- скорее
- достиг
- Читать
- Reading
- реальный мир
- признание
- рекомендовать
- рекомендаций
- Recover
- выздоровление
- относиться
- районы
- Связанный
- освободить
- надежность
- складская
- удаляет
- ремонт
- повторять
- представитель
- запросить
- Запросы
- требовать
- обязательный
- Требования
- требуется
- упругость
- упругий
- Полезные ресурсы
- ответ
- ответы
- Итоги
- обзоре
- отзывы
- правую
- рисках,
- год
- условиями,
- Run
- Бег
- масштабируемые
- Сценарии
- Наука
- SDK
- SDKS
- поиск
- Во-вторых
- секунды
- Раздел
- сектор
- безопасный
- посмотреть
- Отправить
- посылает
- старший
- отдельный
- Серии
- Serverless
- обслуживание
- Услуги
- набор
- несколько
- общие
- Акции
- она
- Короткое
- должен
- Шоу
- Подписи
- просто
- упростить
- одинарной
- Размер
- Помедленнее
- сгладить
- мягкая
- Решение
- Решения
- некоторые
- пространства
- Динамик
- специалист
- конкретный
- конкретно
- шипы
- Спорт
- этапы
- стандарт
- Начало
- Начало
- начинается
- Область
- Статус:
- Шаги
- диск
- магазин
- Стратегия
- строка
- Кабинет
- стиль
- успех
- успешный
- такие
- поддержка
- Поддержанный
- поддержки
- Убедитесь
- комфортного
- снасти
- взять
- с
- задачи
- команда
- Технический
- технологии
- terms
- тестXNUMX
- Тестирование
- текст
- чем
- который
- Ассоциация
- их
- Их
- тогда
- Там.
- Эти
- они
- вещи
- этой
- те
- три
- порог
- Через
- пропускная способность
- Тим
- время
- в
- знак
- слишком
- инструментом
- Всего
- TPS
- трек
- трафик
- Обучение
- Сделки
- лечить
- вызвать
- Поворот
- типично
- под
- понимать
- неизвестный
- до
- Обновление ПО
- обновление
- Updates
- Применение
- использование
- прецедент
- используемый
- Информация о пользователе
- пользователей
- через
- обычно
- VALIDATE
- Проверка
- ценностное
- Наши ценности
- разнообразие
- различный
- версия
- версии
- видение
- хотеть
- we
- Web
- веб-сервисы
- вполне определенный
- когда
- , которые
- в то время как
- КТО
- будете
- в
- без
- Word
- слова
- Работа
- работавший
- рабочий
- Рабочие процессы
- работает
- работает
- лет
- Ты
- ВАШЕ
- зефирнет