หากรูปภาพของคุณเกี่ยวข้องกับใบแจ้งหนี้ ใบเสร็จ หนังสือเดินทาง หรือใบขับขี่ ลองดูที่ Nanonets รูปภาพที่ผ่านการฝึกอบรมล่วงหน้าไปยังตัวแยกข้อความ ฟรี.
เพียงเลือกตัวแยกที่เหมาะสม อัปโหลดรูปภาพ แยกและส่งออกข้อความ แยกข้อความจากรูปภาพทันที:
การแยกข้อความออกจากรูปภาพอาจเป็นกระบวนการที่ยุ่งยาก คนส่วนใหญ่พิมพ์ข้อความ/ข้อมูลจากรูปภาพซ้ำ แต่วิธีนี้ใช้เวลานานและไม่มีประสิทธิภาพเมื่อคุณมีรูปภาพจำนวนมากที่ต้องจัดการ
ตัวแปลงรูปภาพเป็นข้อความ ซึ่งมักสร้างขึ้นเป็นคุณลักษณะย่อยในโปรแกรมประมวลผลรูปภาพ/เอกสาร เสนอวิธีแยกข้อความออกจากรูปภาพอย่างเรียบร้อย
เครื่องมือต่างๆ เช่น Snagit & OneNote ใช้ประโยชน์จากความสามารถ OCR พื้นฐานเพื่อแยกข้อความออกจากรูปภาพ และตัวแปลงออนไลน์เช่น Workbench หรือ img2text ยังดึงข้อความจากรูปภาพด้วย OCR (OCR .คืออะไร? – นี่คือ คำอธิบายโดยละเอียดเกี่ยวกับ OCR)
แม้ว่าเครื่องมือดังกล่าวจะทำงานได้ดี แต่ข้อความ/ข้อมูลที่แยกออกมามักจะถูกนำเสนอในลักษณะที่ไม่มีโครงสร้างซึ่งส่งผลให้มีการประมวลผลภายหลังเป็นจำนวนมาก หนึ่ง OCR ที่ขับเคลื่อนด้วย AI เช่นเดียวกับ Nanonets สามารถดึงข้อความจากรูปภาพและนำเสนอข้อมูลที่แยกออกมาได้อย่างเป็นระเบียบเรียบร้อยและมีโครงสร้าง
Nanonets ดึงข้อมูลจากภาพอย่างแม่นยำ ในขนาด และหลายภาษา Nanonets เป็น OCR การรู้จำข้อความเพียงตัวเดียวที่นำเสนอข้อความที่แยกออกมาในรูปแบบที่มีโครงสร้างอย่างประณีตซึ่งปรับแต่งได้ทั้งหมด ข้อมูลที่บันทึกไว้สามารถนำเสนอเป็นตาราง รายการโฆษณา หรือรูปแบบอื่นๆ
สามวิธีที่คุณสามารถใช้ Nanonets OCR เพื่อตรวจจับและแยกข้อความจากรูปภาพได้ สารสกัดจาก PDFs, ดึงข้อมูลจาก PDFหรือ แยกไฟล์ PDF และเอกสารประเภทอื่นๆ:
สารบัญ
- แยกข้อความจากรูปภาพโดยใช้โมเดล OCR ที่ผ่านการฝึกอบรมล่วงหน้าของ Nanonets
- แยกข้อความจากภาพโดยการสร้างแบบจำลอง Nanonets OCR ที่กำหนดเอง
- ฝึกโมเดล OCR ของคุณเองด้วย NanoNets API
- ทำไม Nanonets จึงเป็น OCR ที่ดีที่สุดสำหรับการดึงข้อความจากรูปภาพ
ต้องการ OCR ออนไลน์ฟรีสำหรับรูปภาพเป็นข้อความ PDF เป็นตาราง, PDF เป็นข้อความ,หรือ การแยกข้อมูล PDF? ตรวจสอบ Nanonets ออนไลน์ OCR API และเริ่มสร้างโมเดล OCR ที่กำหนดเองได้ฟรี!
