O IDP dobro zasnovana leča po meri je namenjeno vsem strankam AWS, ki uporabljajo AWS za zagon rešitev za inteligentno obdelavo dokumentov (IDP) in iščejo navodila o tem, kako zgraditi varno, učinkovito in zanesljivo rešitev IDP na AWS.
Izgradnja rešitve, pripravljene za proizvodnjo v oblaku, vključuje vrsto kompromisov med viri, časom, pričakovanji strank in poslovnim rezultatom. The Dobro zasnovan okvir AWS vam pomaga razumeti prednosti in tveganja odločitev, ki jih sprejemate med ustvarjanjem delovnih obremenitev na AWS. Z uporabo ogrodja se boste naučili najboljših operativnih in arhitekturnih praks za načrtovanje in delovanje zanesljivih, varnih, učinkovitih, stroškovno učinkovitih in trajnostnih delovnih obremenitev v oblaku.
Projekt IDP običajno združuje optično prepoznavanje znakov (OCR) in obdelavo naravnega jezika (NLP) za branje in razumevanje dokumenta ter izločanje določenih izrazov ali besed. IDP Well-Architected Custom Lens opisuje korake za izvedbo pregleda AWS Well-Architected, ki vam omogoča oceno in prepoznavanje tehničnih tveganj vaših delovnih obremenitev IDP. Zagotavlja smernice za spopadanje s pogostimi izzivi, ki jih vidimo na terenu, in vam pomaga pri načrtovanju delovnih obremenitev IDP v skladu z najboljšimi praksami.
Ta objava se osredotoča na steber zanesljivosti rešitve IDP. Začenši z uvedbo stebra zanesljivosti in načel oblikovanja, se nato poglobimo v zasnovo in izvedbo rešitve s tremi osrednjimi področji: temelji, upravljanje sprememb in upravljanje napak. Z branjem te objave boste izvedeli več o stebru zanesljivosti v dobro zasnovanem ogrodju s študijo primera IDP.
Načela oblikovanja
Steber zanesljivosti zajema zmožnost rešitve IDP, da pravilno in dosledno izvaja obdelavo dokumentov, ko se to pričakuje in v skladu z definiranimi poslovnimi pravili. To vključuje zmožnost delovanja in testiranja celotnega poteka dela IDP in njegovega celotnega življenjskega cikla.
Obstaja več načel, ki vam lahko pomagajo povečati zanesljivost. Upoštevajte to, ko razpravljamo o najboljših praksah:
- Samodejno obnovi po okvari – S spremljanjem poteka dela IDP za ključne kazalnike uspešnosti (KPI) lahko zaženete avtomatizacijo, ko je presežen prag. To vam omogoča, da sledite in ste samodejno obveščeni, če pride do kakršne koli okvare, in sprožite samodejne postopke obnovitve, ki odpravijo napako ali jo odpravijo. Na podlagi meritev KPI lahko tudi predvidite napake in uporabite popravljalne ukrepe, preden se pojavijo.
- Testirajte postopke obnovitve – Preizkusite, kako vaš potek dela IDP ne uspe, in potrdite postopke obnovitve. Uporabite avtomatizacijo za simulacijo različnih scenarijev ali ponovno ustvarjanje scenarijev, ki so pred tem povzročili napako.
- Povečajte in prilagodite zmogljivost storitve – Spremljajte povpraševanje in uporabo delovnega toka IDP ter samodejno prilagodite zmogljivost storitve AWS, da ohranite optimalno raven za zadovoljitev povpraševanja brez prekomernega ali premajhnega zagotavljanja. Nadzirajte in bodite pozorni na storitvene kvote, omejitve in omejitve vaših storitev komponent IDP, kot je npr. Amazonovo besedilo in Amazonsko razumevanje.
- Avtomatizirajte spremembe – Uporabite avtomatizacijo pri uveljavljanju sprememb v vaši infrastrukturi poteka dela IDP. Upravljajte spremembe prek avtomatizacije, ki jim je nato mogoče slediti in jih pregledati.
