โพสต์นี้เขียนร่วมกับ Chaoyang He, Al Nevarez และ Salman Avestimehr จาก FedML
องค์กรหลายแห่งกำลังใช้การเรียนรู้ของเครื่อง (ML) เพื่อปรับปรุงการตัดสินใจทางธุรกิจผ่านระบบอัตโนมัติและการใช้ชุดข้อมูลแบบกระจายขนาดใหญ่ ด้วยการเข้าถึงข้อมูลที่เพิ่มขึ้น ML มีศักยภาพในการมอบข้อมูลเชิงลึกและโอกาสทางธุรกิจที่ไม่มีใครเทียบได้ อย่างไรก็ตาม การแบ่งปันข้อมูลที่ละเอียดอ่อนที่ดิบและไม่ถูกสุขลักษณะในสถานที่ต่างๆ ก่อให้เกิดความเสี่ยงด้านความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัวที่สำคัญ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในอุตสาหกรรมที่ได้รับการควบคุม เช่น การดูแลสุขภาพ
เพื่อแก้ไขปัญหานี้ การเรียนรู้แบบสมาพันธ์ (FL) คือเทคนิคการฝึกอบรม ML แบบกระจายอำนาจและทำงานร่วมกันที่ให้ความเป็นส่วนตัวของข้อมูลในขณะที่ยังคงความถูกต้องและความเที่ยงตรง แตกต่างจากการฝึกอบรม ML แบบดั้งเดิม การฝึกอบรม FL เกิดขึ้นภายในสถานที่ตั้งของลูกค้าที่แยกออกไปโดยใช้เซสชันที่ปลอดภัยที่เป็นอิสระ ไคลเอนต์แชร์พารามิเตอร์โมเดลเอาต์พุตกับเซิร์ฟเวอร์ส่วนกลางเท่านั้น ซึ่งเรียกว่าผู้ประสานงานการฝึกอบรมหรือเซิร์ฟเวอร์การรวมกลุ่ม ไม่ใช่ข้อมูลจริงที่ใช้ในการฝึกโมเดล แนวทางนี้ช่วยลดข้อกังวลด้านความเป็นส่วนตัวของข้อมูลจำนวนมาก ในขณะเดียวกันก็ช่วยให้เกิดการทำงานร่วมกันอย่างมีประสิทธิภาพในการฝึกโมเดล
แม้ว่า FL จะเป็นอีกก้าวหนึ่งในการบรรลุความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยของข้อมูลที่ดีขึ้น แต่ก็ไม่ใช่โซลูชันที่รับประกันได้ เครือข่ายที่ไม่ปลอดภัยซึ่งขาดการควบคุมการเข้าถึงและการเข้ารหัสยังคงสามารถเปิดเผยข้อมูลที่ละเอียดอ่อนแก่ผู้โจมตีได้ นอกจากนี้ ข้อมูลที่ได้รับการฝึกอบรมในพื้นที่สามารถเปิดเผยข้อมูลส่วนตัวได้หากสร้างขึ้นใหม่ผ่านการโจมตีแบบอนุมาน เพื่อลดความเสี่ยงเหล่านี้ โมเดล FL ใช้อัลกอริธึมการฝึกอบรมเฉพาะบุคคล และการมาสก์และการกำหนดพารามิเตอร์ที่มีประสิทธิภาพ ก่อนที่จะแชร์ข้อมูลกับผู้ประสานงานการฝึกอบรม การควบคุมเครือข่ายที่แข็งแกร่งทั้งในพื้นที่และที่ตั้งส่วนกลางสามารถลดความเสี่ยงในการอนุมานและการกรองข้อมูลได้อีก
ในโพสต์นี้ เราแบ่งปันแนวทางการใช้ FL FedML, บริการ Amazon Elastic Kubernetes (อเมซอน EKS) และ อเมซอน SageMaker เพื่อปรับปรุงผลลัพธ์ของผู้ป่วยในขณะเดียวกันก็จัดการกับข้อกังวลด้านความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยของข้อมูล
ความจำเป็นในการเรียนรู้แบบสหพันธ์ด้านการดูแลสุขภาพ
การดูแลสุขภาพอาศัยแหล่งข้อมูลแบบกระจายอย่างมากเพื่อคาดการณ์และประเมินผลเกี่ยวกับการดูแลผู้ป่วยได้อย่างแม่นยำ การจำกัดแหล่งข้อมูลที่มีอยู่เพื่อปกป้องความเป็นส่วนตัวส่งผลเสียต่อความถูกต้องของผลลัพธ์ และท้ายที่สุดคือคุณภาพของการดูแลผู้ป่วย ดังนั้น ML จึงสร้างความท้าทายให้กับลูกค้า AWS ที่ต้องการรับรองความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยในหน่วยงานที่กระจายตัวโดยไม่กระทบต่อผลลัพธ์ของผู้ป่วย
องค์กรด้านการดูแลสุขภาพจะต้องปฏิบัติตามกฎระเบียบด้านการปฏิบัติตามกฎระเบียบที่เข้มงวด เช่น Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA) ในสหรัฐอเมริกา ในขณะที่ปรับใช้โซลูชัน FL การรับรองความเป็นส่วนตัว ความปลอดภัย และการปฏิบัติตามข้อกำหนดของข้อมูลมีความสำคัญมากยิ่งขึ้นในการดูแลสุขภาพ โดยต้องมีการเข้ารหัสที่แข็งแกร่ง การควบคุมการเข้าถึง กลไกการตรวจสอบ และโปรโตคอลการสื่อสารที่ปลอดภัย นอกจากนี้ ชุดข้อมูลด้านการดูแลสุขภาพมักประกอบด้วยประเภทข้อมูลที่ซับซ้อนและต่างกัน ทำให้การกำหนดมาตรฐานข้อมูลและการทำงานร่วมกันเป็นความท้าทายในการตั้งค่า FL