แยกข้อความจากรูปภาพโดยใช้โมเดล OCR ที่ผ่านการฝึกอบรมล่วงหน้าของ Nanonets
Nanonets มีโมเดล OCR ที่ฝึกไว้ล่วงหน้าสำหรับประเภทรูปภาพที่ระบุด้านล่าง โมเดล OCR ที่ผ่านการฝึกอบรมล่วงหน้าแต่ละแบบได้รับการฝึกฝนให้เชื่อมโยงข้อความในประเภทรูปภาพกับฟิลด์ที่เหมาะสม เช่น ชื่อ ที่อยู่ วันที่ วันหมดอายุ ฯลฯ และนำเสนอข้อความที่แยกออกมาอย่างเรียบร้อยและเป็นระเบียบ
- ใบแจ้งหนี้
- รายรับ
- ใบขับขี่ (สหรัฐอเมริกา)
- หนังสือเดินทาง
นาโนเน็ต OCR & OCR API ออนไลน์ มีความน่าสนใจมากมาย กรณีใช้.
ขั้นตอนที่ 1: เลือกรุ่น OCR ที่เหมาะสม
เข้าสู่ระบบ ไปยัง Nanonets และเลือกแบบจำลอง OCR ที่เหมาะสมกับรูปภาพที่คุณต้องการแยกข้อความและข้อมูล หากไม่มีรุ่น OCR ที่ผ่านการฝึกอบรมล่วงหน้าใด ๆ ที่ตรงกับความต้องการของคุณ คุณสามารถข้ามไปข้างหน้าเพื่อดูวิธีสร้างแบบจำลอง OCR แบบกำหนดเองได้
ขั้นตอนที่ 2: เพิ่มไฟล์
เพิ่มไฟล์/รูปภาพที่คุณต้องการแยกข้อความ คุณสามารถเพิ่มรูปภาพได้มากเท่าที่คุณต้องการ
ขั้นตอน 3: ทดสอบ
รอสักครู่เพื่อให้โมเดลเรียกใช้และดึงข้อความออกจากรูปภาพ
ขั้นตอนที่ 4: ตรวจสอบ
ตรวจสอบข้อความที่แยกจากแต่ละไฟล์อย่างรวดเร็ว โดยตรวจสอบมุมมองตารางทางด้านขวา คุณสามารถตรวจสอบซ้ำได้อย่างง่ายดายว่าข้อความได้รับการจดจำและจับคู่อย่างถูกต้องกับฟิลด์หรือแท็กที่เหมาะสมหรือไม่
คุณยังสามารถเลือกที่จะแก้ไข/แก้ไขค่าฟิลด์และป้ายกำกับในขั้นตอนนี้ Nanonets ไม่ถูกผูกมัดโดยเทมเพลตของรูปภาพ
ข้อมูลที่แยกออกมาสามารถแสดงในรูปแบบ “มุมมองรายการ” หรือ “JSON”
คุณสามารถทำเครื่องหมายที่ช่องข้างแต่ละค่าหรือฟิลด์ที่คุณตรวจสอบหรือคลิก "ยืนยันข้อมูล" เพื่อดำเนินการทันที
ขั้นตอนที่ 5: ส่งออก
เมื่อไฟล์ทั้งหมดได้รับการยืนยันแล้ว คุณสามารถส่งออกข้อมูลที่จัดอย่างเป็นระเบียบเป็นไฟล์ xml, xlsx หรือ csv
นาโนเน็ตมีความน่าสนใจ กรณีใช้ และไม่ซ้ำกัน เรื่องราวความสำเร็จของลูกค้า. ค้นหาว่า Nanonets สามารถขับเคลื่อนธุรกิจของคุณให้มีประสิทธิผลมากขึ้นได้อย่างไร
แยกข้อความจากภาพโดยการสร้างแบบจำลอง Nanonets OCR ที่กำหนดเอง
การสร้างแบบจำลอง OCR แบบกำหนดเองด้วย Nanonets เป็นเรื่องง่าย โดยทั่วไป คุณสามารถสร้าง ฝึก และทำให้โมเดลใช้งานได้สำหรับรูปภาพหรือเอกสารทุกประเภท ในภาษาใดก็ได้ ทั้งหมดนี้ใช้เวลาไม่เกิน 25 นาที (ขึ้นอยู่กับจำนวนไฟล์ที่ใช้ฝึกโมเดล)
ดูวิดีโอด้านล่างเพื่อทำตาม 4 ขั้นตอนแรกในวิธีนี้:
