Trgovina s funkcijami Amazon SageMaker je v celoti upravljan, namensko izdelan repozitorij za shranjevanje, skupno rabo in upravljanje funkcij za modele strojnega učenja (ML). Lastnosti so vhodni podatki za modele ML, ki se uporabljajo med usposabljanjem in sklepanjem. Na primer, v aplikaciji, ki priporoča glasbeni seznam predvajanja, lahko funkcije vključujejo ocene pesmi, trajanje poslušanja in demografske podatke poslušalcev. Funkcije večkrat uporablja več skupin, kakovost funkcij pa je ključnega pomena za zagotovitev zelo natančnega modela. Poleg tega, ko so funkcije, ki se uporabljajo za paketno usposabljanje modelov brez povezave, na voljo za sklepanje v realnem času, je težko ohraniti sinhronizacijo obeh shramb funkcij. SageMaker Feature Store zagotavlja varno in enotno shrambo za obdelavo, standardizacijo in uporabo funkcij v velikem obsegu v celotnem življenjskem ciklu ML.
SageMaker Feature Store zdaj olajša skupno rabo, odkrivanje in dostop do skupin funkcij v računih AWS. Ta nova zmožnost spodbuja sodelovanje in minimizira podvajanje dela za ekipe, vključene v model ML in razvoj aplikacij, zlasti v podjetniških okoljih z več računi, ki obsegajo različne poslovne enote ali funkcije.
S tem zagonom lahko lastniki računov odobrijo dostop do izbranih skupin funkcij z uporabo drugih računov Upravitelj dostopa do virov AWS (AWS RAM). Ko jim je odobren dostop, si lahko uporabniki teh računov priročno ogledajo vse svoje skupine funkcij, vključno s tistimi v skupni rabi, prek Amazon SageMaker Studio ali SDK-ji. To ekipam omogoča odkrivanje in uporabo funkcij, ki so jih razvile druge ekipe, kar spodbuja izmenjavo znanja in učinkovitost. Poleg tega je mogoče spremljati podrobnosti o uporabi virov v skupni rabi amazoncloudwatch in AWS CloudTrail. Za globok potop glejte Odkrivanje in dostop do skupine funkcij med računi.
V tej objavi razpravljamo o tem, zakaj in kako centralizirana trgovina funkcij z dostopom med računi. Pokažemo, kako ga nastaviti in izvesti vzorčno predstavitev, ter prednosti, ki jih lahko dobite z uporabo te nove zmogljivosti v vaši organizaciji.
Kdo potrebuje trgovino s funkcijami za več računov
Organizacije morajo varno souporabljati funkcije med skupinami za izgradnjo natančnih modelov ML, hkrati pa preprečiti nepooblaščen dostop do občutljivih podatkov. SageMaker Feature Store zdaj omogoča natančno deljenje funkcij med računi prek AWS RAM, kar omogoča sodelovalni razvoj modela z upravljanjem.
SageMaker Feature Store zagotavlja namensko shranjevanje in upravljanje za funkcije ML, ki se uporabljajo med usposabljanjem in sklepanjem. S podporo za več računov lahko zdaj selektivno delite funkcije, shranjene v enem računu AWS, z drugimi računi v vaši organizaciji.
Na primer, skupina za analitiko lahko kurira funkcije, kot so profil stranke, zgodovina transakcij in katalogi izdelkov v računu za centralno upravljanje. Do njih morajo varno dostopati razvijalci ML v drugih oddelkih, kot so trženje, odkrivanje goljufij itd., da lahko zgradijo modele.
Sledijo ključne prednosti skupne rabe funkcij ML med računi:
- Dosledne funkcije, ki jih je mogoče ponovno uporabiti – Centralizirana skupna raba izbranih funkcij izboljšuje natančnost modela z zagotavljanjem doslednih vhodnih podatkov za urjenje. Ekipe lahko odkrijejo in neposredno uporabljajo funkcije, ki so jih ustvarili drugi, namesto da jih podvajajo v vsakem računu.
