แมชชีนเลิร์นนิง (ML) ช่วยให้องค์กรสร้างรายได้ ลดต้นทุน ลดความเสี่ยง ขับเคลื่อนประสิทธิภาพ และปรับปรุงคุณภาพโดยการปรับฟังก์ชันธุรกิจหลักให้เหมาะสมในหน่วยธุรกิจต่างๆ เช่น การตลาด การผลิต การดำเนินงาน การขาย การเงิน และการบริการลูกค้า ด้วย AWS ML องค์กรต่างๆ สามารถเร่งการสร้างมูลค่าจากเดือนเป็นวัน ผืนผ้าใบ Amazon SageMaker เป็นบริการภาพแบบชี้และคลิกที่ช่วยให้นักวิเคราะห์ธุรกิจสร้างการคาดการณ์ ML ที่แม่นยำโดยไม่ต้องเขียนโค้ดแม้แต่บรรทัดเดียวหรือต้องการความเชี่ยวชาญด้าน ML คุณสามารถใช้แบบจำลองเพื่อทำการคาดการณ์แบบโต้ตอบและสำหรับการให้คะแนนเป็นชุดในชุดข้อมูลจำนวนมาก
ในโพสต์นี้ เราจะแสดงรูปแบบสถาปัตยกรรมเกี่ยวกับวิธีที่ทีมธุรกิจสามารถใช้โมเดล ML ที่สร้างขึ้นได้ทุกที่โดยสร้างการคาดการณ์ใน Canvas และบรรลุผลลัพธ์ทางธุรกิจที่มีประสิทธิภาพ
การผสานรวมการพัฒนาโมเดลและการแบ่งปันนี้สร้างการทำงานร่วมกันที่แน่นแฟ้นยิ่งขึ้นระหว่างธุรกิจและทีมวิทยาศาสตร์ข้อมูล และลดเวลาในการสร้างคุณค่า ทีมธุรกิจสามารถใช้โมเดลที่มีอยู่ซึ่งสร้างโดยนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลหรือแผนกอื่นๆ เพื่อแก้ปัญหาทางธุรกิจแทนการสร้างโมเดลใหม่ในสภาพแวดล้อมภายนอก
สุดท้าย นักวิเคราะห์ธุรกิจสามารถนำเข้าโมเดลที่ใช้ร่วมกันไปยัง Canvas และสร้างการคาดการณ์ก่อนที่จะปรับใช้กับการผลิตได้ด้วยการคลิกเพียงไม่กี่ครั้ง
ภาพรวมโซลูชัน
รูปต่อไปนี้อธิบายรูปแบบสถาปัตยกรรมที่แตกต่างกัน XNUMX แบบเพื่อแสดงให้เห็นว่านักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถแชร์โมเดลกับนักวิเคราะห์ธุรกิจได้อย่างไร ซึ่งสามารถสร้างการคาดคะเนจากโมเดลเหล่านั้นได้โดยตรงในอินเทอร์เฟสภาพของ Canvas:
เบื้องต้น
หากต้องการฝึกฝนและสร้างโมเดลของคุณโดยใช้ SageMaker และนำโมเดลของคุณเข้าสู่ Canvas ให้ดำเนินการตามข้อกำหนดเบื้องต้นต่อไปนี้:
- หากคุณยังไม่มีโดเมน SageMaker และผู้ใช้ Studio ตั้งค่าและนำผู้ใช้ Studio เข้าสู่โดเมน SageMaker.
- เปิดใช้งานและตั้งค่า Canvas สิทธิ์พื้นฐานสำหรับผู้ใช้ของคุณและ ให้สิทธิ์ผู้ใช้ในการทำงานร่วมกับ Studio.