ขั้นตอนที่ 1: สร้างแบบจำลอง OCR ของคุณเอง
เข้าสู่ระบบ ไปที่ Nanonets และคลิกที่ "สร้างแบบจำลอง OCR ของคุณเอง"
ขั้นตอนที่ 2: อัปโหลดไฟล์/รูปภาพการฝึก
อัปโหลดไฟล์ตัวอย่างที่จะใช้ในการฝึกโมเดล OCR ความแม่นยำของโมเดล OCR ที่คุณสร้างจะขึ้นอยู่กับคุณภาพและปริมาณของไฟล์/รูปภาพที่อัปโหลดในขั้นตอนนี้เป็นส่วนใหญ่
ขั้นตอนที่ 3: ใส่คำอธิบายประกอบบนไฟล์/รูปภาพ
ตอนนี้ใส่คำอธิบายประกอบของข้อความหรือข้อมูลแต่ละส่วนด้วยฟิลด์หรือป้ายกำกับที่เหมาะสม ขั้นตอนสำคัญนี้จะสอนโมเดล OCR ของคุณให้แยกข้อความที่เหมาะสมจากรูปภาพและเชื่อมโยงกับฟิลด์ที่กำหนดเองซึ่งเกี่ยวข้องกับความต้องการของคุณ
คุณยังสามารถเพิ่มป้ายกำกับใหม่เพื่อใส่คำอธิบายประกอบให้กับข้อความหรือข้อมูล จำไว้ว่า Nanonets ไม่ได้ถูกผูกมัดโดยเทมเพลตของรูปภาพ!
ขั้นตอนที่ 4: ฝึกโมเดล OCR แบบกำหนดเอง
เมื่อใส่คำอธิบายประกอบสำหรับไฟล์/รูปภาพการฝึกทั้งหมดแล้ว ให้คลิกที่ “Train Model” การฝึกอบรมมักใช้เวลาประมาณ 20 นาที-2 ชั่วโมง ขึ้นอยู่กับจำนวนไฟล์และโมเดลที่เข้าคิวสำหรับการฝึก คุณสามารถ อัพเกรด ไปยังแผนชำระเงินเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่รวดเร็วยิ่งขึ้นในขั้นตอนนี้ (โดยทั่วไปจะน้อยกว่า 20 นาที)
Nanonets ใช้ประโยชน์จากการเรียนรู้เชิงลึกเพื่อสร้างแบบจำลอง OCR ต่างๆ และทดสอบซึ่งกันและกันเพื่อความถูกต้อง จากนั้น Nanonets จะเลือกโมเดล OCR ที่ดีที่สุด (ตามอินพุตและระดับความแม่นยำของคุณ)
แท็บ "ตัววัดแบบจำลอง" แสดงการวัดต่างๆ และการวิเคราะห์เปรียบเทียบที่ทำให้ Nanonets เลือกแบบจำลอง OCR ที่ดีที่สุดจากทั้งหมดที่สร้างขึ้น คุณสามารถฝึกโมเดลใหม่ได้ (โดยให้รูปภาพการฝึกที่กว้างขึ้นและคำอธิบายประกอบที่ดีขึ้น) เพื่อให้ได้ระดับความแม่นยำที่สูงขึ้น
หรือหากคุณพอใจกับความถูกต้องแล้ว ให้คลิกที่ "ทดสอบ" เพื่อทดสอบและตรวจสอบว่าโมเดล OCR ที่กำหนดเองนี้ทำงานตามที่คาดไว้ในตัวอย่างรูปภาพหรือไฟล์ที่ต้องการแยกข้อความ/ข้อมูลหรือไม่
ขั้นตอนที่ 5: ทดสอบและตรวจสอบข้อมูล
เพิ่มรูปภาพตัวอย่างสองสามภาพเพื่อทดสอบและตรวจสอบโมเดล OCR ที่กำหนดเอง
หากระบบรู้จักข้อความ แตกไฟล์ และนำเสนออย่างเหมาะสม ให้ส่งออกไฟล์ ดังที่คุณเห็นด้านล่าง ข้อมูลที่แยกออกมาได้รับการจัดระเบียบและนำเสนอในรูปแบบที่เรียบร้อย
ขอแสดงความยินดี ตอนนี้คุณได้สร้างและฝึกโมเดล OCR แบบกำหนดเองเพื่อดึงข้อความจากรูปภาพบางประเภท!