- Nadzor dostopa skupine funkcij – Omogočite lahko dostop samo do določenih skupin funkcij, ki so potrebne za primer uporabe računa. Na primer, skupina za trženje lahko dobi samo dostop do skupine funkcij profila stranke, ki je potrebna za priporočene modele.
- Sodelovanje med ekipami – Funkcije v skupni rabi omogočajo različnim skupinam, kot so goljufije, trženje in prodaja, sodelovanje pri izdelavi modelov ML z uporabo istih zanesljivih podatkov namesto ustvarjanja ločenih funkcij.
- Revizijska sled za skladnost – Skrbniki lahko centralno spremljajo uporabo funkcij za vse račune z uporabo dnevnikov dogodkov CloudTrail. To zagotavlja revizijsko sled, potrebno za upravljanje in skladnost.
Ločevanje proizvajalcev od potrošnikov v trgovinah z več računi
Na področju strojnega učenja shramba funkcij deluje kot ključni most, ki povezuje tiste, ki posredujejo podatke, s tistimi, ki jih uporabljajo. To dihotomijo je mogoče učinkovito upravljati z nastavitvijo navzkrižnih računov za trgovino s funkcijami. Demistificirajmo to z uporabo naslednjih osebnosti in analogije iz resničnega sveta:
- Inženirji podatkov in ML (lastniki in proizvajalci) – Postavijo temelje s podajanjem podatkov v shrambo funkcij
- Podatkovni znanstveniki (potrošniki) – Te podatke izvlečejo in uporabijo za izdelavo svojih modelov
Podatkovni inženirji služijo kot arhitekti, ki skicirajo začetni načrt. Njihova naloga je zgraditi in nadzirati učinkovite podatkovne kanale. Podatke črpajo iz izvornih sistemov in atribute neobdelanih podatkov oblikujejo v opazne lastnosti. Vzemite na primer "starost". Čeprav predstavlja zgolj razpon med današnjim dnem in datumom rojstva, se lahko njegova razlaga razlikuje glede na organizacijo. Zagotavljanje kakovosti, enotnosti in doslednosti je tukaj najpomembnejše. Njihov cilj je podati podatke v centralizirano shrambo funkcij in jo postaviti za nesporno referenčno točko.
Inženirji ML izpopolnijo te temeljne funkcije in jih prilagodijo zrelim potekom dela ML. V kontekstu bančništva lahko iz saldov na računih sklepajo statistične vpoglede, ugotavljajo trende in vzorce tokov. Ovira, s katero se pogosto srečujejo, je odvečnost. V različnih pobudah ML je pogosto videti ponavljajoče se cevovode za ustvarjanje funkcij.
Predstavljajte si podatkovne znanstvenike kot gurmanske kuharje, ki preiskujejo dobro založeno shrambo in iščejo najboljše sestavine za svojo naslednjo kulinarično mojstrovino. Njihov čas bi morali vložiti v ustvarjanje inovativnih podatkovnih receptov, ne pa v ponovno sestavljanje shrambe. Ovira v tem trenutku je odkrivanje pravih podatkov. Uporabniku prijazen vmesnik, opremljen z učinkovitimi iskalnimi orodji in izčrpnimi opisi funkcij, je nepogrešljiv.
V bistvu nastavitev shranjevanja funkcij med računi natančno segmentira vloge proizvajalcev in potrošnikov podatkov, kar zagotavlja učinkovitost, jasnost in inovativnost. Ne glede na to, ali postavljate temelje ali gradite na njih, je ključnega pomena poznavanje vaše vloge in orodij.
Naslednji diagram prikazuje dve različni skupini podatkovnih znanstvenikov iz dveh različnih računov AWS, ki si delita in uporabljata isto centralno shrambo funkcij za izbiro najboljših funkcij, potrebnih za izdelavo svojih modelov ML. Osrednja shramba funkcij se nahaja v drugem računu, ki ga upravljajo podatkovni inženirji in inženirji ML, kjer sta običajno plast upravljanja podatkov in podatkovno jezero.