Fokusna področja
Načela načrtovanja in najboljše prakse stebra zanesljivosti temeljijo na vpogledih, zbranih od naših strank in naših skupnosti tehničnih specialistov IDP. Uporabite jih kot vodilo in podporo za vaše oblikovalske odločitve ter jih uskladite s svojimi poslovnimi zahtevami vaše rešitve IDP. Uporaba objektiva IDP Well-Architected Lens vam pomaga potrditi odpornost in učinkovitost zasnove vaše rešitve IDP ter nudi priporočila za odpravo morebitnih vrzeli, ki jih morda odkrijete.
Spodaj so področja najboljše prakse za zanesljivost rešitve IDP v oblaku:
- Temelji – Storitve AI AWS, kot sta Amazon Texttract in Amazon Comprehend, zagotavljajo nabor mehkih in trdih omejitev za različne razsežnosti uporabe. Pomembno je, da pregledate te omejitve in zagotovite, da vaša rešitev IDP upošteva morebitne mehke omejitve, hkrati pa ne presega nobenih trdih omejitev.
- Upravljanje sprememb – Svojo rešitev IDP obravnavajte kot infrastrukturo kot kodo (IaC), kar vam omogoča avtomatizirano spremljanje in upravljanje sprememb. Uporabite nadzor nad različicami v komponentah, kot so infrastruktura in modeli po meri Amazon Comprehend, ter sledite spremembam nazaj do izdaje v trenutku.
- Upravljanje napak – Ker je potek dela IDP rešitev, ki temelji na dogodkih, mora biti vaša aplikacija odporna na obravnavanje znanih in neznanih napak. Dobro zasnovana rešitev IDP ima možnost preprečiti okvare in vzdržati okvare, ko se pojavijo, z uporabo mehanizmov beleženja in ponovnega poskusa. Pomembno je, da v svojo arhitekturo delovnega toka IDP oblikujete odpornost in načrtujete obnovitev po katastrofi.
Temelji
Storitve umetne inteligence AWS zagotavljajo že pripravljeno inteligenco, kot je avtomatizirano pridobivanje in analiza podatkov, z uporabo Amazon Texttract, Amazon Comprehend in Amazon, razširjeni AI (Amazon A2I), za vaše poteke dela IDP. Za te storitve obstajajo omejitve storitev (ali kvote), da se izognete prekomernemu zagotavljanju in omejite stopnje zahtev za operacije API-ja, kar ščiti storitve pred zlorabo.
Pri načrtovanju in oblikovanju arhitekture rešitve IDP upoštevajte naslednje najboljše prakse:
- Bodite pozorni na nespremenljive kvote storitev Amazon Texttract in Amazon Comprehend, omejitve in omejitve – Sprejemljivi formati datotek, velikost in število strani, jeziki, rotacije dokumentov in velikost slike so nekateri primeri teh strogih omejitev za Amazon Texttract, ki jih ni mogoče spremeniti.
- Podprti formati datotek vključujejo datoteke JPEG, PNG, PDF in TIFF. (Podprte so slike, kodirane s formatom JPEG 2000 v datotekah PDF). Če format datoteke ni podprt (na primer Microsoft Word ali Excel), je pred uporabo Amazon Texttract potrebna predhodna obdelava dokumenta. V tem primeru morate pretvoriti nepodprte formate dokumentov v PDF ali slikovno obliko.
- Amazon Comprehend ima različne kvote za vgrajene modele, modele po meri in vztrajnike. Prepričajte se, da je vaš primer uporabe usklajen s kvotami Amazon Comprehend.
- Prilagodite kvote storitve Amazon Texttract in Amazon Comprehend svojim potrebam – Kalkulator kvot storitev Amazon Texttract vam lahko pomaga oceniti vrednosti kvot, ki bodo pokrivale vaš primer uporabe. Upravljajte svoje kvote storitev med računi ali regijami, če načrtujete samodejni preklop med računi ali regijami za obnovitev po katastrofi za svojo rešitev. Ko zahtevate povečanje kvot Amazon Texttract, upoštevajte ta priporočila:
- Za oceno optimalne vrednosti kvote uporabite Amazon Texttract Service Quotas Calculator.
- Spremembe v zahtevah lahko povzročijo nenaden omrežni promet, kar vpliva na prepustnost. Uporabite arhitekturo brez strežnika v čakalni vrsti ali drug mehanizem za gladek promet in kar najbolje izkoristite svoje dodeljene transakcije na sekundo (TPS).