ธุรกิจของคุณเกี่ยวข้องกับการจดจำข้อความในเอกสารดิจิทัล รูปภาพ หรือ PDF หรือไม่? คุณเคยสงสัยหรือไม่ว่าวิธีการแยกข้อความออกจากภาพอย่างถูกต้อง?
ฝึกโมเดล OCR ของคุณเองด้วย NanoNets API
ที่นี่ว่า คำแนะนำโดยละเอียดในการฝึกอบรม โมเดล OCR ของคุณเองโดยใช้ นาโนเน็ตส์ API. ใน เอกสารคุณจะพบว่าพร้อมที่จะเริ่มตัวอย่างโค้ดใน Python, Shell, Ruby, Golang, Java และ C# รวมถึงข้อกำหนด API โดยละเอียดสำหรับปลายทางต่างๆ
ต่อไปนี้คือคำแนะนำทีละขั้นตอนในการฝึกโมเดลของคุณเองโดยใช้ Nanonets API:
ขั้นตอนที่ 1: โคลน Repo
git clone https://github.com/NanoNets/nanonets-ocr-sample-python
cd nanonets-ocr-sample-python
sudo pip install requests
sudo pip install tqdm
ขั้นตอนที่ 2: รับรหัส API ฟรีของคุณ
รับคีย์ API ฟรีจาก https://app.nanonets.com/#/keys
ขั้นตอนที่ 3: ตั้งค่าคีย์ API เป็นตัวแปรสภาพแวดล้อม
export NANONETS_API_KEY=YOUR_API_KEY_GOES_HERE
ขั้นตอนที่ 4: สร้างโมเดลใหม่
python ./code/create-model.py
หมายเหตุ: สิ่งนี้จะสร้าง MODEL_ID ที่คุณต้องการสำหรับขั้นตอนต่อไป
ขั้นตอนที่ 5: เพิ่มรหัสรุ่นเป็นตัวแปรสภาพแวดล้อม
export NANONETS_MODEL_ID=YOUR_MODEL_ID
ขั้นตอนที่ 6: อัปโหลดข้อมูลการฝึกอบรม
รวบรวมภาพของวัตถุที่คุณต้องการตรวจจับ เมื่อคุณมีชุดข้อมูลพร้อมในโฟลเดอร์ images
(ไฟล์รูปภาพ) เริ่มอัปโหลดชุดข้อมูล
python ./code/upload-training.py
ขั้นตอนที่ 7: โมเดลรถไฟ
เมื่ออัปโหลดรูปภาพแล้ว ให้เริ่มฝึก Model
python ./code/train-model.py
ขั้นตอนที่ 8: รับสถานะโมเดล
โมเดลใช้เวลาฝึกประมาณ 30 นาที คุณจะได้รับอีเมลเมื่อโมเดลได้รับการฝึกอบรม ในระหว่างนี้คุณตรวจสอบสถานะของโมเดล
watch -n 100 python ./code/model-state.py
ขั้นตอนที่ 9: ทำการทำนาย
เมื่อนางแบบได้รับการฝึกฝน คุณสามารถทำนายโดยใช้แบบจำลอง
python ./code/prediction.py PATH_TO_YOUR_IMAGE.jpg
ทำไม Nanonets จึงเป็น OCR ที่ดีที่สุดสำหรับการดึงข้อความจากรูปภาพ
ประโยชน์ของการใช้ Nanonets เหนือ OCR API อื่นๆ มีมากกว่าแค่ความแม่นยำที่ดีขึ้นในแง่ของการแยกข้อความออกจากรูปภาพ ต่อไปนี้คือเหตุผล 7 ประการที่คุณควรพิจารณาใช้ Nanonets OCR สำหรับการจดจำข้อความแทน:
1. การทำงานกับข้อมูลที่กำหนดเอง