- คุณต้องมีโมเดลที่ผ่านการฝึกอบรมจาก Autopilot, JumpStart หรือ Registry โมเดล สำหรับโมเดลใดๆ ที่คุณสร้างขึ้นภายนอก SageMaker คุณต้องลงทะเบียนโมเดลของคุณในการลงทะเบียนโมเดลก่อนที่จะนำเข้าไปยัง Canvas
ตอนนี้ สมมติบทบาทของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่กำลังมองหาการฝึกอบรม สร้าง ปรับใช้ และแชร์โมเดล ML กับนักวิเคราะห์ธุรกิจสำหรับรูปแบบสถาปัตยกรรมแต่ละรูปแบบทั้งสามนี้
ใช้ Autopilot และ Canvas
ระบบขับเคลื่อนอัตโนมัติทำให้งานหลักของกระบวนการ ML อัตโนมัติ (AutoML) เป็นไปโดยอัตโนมัติ เช่น การสำรวจข้อมูล การเลือกอัลกอริทึมที่เกี่ยวข้องสำหรับประเภทปัญหา จากนั้นฝึกอบรมและปรับแต่ง ทั้งหมดนี้สามารถทำได้ในขณะที่ให้คุณควบคุมและมองเห็นชุดข้อมูลได้อย่างเต็มที่ ระบบขับเคลื่อนอัตโนมัติจะสำรวจโซลูชันต่างๆ โดยอัตโนมัติเพื่อค้นหาโมเดลที่ดีที่สุด และผู้ใช้สามารถทำซ้ำในโมเดล ML หรือปรับใช้โมเดลโดยตรงกับการผลิตได้ด้วยคลิกเดียว
ในตัวอย่างนี้ เราใช้การสังเคราะห์การเลิกใช้งานของลูกค้า ชุด จากโดเมนโทรคมนาคมและได้รับมอบหมายให้ระบุลูกค้าที่มีความเสี่ยงที่จะเลิกใช้งาน ทำตามขั้นตอนต่อไปนี้เพื่อใช้ Autopilot AutoML เพื่อสร้าง ฝึก ปรับใช้ และแชร์โมเดล ML กับนักวิเคราะห์ธุรกิจ:
- ดาวน์โหลด ชุดให้อัปโหลดไปยัง Amazon S3 (บริการจัดเก็บข้อมูลอย่างง่ายของ Amazon) ที่ฝากข้อมูล และจดบันทึก URI ของ S3
- บนคอนโซล Studio ให้เลือก ออโต้เอ็มแอล ในบานหน้าต่างนำทาง
- Choose สร้างการทดสอบ AutoML.
- ระบุชื่อการทดสอบ (สำหรับโพสต์นี้
Telecom-Customer-Churn-AutoPilot
) อินพุตข้อมูล S3 และตำแหน่งเอาต์พุต - ตั้งคอลัมน์เป้าหมายเป็นปั่น
- ในการตั้งค่าการปรับใช้ คุณสามารถเปิดใช้งานตัวเลือกการปรับใช้อัตโนมัติเพื่อสร้างจุดสิ้นสุดที่ปรับใช้โมเดลที่ดีที่สุดของคุณและเรียกใช้การอนุมานบนจุดสิ้นสุด
สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมโปรดดูที่ สร้างการทดลอง Amazon SageMaker Autopilot.
- เลือกการทดสอบของคุณ จากนั้นเลือกรุ่นที่ดีที่สุดของคุณแล้วเลือก แชร์โมเดล.
- เพิ่มผู้ใช้ Canvas แล้วเลือก Share เพื่อแชร์โมเดล
(หมายเหตุ: คุณไม่สามารถแชร์โมเดลกับผู้ใช้ Canvas คนเดียวกับที่ใช้เข้าสู่ระบบ Studio ตัวอย่างเช่น Studio user-A ไม่สามารถแชร์โมเดลกับ Canvas User-A แต่ผู้ใช้-A สามารถแชร์โมเดลกับผู้ใช้-B ได้ ดังนั้นจึงเลือกใช้ที่แตกต่างกันสำหรับการแชร์โมเดล)
สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมโปรดดูที่ ผู้ใช้ Studio: แชร์โมเดลกับ SageMaker Canvas.
