เนื้อหาและความคิดเห็นในโพสต์นี้เป็นของผู้เขียนบุคคลที่สาม และ AWS ไม่รับผิดชอบต่อเนื้อหาหรือความถูกต้องของโพสต์นี้
เนื่องจากองค์กรจำนวนมากขึ้นใช้เทคนิคการเรียนรู้เชิงลึก เช่น คอมพิวเตอร์วิทัศน์และการประมวลผลภาษาธรรมชาติ บุคลิกของนักพัฒนาแมชชีนเลิร์นนิง (ML) จึงต้องการเครื่องมือที่ปรับขนาดได้สำหรับการติดตามการทดลอง การสืบสาย และการทำงานร่วมกัน การติดตามการทดสอบประกอบด้วยข้อมูลเมตา เช่น ระบบปฏิบัติการ โครงสร้างพื้นฐานที่ใช้ ไลบรารี ชุดข้อมูลอินพุตและเอาต์พุต ซึ่งมักถูกติดตามบนสเปรดชีตด้วยตนเอง Lineage เกี่ยวข้องกับการติดตามชุดข้อมูล การแปลง และอัลกอริทึมที่ใช้ในการสร้างแบบจำลอง ML การทำงานร่วมกันประกอบด้วยนักพัฒนา ML ที่ทำงานในโครงการเดียวและนักพัฒนา ML ยังแชร์ผลลัพธ์ระหว่างทีมและผู้มีส่วนได้ส่วนเสียทางธุรกิจ ซึ่งเป็นกระบวนการที่มักทำผ่านอีเมล ภาพหน้าจอ และงานนำเสนอ PowerPoint
ในโพสต์นี้ เราฝึกแบบจำลองเพื่อระบุวัตถุสำหรับกรณีการใช้งานยานยนต์อัตโนมัติโดยใช้ Weights & Biases (W&B) และ อเมซอน SageMaker. เราแสดงวิธีที่โซลูชันร่วมลดการทำงานด้วยตนเองสำหรับนักพัฒนา ML สร้างความโปร่งใสมากขึ้นในกระบวนการพัฒนาแบบจำลอง และช่วยให้ทีมสามารถทำงานร่วมกันในโครงการได้
เราเรียกใช้ตัวอย่างนี้บน สตูดิโอ Amazon SageMaker ให้คุณได้ลองด้วยตัวเอง
ภาพรวมของน้ำหนักและอคติ
Weights & Biases ช่วยให้ทีม ML สร้างแบบจำลองที่ดีขึ้นได้เร็วยิ่งขึ้น ด้วยโค้ดเพียงไม่กี่บรรทัดในโน้ตบุ๊ก SageMaker ของคุณ คุณสามารถดีบัก เปรียบเทียบ และสร้างแบบจำลองของคุณขึ้นมาใหม่—สถาปัตยกรรม, ไฮเปอร์พารามิเตอร์, คอมมิต git, น้ำหนักโมเดล, การใช้ GPU, ชุดข้อมูล และการคาดคะเน—ทั้งหมดในขณะที่ทำงานร่วมกับเพื่อนร่วมทีมของคุณ
W&B ได้รับความไว้วางใจจากผู้ปฏิบัติงาน ML มากกว่า 200,000 คนจากบริษัทและองค์กรวิจัยที่มีนวัตกรรมมากที่สุดในโลก ทดลองใช้งานได้ฟรี สมัครได้ที่ น้ำหนักและอคติ, หรือเยี่ยมชม รายชื่อ W&B AWS Marketplace.