Kontrolniki skupine funkcij za več računov
S SageMaker Feature Store lahko delite vire skupin funkcij med računi. Račun lastnika vira deli vire z računi potrošnikov vira. Obstajata dve različni kategoriji dovoljenj, povezanih z deljenjem virov:
- Dovoljenja za vidnost - Odkritje pomeni, da si lahko ogledate imena skupin funkcij in metapodatke. Ko podelite dovoljenje za odkrivanje, postanejo vse entitete skupin funkcij v računu, iz katerega delite (račun lastnika vira), odkrite za račune, s katerimi delite (računi potrošnikov vira). Na primer, če račun lastnika vira omogočite, da ga lahko odkrije račun uporabnika vira, lahko principali računa uporabnika vira vidijo vse skupine funkcij, ki jih vsebuje račun lastnika vira. To dovoljenje je podeljeno računom potrošnikov virov z uporabo tipa vira kataloga SageMaker.
- Dovoljenja za dostop – Ko dodelite dovoljenje za dostop, to storite na ravni vira skupine funkcij (ne na ravni računa). To vam omogoča natančnejši nadzor nad odobritvijo dostopa do podatkov. Vrste dovoljenj za dostop, ki jih je mogoče dodeliti, so samo za branje, branje/pisanje in skrbništvo. Izberete lahko na primer samo določene skupine funkcij iz računa lastnika vira, da bodo dostopne principalom porabniškega računa vira, odvisno od vaših poslovnih potreb. To dovoljenje je dodeljeno računom potrošnikov virov z uporabo vrste vira skupine funkcij in podajanjem entitet skupine funkcij.
Naslednji primer diagrama vizualizira skupno rabo vrste vira kataloga SageMaker, ki daje dovoljenje za odkrivanje, v primerjavi s skupno rabo entitete tipa vira skupine funkcij z dovoljenji za dostop. Katalog SageMaker vsebuje vse vaše entitete skupine funkcij. Ko se dodeli dovoljenje za odkrivanje, lahko račun uporabnika vira išče in odkrije vse entitete skupine funkcij v računu lastnika vira. Entiteta skupine funkcij vsebuje vaše podatke ML. Ko se dodeli dovoljenje za dostop, lahko uporabniški račun vira dostopa do podatkov skupine funkcij, pri čemer dostop določa ustrezno dovoljenje za dostop.
Pregled rešitev
Izvedite naslednje korake za varno skupno rabo funkcij med računi z uporabo SageMaker Feature Store:
- V izvornem (lastniškem) računu vnesite nize podatkov in pripravite normalizirane funkcije. Povezane funkcije organizirajte v logične skupine, imenovane skupine funkcij.
- Ustvarite skupno rabo virov, da dodelite dostop med računi do določenih skupin funkcij. Določite dovoljena dejanja, kot sta get in put, in omejite dostop samo na pooblaščene račune.
- V ciljnih (potrošniških) računih sprejmite povabilo AWS RAM za dostop do skupnih funkcij. Preglejte pravilnik o dostopu, da razumete dodeljena dovoljenja.
Razvijalci v ciljnih računih lahko zdaj pridobijo funkcije v skupni rabi s SDK SageMaker, se pridružijo z dodatnimi podatki in jih uporabijo za usposabljanje modelov ML. Izvorni račun lahko spremlja dostop do skupnih funkcij za vse račune z uporabo dnevnikov dogodkov CloudTrail. Dnevniki nadzora zagotavljajo centraliziran vpogled v uporabo funkcij.
S temi koraki lahko ekipam v vaši organizaciji omogočite varno uporabo funkcij ML v skupni rabi za sodelovalni razvoj modela.
Predpogoji
Predvidevamo, da ste že ustvarili skupine funkcij in zaužili ustrezne funkcije znotraj vašega lastniškega računa. Za več informacij o začetku glejte Začnite z Amazon SageMaker Feature Store.
Dodelitev dovoljenj za odkrivanje
Najprej pokažemo, kako deliti naš katalog SageMaker Feature Store v lastniškem računu. Izvedite naslednje korake:
- V lastniškem računu kataloga SageMaker Feature Store odprite konzolo AWS RAM.