ใช้ JumpStart และ Canvas
JumpStart เป็นฮับ ML ที่ให้บริการโมเดลโอเพ่นซอร์สที่ผ่านการฝึกอบรมล่วงหน้าสำหรับกรณีการใช้งาน ML ที่หลากหลาย เช่น การตรวจจับการฉ้อโกง การคาดการณ์ความเสี่ยงด้านเครดิต และการตรวจจับข้อบกพร่องของผลิตภัณฑ์ คุณสามารถปรับใช้แบบจำลองที่ผ่านการฝึกอบรมล่วงหน้ามากกว่า 300 แบบสำหรับข้อมูลแบบตาราง ภาพ ข้อความ และข้อมูลเสียง
สำหรับโพสต์นี้ เราใช้โมเดลสำเร็จรูป LightGBM regression จาก JumpStart เราฝึกโมเดลในชุดข้อมูลที่กำหนดเองและแชร์โมเดลกับผู้ใช้ Canvas (นักวิเคราะห์ธุรกิจ) โมเดลที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้าสามารถนำไปใช้กับจุดสิ้นสุดสำหรับการอนุมานได้ JumpStart จัดเตรียมโน้ตบุ๊กตัวอย่างเพื่อเข้าถึงโมเดลหลังจากปรับใช้
ในตัวอย่างนี้เราใช้ไฟล์ ชุดข้อมูลหอยเป๋าฮื้อ. ชุดข้อมูลประกอบด้วยตัวอย่างการวัดทางกายภาพ XNUMX รายการ เช่น ความยาว เส้นผ่านศูนย์กลาง และความสูง เพื่อทำนายอายุของหอยเป๋าฮื้อ (ปัญหาการถดถอย)
- ดาวน์โหลด ชุดข้อมูลหอยเป๋าฮื้อ จาก Kaggle.
- สร้างบัคเก็ต S3 และอัปโหลดชุดข้อมูลรถไฟ การตรวจสอบความถูกต้อง และส่วนหัวที่กำหนดเอง
- บนคอนโซล Studio ใต้ SageMaker JumpStart ในบานหน้าต่างนำทาง ให้เลือก โมเดล โน๊ตบุ๊ค โซลูชั่น.
- ภายใต้ โมเดลตารางเลือก การถดถอย LightGBM.
- ภายใต้ โมเดลรถไฟระบุ URI ของ S3 สำหรับชุดข้อมูลการฝึก การตรวจสอบ และส่วนหัวของคอลัมน์
- Choose รถไฟ.
- ในบานหน้าต่างนำทาง เลือก เปิดตัวเนื้อหา JumpStart.
- เกี่ยวกับ งานฝึกอบรม แท็บ เลือกงานฝึกอบรมของคุณ
- เกี่ยวกับ Share เมนูให้เลือก แชร์ไปที่แคนวาส.
- เลือกผู้ใช้ Canvas ที่จะแชร์ด้วย ระบุรายละเอียดของโมเดล แล้วเลือก Share.
สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมโปรดดูที่ ผู้ใช้ Studio: แชร์โมเดลกับ SageMaker Canvas.
ใช้รีจิสตรีโมเดล SageMaker และ Canvas
ด้วยการลงทะเบียนโมเดล SageMaker คุณสามารถแคตตาล็อกโมเดลสำหรับการผลิต จัดการเวอร์ชันของโมเดล เชื่อมโยงข้อมูลเมตา จัดการสถานะการอนุมัติของโมเดล ปรับใช้โมเดลกับการผลิต และทำให้การปรับใช้โมเดลเป็นแบบอัตโนมัติด้วย CI/CD
มาสวมบทบาทเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลกันเถอะ สำหรับตัวอย่างนี้ คุณกำลังสร้างโปรเจ็กต์ ML แบบ end-to-end ที่ประกอบด้วยการเตรียมข้อมูล การฝึกโมเดล การโฮสต์โมเดล การลงทะเบียนโมเดล และการแชร์โมเดลกับนักวิเคราะห์ธุรกิจ คุณสามารถเลือกใช้สำหรับการเตรียมข้อมูลและขั้นตอนก่อนการประมวลผลหรือหลังการประมวลผล คุณสามารถใช้ Amazon SageMaker ข้อมูล Wrangler และ งานประมวลผล Amazon SageMaker. ในตัวอย่างนี้ เราใช้ชุดข้อมูลหอยเป๋าฮื้อที่ดาวน์โหลดจาก LIBSVM ตัวแปรเป้าหมายคืออายุของหอยเป๋าฮื้อ
- ใน Studio ให้โคลนไฟล์ repo GitHub.