ภาพรวมกรณีใช้งาน
กรณีการใช้งานที่ระบุไว้ในโพสต์นี้เป็นข้อมูลโรคหัวใจในองค์กรต่างๆ ซึ่งโมเดล ML จะใช้อัลกอริทึมการจำแนกประเภทเพื่อคาดการณ์โรคหัวใจในผู้ป่วย เนื่องจากข้อมูลนี้อยู่ในองค์กรต่างๆ เราจึงใช้การเรียนรู้แบบสมาพันธ์เพื่อเปรียบเทียบผลการวิจัย
พื้นที่ ชุดข้อมูลโรคหัวใจ จาก Machine Learning Repository ของ University of California Irvine เป็นชุดข้อมูลที่ใช้กันอย่างแพร่หลายสำหรับการวิจัยโรคหัวใจและหลอดเลือดและการสร้างแบบจำลองเชิงคาดการณ์ ประกอบด้วยตัวอย่าง 303 ตัวอย่าง แต่ละตัวอย่างเป็นตัวแทนผู้ป่วย และมีลักษณะทางคลินิกและลักษณะประชากรรวมกัน รวมถึงการมีอยู่หรือไม่มีโรคหัวใจ
ชุดข้อมูลหลายตัวแปรนี้มีคุณลักษณะ 76 รายการในข้อมูลผู้ป่วย โดยในจำนวนนี้มีคุณลักษณะ 14 รายการที่ใช้บ่อยที่สุดในการพัฒนาและประเมินอัลกอริทึม ML เพื่อคาดการณ์การเกิดโรคหัวใจตามคุณลักษณะที่กำหนด
กรอบงาน FedML
มีเฟรมเวิร์ก FL ให้เลือกมากมาย แต่เราตัดสินใจใช้ กรอบงาน FedML สำหรับกรณีการใช้งานนี้เนื่องจากเป็นโอเพ่นซอร์สและรองรับกระบวนทัศน์ FL หลายแบบ FedML มีไลบรารีโอเพ่นซอร์สยอดนิยม แพลตฟอร์ม MLOps และระบบนิเวศของแอปพลิเคชันสำหรับ FL สิ่งเหล่านี้อำนวยความสะดวกในการพัฒนาและปรับใช้โซลูชัน FL โดยมีชุดเครื่องมือ ห้องสมุด และอัลกอริทึมที่ครอบคลุมซึ่งช่วยให้นักวิจัยและผู้ปฏิบัติงานสามารถนำไปใช้และทดลองกับอัลกอริทึม FL ในสภาพแวดล้อมแบบกระจายได้ FedML จัดการกับความท้าทายด้านความเป็นส่วนตัวของข้อมูล การสื่อสาร และการรวมโมเดลใน FL โดยนำเสนออินเทอร์เฟซที่ใช้งานง่ายและส่วนประกอบที่ปรับแต่งได้ ด้วยการมุ่งเน้นไปที่การทำงานร่วมกันและการแบ่งปันความรู้ FedML ตั้งเป้าที่จะเร่งการนำ FL มาใช้และขับเคลื่อนนวัตกรรมในสาขาที่กำลังเติบโตนี้ กรอบงาน FedML เป็นโมเดลที่ไม่เชื่อเรื่องพระเจ้า รวมถึงการรองรับที่เพิ่มล่าสุดสำหรับโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) สำหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดูที่ การเปิดตัว FedLLM: สร้างโมเดลภาษาขนาดใหญ่ของคุณเองบนข้อมูลที่เป็นกรรมสิทธิ์โดยใช้แพลตฟอร์ม FedML.
FedML ปลาหมึกยักษ์
ลำดับชั้นของระบบและความแตกต่างเป็นความท้าทายหลักในกรณีการใช้งาน FL ในชีวิตจริง ซึ่งไซโลข้อมูลที่แตกต่างกันอาจมีโครงสร้างพื้นฐานที่แตกต่างกันด้วย CPU และ GPU ในสถานการณ์เช่นนี้ คุณสามารถใช้ FedML ปลาหมึกยักษ์.
FedML Octopus เป็นแพลตฟอร์มระดับอุตสาหกรรมของ Cross-silo FL สำหรับการฝึกอบรมข้ามองค์กรและข้ามบัญชี เมื่อใช้ร่วมกับ FedML MLOps จะช่วยให้นักพัฒนาหรือองค์กรดำเนินการทำงานร่วมกันแบบเปิดได้จากทุกที่ทุกขนาดในลักษณะที่ปลอดภัย FedML Octopus ดำเนินกระบวนทัศน์การฝึกอบรมแบบกระจายภายในไซโลข้อมูลแต่ละแห่ง และใช้การฝึกอบรมแบบซิงโครนัสหรืออะซิงโครนัส
FedML MLOps
FedML MLOps ช่วยให้สามารถพัฒนาโค้ดภายในเครื่องซึ่งสามารถนำมาใช้ในภายหลังได้ทุกที่โดยใช้เฟรมเวิร์ก FedML ก่อนที่จะเริ่มการฝึกอบรม คุณต้องสร้างบัญชี FedML รวมถึงสร้างและอัปโหลดแพ็คเกจเซิร์ฟเวอร์และไคลเอนต์ใน FedML Octopus สำหรับรายละเอียดเพิ่มเติม โปรดดูที่ ทำตามขั้นตอน และ ขอแนะนำ FedML Octopus: ปรับขนาดการเรียนรู้แบบรวมศูนย์ไปสู่การใช้งานจริงด้วย MLOps ที่เรียบง่าย.