- Pod Delil jaz v podoknu za krmarjenje izberite Deleži virov.
- Izberite Ustvari skupno rabo virov.
- Vnesite ime skupne rabe vira in izberite Katalogi virov SageMaker kot vrsto vira.
- Izberite Naslednji.
- Za dostop samo za odkrivanje vnesite
AWSRAMPermissionSageMakerCatalogResourceSearch
za Upravljana dovoljenja. - Izberite Naslednji.
- Vnesite ID svojega potrošniškega računa in izberite Dodaj. Dodate lahko več potrošniških računov.
- Izberite Naslednji in dokončajte svoj delež virov.
Zdaj bi se moral skupni katalog SageMaker Feature Store prikazati na Deleži virov stran.
Enak rezultat lahko dosežete z uporabo Vmesnik ukazne vrstice AWS (AWS CLI) z naslednjim ukazom (vnesite svojo regijo AWS, ID računa lastnika in ID računa potrošnika):
Sprejmite povabilo k skupni rabi vira
Če želite sprejeti povabilo k skupni rabi vira, izvedite naslednje korake:
- V ciljnem (potrošniškem) računu odprite konzolo AWS RAM.
- Pod Deljeno z mano v podoknu za krmarjenje izberite Deleži virov.
- Izberite nov delež vira v čakanju.
- Izberite Sprejmi skupno rabo virov.
Isti rezultat lahko dosežete z uporabo AWS CLI z naslednjim ukazom:
Iz izhoda prejšnjega ukaza pridobite vrednost resourceShareInvitationArn
in nato sprejmite povabilo z naslednjim ukazom:
Potek dela je enak za skupno rabo skupin funkcij z drugim računom prek AWS RAM.
Ko delite nekatere skupine funkcij s ciljnim računom, lahko pregledate SageMaker Feature Store, kjer lahko opazite, da je novi katalog na voljo.
Dodelite dovoljenja za dostop
Z dovoljenji za dostop lahko podelimo dovoljenja na ravni virov skupine funkcij. Izvedite naslednje korake:
- V lastniškem računu kataloga SageMaker Feature Store odprite konzolo AWS RAM.
- Pod Delil jaz v podoknu za krmarjenje izberite Deleži virov.
- Izberite Ustvari skupno rabo virov.
- Vnesite ime skupne rabe vira in izberite Skupine funkcij SageMaker kot vrsto vira.
- Izberite eno ali več skupin funkcij za skupno rabo.
- Izberite Naslednji.
- Za dostop za branje/pisanje vnesite
AWSRAMPermissionSageMakerFeatureGroupReadWrite
za Upravljana dovoljenja. - Izberite Naslednji.
- Vnesite ID svojega potrošniškega računa in izberite Dodaj. Dodate lahko več potrošniških računov.
- Izberite Naslednji in dokončajte svoj delež virov.
Zdaj bi se moral skupni katalog prikazati na Deleži virov stran.
Isti rezultat lahko dosežete z uporabo AWS CLI z naslednjim ukazom (vnesite svojo regijo, ID računa lastnika, ID računa potrošnika in ime skupine funkcij):
Obstajajo tri vrste dostopa, ki jih lahko dodelite skupinam funkcij:
- AWSRAMPermissionSageMakerFeatureGroupReadOnly – Privilegij samo za branje omogoča uporabniškim računom virov branje zapisov v skupinah funkcij v skupni rabi ter ogled podrobnosti in metapodatkov
- AWSRAMPermissionSageMakerFeatureGroupReadWrite – Privilegij za branje/pisanje omogoča uporabniškim računom virov, da poleg dovoljenj za branje zapisujejo zapise v skupine funkcij v skupni rabi in izbrišejo zapise iz njih.