เริ่มต้นใช้งาน SageMaker Studio
SageMaker Studio เป็นสภาพแวดล้อมการพัฒนาแบบครบวงจร (IDE) ตัวแรกสำหรับ ML Studio มีอินเทอร์เฟซบนเว็บแบบเดียวที่ผู้ปฏิบัติงาน ML และนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถสร้าง ฝึก และปรับใช้โมเดลได้ด้วยการคลิกเพียงไม่กี่ครั้ง ทั้งหมดนี้รวมอยู่ในที่เดียว
ในการเริ่มต้นใช้งาน Studio คุณต้องมีบัญชี AWS และ AWS Identity และการจัดการการเข้าถึง ผู้ใช้ (IAM) หรือบทบาทที่มีสิทธิ์สร้างโดเมน Studio อ้างถึง ออนบอร์ดไปยังโดเมน Amazon SageMaker เพื่อสร้างโดเมนและ เอกสารสตูดิโอ สำหรับภาพรวมเกี่ยวกับการใช้อินเทอร์เฟซแบบเห็นภาพของ Studio และโน้ตบุ๊ก
ตั้งค่าสภาพแวดล้อม
สำหรับโพสต์นี้ เราสนใจที่จะรันโค้ดของเราเอง เรามานำเข้าโน้ตบุ๊กจาก GitHub กันเถอะ เราใช้สิ่งต่อไปนี้ repo GitHub มาดูตัวอย่างกัน สมุดบันทึกนี้.
คุณสามารถโคลนที่เก็บได้ผ่านทางเทอร์มินัลหรือ Studio UI ในการโคลนที่เก็บผ่านเทอร์มินัล ให้เปิดเทอร์มินัลระบบ (บน เนื้อไม่มีมัน เมนูให้เลือก ใหม่ และ สถานีปลายทาง) และป้อนคำสั่งต่อไปนี้:
ในการโคลนที่เก็บจาก Studio UI โปรดดูที่ โคลนที่เก็บ Git ใน SageMaker Studio.
ในการเริ่มต้น เลือก 01_data_processing.ipynb สมุดบันทึก. คุณได้รับพร้อมท์พร้อมพรอมต์ตัวสลับเคอร์เนล ตัวอย่างนี้ใช้ PyTorch เพื่อให้เราสามารถเลือกที่สร้างไว้ล่วงหน้าได้ PyTorch 1.10 Python 3.8 GPU ที่ปรับให้เหมาะสม รูปภาพเพื่อเริ่มต้นโน๊ตบุ๊คของเรา คุณสามารถดูแอปเริ่มต้นได้ และเมื่อเคอร์เนลพร้อม จะแสดงประเภทอินสแตนซ์และเคอร์เนลที่ด้านบนขวาของสมุดบันทึกของคุณ
สมุดบันทึกของเราต้องการการพึ่งพาเพิ่มเติม ที่เก็บนี้มีข้อกำหนด.txt ที่มีการขึ้นต่อกันเพิ่มเติม เรียกใช้เซลล์แรกเพื่อติดตั้งการพึ่งพาที่จำเป็น:
คุณยังสามารถสร้างการกำหนดค่าวงจรชีวิตเพื่อติดตั้งแพ็คเกจโดยอัตโนมัติทุกครั้งที่คุณเริ่มแอพ PyTorch ดู ปรับแต่ง Amazon SageMaker Studio โดยใช้การกำหนดค่าวงจรชีวิต สำหรับคำแนะนำและตัวอย่างการใช้งาน
ใช้น้ำหนักและอคติใน SageMaker Studio
น้ำหนักและอคติ (wandb
) เป็นไลบรารี Python มาตรฐาน เมื่อติดตั้งแล้ว ก็ทำได้ง่ายๆ เพียงเพิ่มโค้ดสองสามบรรทัดลงในสคริปต์การฝึกอบรมของคุณ และคุณพร้อมที่จะบันทึกการทดสอบ เราได้ติดตั้งผ่านไฟล์ requirements.txt ของเราแล้ว คุณยังสามารถติดตั้งได้ด้วยตนเองโดยใช้รหัสต่อไปนี้:
กรณีศึกษา: การแบ่งส่วนความหมายของยานยนต์อิสระ
ชุด
เราใช้ ฐานข้อมูลวิดีโอที่มีป้ายกำกับสำหรับการขับรถเคมบริดจ์ (CamVid) สำหรับตัวอย่างนี้ ประกอบด้วยคอลเล็กชันวิดีโอที่มีป้ายกำกับความหมายของคลาสอ็อบเจ็กต์ พร้อมด้วยข้อมูลเมตา ฐานข้อมูลมีป้ายกำกับความจริงพื้นฐานที่เชื่อมโยงแต่ละพิกเซลกับคลาสความหมายหนึ่งใน 32 คลาส เราสามารถกำหนดชุดข้อมูลของเราเป็น a ไม้กายสิทธิ์ด้วยวิธีนี้เราจะสามารถอ้างอิงได้ในภายหลัง ดูรหัสต่อไปนี้:
ติดตามได้ใน 01_data_processing.ipynb สมุดบันทึก.