- ทำตามขั้นตอนที่ระบุไว้ในไฟล์ README
- บนคอนโซล Studio ใต้ Models ในบานหน้าต่างนำทาง ให้เลือก ทะเบียนโมเดล.
- เลือกรุ่น
sklearn-reg-ablone
. - แชร์โมเดลเวอร์ชัน 1 จากรีจีสทรีโมเดลไปยัง Canvas
- เลือกผู้ใช้ Canvas ที่จะแชร์ด้วย ระบุรายละเอียดของโมเดล แล้วเลือก Share.
สำหรับคำแนะนำ โปรดดูที่ รุ่น Registry ส่วนเข้า ผู้ใช้ Studio: แชร์โมเดลกับ SageMaker Canvas.
จัดการโมเดลที่ใช้ร่วมกัน
หลังจากที่คุณแชร์โมเดลโดยใช้วิธีการใดๆ ก่อนหน้านี้แล้ว คุณสามารถไปที่ Models ในสตูดิโอและตรวจสอบโมเดลที่ใช้ร่วมกันทั้งหมด ในภาพหน้าจอต่อไปนี้ เราเห็นแบบจำลอง 3 แบบที่ใช้ร่วมกันโดยผู้ใช้ Studio (นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล) กับผู้ใช้ Canvas (ทีมธุรกิจ) ที่แตกต่างกัน
นำเข้าโมเดลที่ใช้ร่วมกันและคาดการณ์ด้วย Canvas
ลองสวมบทบาทเป็นนักวิเคราะห์ธุรกิจและเข้าสู่ระบบ Canvas ด้วยผู้ใช้ Canvas ของคุณ
เมื่อนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลหรือผู้ใช้ Studio แชร์โมเดลกับผู้ใช้ Canvas คุณจะได้รับการแจ้งเตือนภายในแอปพลิเคชัน Canvas ว่าผู้ใช้ Studio แชร์โมเดลกับคุณ ในแอปพลิเคชัน Canvas การแจ้งเตือนจะคล้ายกับภาพหน้าจอต่อไปนี้
คุณสามารถเลือก ดูการปรับปรุง เพื่อดูโมเดลที่ใช้ร่วมกัน หรือคุณสามารถไปที่ Models หน้าในแอปพลิเคชัน Canvas เพื่อค้นหาโมเดลทั้งหมดที่แชร์กับคุณ การนำเข้าโมเดลจาก Studio อาจใช้เวลาถึง 20 นาที
หลังจากนำเข้าโมเดลแล้ว คุณสามารถดูเมตริกและสร้างโมเดลได้ การคาดการณ์ตามเวลาจริงด้วยการวิเคราะห์แบบ what-if หรือการคาดการณ์แบบกลุ่ม.