- AWSRAMPermissionSagemakerFeatureGroupAdmin – Skrbniški privilegij omogoča uporabniškim računom virov, da posodobijo opis in parametre funkcij znotraj skupin funkcij v skupni rabi in posodobijo konfiguracijo skupin funkcij v skupni rabi, poleg dovoljenj za branje/pisanje
Sprejmite povabilo k skupni rabi vira
Če želite sprejeti povabilo k skupni rabi vira, izvedite naslednje korake:
- V ciljnem (potrošniškem) računu odprite konzolo AWS RAM.
- Pod Deljeno z mano v podoknu za krmarjenje izberite Deleži virov.
- Izberite nov delež vira v čakanju.
- Izberite Sprejmi skupno rabo virov.
Postopek sprejemanja skupne rabe vira z uporabo AWS CLI je enak kot pri prejšnjem razdelku o odkrivanju, z ukazoma get-resource-share-invitations in accept-resource-share-invitation.
Vzorci prenosnih računalnikov, ki prikazujejo to novo zmogljivost
V delavnico SageMaker Feature Store sta bila dodana dva prenosnika GitHub repozitorij v mapi 09-modul-security/09-03-cross-account-access:
- m9_03_nb1_cross-account-admin.ipynb – To je treba zagnati v vašem skrbniškem ali lastniškem računu AWS
- m9_03_nb2_cross-account-consumer.ipynb – To je treba zagnati v vašem potrošniškem računu AWS
Prvi skript prikazuje, kako ustvariti skupno rabo vira odkrivanja za obstoječe skupine funkcij v skrbniškem ali lastniškem računu in jo programsko deliti z drugim uporabniškim računom z uporabo API-ja AWS RAM create_resource_share()
. Prikazuje tudi, kako dodeliti dovoljenja za dostop obstoječim skupinam funkcij v lastniškem računu in jih deliti z drugim uporabniškim računom z uporabo AWS RAM. Preden zaženete prenosni računalnik, morate navesti ID svojega potrošniškega računa AWS.
Drugi skript sprejema povabila AWS RAM za odkrivanje in dostop do skupin funkcij za več računov na ravni lastnika. Nato pokaže, kako odkriti skupine funkcij med računi, ki so v računu lastnika, in jih navesti v računu potrošnika. Ogledate si lahko tudi, kako dostopati do skupin funkcij za branje/pisanje med računi, ki so v lastniškem računu, in izvajati naslednje operacije iz potrošniškega računa: describe()
, get_record()
, ingest()
in delete_record()
.
zaključek
Zmogljivost SageMaker Feature Store med računi ponuja več prepričljivih prednosti. Prvič, omogoča brezhibno sodelovanje z omogočanjem skupne rabe skupin funkcij v več računih AWS. To izboljša dostopnost in uporabo podatkov, kar ekipam v različnih računih omogoča uporabo skupnih funkcij za njihove poteke dela ML.
Poleg tega zmožnost navzkrižnih računov izboljša upravljanje in varnost podatkov. Z nadzorovanim dostopom in dovoljenji prek AWS RAM lahko organizacije vzdržujejo centralizirano shrambo funkcij, hkrati pa zagotovijo, da ima vsak račun prilagojene ravni dostopa. To ne le poenostavi upravljanje podatkov, ampak tudi okrepi varnostne ukrepe z omejevanjem dostopa pooblaščenim uporabnikom.
Poleg tega zmožnost skupne rabe skupin funkcij med računi poenostavlja postopek gradnje in uvajanja modelov ML v okolju za sodelovanje. Spodbuja bolj integriran in učinkovit potek dela, zmanjšuje redundanco pri shranjevanju podatkov in omogoča ustvarjanje robustnih modelov s skupnimi visokokakovostnimi funkcijami. Na splošno zmožnost trgovine Feature Store med računi optimizira sodelovanje, upravljanje in učinkovitost pri razvoju ML v različnih računih AWS. Poskusite in nam v komentarjih sporočite, kaj mislite.
O avtorjih
Ioan Catana je višji strokovnjak za rešitve za umetno inteligenco in strojno učenje pri AWS. Strankam pomaga razviti in razširiti njihove rešitve ML v oblaku AWS. Ioan ima več kot 20 let izkušenj, večinoma na področju načrtovanja programske arhitekture in inženiringa v oblaku.