ภาพรวมโซลูชัน
เราปรับใช้ FedML ในคลัสเตอร์ EKS หลายคลัสเตอร์ที่ผสานรวมกับ SageMaker เพื่อการติดตามการทดลอง เราใช้ พิมพ์เขียว Amazon EKS สำหรับ Terraform เพื่อปรับใช้โครงสร้างพื้นฐานที่จำเป็น EKS Blueprints ช่วยเขียนคลัสเตอร์ EKS ที่สมบูรณ์ซึ่งได้รับการบูตอย่างเต็มที่ด้วยซอฟต์แวร์ปฏิบัติการที่จำเป็นในการปรับใช้และดำเนินการปริมาณงาน ด้วย EKS Blueprints การกำหนดค่าสำหรับสถานะที่ต้องการของสภาพแวดล้อม EKS เช่น ระนาบควบคุม โหนดผู้ปฏิบัติงาน และส่วนเสริม Kubernetes ได้รับการอธิบายว่าเป็นโครงสร้างพื้นฐานในรูปแบบพิมพ์เขียวโค้ด (IaC) หลังจากกำหนดค่าพิมพ์เขียวแล้ว จะสามารถใช้เพื่อสร้างสภาพแวดล้อมที่สอดคล้องกันในบัญชี AWS และภูมิภาคต่างๆ โดยใช้ระบบอัตโนมัติในการปรับใช้อย่างต่อเนื่อง
เนื้อหาที่แชร์ในโพสต์นี้สะท้อนถึงสถานการณ์และประสบการณ์ในชีวิตจริง แต่สิ่งสำคัญที่ควรทราบก็คือ การใช้งานสถานการณ์เหล่านี้ในสถานที่ต่างกันอาจแตกต่างกัน แม้ว่าเราจะใช้บัญชี AWS บัญชีเดียวกับ VPC แยกกัน แต่สิ่งสำคัญคือต้องเข้าใจว่าสถานการณ์และการกำหนดค่าแต่ละรายการอาจแตกต่างกัน ดังนั้นข้อมูลที่ให้ไว้ควรใช้เป็นแนวทางทั่วไปและอาจต้องมีการปรับเปลี่ยนตามข้อกำหนดเฉพาะและสภาพท้องถิ่น
ไดอะแกรมต่อไปนี้แสดงสถาปัตยกรรมโซลูชันของเรา
นอกจากการติดตามที่ FedML MLOps มอบให้สำหรับการฝึกซ้อมแต่ละครั้งแล้ว เรายังใช้อีกด้วย การทดลอง Amazon SageMaker เพื่อติดตามประสิทธิภาพของไคลเอนต์แต่ละรุ่นและโมเดลแบบรวมศูนย์ (ผู้รวบรวม)
SageMaker Experiments คือความสามารถของ SageMaker ที่ให้คุณสร้าง จัดการ วิเคราะห์ และเปรียบเทียบการทดลอง ML ของคุณ ด้วยการบันทึกรายละเอียดการทดลอง พารามิเตอร์ และผลลัพธ์ นักวิจัยจึงสามารถทำซ้ำและตรวจสอบงานของตนได้อย่างแม่นยำ ช่วยให้สามารถเปรียบเทียบและวิเคราะห์แนวทางต่างๆ ได้อย่างมีประสิทธิภาพ นำไปสู่การตัดสินใจอย่างมีข้อมูล นอกจากนี้ การติดตามการทดลองยังอำนวยความสะดวกในการปรับปรุงซ้ำด้วยการให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับความก้าวหน้าของแบบจำลอง และทำให้นักวิจัยเรียนรู้จากการทำซ้ำครั้งก่อน ซึ่งท้ายที่สุดแล้วจะช่วยเร่งการพัฒนาโซลูชันที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น
เราส่งข้อมูลต่อไปนี้ไปยัง SageMaker Experiments สำหรับการดำเนินการแต่ละครั้ง:
- ตัวชี้วัดการประเมินแบบจำลอง – การสูญเสียการฝึกและพื้นที่ใต้เส้นโค้ง (AUC)
- ไฮเปอร์พารามิเตอร์ – ยุค อัตราการเรียนรู้ ขนาดชุด เครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพ และการลดลงของน้ำหนัก
เบื้องต้น
ในการปฏิบัติตามโพสต์นี้ คุณควรมีข้อกำหนดเบื้องต้นดังต่อไปนี้:
ปรับใช้โซลูชัน
ในการเริ่มต้น ให้โคลนพื้นที่เก็บข้อมูลที่โฮสต์โค้ดตัวอย่างในเครื่อง:
จากนั้นปรับใช้โครงสร้างพื้นฐานกรณีการใช้งานโดยใช้คำสั่งต่อไปนี้:
เทมเพลต Terraform อาจใช้เวลา 20–30 นาทีในการปรับใช้อย่างสมบูรณ์ หลังจากปรับใช้แล้ว ให้ทำตามขั้นตอนในส่วนถัดไปเพื่อเรียกใช้แอปพลิเคชัน FL
สร้างแพ็คเกจการปรับใช้ MLOps
ในฐานะส่วนหนึ่งของเอกสาร FedML เราจำเป็นต้องสร้างแพ็คเกจไคลเอนต์และเซิร์ฟเวอร์ ซึ่งแพลตฟอร์ม MLOps จะแจกจ่ายไปยังเซิร์ฟเวอร์และไคลเอนต์เพื่อเริ่มการฝึกอบรม
หากต้องการสร้างแพ็คเกจเหล่านี้ ให้รันสคริปต์ต่อไปนี้ที่พบในไดเร็กทอรีราก:
สิ่งนี้จะสร้างแพ็คเกจตามลำดับในไดเร็กทอรีต่อไปนี้ในไดเร็กทอรีรากของโปรเจ็กต์:
อัปโหลดแพ็คเกจไปยังแพลตฟอร์ม FedML MLOps
ทำตามขั้นตอนต่อไปนี้เพื่ออัพโหลดแพ็คเกจ:
- บน FedML UI ให้เลือก แอปพลิเคชันของฉัน ในบานหน้าต่างนำทาง
- Choose แอปพลิเคชันใหม่.
- อัปโหลดแพ็คเกจไคลเอ็นต์และเซิร์ฟเวอร์จากเวิร์กสเตชันของคุณ
- คุณยังสามารถปรับไฮเปอร์พารามิเตอร์หรือสร้างไฮเปอร์พารามิเตอร์ใหม่ได้
ทริกเกอร์การฝึกอบรมแบบรวมศูนย์
หากต้องการรันการฝึกอบรมแบบรวมศูนย์ ให้ทำตามขั้นตอนต่อไปนี้:
- บน FedML UI ให้เลือก รายชื่อโครงการ ในบานหน้าต่างนำทาง
- Choose สร้างโครงการใหม่.
- ป้อนชื่อกลุ่มและชื่อโปรเจ็กต์ จากนั้นเลือก OK.