สิ่งที่ควรพิจารณา
โปรดคำนึงถึงสิ่งต่อไปนี้เมื่อแชร์โมเดลกับ Canvas:
- คุณจัดเก็บชุดข้อมูลการฝึกอบรมและการตรวจสอบใน Amazon S3 และ URI ของ S3 จะถูกส่งผ่านไปยัง Canvas ด้วย AWS Identity และการจัดการการเข้าถึง (IAM) สิทธิ์
- ระบุคอลัมน์เป้าหมายเป็น Canvas หรือใช้คอลัมน์แรกเป็นค่าเริ่มต้น
- สำหรับคอนเทนเนอร์ Canvas เพื่อแยกวิเคราะห์ข้อมูลการอนุมาน จุดสิ้นสุดของ Canvas จะยอมรับทั้งข้อความ (CSV) หรือแอปพลิเคชัน (JSON)
- Canvas ไม่รองรับคอนเทนเนอร์หรือไปป์ไลน์การอนุมานหลายรายการ
- สคีมาข้อมูลจะมอบให้กับ Canvas หากไม่มีการระบุส่วนหัวในชุดข้อมูลการฝึกอบรมและการตรวจสอบความถูกต้อง ตามค่าเริ่มต้น แพลตฟอร์ม JumpStart ไม่มีส่วนหัวในชุดข้อมูลการฝึกอบรมและการตรวจสอบความถูกต้อง
- ด้วย Jumpstart งานการฝึกอบรมจะต้องเสร็จสิ้นก่อนจึงจะสามารถแชร์กับ Canvas ได้
เอ่ยถึง ข้อจำกัดและการแก้ไขปัญหา เพื่อช่วยคุณแก้ปัญหาใดๆ ที่คุณพบเมื่อแชร์โมเดล
ทำความสะอาด
เพื่อหลีกเลี่ยงค่าใช้จ่ายในอนาคต ให้ลบหรือปิดทรัพยากรที่คุณสร้างขึ้นในขณะที่ติดตามโพสต์นี้ อ้างถึง ออกจากระบบ Amazon SageMaker Canvas สำหรับรายละเอียดเพิ่มเติม ปิดทรัพยากรแต่ละรายการ รวมถึงโน้ตบุ๊ก เทอร์มินัล เคอร์เนล แอป และอินสแตนซ์ สำหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดูที่ ปิดทรัพยากร. ลบไฟล์ รุ่น, ตำแหน่งข้อมูลและทรัพยากรของ SageMaker, แหล่งข้อมูลการทดสอบระบบขับเคลื่อนอัตโนมัติและ ถัง S3.
สรุป
Studio ช่วยให้นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลแชร์โมเดล ML กับนักวิเคราะห์ธุรกิจได้ในไม่กี่ขั้นตอนง่ายๆ นักวิเคราะห์ธุรกิจจะได้รับประโยชน์จากโมเดล ML ที่สร้างขึ้นโดยนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลเพื่อแก้ปัญหาทางธุรกิจแทนการสร้างโมเดลใหม่ใน Canvas อย่างไรก็ตาม อาจเป็นเรื่องยากที่จะใช้โมเดลเหล่านี้นอกสภาพแวดล้อมที่สร้างขึ้น เนื่องจากข้อกำหนดทางเทคนิคและกระบวนการด้วยตนเองในการนำเข้าโมเดล สิ่งนี้มักจะบังคับให้ผู้ใช้สร้างโมเดล ML ใหม่ ส่งผลให้ต้องใช้ความพยายามซ้ำซ้อนและมีเวลาและทรัพยากรเพิ่มขึ้น Canvas ขจัดข้อจำกัดเหล่านี้ออกไป คุณจึงสามารถสร้างการคาดการณ์ใน Canvas ด้วยโมเดลที่คุณฝึกมาแล้วได้ทุกที่ ด้วยการใช้รูปแบบสามแบบที่แสดงในโพสต์นี้ คุณสามารถลงทะเบียนโมเดล ML ในการลงทะเบียนโมเดล SageMaker ซึ่งเป็นที่เก็บข้อมูลเมตาสำหรับโมเดล ML และอิมพอร์ตลงใน Canvas นักวิเคราะห์ธุรกิจสามารถวิเคราะห์และสร้างการคาดการณ์จากโมเดลใดก็ได้ใน Canvas