เรายังเข้าสู่ระบบ ตาราง ของชุดข้อมูล ตารางเป็นเอนทิตีที่เหมือน DataFrame ที่สมบูรณ์และทรงพลัง ซึ่งช่วยให้คุณสืบค้นและวิเคราะห์ข้อมูลแบบตารางได้ คุณสามารถเข้าใจชุดข้อมูลของคุณ แสดงภาพการทำนายแบบจำลอง และแบ่งปันข้อมูลเชิงลึกในแดชบอร์ดส่วนกลาง
ตาราง Weights & Biases รองรับรูปแบบสื่อสมบูรณ์มากมาย เช่น รูปภาพ เสียง และรูปคลื่น สำหรับรายการรูปแบบสื่อทั้งหมด โปรดดูที่ ประเภทข้อมูล.
ภาพหน้าจอต่อไปนี้แสดงตารางที่มีภาพดิบพร้อมการแบ่งกลุ่มตามความเป็นจริงพื้นฐาน คุณยังสามารถดู an รุ่นโต้ตอบของตารางนี้.
ฝึกนางแบบ
ตอนนี้เราสามารถสร้างแบบจำลองและฝึกบนชุดข้อมูลของเราได้แล้ว เราใช้ ไพทอร์ช และ ฟาสไท เพื่อสร้างต้นแบบอย่างรวดเร็วแล้วใช้ wandb.Sweeps
เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพไฮเปอร์พารามิเตอร์ของเรา ติดตามได้ใน 02_semantic_segmentation.ipynb สมุดบันทึก. เมื่อได้รับพร้อมท์สำหรับเคอร์เนลในการเปิดโน้ตบุ๊ก ให้เลือกเคอร์เนลเดียวกันจากโน้ตบุ๊กเครื่องแรกของเรา PyTorch 1.10 Python 3.8 GPU ที่ปรับให้เหมาะสม. แพ็คเกจของคุณได้รับการติดตั้งแล้วเนื่องจากคุณใช้แอพเดียวกัน
ตัวแบบควรจะเรียนรู้คำอธิบายประกอบต่อพิกเซลของฉากที่ถ่ายจากมุมมองของตัวแทนอิสระ โมเดลจำเป็นต้องจัดหมวดหมู่หรือแบ่งแต่ละพิกเซลของฉากที่กำหนดออกเป็น 32 หมวดหมู่ที่เกี่ยวข้อง เช่น ถนน คนเดินเท้า ทางเท้า หรือรถยนต์ คุณสามารถเลือกรูปภาพที่แบ่งส่วนใดก็ได้ในตารางและเข้าถึงอินเทอร์เฟซแบบโต้ตอบนี้เพื่อเข้าถึงผลลัพธ์และหมวดหมู่ของการแบ่งส่วน
เพราะว่า ฟาสไท ห้องสมุดมีการบูรณาการกับ wandb
คุณสามารถผ่าน WandbCallback
ถึงผู้เรียน:
สำหรับการทดลองพื้นฐาน เราตัดสินใจใช้สถาปัตยกรรมที่เรียบง่ายซึ่งได้รับแรงบันดาลใจจาก ยูเน็ต กระดาษที่มีกระดูกสันหลังที่แตกต่างกันจาก ทิม เราฝึกโมเดลของเราด้วย การสูญเสียโฟกัส เป็นเกณฑ์ ด้วย Weights & Biases คุณสามารถสร้างแดชบอร์ดได้อย่างง่ายดายพร้อมสรุปการทดลองของคุณเพื่อวิเคราะห์ผลการฝึกอย่างรวดเร็ว ดังที่แสดงในภาพหน้าจอต่อไปนี้ นอกจากนี้คุณยังสามารถ ดูแดชบอร์ดนี้แบบโต้ตอบ.
ค้นหาไฮเปอร์พารามิเตอร์ด้วยการกวาดล้าง
เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพของโมเดลพื้นฐาน เราจำเป็นต้องเลือกโมเดลที่ดีที่สุดและชุดของไฮเปอร์พารามิเตอร์ที่ดีที่สุดในการฝึก W&B ทำให้สิ่งนี้เป็นเรื่องง่ายสำหรับเราโดยใช้ เรตติ้ง.