- เลือกโครงการที่สร้างขึ้นใหม่และเลือก สร้างการวิ่งใหม่ เพื่อเริ่มการฝึกซ้อม
- เลือกอุปกรณ์ไคลเอ็นต์ Edge และเซิร์ฟเวอร์ตัวรวบรวมส่วนกลางสำหรับการดำเนินการฝึกอบรมนี้
- เลือกแอปพลิเคชันที่คุณสร้างในขั้นตอนก่อนหน้า
- อัปเดตไฮเปอร์พารามิเตอร์ใดๆ หรือใช้การตั้งค่าเริ่มต้น
- Choose เริ่มต้น เพื่อเริ่มการฝึก
- เลือก สถานะการฝึกอบรม แท็บและรอให้การรันการฝึกเสร็จสิ้น คุณยังสามารถนำทางไปยังแท็บที่มีอยู่ได้
- เมื่อการฝึกอบรมเสร็จสิ้น ให้เลือก System แท็บเพื่อดูระยะเวลาการฝึกอบรมบนเซิร์ฟเวอร์ Edge และกิจกรรมการรวมกลุ่มของคุณ
ดูผลลัพธ์และรายละเอียดการทดสอบ
เมื่อการฝึกอบรมเสร็จสิ้น คุณสามารถดูผลลัพธ์ได้โดยใช้ FedML และ SageMaker
บน FedML UI บน Models แท็บ คุณสามารถดูโมเดลผู้รวบรวมและไคลเอ็นต์ได้ คุณยังสามารถดาวน์โหลดโมเดลเหล่านี้ได้จากเว็บไซต์
นอกจากนี้คุณยังสามารถเข้าสู่ระบบ สตูดิโอ Amazon SageMaker และเลือก การทดลอง ในบานหน้าต่างนำทาง
ภาพหน้าจอต่อไปนี้แสดงการทดลองที่บันทึกไว้
โค้ดติดตามการทดสอบ
ในส่วนนี้ เราจะสำรวจโค้ดที่รวมการติดตามการทดลองของ SageMaker เข้ากับการฝึกอบรมเฟรมเวิร์ก FL
ในโปรแกรมแก้ไขที่คุณเลือก ให้เปิดโฟลเดอร์ต่อไปนี้เพื่อดูการแก้ไขโค้ดเพื่อแทรกโค้ดติดตามการทดลองของ SageMaker เป็นส่วนหนึ่งของการฝึกอบรม:
สำหรับการติดตามการฝึกอบรมเรา สร้างการทดลอง SageMaker ด้วยพารามิเตอร์และตัวชี้วัดที่บันทึกไว้โดยใช้ log_parameter
และ log_metric
คำสั่งตามที่ระบุไว้ในตัวอย่างโค้ดต่อไปนี้
รายการใน config/fedml_config.yaml
ไฟล์ประกาศคำนำหน้าการทดสอบซึ่งมีการอ้างอิงในโค้ดเพื่อสร้างชื่อการทดสอบที่ไม่ซ้ำกัน: sm_experiment_name: "fed-heart-disease"
. คุณสามารถอัปเดตค่านี้เป็นค่าใดก็ได้ตามที่คุณต้องการ
ตัวอย่างเช่น ดูรหัสต่อไปนี้สำหรับ heart_disease_trainer.py
ซึ่งลูกค้าแต่ละรายใช้เพื่อฝึกโมเดลบนชุดข้อมูลของตนเอง:
สำหรับการรันไคลเอนต์แต่ละครั้ง รายละเอียดการทดสอบจะถูกติดตามโดยใช้โค้ดต่อไปนี้ใน heart_disease_trainer.py:
ในทำนองเดียวกันคุณสามารถใช้รหัสได้ heart_disease_aggregator.py
เพื่อทำการทดสอบข้อมูลในเครื่องหลังจากอัปเดตน้ำหนักโมเดล รายละเอียดจะถูกบันทึกไว้หลังจากการสื่อสารกับลูกค้าแต่ละครั้ง
ทำความสะอาด
เมื่อคุณใช้โซลูชันเสร็จแล้ว ตรวจสอบให้แน่ใจว่าได้ล้างทรัพยากรที่ใช้เพื่อให้แน่ใจว่าการใช้ทรัพยากรและการจัดการต้นทุนมีประสิทธิภาพ และหลีกเลี่ยงค่าใช้จ่ายที่ไม่จำเป็นและการสิ้นเปลืองทรัพยากร การจัดระเบียบสภาพแวดล้อมอย่างแข็งขัน เช่น การลบอินสแตนซ์ที่ไม่ได้ใช้ การหยุดบริการที่ไม่จำเป็น และการลบข้อมูลชั่วคราว ส่งผลให้โครงสร้างพื้นฐานสะอาดและเป็นระเบียบ คุณสามารถใช้รหัสต่อไปนี้เพื่อล้างข้อมูลทรัพยากรของคุณ:
สรุป
การใช้ Amazon EKS เป็นโครงสร้างพื้นฐานและ FedML เป็นเฟรมเวิร์กสำหรับ FL ทำให้เราสามารถจัดเตรียมสภาพแวดล้อมที่ปรับขนาดได้และมีการจัดการสำหรับการฝึกอบรมและปรับใช้โมเดลที่ใช้ร่วมกัน ในขณะเดียวกันก็เคารพความเป็นส่วนตัวของข้อมูล ด้วยลักษณะการกระจายอำนาจของ FL องค์กรต่างๆ สามารถทำงานร่วมกันได้อย่างปลอดภัย ปลดล็อกศักยภาพของข้อมูลที่กระจาย และปรับปรุงโมเดล ML โดยไม่กระทบต่อความเป็นส่วนตัวของข้อมูล
และเช่นเคย AWS ยินดีรับฟังความคิดเห็นของคุณ กรุณาฝากความคิดและคำถามของคุณไว้ในส่วนความเห็น
เกี่ยวกับผู้เขียน
แรนดี เดอโฟว์ เป็นสถาปนิกโซลูชันหลักอาวุโสที่ AWS เขาสำเร็จการศึกษา MSEE จากมหาวิทยาลัยมิชิแกน ซึ่งเขาทำงานเกี่ยวกับคอมพิวเตอร์วิทัศน์สำหรับยานยนต์ขับเคลื่อนอัตโนมัติ เขายังสำเร็จการศึกษาระดับปริญญาโทด้านบริหารธุรกิจจากมหาวิทยาลัยรัฐโคโลราโดอีกด้วย Randy ดำรงตำแหน่งต่างๆ มากมายในด้านเทคโนโลยี ตั้งแต่วิศวกรรมซอฟต์แวร์ไปจนถึงการจัดการผลิตภัณฑ์ เขาเข้าสู่พื้นที่ข้อมูลขนาดใหญ่ในปี 2013 และยังคงสำรวจพื้นที่นั้นต่อไป เขาทำงานอย่างแข็งขันในโครงการในพื้นที่ ML และได้นำเสนอในการประชุมหลายครั้ง รวมถึง Strata และ GlueCon