- Implementirajte logiko ponovnega poskusa za obravnavo motenj klicev in prekinjenih povezav.
- Konfigurirajte eksponentni odmik in tresenje, da izboljšate prepustnost.
Upravljanje sprememb
Spremembe delovnega toka vašega IDP ali njegovega okolja, kot so skoki v povpraševanju ali poškodovana datoteka dokumenta, je treba predvideti in se prilagoditi, da dosežete večjo zanesljivost rešitve. Nekatere od teh sprememb so zajete v najboljših praksah temeljev, opisanih v prejšnjem razdelku, vendar le te niso dovolj za prilagoditev spremembam. Upoštevati je treba tudi naslednje najboljše prakse:
- Uporaba amazoncloudwatch za spremljanje komponent poteka dela IDP, kot sta Amazon Texttract in Amazon Comprehend. Zbirajte meritve iz poteka dela IDP, avtomatizirajte odzive na alarme in pošljite obvestila, kot je potrebno za vaš potek dela in poslovne cilje.
- Razmestite svojo rešitev poteka dela IDP in vse spremembe infrastrukture z avtomatizacijo z uporabo IaC, kot je Komplet za razvoj oblaka AWS (AWS CDK) in vnaprej zgrajene konstrukte IDP AWS CDK. To odstrani možnost vnosa človeške napake in vam omogoča testiranje, preden spremenite svoje produkcijsko okolje.
- Če vaš primer uporabe zahteva model po meri Amazon Comprehend, razmislite o uporabi vztrajnika, da poenostavite postopek izboljšanja modela po meri skozi čas. Vztrajnik usmerja naloge, povezane z usposabljanjem in ocenjevanjem nove različice modela po meri.
- Če vaš primer uporabe to zahteva, prilagodite izhod funkcije vnaprej usposobljenih poizvedb Amazon Texttract z usposabljanjem in uporabo adapterja za osnovni model Amazon Texttract. Pri ustvarjanju poizvedb za vaše adapterje upoštevajte naslednje najboljše prakse:
- Adapterske kvote določajo prejšnje omejitve za adaptersko usposabljanje. Upoštevajte te omejitve in po potrebi dvignite zahtevo za povečanje kvote storitve:
- Največje število adapterjev – Število dovoljenih adapterjev (pod enim adapterjem lahko imate več različic adapterjev).
- Največje število ustvarjenih različic adapterja na mesec – Število uspešnih različic vmesnika, ki jih je mogoče ustvariti na račun AWS na mesec.
- Največje število različic adapterja v teku – Število različic adapterja v teku (usposabljanje adapterja) na račun.
- Prepričajte se, da uporabljate niz dokumentov, ki predstavljajo vaš primer uporabe (najmanj pet dokumentov o usposabljanju in pet dokumentov o testiranju).
- Priskrbite čim več dokumentov za usposabljanje (do 2,500 strani dokumentov za usposabljanje in 1,000 za dokumente o izpitih).
- Označite poizvedbe z različnimi odgovori. Če je na primer odgovor na poizvedbo »Da« ali »Ne«, bi se morali v označenih vzorcih pojaviti tako »Da« kot »Ne«.
- Ohranite doslednost v slogu pripisov in pri označevanju polj s presledki.
- Za sklepanje uporabite natančno poizvedbo, uporabljeno pri usposabljanju.
- Po vsakem krogu usposabljanja adapterja preglejte metrike zmogljivosti, da ugotovite, ali morate svoj adapter še izboljšati, da dosežete svoje cilje. Naložite nov niz dokumentov za usposabljanje ali preglejte opombe dokumentov, ki imajo nizke ocene natančnosti, preden začnete z novim usposabljanjem, da ustvarite izboljšano različico adapterja.
- Uporaba
AutoUpdate
funkcija za adapterje po meri. Ta funkcija poskuša samodejno preusposabljati, čeAutoUpdate
zastavica je omogočena na adapterju.