เราดำเนินการ a การค้นหาไฮเปอร์พารามิเตอร์แบบเบย์ โดยมีเป้าหมายเพื่อเพิ่มความแม่นยำในส่วนหน้าของโมเดลในชุดข้อมูลการตรวจสอบความถูกต้อง ในการดำเนินการกวาด เรากำหนดไฟล์การกำหนดค่า sweep.yaml ภายในไฟล์นี้ เราส่งวิธีการที่ต้องการใช้: ช่องและพารามิเตอร์และค่าที่เกี่ยวข้องเพื่อค้นหา ในกรณีของเรา เราลองใช้แบ็คโบน ขนาดแบทช์ และฟังก์ชันการสูญเสียที่แตกต่างกัน เรายังสำรวจพารามิเตอร์การเพิ่มประสิทธิภาพต่างๆ เช่น อัตราการเรียนรู้และการลดน้ำหนัก เนื่องจากค่าเหล่านี้เป็นค่าต่อเนื่อง เราจึงสุ่มตัวอย่างจากการแจกแจง มีหลายแบบ ตัวเลือกการกำหนดค่าที่ใช้ได้สำหรับการกวาด
หลังจากนั้น ในเทอร์มินัล คุณเปิดการกวาดโดยใช้ บรรทัดคำสั่ง wandb:
จากนั้นเปิดโปรแกรม Sweep Agent บนเครื่องนี้ด้วยรหัสต่อไปนี้:
เมื่อการกวาดเสร็จสิ้น เราสามารถใช้พล็อตพิกัดคู่ขนานเพื่อสำรวจประสิทธิภาพของโมเดลที่มีแบ็คโบนต่างๆ และชุดไฮเปอร์พารามิเตอร์ต่างๆ จากข้อมูลดังกล่าว เราจะเห็นได้ว่ารุ่นใดทำงานได้ดีที่สุด
ภาพหน้าจอต่อไปนี้แสดงผลการกวาด ซึ่งรวมถึงแผนภูมิพิกัดคู่ขนานและแผนภูมิความสัมพันธ์ของพารามิเตอร์ นอกจากนี้คุณยังสามารถ ดูแดชบอร์ดการกวาดนี้แบบโต้ตอบ.
เราสามารถได้รับข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญต่อไปนี้จากการกวาดล้าง:
- อัตราการเรียนรู้ที่ลดลงและการลดน้ำหนักที่ลดลงส่งผลให้ส่วนหน้ามีความแม่นยำและคะแนนลูกเต๋าที่ดีขึ้น
- ขนาดแบทช์มีความสัมพันธ์เชิงบวกอย่างมากกับเมตริก
- พื้นที่ กระดูกสันหลังที่ใช้ VGG อาจไม่ใช่ตัวเลือกที่ดีในการฝึกโมเดลสุดท้ายของเราเพราะมีแนวโน้มว่าจะเป็น การไล่ระดับสีที่หายไป. (พวกเขาถูกกรองออกเมื่อความสูญเสียแตกต่างกัน)
- พื้นที่ เรสเน็ต แบ็คโบนส่งผลให้ประสิทธิภาพโดยรวมดีที่สุดเมื่อเทียบกับเมตริก
- ควรเลือกแกนหลัก ResNet34 หรือ ResNet50 สำหรับรุ่นสุดท้ายเนื่องจากประสิทธิภาพที่แข็งแกร่งในแง่ของเมตริก
ข้อมูลและสายเลือดโมเดล
สิ่งประดิษฐ์ของ W&B ได้รับการออกแบบมาเพื่อให้ง่ายต่อการกำหนดเวอร์ชันชุดข้อมูลและโมเดลของคุณ ไม่ว่าคุณจะต้องการเก็บไฟล์ของคุณด้วย W&B หรือคุณมีบัคเก็ตที่คุณต้องการให้ W&B ติดตามอยู่แล้วหรือไม่ หลังจากที่คุณติดตามชุดข้อมูลหรือไฟล์โมเดลของคุณ W&B จะบันทึกการแก้ไขแต่ละครั้งโดยอัตโนมัติ ทำให้คุณมีประวัติการเปลี่ยนแปลงไฟล์ของคุณที่สมบูรณ์และตรวจสอบได้
ในกรณีของเรา ชุดข้อมูล โมเดล และตารางต่างๆ ที่สร้างขึ้นระหว่างการฝึกจะถูกบันทึกลงในเวิร์กสเปซ คุณสามารถดูและเห็นภาพเชื้อสายนี้ได้อย่างรวดเร็วโดยไปที่ ศิลปวัตถุ หน้า.