อาร์นาบ ซินฮา เป็นสถาปนิกโซลูชันอาวุโสสำหรับ AWS ซึ่งทำหน้าที่เป็น CTO ภาคสนามเพื่อช่วยองค์กรออกแบบและสร้างโซลูชันที่ปรับขนาดได้ซึ่งสนับสนุนผลลัพธ์ทางธุรกิจในการโยกย้ายศูนย์ข้อมูล การเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัลและการปรับแอปพลิเคชันให้ทันสมัย ข้อมูลขนาดใหญ่ และการเรียนรู้ของเครื่อง เขาได้ให้การสนับสนุนลูกค้าในอุตสาหกรรมต่างๆ มากมาย รวมถึงพลังงาน การค้าปลีก การผลิต การดูแลสุขภาพ และวิทยาศาสตร์ชีวภาพ Arnab ถือ AWS Certifications ทั้งหมด รวมถึง ML Specialty Certification ก่อนที่จะมาร่วมงานกับ AWS Arnab เป็นผู้นำด้านเทคโนโลยีและเคยดำรงตำแหน่งผู้นำด้านสถาปนิกและวิศวกรรมมาก่อน
ปราชี กุลการ์นี เป็นสถาปนิกโซลูชันอาวุโสที่ AWS ความเชี่ยวชาญของเธอคือแมชชีนเลิร์นนิง และเธอทำงานอย่างแข็งขันในการออกแบบโซลูชันโดยใช้ AWS ML, Big Data และข้อเสนอการวิเคราะห์ต่างๆ Prachi มีประสบการณ์ในหลากหลายสาขา รวมถึงการดูแลสุขภาพ สิทธิประโยชน์ การค้าปลีก และการศึกษา และเคยทำงานในตำแหน่งต่างๆ ในด้านวิศวกรรมผลิตภัณฑ์และสถาปัตยกรรม การจัดการ และความสำเร็จของลูกค้า
ทาเมอร์ ชารีฟ เป็น Principal Solutions Architect ที่ AWS ซึ่งมีภูมิหลังที่หลากหลายในด้านเทคโนโลยีและบริการให้คำปรึกษาระดับองค์กร โดยมีประสบการณ์มากกว่า 17 ปีในตำแหน่ง Solutions Architect ด้วยการมุ่งเน้นไปที่โครงสร้างพื้นฐาน ความเชี่ยวชาญของ Tamer ครอบคลุมอุตสาหกรรมแนวดิ่งในวงกว้าง รวมถึงการพาณิชย์ การดูแลสุขภาพ ยานยนต์ ภาครัฐ การผลิต น้ำมันและก๊าซ บริการสื่อ และอื่นๆ ความสามารถของเขาขยายไปสู่โดเมนต่างๆ เช่น สถาปัตยกรรมคลาวด์ การประมวลผลแบบเอดจ์ เครือข่าย การจัดเก็บข้อมูล การจำลองเสมือน ประสิทธิภาพทางธุรกิจ และความเป็นผู้นำทางเทคนิค
ฮันส์ เนสบิตต์ เป็นสถาปนิกโซลูชันอาวุโสที่ AWS ซึ่งประจำอยู่ที่แคลิฟอร์เนียตอนใต้ เขาทำงานร่วมกับลูกค้าทั่วสหรัฐอเมริกาตะวันตกเพื่อสร้างสถาปัตยกรรมระบบคลาวด์ที่ปรับขนาดได้ ยืดหยุ่น และยืดหยุ่นสูง ในเวลาว่าง เขาชอบใช้เวลากับครอบครัว ทำอาหาร และเล่นกีตาร์
เชาหยาง เหอ เป็นผู้ร่วมก่อตั้งและ CTO ของ FedML, Inc. ซึ่งเป็นสตาร์ทอัพที่ดำเนินการเพื่อสร้างชุมชน AI ที่เปิดกว้างและทำงานร่วมกันได้จากทุกที่และทุกขนาด งานวิจัยของเขามุ่งเน้นไปที่อัลกอริธึม ระบบ และแอปพลิเคชันของแมชชีนเลิร์นนิงแบบกระจายและแบบรวมศูนย์ เขาได้รับปริญญาเอกสาขาวิทยาการคอมพิวเตอร์จากมหาวิทยาลัยเซาเทิร์นแคลิฟอร์เนีย
อัล เนวาเรซ เป็นผู้อำนวยการฝ่ายบริหารผลิตภัณฑ์ที่ FedML ก่อนที่จะมี FedML เขาเป็นผู้จัดการผลิตภัณฑ์กลุ่มที่ Google และเป็นผู้จัดการอาวุโสด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ LinkedIn เขามีสิทธิบัตรที่เกี่ยวข้องกับผลิตภัณฑ์ข้อมูลหลายฉบับ และเขาศึกษาด้านวิศวกรรมที่มหาวิทยาลัยสแตนฟอร์ด
ซัลมาน อาเวสตีเมียร์ เป็นผู้ร่วมก่อตั้งและซีอีโอของ FedML เขาเป็นศาสตราจารย์ของคณบดีที่ USC, ผู้อำนวยการ USC-Amazon Center เกี่ยวกับ AI ที่น่าเชื่อถือ และเป็นนักวิชาการของ Amazon ใน Alexa AI เขาเป็นผู้เชี่ยวชาญด้านการเรียนรู้ของเครื่องแบบรวมศูนย์และแบบกระจายอำนาจ ทฤษฎีข้อมูล ความปลอดภัย และความเป็นส่วนตัว เขาเป็น Fellow ของ IEEE และได้รับปริญญาเอกใน EECS จาก UC Berkeley
ซามีร์ ลาด เป็นนักเทคโนโลยีระดับองค์กรที่ประสบความสำเร็จกับ AWS ซึ่งทำงานอย่างใกล้ชิดกับผู้บริหารระดับ C ของลูกค้า ในฐานะอดีตผู้บริหารกลุ่ม C ซึ่งขับเคลื่อนการเปลี่ยนแปลงในบริษัทที่ติดอันดับ Fortune 100 หลายแห่ง Samir แบ่งปันประสบการณ์อันล้ำค่าของเขาเพื่อช่วยให้ลูกค้าประสบความสำเร็จบนเส้นทางการเปลี่ยนแปลงของตนเอง
สตีเฟน เครเมอร์ เป็นที่ปรึกษาคณะกรรมการและ CxO และอดีตผู้บริหารที่ AWS Stephen สนับสนุนวัฒนธรรมและความเป็นผู้นำในฐานะรากฐานของความสำเร็จ เขายอมรับว่าความปลอดภัยและนวัตกรรมเป็นตัวขับเคลื่อนการเปลี่ยนแปลงบนคลาวด์ ช่วยให้องค์กรที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลมีการแข่งขันสูง
- เนื้อหาที่ขับเคลื่อนด้วย SEO และการเผยแพร่ประชาสัมพันธ์ รับการขยายวันนี้
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai เพิ่มพลังให้กับตัวเอง เข้าถึงได้ที่นี่.