ซอฟต์แวร์ OCR ส่วนใหญ่ค่อนข้างเข้มงวดกับประเภทของข้อมูลที่สามารถใช้งานได้ การฝึกอบรมแบบจำลอง OCR สำหรับกรณีการใช้งานต้องการความยืดหยุ่นในระดับสูงตามข้อกำหนดและข้อกำหนด OCR สำหรับการประมวลผลใบแจ้งหนี้จะแตกต่างอย่างมากจาก OCR สำหรับหนังสือเดินทาง! นาโนเน็ตไม่ได้ถูกผูกมัดด้วยข้อจำกัดที่เข้มงวดเช่นนั้น Nanonets ใช้ข้อมูลของคุณเองเพื่อฝึกโมเดล OCR ที่เหมาะสมที่สุดเพื่อตอบสนองความต้องการเฉพาะของธุรกิจของคุณ
2. การทำงานกับที่ไม่ใช่ภาษาอังกฤษหรือหลายภาษา
เนื่องจาก Nanonets มุ่งเน้นการฝึกอบรมด้วยข้อมูลที่กำหนดเอง จึงสร้างแบบจำลอง OCR เดียวที่สามารถดึงข้อความจากรูปภาพในภาษาใดก็ได้หรือหลายภาษาพร้อมกัน
3. ไม่จำเป็นต้องมีการประมวลผลภายหลัง
ข้อความที่ดึงออกมาโดยใช้แบบจำลอง OCR จะต้องมีโครงสร้างที่ชาญฉลาดและนำเสนอในรูปแบบที่เข้าใจได้ มิฉะนั้นเวลาและทรัพยากรจำนวนมากจะเข้าสู่การจัดระเบียบข้อมูลใหม่ให้เป็นข้อมูลที่มีความหมาย ในขณะที่เครื่องมือ OCR ส่วนใหญ่เพียงแค่ดึงและถ่ายโอนข้อมูลจากรูปภาพ Nanonets จะดึงเฉพาะข้อมูลที่เกี่ยวข้องและจัดเรียงข้อมูลเหล่านั้นลงในฟิลด์ที่มีโครงสร้างอย่างชาญฉลาดโดยอัตโนมัติ ทำให้ง่ายต่อการดูและทำความเข้าใจ
4. เรียนรู้อย่างต่อเนื่อง
ธุรกิจมักเผชิญกับความต้องการและความต้องการที่เปลี่ยนแปลงแบบไดนามิก เพื่อเอาชนะอุปสรรคที่อาจเกิดขึ้น Nanonets ช่วยให้คุณสามารถฝึกอบรมแบบจำลองของคุณใหม่ด้วยข้อมูลใหม่ได้อย่างง่ายดาย ซึ่งช่วยให้โมเดล OCR ของคุณปรับให้เข้ากับการเปลี่ยนแปลงที่คาดไม่ถึงได้
5. จัดการกับข้อจำกัดของข้อมูลทั่วไปได้อย่างง่ายดาย
Nanonets ใช้ประโยชน์จากเทคนิค AI, ML และ Deep Learning เพื่อเอาชนะข้อจำกัดของข้อมูลทั่วไปที่ส่งผลกระทบอย่างมากต่อการจดจำและการแยกข้อความ Nanonets OCR สามารถจดจำและจัดการข้อความที่เขียนด้วยลายมือ, รูปภาพของข้อความในหลายภาษาพร้อมกัน, รูปภาพที่มีความละเอียดต่ำ, รูปภาพที่มีแบบอักษรใหม่หรือแบบอักษรหางยาวและขนาดต่างๆ, รูปภาพที่มีข้อความเงา, ข้อความเอียง, ข้อความที่ไม่มีโครงสร้างแบบสุ่ม, สัญญาณรบกวนของภาพ, ภาพเบลอ และอื่น ๆ. OCR API แบบดั้งเดิมนั้นไม่พร้อมสำหรับการทำงานภายใต้ข้อจำกัดดังกล่าว พวกเขาต้องการข้อมูลที่มีความเที่ยงตรงสูงมาก ซึ่งไม่ใช่บรรทัดฐานในสถานการณ์จริง
6. ไม่ต้องมีทีมนักพัฒนาภายใน