ตีความการทำนายแบบจำลอง
น้ำหนักและอคติมีประโยชน์อย่างยิ่งเมื่อประเมินประสิทธิภาพของแบบจำลองโดยใช้พลังของ wandb.ตาราง เพื่อให้เห็นภาพว่าโมเดลของเราทำอะไรได้ไม่ดี ในกรณีนี้ เราสนใจที่จะตรวจหาผู้ใช้ที่มีช่องโหว่อย่างถูกต้อง เช่น จักรยานและคนเดินถนน
เราบันทึกมาสก์ที่คาดการณ์ไว้พร้อมกับค่าสัมประสิทธิ์คะแนนลูกเต๋าต่อคลาสลงในตาราง จากนั้นเรากรองตามแถวที่มีคลาสที่ต้องการและเรียงลำดับจากน้อยไปหามากในคะแนนลูกเต๋า
ในตารางต่อไปนี้ ก่อนอื่นเราจะกรองโดยเลือกตำแหน่งที่คะแนนลูกเต๋าเป็นบวก (มีคนเดินเท้าอยู่ในภาพ) จากนั้นเราเรียงลำดับจากน้อยไปมากเพื่อระบุคนเดินถนนที่ตรวจพบที่เลวร้ายที่สุดของเรา โปรดทราบว่าคะแนนลูกเต๋าเท่ากับ 1 หมายถึงการแบ่งกลุ่มคนเดินเท้าอย่างถูกต้อง นอกจากนี้คุณยังสามารถ ดูตารางนี้แบบโต้ตอบ.
เราสามารถทำซ้ำการวิเคราะห์นี้กับกลุ่มเสี่ยงอื่นๆ เช่น จักรยานหรือสัญญาณไฟจราจร
คุณลักษณะนี้เป็นวิธีที่ดีมากในการระบุรูปภาพที่ไม่ได้ติดป้ายกำกับอย่างถูกต้องและติดแท็กเพื่อใส่คำอธิบายประกอบใหม่
สรุป
โพสต์นี้แสดงแพลตฟอร์ม MLOps ของ Weights & Biases วิธีตั้งค่า W&B ใน SageMaker Studio และวิธีเรียกใช้โน้ตบุ๊กเบื้องต้นในโซลูชันร่วม จากนั้นเราได้ดำเนินการกรณีการใช้งานการแบ่งเซ็กเมนต์ความหมายของยานพาหนะอัตโนมัติ และสาธิตการฝึกติดตามการทำงานด้วยการทดลอง W&B การปรับพารามิเตอร์ไฮเปอร์พารามิเตอร์ให้เหมาะสมโดยใช้การกวาด W&B และการตีความผลลัพธ์ด้วยตาราง W&B
สนใจเรียนรู้เพิ่มเติมสามารถเข้าไปที่ live รายงาน W&B. หากต้องการลอง Weights & Biases ฟรี สมัครได้ที่ น้ำหนักและอคติ, หรือเยี่ยมชม รายชื่อ W&B AWS Marketplace.