- เพลโตไอสตรีม. Web3 อัจฉริยะ ขยายความรู้ เข้าถึงได้ที่นี่.
- เพลโตESG. คาร์บอน, คลีนเทค, พลังงาน, สิ่งแวดล้อม แสงอาทิตย์, การจัดการของเสีย. เข้าถึงได้ที่นี่.
- เพลโตสุขภาพ เทคโนโลยีชีวภาพและข่าวกรองการทดลองทางคลินิก เข้าถึงได้ที่นี่.
- ที่มา: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/federated-learning-on-aws-using-fedml-amazon-eks-and-amazon-sagemaker/
- :มี
- :เป็น
- :ไม่
- :ที่ไหน
- $ ขึ้น
- 10
- 100
- 14
- 154
- 17
- 20
- 2013
- 247
- 300
- 7
- a
- สามารถ
- เกี่ยวกับเรา
- ขาด
- เร่งความเร็ว
- เร่ง
- เข้า
- การเข้าถึงข้อมูล
- คล่องแคล่ว
- ลงชื่อเข้าใช้
- ความรับผิดชอบ
- บัญชี
- ความถูกต้อง
- ถูกต้อง
- แม่นยำ
- การบรรลุ
- ข้าม
- กระทำ
- การแสดง
- คล่องแคล่ว
- อย่างกระตือรือร้น
- ที่เกิดขึ้นจริง
- การปรับตัว
- เพิ่ม
- ที่เพิ่ม
- นอกจากนี้
- นอกจากนี้
- ที่อยู่
- ที่อยู่
- ที่อยู่
- ปรับ
- การนำมาใช้
- กุนซือ
- สนับสนุน
- หลังจาก
- การรวมตัว
- รวบรวม
- AI
- จุดมุ่งหมาย
- AL
- Alexa
- อัลกอริทึม
- ทั้งหมด
- ช่วยให้
- ตาม
- ด้วย
- แม้ว่า
- เสมอ
- อเมซอน
- อเมซอน SageMaker
- Amazon Web Services
- an
- การวิเคราะห์
- การวิเคราะห์
- วิเคราะห์
- และ
- ใด
- ทุกแห่ง
- การใช้งาน
- การใช้งาน
- เข้าใกล้
- วิธีการ
- สถาปัตยกรรม
- สถาปัตยกรรม
- เป็น
- AREA
- AS
- การประเมินผล
- At
- โจมตี
- แอตทริบิวต์
- au
- การตรวจสอบบัญชี
- อัตโนมัติ
- ยานยนต์
- อิสระ
- ยานพาหนะอิสระ
- ใช้ได้
- หลีกเลี่ยง
- AWS
- พื้นหลัง
- ตาม
- BE
- เพราะ
- จะกลายเป็น
- รับ
- ก่อน
- เริ่ม
- ประโยชน์ที่ได้รับ
- เบิร์กลีย์
- ดีกว่า
- ใหญ่
- ข้อมูลขนาดใหญ่
- พิมพ์เขียว
- คณะกรรมการ
- กว้าง
- สร้าง
- การก่อสร้าง
- ธุรกิจ
- แต่
- by
- C-ห้องสวีท
- แคลิฟอร์เนีย
- CAN
- ความสามารถ
- ซึ่ง
- กรณี
- กรณี
- ศูนย์
- ส่วนกลาง
- ส่วนกลาง
- ผู้บริหารสูงสุด
- ใบรับรอง มาตราฐาน
- การรับรอง
- ท้าทาย
- ความท้าทาย
- ทางเลือก
- Choose
- สถานการณ์
- การจัดหมวดหมู่
- ปลาเดยส์
- ไคลเอนต์
- ลูกค้า
- คลินิก
- อย่างใกล้ชิด
- เมฆ
- ผู้ร่วมก่อตั้ง
- รหัส
- ร่วมมือ
- การทำงานร่วมกัน
- การทำงานร่วมกัน
- โคโลราโด
- การผสมผสาน
- ความคิดเห็น
- เชิงพาณิชย์
- อย่างธรรมดา
- การสื่อสาร
- ชุมชน
- การสร้างชุมชน
- บริษัท
- เปรียบเทียบ
- การเปรียบเทียบ
- การแข่งขัน
- สมบูรณ์
- ซับซ้อน
- การปฏิบัติตาม
- ส่วนประกอบ
- ครอบคลุม
- ประนีประนอม
- คอมพิวเตอร์
- วิทยาการคอมพิวเตอร์
- วิสัยทัศน์คอมพิวเตอร์
- การคำนวณ
- ความกังวลเกี่ยวกับ
- เงื่อนไข
- ความประพฤติ
- การประชุม
- องค์ประกอบ
- การกำหนดค่า
- คงเส้นคงวา
- ประกอบ
- การให้คำปรึกษา
- บรรจุ
- มี
- เนื้อหา
- อย่างต่อเนื่อง
- ต่อเนื่องกัน
- ก่อ
- ควบคุม
- การควบคุม
- ผู้ประสาน
- ราคา
- การจัดการต้นทุน
- ควบคู่
- ครอบคลุม
- หัตถกรรม
- สร้าง
- ที่สร้างขึ้น
- สร้าง
- วิกฤติ
- สำคัญมาก
- CTO
- วัฒนธรรม
- เส้นโค้ง
- ลูกค้า
- ความสำเร็จของลูกค้า
- ลูกค้า
- ปรับแต่งได้
- CXO
- ข้อมูล
- ศูนย์ข้อมูล