หากต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับการใช้บริการ SageMaker โปรดดูแหล่งข้อมูลต่อไปนี้:
หากคุณมีคำถามหรือข้อเสนอแนะแสดงความคิดเห็น
เกี่ยวกับผู้แต่ง
Aman Sharma เป็นสถาปนิกโซลูชันอาวุโสของ AWS เขาทำงานกับสตาร์ทอัพ ธุรกิจขนาดกลางและขนาดย่อม และลูกค้าองค์กรทั่วภูมิภาค APJ มีประสบการณ์มากกว่า 19 ปีในการให้คำปรึกษา ออกแบบสถาปัตยกรรม และแก้ปัญหา เขาหลงใหลเกี่ยวกับการทำให้ AI และ ML เป็นประชาธิปไตย และช่วยเหลือลูกค้าในการออกแบบข้อมูลและกลยุทธ์ ML เขาชอบที่จะสำรวจธรรมชาติและสัตว์ป่า
ซีเฉิน เนีย เป็นวิศวกรซอฟต์แวร์อาวุโสที่ AWS SageMaker ซึ่งเป็นผู้นำโครงการ Bring Your Own Model to SageMaker Canvas เมื่อปีที่แล้ว เธอทำงานใน Amazon มานานกว่า 7 ปี และมีประสบการณ์ทั้งด้าน Amazon Supply Chain Optimization และบริการ AWS AI เธอชอบออกกำลังกายกับ Barre และฟังเพลงหลังเลิกงาน
- เนื้อหาที่ขับเคลื่อนด้วย SEO และการเผยแพร่ประชาสัมพันธ์ รับการขยายวันนี้
- เพลโตไอสตรีม. ข้อมูลอัจฉริยะ Web3 ขยายความรู้ เข้าถึงได้ที่นี่.
- การสร้างอนาคตโดย Adryenn Ashley เข้าถึงได้ที่นี่.
- ที่มา: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/bring-your-own-ml-model-into-amazon-sagemaker-canvas-and-generate-accurate-predictions/
- :มี
- :เป็น
- $ ขึ้น
- 1
- 100
- 20
- 7
- a
- เกี่ยวกับเรา
- เร่งความเร็ว
- ยอมรับ
- เข้า
- ถูกต้อง
- บรรลุ
- ประสบความสำเร็จ
- ข้าม
- เพิ่มเติม
- หลังจาก
- AI
- บริการ AI
- ขั้นตอนวิธี
- ทั้งหมด
- การอนุญาต
- ช่วยให้
- แล้ว
- อเมซอน
- อเมซอน SageMaker
- ระบบนำร่องอัตโนมัติของ Amazon SageMaker
- ผืนผ้าใบ Amazon SageMaker
- an
- การวิเคราะห์
- นักวิเคราะห์
- นักวิเคราะห์
- วิเคราะห์
- และ
- ใด
- ทุกแห่ง
- การใช้งาน
- การอนุมัติ
- ปพลิเคชัน
- ในเชิงสถาปัตยกรรม
- สถาปัตยกรรม
- เป็น
- AS
- ภาคี
- At
- เสียง
- รถยนต์
- โดยอัตโนมัติ
- โดยอัตโนมัติ
- อัตโนมัติ
- อัตโนมัติ
- ออโต้เอ็มแอล
- หลีกเลี่ยง
- AWS
- ฐาน
- BE
- รับ
- ก่อน
- ประโยชน์
- ที่ดีที่สุด