- Adapterske kvote določajo prejšnje omejitve za adaptersko usposabljanje. Upoštevajte te omejitve in po potrebi dvignite zahtevo za povečanje kvote storitve:
Upravljanje napak
Pri načrtovanju rešitve IDP je pomemben vidik, ki ga je treba upoštevati, njena odpornost, kako obravnavati znane in neznane napake, ki se lahko pojavijo. Rešitev IDP bi morala imeti zmožnost beleženja napak in ponovnega poskusa neuspelih operacij med različnimi stopnjami poteka dela IDP. V tem razdelku razpravljamo o podrobnostih o tem, kako oblikovati potek dela IDP za obravnavo napak.
Pripravite potek dela IDP za upravljanje in odpor na napake
»Vse ne uspe, ves čas,« je znan citat AWS CTO Wernerja Vogelsa. Vaša rešitev IDP bo, tako kot vse ostalo, sčasoma odpovedala. Vprašanje je, kako lahko prenese napake, ne da bi to vplivalo na vaše uporabnike rešitve IDP. Vaša zasnova arhitekture IDP se mora zavedati napak, ko se pojavijo, in ukrepati, da preprečite vpliv na razpoložljivost. To mora biti opravljeno samodejno in brez vpliva uporabnika. Upoštevajte naslednje najboljše prakse:
- Uporaba Preprosta storitev shranjevanja Amazon (Amazon S3) kot vaša razširljiva shramba podatkov za obdelavo dokumentov poteka dela IDP. Amazon S3 zagotavlja izjemno vzdržljivo infrastrukturo za shranjevanje, zasnovano za ključno in primarno shranjevanje podatkov.
- Varnostno kopirajte vse svoje podatke o poteku dela IDP v skladu z vašimi poslovnimi zahtevami. Izvedite strategijo za obnovitev ali reprodukcijo podatkov v primeru izgube podatkov. Uskladite to strategijo z definiranim ciljem Recovery Point Objective (RPO) in Recovery Time Objective (RTO), ki izpolnjujeta vaše poslovne zahteve.
- Po potrebi načrtujte in implementirajte strategijo preklopa po katastrofi za rešitev IDP v računih in regijah AWS.
- Uporabite Amazon Texttract
OutputConfig
funkcija in Amazon ComprehendOutputDataConfig
funkcija za shranjevanje rezultatov asinhrone obdelave iz Amazon Texttract ali Amazon Comprehend v določeno vedro S3. To omogoča, da se potek dela nadaljuje od te točke, namesto da bi ponovil priklic Amazon Texttract ali Amazon Comprehend. Naslednja koda prikazuje, kako zagnati asinhrono opravilo API-ja Amazon Texttract za analizo dokumenta in shranjevanje šifriranih rezultatov sklepanja v definirano vedro S3. Za dodatne informacije glejte Dokumentacija odjemalca Amazon Texttract.
Oblikujte potek dela IDP, da preprečite napake
Zanesljivost delovne obremenitve se začne z vnaprejšnjimi oblikovalskimi odločitvami. Izbira arhitekture bo vplivala na vaše vedenje pri delovni obremenitvi in njeno odpornost. Če želite izboljšati zanesljivost svoje rešitve IDP, upoštevajte te najboljše prakse.
Najprej oblikujte svojo arhitekturo v skladu s potekom dela IDP. Čeprav se stopnje v delovnem toku IDP lahko razlikujejo in nanje vplivajo primer uporabe in poslovne zahteve, so stopnje zajemanja podatkov, klasifikacije dokumentov, ekstrakcije besedila, obogatitve vsebine, pregleda in validacije ter porabe običajno deli delovnega poteka IDP. Te natančno definirane stopnje je mogoče uporabiti za ločevanje funkcionalnosti in njihovo osamitev v primeru okvare.
Lahko uporabite Storitev Amazon Simple Queue Service (Amazon SQS) za ločevanje stopenj poteka dela IDP. Vzorec ločevanja pomaga izolirati vedenje arhitekturnih komponent od drugih komponent, ki so odvisne od njih, s čimer poveča odpornost in agilnost.
Drugič, nadzor in omejitev ponovnih klicev. Storitve AWS, kot je Amazon Texttract, lahko odpovejo, če je preseženo največje dodeljeno število TPS, kar povzroči, da storitev zaduši vašo aplikacijo ali prekine vašo povezavo.