Filip Kaindl je višji arhitekt za rešitve za umetno inteligenco in strojno učenje pri AWS. Z ozadjem v podatkovni znanosti in strojništvu se osredotoča na opolnomočenje strank, da s pomočjo umetne inteligence ustvarijo trajen poslovni učinek. Zunaj službe Philipp uživa v klepetanju s 3D-tiskalniki, jadranju in pohodništvu.
Dhaval Shah je višji arhitekt rešitev pri AWS, specializiran za strojno učenje. Z močnim poudarkom na domačih digitalnih podjetjih strankam omogoča uporabo AWS in spodbuja rast njihovega poslovanja. Dhavala kot navdušenca nad strojnim upravljanjem vodi strast do ustvarjanja učinkovitih rešitev, ki prinašajo pozitivne spremembe. V prostem času se prepušča ljubezni do potovanj in neguje kakovostne trenutke z družino.
Mizanur Rahman je višji programski inženir za Amazon SageMaker Feature Store z več kot 10-letnimi praktičnimi izkušnjami, specializiran za AI in ML. Z močno podlago v teoriji in praktičnih aplikacijah ima doktorat znanosti. pri odkrivanju goljufij z uporabo strojnega učenja, kar odraža njegovo predanost napredku na tem področju. Njegovo strokovno znanje obsega širok spekter, ki zajema razširljive arhitekture, porazdeljeno računalništvo, analitiko velikih podatkov, mikro storitve in infrastrukture v oblaku za organizacije.
- Distribucija vsebine in PR s pomočjo SEO. Okrepite se še danes.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Opolnomočite se. Dostopite tukaj.
- PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Razširjeno znanje. Dostopite tukaj.
- PlatoESG. Ogljik, CleanTech, Energija, Okolje, sončna energija, Ravnanje z odpadki. Dostopite tukaj.
- PlatoHealth. Obveščanje o biotehnologiji in kliničnih preskušanjih. Dostopite tukaj.
- vir: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/amazon-sagemaker-feature-store-now-supports-cross-account-sharing-discovery-and-access/
- :ima
- : je
- :ne
- :kje
- $GOR
- 10
- 150
- 20
- 20 let
- 3d
- 7
- 8
- 9
- a
- sposobnost
- Sposobna
- O meni
- Sprejmi
- sprejemanje
- Sprejema
- dostop
- Dostop do podatkov
- dostopna
- dostopnost
- dostopen
- Račun
- računi
- natančnost
- natančna
- Doseči
- čez
- dejavnosti
- aktov
- dodajte
- dodano
- Poleg tega
- Dodatne
- Poleg tega
- admin
- administratorji
- napredovanje
- po
- AI
- Cilj
- vsi
- omogočajo
- dovoljene
- Dovoli
- omogoča
- že
- Prav tako
- Čeprav
- Amazon
- Amazon SageMaker
- Amazon Web Services
- an
- analitika
- in
- Še ena
- API
- uporaba
- Razvoj aplikacij
- aplikacije
- arhitekti
- Arhitektura
- arhitekture
- SE
- umetni
- Umetna inteligenca
- Umetna inteligenca in strojno učenje
- AS
- povezan
- domnevati
- At
- lastnosti
- Revizija
- pooblaščeni
- Na voljo
- AWS
- ozadje
- tehtnice
- Bančništvo
- BE
- postanejo
- pred
- počutje
- Prednosti
- BEST
- med
- Big
- Big Podatki
- načrt
- tako
- MOST
- prinašajo
- široka
- izgradnjo
- Building
- poslovni
- podjetja
- vendar
- by
- se imenuje
- CAN