- ระหว่าง
- ทั้งสอง
- นำมาซึ่ง
- สร้าง
- การก่อสร้าง
- สร้าง
- ธุรกิจ
- ฟังก์ชั่นทางธุรกิจ
- ธุรกิจ
- แต่
- by
- CAN
- ผ้าใบ
- กรณี
- แค็ตตาล็อก
- โซ่
- โหลด
- ตรวจสอบ
- Choose
- คลิก
- รหัส
- ร่วมมือ
- การทำงานร่วมกัน
- คอลัมน์
- ความเห็น
- สมบูรณ์
- ปลอบใจ
- การให้คำปรึกษา
- ภาชนะ
- มี
- ควบคุม
- แกน
- ค่าใช้จ่าย
- สร้าง
- ที่สร้างขึ้น
- สร้าง
- การสร้าง
- การสร้าง
- เครดิต
- ประเพณี
- ลูกค้า
- บริการลูกค้า
- ลูกค้า
- ข้อมูล
- การเตรียมข้อมูล
- วิทยาศาสตร์ข้อมูล
- นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล
- ชุดข้อมูล
- วัน
- ค่าเริ่มต้น
- democratizing
- สาธิต
- หน่วยงาน
- ปรับใช้
- นำไปใช้
- ปรับใช้
- การใช้งาน
- Deploys
- การออกแบบ
- รายละเอียด
- การตรวจพบ
- พัฒนาการ
- ต่าง
- ยาก
- โดยตรง
- ค้นพบ
- ไม่
- โดเมน
- Dont
- ลง
- ขับรถ
- สอง
- แต่ละ
- มีประสิทธิภาพ
- ประสิทธิภาพ
- ความพยายาม
- ทั้ง
- ทำให้สามารถ
- จบสิ้น
- ปลายทาง
- วิศวกร
- Enterprise
- สภาพแวดล้อม
- ตัวอย่าง
- ตัวอย่าง
- ที่มีอยู่
- ประสบการณ์
- การทดลอง
- ความชำนาญ
- สำรวจ
- สำรวจ
- สำรวจ
- สองสาม
- รูป
- เนื้อไม่มีมัน
- เงินทุน
- หา
- ชื่อจริง
- ดังต่อไปนี้
- สำหรับ
- กองกำลัง
- การหลอกลวง
- การตรวจจับการฉ้อโกง
- ราคาเริ่มต้นที่
- เต็ม
- ฟังก์ชั่น
- อนาคต
- สร้าง
- การสร้าง
- Go
- มี
- he
- ส่วนหัว
- ความสูง
- ช่วย
- การช่วยเหลือ
- จะช่วยให้
- ด้วยเหตุนี้
- โฮสติ้ง
- สรุป ความน่าเชื่อถือของ Olymp Trade?
- อย่างไรก็ตาม
- HTML
- ที่ http
- HTTPS
- Hub
- ระบุ
- เอกลักษณ์
- if
- นำเข้า
- การนำเข้า
- ปรับปรุง
- in
- รวมถึง
- รวมทั้ง
- เป็นรายบุคคล
- ข้อมูล
- อินพุต
- แทน
- คำแนะนำการใช้
- บูรณาการ
- อินเตอร์เฟซ
- เข้าไป
- ปัญหา
- IT
- ITS
- การสัมภาษณ์
- jpg
- JSON
- เพียงแค่
- คีย์
- ชื่อสกุล
- ปีที่แล้ว
- ชั้นนำ
- เรียนรู้
- การเรียนรู้
- ทิ้ง
- ความยาว
- กดไลก์
- ยอดไลก์
- ข้อ จำกัด
- Line
- จดทะเบียน
- ที่ตั้ง
- เข้าสู่ระบบ
- เข้าสู่ระบบ
- ที่ต้องการหา
- เก็บรักษา
- ทำ
- จัดการ
- คู่มือ
- การผลิต
- การตลาด
- วัด
- กลาง
- เมตาดาต้า
- วิธีการ
- ตัวชี้วัด
- อาจ
- ใจ
- นาที
- บรรเทา
- ML
- แบบ
- โมเดล
- เดือน
- ข้อมูลเพิ่มเติม
- หลาย
- ดนตรี
- ต้อง