Upravljajte dušenje in prekinjene povezave s samodejnim ponovnim poskusom operacije (tako sinhrone kot asinhrone operacije). Vendar morate določiti tudi omejeno število ponovnih poskusov, po katerih operacija ne uspe in vrže izjemo. Če v kratkem času opravite preveč klicev v Amazon Texttract, ta zaduši vaše klice in pošlje ProvisionedThroughputExceededExceptionerror
v odzivu na operacijo.
Poleg tega uporabite eksponentni odmik in tresenje za ponovne poskuse za izboljšanje prepustnosti. Na primer, z uporabo Amazon Texttract določite število ponovnih poskusov tako, da vključite config
ko ustvarite odjemalca Amazon Texttract. Priporočamo, da poskusite šteti pet. V naslednjem primeru kode uporabljamo config
parameter za samodejni ponovni poskus operacije z uporabo prilagodljivega načina in največ petih ponovnih poskusov:
Izkoristite AWS SDK-je, kot je AWS SDK za Python (Boto3), za pomoč pri ponovni poskus klicev odjemalca na storitve AWS, kot sta Amazon Texttract in Amazon Comprehend. Tam so drevesa načini ponovnega poskusa so na voljo:
- Starejši način – Ponovni poskusi zahtevajo omejeno število napak in izjem ter vključujejo eksponentni odmik z osnovnim faktorjem 2.
- Standardni način – Standardizira logiko ponovnih poskusov in vedenje, ki je skladno z drugimi SDK-ji AWS, in razširja funkcionalnost ponovnih poskusov v primerjavi s tistimi v podedovanem načinu. Vsak ponovni poskus bo vključeval eksponentno odmik z osnovnim faktorjem 2 za najdaljši čas odmika 20 sekund.
- Prilagodljiv način – Vključuje vse funkcije standardnega načina in uvaja omejevanje hitrosti na strani odjemalca z uporabo vedra žetonov in spremenljivk omejitve hitrosti, ki se dinamično posodabljajo z vsakim ponovnim poskusom. Ponuja prilagodljivost pri ponovnih poskusih na strani odjemalca, ki se prilagaja odzivu na stanje napake ali izjemnega stanja storitve AWS. Z vsakim novim ponovnim poskusom prilagoditveni način spremeni spremenljivke omejitve hitrosti na podlagi napake, izjeme ali statusne kode HTTP, predstavljene v odgovoru storitve AWS. Te spremenljivke mejne stopnje se nato uporabijo za izračun nove cene klicev za stranko. Vsaka izjema, napaka ali neuspešen odziv HTTP iz storitve AWS posodobi spremenljivke omejitve hitrosti, ko pride do ponovnih poskusov, dokler ni dosežen uspeh, je vedro žetonov izčrpano ali je dosežena konfigurirana največja vrednost poskusov. Primeri izjem, napak ali neuspešnih odzivov HTTP:
zaključek
V tej objavi smo delili načela načrtovanja, področja osredotočanja, temelje in najboljše prakse za zanesljivost vaše rešitve IDP.
AWS je zavezan IDP Well-Architected Lens kot živemu orodju. Ko se bodo rešitve IDP in povezane storitve AI AWS razvijale in bodo na voljo nove storitve AWS, bomo ustrezno posodobili IDP Lens Well-Architected.
Če želite izvedeti več o AWS Well-Architected Framework, glejte AWS je dobro zasnovan.
Če potrebujete dodatne strokovne napotke, se obrnite na svojo skupino za račun AWS, da vključite strokovnjaka za rešitve IDP.
O avtorjih
Rui Cardoso je partnerski arhitekt rešitev pri Amazon Web Services (AWS). Osredotoča se na AI/ML in IoT. Sodeluje s partnerji AWS in jih podpira pri razvoju rešitev v AWS. Ko ni v službi, uživa v kolesarjenju, pohodništvu in učenju novih stvari.
Briješ pati je arhitekt za podjetniške rešitve pri AWS. Njegov glavni poudarek je pomagati poslovnim strankam, da za svoje delovne obremenitve sprejmejo tehnologije v oblaku. Ima izkušnje z razvojem aplikacij in arhitekturo podjetja ter je sodeloval s strankami iz različnih panog, kot so šport, finance, energetika in strokovne storitve. Njegovi interesi vključujejo brezstrežniške arhitekture in AI/ML.