ไม่ต้องกังวลกับการจ้างนักพัฒนาและการหาผู้มีความสามารถเพื่อปรับแต่ง Nanonets API ให้เหมาะกับความต้องการทางธุรกิจของคุณ Nanonets สร้างขึ้นเพื่อการบูรณาการที่ไม่ยุ่งยาก คุณยังสามารถรวม Nanonets เข้ากับซอฟต์แวร์ CRM, ERP หรือ RPA ส่วนใหญ่ได้อย่างง่ายดาย
7. ปรับแต่ง ปรับแต่ง ปรับแต่ง
คุณสามารถจับภาพข้อความ/ข้อมูลได้มากเท่าที่คุณต้องการด้วย Nanonets OCR คุณยังสามารถสร้างกฎการตรวจสอบที่กำหนดเองซึ่งใช้ได้กับข้อกำหนดการจดจำข้อความและการแยกข้อความเฉพาะของคุณ Nanonets ไม่ถูกผูกมัดโดยเทมเพลตของเอกสารของคุณเลย คุณสามารถบันทึกข้อมูลในตารางหรือรายการโฆษณาหรือรูปแบบอื่น ๆ ได้!
Nanonets มีหลายกรณีการใช้งานที่สามารถเพิ่มประสิทธิภาพธุรกิจของคุณ ประหยัดค่าใช้จ่าย และเพิ่มการเติบโต ค้นพบ กรณีการใช้งานของ Nanonets สามารถนำไปใช้กับผลิตภัณฑ์ของคุณได้อย่างไร
หรือเช็คเอาท์ นาโนเน็ต OCR API ในการดำเนินการและเริ่มสร้างกำหนดเอง OCR รุ่น ฟรี!
บันทึก มิถุนายน 2022: โพสต์นี้เผยแพร่ครั้งแรกใน ตุลาคม 2020 และได้รับการปรับปรุงตั้งแต่นั้นเป็นต้นมา สม่ำเสมอ.
นี่คือสไลด์ สรุปผลการวิจัยในบทความนี้ นี่มัน เวอร์ชันอื่น ของโพสต์นี้
- &
- 100
- 7
- 9
- a
- เกี่ยวกับเรา
- บรรลุ
- การแสวงหา
- การกระทำ
- ที่อยู่
- มีผลต่อ
- กับ
- ก่อน
- AI
- ทั้งหมด
- ช่วยให้
- ในหมู่
- API
- APIs
- ใช้
- เหมาะสม
- อย่างเหมาะสม
- บทความ
- ภาคี
- อัตโนมัติ
- พื้นหลัง
- ด้านล่าง
- ประโยชน์ที่ได้รับ
- ที่ดีที่สุด
- ดีกว่า
- ระหว่าง
- เกิน
- กล้า
- เพิ่ม
- ชายแดน
- สร้าง
- การก่อสร้าง
- ธุรกิจ
- ความสามารถในการ
- จับ
- กรณี
- กรณี
- CD
- บาง
- การตรวจสอบ
- Choose
- รหัส
- ร่วมกัน
- พิจารณา
- ค่าใช้จ่าย
- ได้
- คู่
- สร้าง
- CRM
- สำคัญมาก
- ประเพณี
- ปรับแต่งได้
- ปรับแต่ง
- ข้อมูล
- จัดการ
- ลึก
- ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับ
- ปรับใช้
- รายละเอียด
- นักพัฒนา
- แตกต่าง
- ต่าง
- ดิจิตอล
- เอกสาร
- กอง
- แต่ละ
- อย่างง่ายดาย
- อีเมล
- สิ่งแวดล้อม
- พร้อม
- ฯลฯ
- ที่คาดหวัง
- สารสกัดจาก
- ใบหน้า
- เร็วขึ้น
- ความจงรักภักดี
- สาขา
- ธรรมชาติ
- ชื่อจริง
- ความยืดหยุ่น
- มุ่งเน้นไปที่
- ปฏิบัติตาม
- รูป
- ฟรี
- ราคาเริ่มต้นที่
- ดี
- คว้า
- อย่างมาก
- การเจริญเติบโต
- ให้คำแนะนำ
- จัดการ
- โปรดคลิกที่นี่เพื่ออ่านรายละเอียดเพิ่มเติม
- จุดสูง
- สูงกว่า
- การว่าจ้าง
- สรุป ความน่าเชื่อถือของ Olymp Trade?