- Lahko dobiš
- zmožnost
- primeru
- Katalog
- kataloge
- kategorije
- Osrednji
- centralizirano
- nekatere
- spremenite
- Izberite
- jasnost
- cli
- Cloud
- sodelovati
- sodelovanje
- sodelovanje
- komentarji
- Skupno
- prepričljiv
- dokončanje
- skladnost
- celovito
- računalništvo
- konfiguracija
- Povezovanje
- dosledno
- Konzole
- gradnjo
- porabijo
- Potrošnik
- Potrošniki
- vseboval
- Vsebuje
- ozadje
- nadzor
- nadzorom
- priročno
- Ustrezno
- bi
- obrti
- ustvarjajo
- ustvaril
- Ustvarjanje
- Oblikovanje
- kritično
- ključnega pomena
- kurati
- kurirano
- stranka
- Stranke, ki so
- datum
- Podatkovna analiza
- Data jezero
- Upravljanje podatkov
- znanost o podatkih
- podatkovni znanstvenik
- shranjevanje podatkov
- nabor podatkov
- predanost
- globoko
- globok potop
- opredeliti
- Demografski podatki
- izkazati
- demistificirati
- oddelki
- Odvisno
- uvajanja
- opis
- Oblikovanje
- Podrobnosti
- Odkrivanje
- določi
- Razvoj
- razvili
- Razvijalci
- Razvoj
- diagram
- drugačen
- digitalni
- neposredno
- odkriti
- odkrivanje
- Odkritje
- razpravlja
- različno
- izrazit
- porazdeljena
- porazdeljeno računalništvo
- potop
- razne
- do
- risanje
- pogon
- vozi
- podvajanje
- trajanje
- med
- vsak
- učinkovito
- učinkovitosti
- učinkovite
- brez napora
- pooblastitvi
- pooblašča
- omogočajo
- omogoča
- omogočanje
- obsežno
- inženir
- Inženiring
- Inženirji
- Izboljša
- zagotovitev
- zagotoviti
- Vnesite
- Podjetje
- navdušenec
- subjekti
- entiteta
- okolje
- okolja
- opremljena
- Bistvo
- vzpostavitev
- Event
- Primer
- obstoječih
- izkušnje
- strokovno znanje
- ekstrakt
- Obraz
- olajša
- olajšanje
- družina
- Feature
- Lastnosti
- hranjenje
- Polje
- prva
- Pretok
- Osredotočite
- po
- za
- gojenje
- pospešuje
- Fundacija
- temeljno
- goljufija
- odkrivanje goljufij
- iz
- v celoti
- funkcije
- dobili
- pridobivanje
- Daj
- daje
- upravljanje
- odobri
- odobreno
- Odobritev
- zrnat
- temelj
- skupina
- Skupine
- Rast
- hands-on
- Trdi
- plezalni pas
- Imajo
- he
- pomoč
- Pomaga
- tukaj
- visoka kvaliteta
- zelo
- njegov
- zgodovina
- drži
- Kako
- Kako
- HTML
- http
- HTTPS
- ovira
- ID
- identifikacijo
- if
- vpliv
- vplivno
- izboljšuje
- in
- V drugi
- vključujejo
- Vključno
- Podatki
- infrastruktura
- začetna
- pobud
- Inovacije
- inovativne
- vhod
- vhodi
- v notranjosti
- vpogledi
- primer
- Namesto
- integrirana
- Intelligence
- vmesnik
- razlago
- v
- investirali
- povabilo
- povabi
- vključeni
- IT
- ITS
- pridružite
- jpg
- stičišča
- Imejte
- Ključne
- Vedite
- Vedeti
- znanje
- Jezero
- trajno
- kosilo
- začela
- položi
- plast
- polaganje
- učenje
- Naj
- Stopnja
- ravni
- življenski krog
- kot
- omejujoč
- vrstica
- Seznam
- poslušalec
- Poslušanje
- nahaja
- logično
- ljubezen
- stroj
- strojno učenje
- je
- vzdrževati
- Znamka
- IZDELA
- upravljanje
- upravlja
- upravljanje
- Trženje
- mojstrovina
- zrel
- Maj ..