Mia Chang je specialist za rešitve ML za Amazon Web Services. Dela s strankami v EMEA in deli najboljše prakse za izvajanje delovnih obremenitev AI/ML v oblaku s svojim znanjem iz uporabne matematike, računalništva in AI/ML. Osredotoča se na delovne obremenitve, specifične za NLP, in deli svoje izkušnje kot predavateljica na konferencah in avtorica knjig. V prostem času uživa v pohodništvu, družabnih igrah in kuhanju kave.
Tim Condello je višji arhitekt za rešitve za umetno inteligenco (AI) in strojno učenje (ML) pri Amazon Web Services (AWS). Njegov fokus je obdelava naravnega jezika in računalniški vid. Tim uživa v sprejemanju idej strank in njihovem spreminjanju v prilagodljive rešitve.
Sherry Ding je višji arhitekt za rešitve za umetno inteligenco (AI) in strojno učenje (ML) pri Amazon Web Services (AWS). Ima bogate izkušnje s strojnim učenjem z doktoratom iz računalništva. V glavnem dela s strankami iz javnega sektorja pri različnih poslovnih izzivih, povezanih z AI/ML, in jim pomaga pospešiti njihovo pot strojnega učenja v oblaku AWS. Ko ne pomaga strankam, uživa v dejavnostih na prostem.
Suyin Wang je specialist za rešitve AI/ML pri AWS. Ima interdisciplinarno izobrazbo na področju strojnega učenja, finančnih informacijskih storitev in ekonomije, skupaj z dolgoletnimi izkušnjami pri izdelavi aplikacij za podatkovno znanost in strojno učenje, ki so reševale resnične poslovne probleme. Uživa v tem, da strankam pomaga prepoznati prava poslovna vprašanja in gradi prave rešitve AI/ML. V prostem času rada poje in kuha.
- 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/build-well-architected-idp-solutions-with-a-custom-lens-part-3-reliability/
- :ima
- : je
- :ne
- $GOR
- 000
- 1
- 100
- 15%
- 17
- 20
- 500
- 7
- a
- sposobnost
- O meni
- zloraba
- pospeši
- sprejeta
- prilagoditi
- Po
- ustrezno
- Račun
- računi
- natančnost
- Doseči
- čez
- Ukrep
- dejavnosti
- dejavnosti
- prilagodljivo
- prilagaja
- Poleg tega
- Dodatne
- Dodatne informacije
- Naslov
- sprejme
- Prednost
- vplivajo
- po
- AI
- Storitve AI
- AI / ML
- uskladiti
- poravnano
- vsi
- dodeljenih
- dovoljene
- Dovoli
- omogoča
- sam
- skupaj
- Prav tako
- Čeprav
- Amazon
- Amazonsko razumevanje
- Amazonovo besedilo
- Amazon Web Services
- Amazonske spletne storitve (AWS)
- med
- an
- Analiza
- analizirati
- in
- odgovor
- odgovori
- pričakujte
- Predvideno
- kaj
- API
- uporaba
- Razvoj aplikacij
- aplikacije
- uporabna
- Uporabi
- Uporaba
- architectural
- Arhitektura
- SE
- območja
- okoli
- umetni
- Umetna inteligenca
- Umetna inteligenca (AI)
- AS
- vidik
- oceniti
- pomoč
- povezan
- At
- poskus
- Poskusi
- Povečana
- Avtor
- avtomatizirati
- Avtomatizirano
- samodejno
- Avtomatizacija
- razpoložljivost
- Na voljo
- izogniti
- zaveda
- AWS
- nazaj
- ozadje
- baza
- temeljijo
- BE
- ker
- postanejo
- pred
- vedenje
- Prednosti
- BEST
- najboljše prakse
- med
- svet
- Namizne igre
- Knjiga
- tako
- izgradnjo
- Building
- vgrajeno
- poslovni
- vendar
- by
- izračun
- klic