- ทำอย่างไร
- HTTPS
- ภาพ
- ภาพ
- ข้อมูล
- ติดตั้ง
- รวบรวม
- บูรณาการ
- IT
- ชวา
- การสัมภาษณ์
- คีย์
- ฉลาก
- ป้ายกำกับ
- ภาษา
- ภาษา
- ใหญ่
- การเรียนรู้
- ชั้น
- ระดับ
- เลฟเวอเรจ
- ยกระดับ
- License
- ใบอนุญาต
- Line
- รายการ
- จดทะเบียน
- ทำ
- การทำ
- ลักษณะ
- มีความหมาย
- ML
- แบบ
- โมเดล
- เดือน
- ข้อมูลเพิ่มเติม
- มากที่สุด
- หลาย
- ความต้องการ
- ถัดไป
- สัญญาณรบกวน
- จำนวน
- เสนอ
- ออนไลน์
- เพิ่มประสิทธิภาพ
- Organized
- อื่นๆ
- มิฉะนั้น
- ของตนเอง
- ต้องจ่าย
- ในสิ่งที่สนใจ
- คน
- การปฏิบัติ
- ปรับแต่ง
- ชิ้น
- ที่มีศักยภาพ
- อำนาจ
- การคาดการณ์
- นำเสนอ
- นำเสนอ
- กระบวนการ
- การประมวลผล
- ผลิตภัณฑ์
- โปรแกรม
- การให้
- การตีพิมพ์
- คุณภาพ
- พิสัย
- RE
- ชีวิตจริง
- เหตุผล
- รับรู้
- ได้รับการยอมรับ
- ตรงประเด็น
- การร้องขอ
- ต้องการ
- ความต้องการ
- ต้อง
- แหล่งข้อมูล
- ผลสอบ
- อุปสรรค
- แอฟริกาใต้
- กฎระเบียบ
- วิ่ง
- เดียวกัน
- ลด
- ขนาด
- วินาที
- ชุด
- เปลือก
- ตั้งแต่
- เดียว
- ขนาด
- ซอฟต์แวร์
- ของแข็ง
- โดยเฉพาะ
- ข้อกำหนด
- ระยะ
- เริ่มต้น
- สถานะ
- โครงสร้าง
- ความสำเร็จ
- พรสวรรค์
- ทีม
- เทคนิค
- ทดสอบ
- การทดสอบ
- พื้นที่
- สาม
- เวลา
- ต้องใช้เวลามาก
- เครื่องมือ
- แบบดั้งเดิม
- รถไฟ
- การฝึกอบรม
- ชนิด
- เป็นปกติ
- ภายใต้
- เข้าใจ
- เป็นเอกลักษณ์
- us
- ใช้
- มักจะ
- การตรวจสอบ
- ความคุ้มค่า
- ต่างๆ
- ตรวจสอบ
- วีดีโอ
- รายละเอียด
- วิธี
- ว่า
- ในขณะที่
- กว้าง
- งาน
- การทำงาน
- XML
- ของคุณ
- YouTube