- ความเป็นส่วนตัวของข้อมูล
- ความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยของข้อมูล
- วิทยาศาสตร์ข้อมูล
- ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล
- ชุดข้อมูล
- ซึ่งกระจายอำนาจ
- ตัดสินใจ
- การตัดสินใจ
- ประกาศ
- ค่าเริ่มต้น
- ประชากรศาสตร์
- ปรับใช้
- นำไปใช้
- ปรับใช้
- การใช้งาน
- อธิบาย
- ออกแบบ
- การออกแบบ
- ที่ต้องการ
- ทำลาย
- รายละเอียด
- dev
- นักพัฒนา
- ที่กำลังพัฒนา
- พัฒนาการ
- เครื่อง
- อุปกรณ์
- แผนภาพ
- แตกต่าง
- ต่าง
- ดิจิตอล
- แปลงดิจิตอล
- ผู้อำนวยการ
- ไดเรกทอรี
- โรค
- กระจาย
- กระจาย
- กระจายการฝึกอบรม
- หลาย
- เอกสาร
- โดเมน
- ทำ
- ดาวน์โหลด
- ขับรถ
- ขับเคลื่อน
- ไดรเวอร์
- แต่ละ
- ระบบนิเวศ
- ขอบ
- การคำนวณที่ทันสมัย
- บรรณาธิการ
- การศึกษา
- มีประสิทธิภาพ
- ที่มีประสิทธิภาพ
- กากกะรุน
- ทำให้สามารถ
- ช่วยให้
- การเปิดใช้งาน
- การเข้ารหัสลับ
- พลังงาน
- ชั้นเยี่ยม
- เสริม
- ทำให้มั่นใจ
- การสร้างความมั่นใจ
- เข้า
- Enterprise
- หน่วยงาน
- การเข้า
- สิ่งแวดล้อม
- สภาพแวดล้อม
- ยุค
- ยุค
- โดยเฉพาะอย่างยิ่ง
- การประเมินการ
- การประเมินผล
- แม้
- เหตุการณ์
- ตัวอย่าง
- ผู้บริหารงาน
- ผู้บริหารระดับสูง
- การกรอง
- รายจ่าย
- ประสบการณ์
- ประสบการณ์
- การทดลอง
- การทดลอง
- ชำนาญ
- ความชำนาญ
- สำรวจ
- ขยาย
- อำนวยความสะดวก
- อำนวยความสะดวก
- ครอบครัว
- สหพันธรัฐ
- ข้อเสนอแนะ
- มนุษย์
- ความจงรักภักดี
- สนาม
- เนื้อไม่มีมัน
- ผลการวิจัย
- มีความยืดหยุ่น
- โฟกัส
- มุ่งเน้นไปที่
- ปฏิบัติตาม
- ดังต่อไปนี้
- สำหรับ
- อดีต
- โชคลาภ
- พบ
- ฐานราก
- กรอบ
- กรอบ
- ราคาเริ่มต้นที่
- อย่างเต็มที่
- ฟังก์ชัน
- ต่อไป
- GAS
- General
- GitHub
- กำหนด
- GPUs
- บัญชีกลุ่ม
- รับประกัน
- ให้คำแนะนำ
- มี
- he
- สุขภาพ
- การประกันสุขภาพ
- การดูแลสุขภาพ
- หัวใจสำคัญ
- โรคหัวใจ
- หนัก
- จัดขึ้น
- ช่วย
- จะช่วยให้
- เธอ
- ลำดับชั้น
- อย่างสูง
- ของเขา
- ถือ
- โฮสติ้ง
- อย่างไรก็ตาม
- HTML
- HTTPS
- i
- อีอีอี
- if
- แสดงให้เห็นถึง
- การดำเนินการ
- การดำเนินการ
- สำคัญ
- ปรับปรุง
- การปรับปรุง
- in
- อิงค์
- รวมทั้ง
- เพิ่มขึ้น
- อิสระ
- เป็นรายบุคคล
- อุตสาหกรรม
- อุตสาหกรรม
- ข้อมูล
- แจ้ง
- โครงสร้างพื้นฐาน
- ฉีด
- นักวิเคราะห์ส่วนบุคคลที่หาโอกาสให้เป็นไปได้มากที่สุด
- ไม่ปลอดภัย
- ภายใน
- ข้อมูลเชิงลึก
- ประกัน
- แบบบูรณาการ
- รวม
- อินเตอร์เฟซ
- การทำงานร่วมกัน
- เข้าไป
- ล้ำค่า
- เปลี่ยว
- ปัญหา
- IT
- ซ้ำ
- ITS
- การร่วม
- การเดินทาง
- jpeg
- jpg
- คีย์
- ความรู้
- ที่รู้จักกัน
- ขาดแคลน
- ภาษา
- ใหญ่
- ต่อมา
- ผู้นำ
- ความเป็นผู้นำ
- ชั้นนำ
- เรียนรู้
- การเรียนรู้
- ทิ้ง
- ช่วยให้
- ห้องสมุด
- ห้องสมุด
- ชีวิต
- วิทยาศาสตร์สิ่งมีชีวิต
- การ จำกัด
- ในประเทศ
- ในท้องถิ่น
- ที่ตั้ง
- วันหยุด
- เข้าสู่ระบบ
- เข้า
- ปิด
- เครื่อง
- เรียนรู้เครื่อง
- การบำรุงรักษา
- ทำ
- การทำ
- จัดการ
- การจัดการ
- การจัดการ
- ผู้จัดการ
- ลักษณะ
- การผลิต
- หลาย
- อาจ..