- poziva
- CAN
- Zmogljivosti
- kapaciteta
- zajemanje
- primeru
- diplomsko delo
- Vzrok
- povzroča
- izzivi
- spremenite
- spremenilo
- Spremembe
- spreminjanje
- značaja
- prepoznavanje znakov
- možnosti
- Razvrstitev
- stranke
- Cloud
- Koda
- Kode
- Kava
- zbiranje
- združuje
- storjeno
- Skupno
- skupnosti
- deli
- razumeti
- računalnik
- Računalništvo
- Računalniška vizija
- Konferenca
- konfigurirano
- povezava
- povezave
- Razmislite
- šteje
- dosledno
- dosledno
- omejitve
- konstrukti
- poraba
- kontakt
- vsebina
- naprej
- nadzor
- pretvorbo
- pravilno
- poškodovan
- stroškovno učinkovito
- pokrov
- zajeti
- ustvarjajo
- ustvaril
- Ustvarjanje
- CTO
- po meri
- stranka
- Stranke, ki so
- prilagodite
- datum
- izguba podatkov
- znanost o podatkih
- shranjevanje podatkov
- odločitve
- globoko
- opredeliti
- opredeljen
- Stopnja
- Povpraševanje
- odvisna
- opisano
- Oblikovanje
- Načela oblikovanja
- imenovani
- zasnovan
- oblikovanje
- Podrobnosti
- Ugotovite,
- razvoju
- Razvoj
- drugačen
- dimenzije
- katastrofa
- razpravlja
- potop
- dokument
- Dokumenti
- opravljeno
- Drop
- padla
- med
- dinamično
- vsak
- Economics
- Izobraževanje
- učinkovitosti
- učinkovite
- ostalo
- EMEA
- omogočena
- omogoča
- zajema
- šifriran
- energija
- sodelovati
- dovolj
- obogatitev
- zagotovitev
- Podjetje
- okolje
- Napaka
- napake
- oceniti
- ocenjevanje
- sčasoma
- vse
- razvijajo
- Primer
- Primeri
- presežena
- presega
- Excel
- izjema
- pričakovanja
- Pričakuje
- izkušnje
- strokovnjak
- eksponentna
- Se razširi
- obsežen
- Obširne izkušnje
- ekstrakt
- pridobivanje
- Faktor
- FAIL
- ni uspelo
- ne uspe
- Napaka
- napake
- slavni
- Feature
- Lastnosti
- Polje
- Področja
- file
- datoteke
- financiranje
- finančna
- finančne informacije
- pet
- prilagodljivost
- Osredotočite
- Osredotoča
- osredotoča
- sledi
- po
- za
- format
- Obrazci
- je pokazala,
- Temelji
- Okvirni
- brezplačno
- iz
- polno
- funkcionalnosti
- funkcionalnost
- nadalje
- Games
- vrzeli
- zbranih
- dobili
- Cilji
- Navodila
- ročaj
- Ravnanje
- Trdi
- Imajo
- he
- pomoč
- pomoč
- Pomaga
- jo
- več
- zelo
- njegov
- Kako
- Kako
- Vendar
- HTML
- http
- HTTPS
- človeškega
- Ideje
- identificirati
- if
- slika
- slike
- vpliv
- udarne
- izvajati
- Izvajanje
- uvoz
- Pomembno
- pomemben vidik
- izboljšanje
- izboljšalo
- izboljšanju
- in
- vključujejo
- vključuje
- Vključno
- Povečajte
- narašča
- kazalniki
- industrij
- vplivali
- Podatki
- Infrastruktura
- vpogledi
- Intelligence
- Inteligentna
- Inteligentna obdelava dokumentov
- namenjen
- interesi
- v
- Predstavlja
- Predstavljamo
- Predstavitev
- Internet stvari
- IT
- ITS
- Job
- Potovanje
- jpg
- Imejte
- Ključne
- znano
- jezik
- jeziki
- postavitev
- UČITE
- učenje
- Led
- Legacy
- Stopnja
- življenski krog
- kot
- LIMIT
- Limited
- omejujoč
- Meje
- živi
- sečnja
- Logika
- off
- ljubi
- nizka
- stroj
- strojno učenje
- v glavnem
- vzdrževati
- Znamka
- upravljanje
- upravljanje
- več
- matematika
- največja
- Maj ..