- pomeni
- ukrepe
- mehanska
- zgolj
- metapodatki
- natančno
- mikro
- morda
- zmanjša
- ML
- Model
- modeli
- Trenutki
- monitor
- spremljati
- več
- večinoma
- več
- Glasba
- Ime
- Imena
- materni
- ostalo
- Nimate
- potrebna
- potrebe
- Novo
- Naslednja
- prenosnik
- zdaj
- opazujejo
- of
- Ponudbe
- offline
- pogosto
- on
- ONE
- tiste
- samo
- odprite
- operacije
- Optimizira
- or
- Organizacija
- organizacije
- Ostalo
- drugi
- naši
- izhod
- zunaj
- več
- Splošni
- nadzirati
- Lastnik
- Lastniki
- Stran
- podokno
- parametri
- Paramount
- zlasti
- strast
- vzorci
- dokler
- Izvedite
- Dovoljenje
- Dovoljenja
- ključno
- platon
- Platonova podatkovna inteligenca
- PlatoData
- Točka
- politika
- pozitiven
- Prispevek
- Praktično
- pred
- Pripravimo
- preprečevanje
- prejšnja
- ravnateljev
- privilegij
- Postopek
- Proizvajalci
- Izdelek
- profil
- spodbuja
- zagotavljajo
- zagotavlja
- zagotavljanje
- dal
- kakovost
- RAM
- ocen
- Surovi
- Preberi
- resnični svet
- v realnem času
- kraljestvo
- Priporočilo
- priporoča
- evidence
- zmanjšanje
- glejte
- reference
- izboljšati
- razmišljanje
- okolica
- povezane
- pomembno
- zanesljiv
- PONOVNO
- ponavljajoč
- Skladišče
- predstavlja
- obvezna
- vir
- viri
- omejiti
- povzroči
- za večkratno uporabo
- pregleda
- Pravica
- robusten
- vloga
- vloge
- Run
- tek
- sagemaker
- jadranje
- prodaja
- Enako
- Vzorec
- razširljive
- Lestvica
- Znanost
- Znanstvenik
- Znanstveniki
- script
- SDK
- sdks
- brezšivne
- Iskalnik
- drugi
- Oddelek
- Zavarovano
- Varno
- varnost
- Varnostni ukrepi
- glej
- iskanju
- segmentih
- izberite
- višji
- občutljiva
- služijo
- Storitve
- nastavite
- nastavitev
- več
- Delite s prijatelji, znanci, družino in partnerji :-)
- deli
- Delnice
- delitev
- shouldnt
- Prikaži
- razstavni
- Razstave
- siled
- poenostavlja
- nahaja
- So
- Software
- Software Engineer
- rešitve
- nekaj
- pesem
- vir
- span
- napetost
- razponi
- specialist
- specializacijo
- specifična
- določanje
- Spectrum
- začel
- Statistično
- Koraki
- shranjevanje
- trgovina
- shranjeni
- trgovine
- strujnice
- Krepi
- močna
- dobavi
- podpora
- Podpira
- sistemi
- prilagojene
- krojenje
- Bodite
- ciljna
- Naloga
- skupina
- Skupine
- da
- O
- Vir
- njihove
- Njih
- POTEM
- Teorija
- Tukaj.
- te
- jih
- mislim
- ta
- tisti,
- 3
- skozi
- čas
- do
- orodja
- Pot
- Vlak
- usposabljanje
- transakcija
- potovanja
- Trends
- poskusite
- dva
- tip
- Vrste
- nepooblaščeno
- razumeli
- poenoteno
- enote
- Nadgradnja
- us
- Uporaba
- uporaba
- primeru uporabe
- Rabljeni
- Uporabniku prijazen
- Uporabniki
- uporabo
- navadno
- uporabiti
- vrednost
- razlikujejo
- preko
- Poglej
- vidljivost
- vs
- we
- web
- spletne storitve
- Dobro
- so bili
- Kaj
- kdaj
- ali
- medtem
- WHO
- zakaj
- z
- v
- delo
- potek dela
- delovnih tokov
- Delavnica
- pisati
- let
- Vi
- Vaša rutina za
- zefirnet