- ชื่อ
- ธรรมชาติ
- การเดินเรือ
- ความต้องการ
- ใหม่
- ไม่
- สมุดบันทึก
- การประกาศ
- of
- มักจะ
- on
- ออนบอร์ด
- ONE
- โอเพนซอร์ส
- การดำเนินการ
- การเพิ่มประสิทธิภาพ
- การเพิ่มประสิทธิภาพ
- ตัวเลือกเสริม (Option)
- or
- องค์กร
- อื่นๆ
- ออก
- ผลลัพธ์
- เอาท์พุต
- ด้านนอก
- ของตนเอง
- หน้า
- บานหน้าต่าง
- ผ่าน
- หลงใหล
- รูปแบบ
- สิทธิ์
- กายภาพ
- เวที
- เพลโต
- เพลโตดาต้าอินเทลลิเจนซ์
- เพลโตดาต้า
- โพสต์
- ที่อาจเกิดขึ้น
- คาดการณ์
- คำทำนาย
- การคาดการณ์
- ข้อกำหนดเบื้องต้น
- ปัญหา
- ปัญหาที่เกิดขึ้น
- กระบวนการ
- กระบวนการ
- การประมวลผล
- ผลิตภัณฑ์
- การผลิต
- โครงการ
- ให้
- ให้
- ให้
- คุณภาพ
- คำถาม
- พิสัย
- รับ
- ลด
- ภูมิภาค
- ทะเบียน
- รีจิสทรี
- ตรงประเด็น
- ความต้องการ
- แหล่งข้อมูล
- ส่งผลให้
- รายได้
- ทบทวน
- ความเสี่ยง
- บทบาท
- sagemaker
- ขาย
- เดียวกัน
- วิทยาศาสตร์
- นักวิทยาศาสตร์
- นักวิทยาศาสตร์
- คะแนน
- Section
- เห็น
- การเลือก
- ระดับอาวุโส
- บริการ
- บริการ
- ชุด
- การตั้งค่า
- Share
- ที่ใช้ร่วมกัน
- หุ้น
- ใช้งานร่วมกัน
- เธอ
- แสดง
- ปิดตัวลง
- คล้ายคลึงกัน
- ง่าย
- เดียว
- เล็ก
- So
- ซอฟต์แวร์
- วิศวกรซอฟต์แวร์
- โซลูชัน
- แก้
- เริ่มอัพ
- Status
- ขั้นตอน
- การเก็บรักษา
- จัดเก็บ
- กลยุทธ์
- สตูดิโอ
- อย่างเช่น
- จัดหาอุปกรณ์
- ห่วงโซ่อุปทาน
- การเพิ่มประสิทธิภาพซัพพลายเชน
- สนับสนุน
- สังเคราะห์
- เอา
- เป้า
- งาน
- ทีม
- วิชาการ
- โทรคมนาคม
- สถานีปลายทาง
- กว่า
- ที่
- พื้นที่
- ของพวกเขา
- พวกเขา
- แล้วก็
- ล้อยางขัดเหล่านี้ติดตั้งบนแกน XNUMX (มม.) ผลิตภัณฑ์นี้ถูกผลิตในหลายรูปทรง และหลากหลายเบอร์ความแน่นหนาของปริมาณอนุภาคขัดของมัน จะทำให้ท่านได้รับประสิทธิภาพสูงในการขัดและการใช้งานที่ยาวนาน
- พวกเขา
- นี้
- เหล่านั้น
- สาม
- ที่เข้มงวดมากขึ้น
- เวลา
- ไปยัง
- รถไฟ
- ผ่านการฝึกอบรม
- การฝึกอบรม
- ชนิด
- ภายใต้
- หน่วย
- ใช้
- มือสอง
- ผู้ใช้งาน
- ผู้ใช้
- การใช้
- การตรวจสอบ
- ความคุ้มค่า
- การสร้างมูลค่า
- รุ่น
- รายละเอียด
- ความชัดเจน
- วิสัยทัศน์
- we
- เมื่อ
- ที่
- ในขณะที่
- WHO
- กว้าง
- ช่วงกว้าง
- กับ
- ภายใน
- ไม่มี
- งาน
- การทำงาน
- โรงงาน
- การเขียน
- ปี
- ปี
- คุณ
- ของคุณ
- ลมทะเล