- ukrepe
- Mehanizem
- Mehanizmi
- Srečati
- Meritve
- Microsoft
- morda
- moti
- minimalna
- ML
- način
- Model
- modeli
- načini
- monitor
- spremljanje
- mesec
- več
- Najbolj
- morajo
- Ime
- naravna
- Obdelava Natural Language
- Nimate
- mreža
- omrežni promet
- Novo
- nlp
- Obvestila
- Številka
- Cilj
- Cilji
- OCR
- of
- Ponudbe
- on
- ONE
- deluje
- deluje
- Delovanje
- operativno
- operacije
- optično prepoznavanje znakov
- optimalna
- or
- Ostalo
- naši
- ven
- Rezultat
- obrisi
- izhod
- več
- Stran
- strani
- parameter
- del
- partner
- partnerji
- deli
- Vzorec
- za
- Izvedite
- performance
- izvajati
- Obdobje
- Dr.
- steber
- Načrt
- načrtovanje
- platon
- Platonova podatkovna inteligenca
- PlatoData
- Točka
- mogoče
- Prispevek
- potencial
- praksa
- vaje
- predstavljeni
- preprečiti
- prejšnja
- primarni
- Načela
- Težave
- Postopki
- Postopek
- Procesi
- obravnavati
- proizvodnja
- strokovni
- Projekt
- zaščito
- zagotavljajo
- zagotavlja
- javnega
- Python
- poizvedbe
- vprašanje
- vprašanja
- kvota
- dvigniti
- Oceniti
- Cene
- precej
- dosegel
- Preberi
- reading
- resnični svet
- Priznanje
- Priporočamo
- Priporočila
- Obnovi
- okrevanje
- glejte
- regije
- povezane
- sprostitev
- zanesljivost
- zanesljiv
- odstrani
- popravilo
- ponovite
- predstavnik
- zahteva
- zahteva
- zahteva
- obvezna
- Zahteve
- zahteva
- odpornost
- odporno
- viri
- Odgovor
- odgovorov
- Rezultati
- pregleda
- Pregledal
- Pravica
- tveganja
- krog
- pravila
- Run
- tek
- razširljive
- scenariji
- Znanost
- SDK
- sdks
- iskanje
- drugi
- sekund
- Oddelek
- sektor
- zavarovanje
- glej
- pošljite
- pošlje
- višji
- ločena
- Serija
- Brez strežnika
- Storitev
- Storitve
- nastavite
- več
- deli
- Delnice
- je
- Kratke Hlače
- shouldnt
- Razstave
- Podpisi
- Enostavno
- poenostavitev
- sam
- Velikosti
- Upočasni
- nemoteno
- Soft
- Rešitev
- rešitve
- nekaj
- prostori
- Zvočniki
- specialist
- specifična
- posebej
- konice
- Šport
- postopka
- standardna
- Začetek
- Začetek
- začne
- Država
- Status
- Koraki
- shranjevanje
- trgovina
- Strategija
- String
- študija
- slog
- uspeh
- uspešno
- taka
- podpora
- Podprti
- Podpora
- Preverite
- trajnostno
- reševanje
- Bodite
- ob
- Naloge
- skupina
- tehnični
- Tehnologije
- Pogoji
- Test
- Testiranje
- besedilo
- kot
- da
- O
- njihove
- Njih
- POTEM
- Tukaj.
- te
- jih
- stvari
- ta
- tisti,
- 3
- Prag
- skozi
- pretočnost
- Tim
- čas
- do
- žeton
- tudi
- orodje
- Skupaj za plačilo
- tps
- sledenje
- Prometa
- usposabljanje
- Transakcije
- zdravljenje
- sprožijo
- Obračalni
- tipično
- pod
- razumeli
- neznan
- dokler
- Nadgradnja
- posodobljeno
- posodobitve
- Uporaba
- uporaba
- primeru uporabe
- Rabljeni
- uporabnik
- Uporabniki
- uporabo
- navadno
- POTRDI
- potrjevanje
- vrednost
- Vrednote
- raznolikost
- različnih
- različica
- različice
- Vizija
- želeli
- we
- web
- spletne storitve
- dobro opredeljen
- kdaj
- ki
- medtem
- WHO
- bo
- z
- v
- brez
- beseda
- besede
- delo
- delal
- potek dela
- delovnih tokov
- deluje
- deluje
- let
- Vi
- Vaša rutina za
- zefirnet