- กลไก
- ภาพบรรยากาศ
- ตัวชี้วัด
- มิชิแกน
- นาที
- บรรเทา
- ML
- ม.ป.ป
- แบบ
- การสร้างแบบจำลอง
- โมเดล
- โมดูล
- ข้อมูลเพิ่มเติม
- มากที่สุด
- หลาย
- ต้อง
- ชื่อ
- ชื่อ
- ธรรมชาติ
- นำทาง
- การเดินเรือ
- จำเป็นต้อง
- จำเป็น
- ในเชิงลบ
- เครือข่าย
- เครือข่าย
- เครือข่าย
- ใหม่
- ใหม่
- ถัดไป
- โหนด
- หมายเหตุ
- มากมาย
- of
- การเสนอ
- การเสนอขาย
- เสนอ
- มักจะ
- น้ำมัน
- น้ำมันและก๊าซ
- on
- คน
- เพียง
- เปิด
- โอเพนซอร์ส
- ทำงาน
- การดำเนินงาน
- โอกาส
- or
- องค์กร
- Organized
- ของเรา
- ออก
- ผลลัพธ์
- ที่ระบุไว้
- เอาท์พุต
- เกิน
- ของตนเอง
- แพคเกจ
- บานหน้าต่าง
- ตัวอย่าง
- กระบวนทัศน์
- พารามิเตอร์
- ส่วนหนึ่ง
- ที่ผ่านไป
- สิทธิบัตร
- ผู้ป่วย
- การปฏิบัติ
- ส่วนบุคคล
- phd
- เครื่องบิน
- เวที
- เพลโต
- เพลโตดาต้าอินเทลลิเจนซ์
- เพลโตดาต้า
- เล่น
- กรุณา
- ยอดนิยม
- ความเบา
- โพสท่า
- ตำแหน่ง
- โพสต์
- ที่มีศักยภาพ
- คาดการณ์
- การคาดการณ์
- ข้อกำหนดเบื้องต้น
- การมี
- นำเสนอ
- ก่อน
- ก่อนหน้านี้
- หลัก
- ก่อน
- ความเป็นส่วนตัว
- ความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัย
- ส่วนตัว
- ผลิตภัณฑ์
- การจัดการผลิตภัณฑ์
- ผู้จัดการผลิตภัณฑ์
- การผลิต
- ผลผลิต
- ศาสตราจารย์
- ในอาชีพ
- โครงการ
- โครงการ
- เป็นเจ้าของ
- ป้องกัน
- โปรโตคอล
- ให้
- ให้
- ให้
- การให้
- สาธารณะ
- คุณภาพ
- คำถาม
- พิสัย
- ตั้งแต่
- อันดับ
- คะแนน
- ดิบ
- ดินแดน
- ที่ได้รับ
- เมื่อเร็ว ๆ นี้
- การบันทึก
- ลด
- อ้างอิง
- อ้างอิง
- สะท้อนให้เห็นถึง
- ภูมิภาค
- ควบคุม
- อุตสาหกรรมที่มีการควบคุม
- กฎระเบียบ
- อาศัย
- ลบ
- กรุ
- เป็นตัวแทนของ
- ต้องการ
- จำเป็นต้องใช้
- ความต้องการ
- การวิจัย
- นักวิจัย
- ยืดหยุ่น
- ทรัพยากร
- แหล่งข้อมูล
- ในกรณี
- ว่า
- ผล
- ผลสอบ
- ค้าปลีก
- ความเสี่ยง
- แข็งแรง
- บทบาท
- ราก
- ปัดเศษ
- วิ่ง
- วิ่ง
- ทำงาน
- sagemaker
- salman
- ตัวอย่าง
- ที่ปรับขนาดได้
- ขนาด
- ปรับ
- สถานการณ์
- นักวิชาการ
- วิทยาศาสตร์
- วิทยาศาสตร์
- ต้นฉบับ
- Section
- ส่วน
- ภาค
- ปลอดภัย
- อย่างปลอดภัย
- ความปลอดภัย
- เห็น
- การเลือก
- ส่ง
- ระดับอาวุโส
- มีความละเอียดอ่อน
- แยก
- เซิร์ฟเวอร์
- เซิร์ฟเวอร์
- บริการ
- เซสชั่น
- การตั้งค่า
- หลาย
- Share
- ที่ใช้ร่วมกัน
- หุ้น
- ใช้งานร่วมกัน
- เธอ
- น่า
- แสดงให้เห็นว่า
- สำคัญ
- ไซโล
- ที่เรียบง่าย
- เดียว
- สถานการณ์
- ขนาด
- ซอฟต์แวร์
- วิศวกรรมซอฟต์แวร์
- ทางออก
- โซลูชัน
- แหล่ง
- แหล่งที่มา
- ทางใต้
- ช่องว่าง
- ความตึงเครียด
- พิเศษ
- โดยเฉพาะ
- สเปกตรัม
- การใช้จ่าย
- มาตรฐาน
- Stanford
- มหาวิทยาลัยสแตนฟอร์ด
- เริ่มต้น
- การเริ่มต้น
- สถานะ
- สหรัฐอเมริกา
- ขั้นตอน
- สตีเฟ่น
- ขั้นตอน
- ยังคง
- การหยุด
- การเก็บรักษา
- เข้มงวด
- แข็งแรง
- มีการศึกษา
- ประสบความสำเร็จ
- ความสำเร็จ
- อย่างเช่น
- ชุด
- สนับสนุน
- ที่สนับสนุน
- ที่สนับสนุน
- รองรับ
- แน่ใจ
- ระบบ
- เอา
- วิชาการ
- เทคนิค
- นักเทคโนโลยี
- เทคโนโลยี
- เทมเพลต
- ชั่วคราว
- terraform
- ทดสอบ
- ที่
- พื้นที่
- ข้อมูล
- ของพวกเขา
- แล้วก็
- ทฤษฎี
- ดังนั้น
- ล้อยางขัดเหล่านี้ติดตั้งบนแกน XNUMX (มม.) ผลิตภัณฑ์นี้ถูกผลิตในหลายรูปทรง และหลากหลายเบอร์ความแน่นหนาของปริมาณอนุภาคขัดของมัน จะทำให้ท่านได้รับประสิทธิภาพสูงในการขัดและการใช้งานที่ยาวนาน
- นี้
- ตลอด
- เวลา
- ไปยัง
- เครื่องมือ
- ไปทาง
- ลู่
- การติดตาม
- แบบดั้งเดิม
- รถไฟ
- ผ่านการฝึกอบรม
- การฝึกอบรม
- การฝึกอบรม
- การแปลง
- การแปลง
- เรียก
- เชื่อถือได้
- ชนิด
- ui
- ในที่สุด
- ภายใต้
- เข้าใจ
- เป็นเอกลักษณ์
- พร้อมใจกัน
- ประเทศสหรัฐอเมริกา
- มหาวิทยาลัย
- มหาวิทยาลัยแห่งแคลิฟอร์เนีย
- แตกต่าง
- ปลดล็อก
- ไม่จำเป็น
- หาตัวจับยาก
- ไม่ได้ใช้
- บันทึก
- การปรับปรุง
- us
- ใช้
- ใช้กรณี
- มือสอง
- ที่ใช้งานง่าย
- ใช้
- การใช้
- นำไปใช้
- ตรวจสอบความถูกต้อง
- การตรวจสอบ
- ความคุ้มค่า
- ความหลากหลาย
- ต่างๆ
- แตกต่าง
- ยานพาหนะ
- แนวดิ่ง
- รายละเอียด
- วิสัยทัศน์
- รอ
- คือ
- we
- เว็บ
- บริการเว็บ
- Website
- น้ำหนัก
- ยินดีต้อนรับ
- ดี
- ตะวันตก
- ที่
- ในขณะที่
- WHO
- กว้าง
- อย่างกว้างขวาง
- จะ
- กับ
- ภายใน
- ไม่มี
- งาน
- ทำงาน
- ผู้ปฏิบัติงาน
- การทำงาน
- โรงงาน
- เวิร์กสเตชัน
- ปี
- คุณ
- ของคุณ
- ลมทะเล