เกี่ยวกับผู้เขียน
โธมัส คาเปล เป็นวิศวกรแมชชีนเลิร์นนิ่งที่ Weights and Biases เขามีหน้าที่รับผิดชอบในการทำให้ที่เก็บ www.github.com/wandb/examples ใช้งานได้จริงและเป็นปัจจุบัน นอกจากนี้ เขายังสร้างเนื้อหาบน MLOPS แอปพลิเคชันของ W&B กับอุตสาหกรรม และสนุกกับการเรียนรู้เชิงลึกโดยทั่วไป ก่อนหน้านี้เขาใช้การเรียนรู้เชิงลึกเพื่อแก้ปัญหาการคาดการณ์ระยะสั้นสำหรับพลังงานแสงอาทิตย์ เขามีพื้นฐานด้านการวางผังเมือง การเพิ่มประสิทธิภาพแบบผสมผสาน เศรษฐศาสตร์การขนส่ง และคณิตศาสตร์ประยุกต์
ทุรคาสุรีย์ เป็นสถาปนิกโซลูชัน ML ในทีม Amazon SageMaker Service SA เธอหลงใหลในการทำให้ทุกคนสามารถเข้าถึงการเรียนรู้ของเครื่อง ในช่วง 3 ปีที่ AWS เธอได้ช่วยตั้งค่าแพลตฟอร์ม AI/ML สำหรับลูกค้าองค์กร เมื่อเธอไม่ได้ทำงาน เธอชอบขี่มอเตอร์ไซค์ นิยายลึกลับ และเดินป่ากับสุนัขฮัสกี้วัย XNUMX ขวบของเธอ
การ์ธิก ภารตี เป็นผู้นำผลิตภัณฑ์สำหรับ Amazon SageMaker ที่มีประสบการณ์ด้านการจัดการผลิตภัณฑ์ กลยุทธ์ผลิตภัณฑ์ การดำเนินการ และการเปิดตัวมากว่าทศวรรษ
- คอยน์สมาร์ท การแลกเปลี่ยน Bitcoin และ Crypto ที่ดีที่สุดในยุโรป
- เพลโตบล็อคเชน Web3 Metaverse ข่าวกรอง ขยายความรู้. เข้าฟรี
- คริปโตฮอว์ก เรดาร์ Altcoin ทดลองฟรี.
- ที่มา: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/improve-ml-developer-productivity-with-weights-biases-a-computer-vision-example-on-amazon-sagemaker/
- "
- &
- 000
- 10
- 100
- a
- เกี่ยวกับเรา
- เข้า
- สามารถเข้าถึงได้
- การเข้าถึง
- ลงชื่อเข้าใช้
- ข้าม
- เพิ่มเติม
- AI
- อัลกอริทึม
- ทั้งหมด
- แล้ว
- อเมซอน
- การวิเคราะห์
- วิเคราะห์
- app
- การใช้งาน
- ประยุกต์
- สถาปัตยกรรม
- รอบ
- ภาคี
- เสียง
- อัตโนมัติ
- อิสระ
- ใช้ได้
- AWS
- พื้นหลัง
- baseline
- เพราะ
- ที่ดีที่สุด
- สร้าง
- สร้าง
- ธุรกิจ
- รถยนต์
- กรณี
- ส่วนกลาง
- ชาร์ต
- Choose
- เลือก
- ชั้น
- ชั้นเรียน
- รหัส
- ร่วมมือ
- การทำงานร่วมกัน
- การทำงานร่วมกัน
- ชุด
- บริษัท
- สมบูรณ์
- คอมพิวเตอร์
- องค์ประกอบ
- มี
- เนื้อหา
- ตรงกัน
- สร้าง
- สร้าง
- ลูกค้า
- หน้าปัด
- ข้อมูล
- ฐานข้อมูล
- ทศวรรษ
- ตัดสินใจ
- ลึก
- แสดงให้เห็นถึง
- ปรับใช้
- ได้รับการออกแบบ
- ผู้พัฒนา
- นักพัฒนา
- พัฒนาการ
- ต่าง
- การกระจาย
- โดเมน
- ในระหว่าง
- แต่ละ
- อย่างง่ายดาย
- เศรษฐศาสตร์
- อีเมล
- ทำให้สามารถ
- ช่วยให้
- พลังงาน
- วิศวกร
- เข้าสู่
- Enterprise
- หน่วยงาน
- สิ่งแวดล้อม
- โดยเฉพาะอย่างยิ่ง
- ทุกคน
- ตัวอย่าง
- การปฏิบัติ
- ประสบการณ์
- การทดลอง
- สำรวจ
- FAST
- เร็วขึ้น
- ลักษณะ
- ชื่อจริง
- ปฏิบัติตาม
- ดังต่อไปนี้
- ฟรี
- ราคาเริ่มต้นที่
- เต็ม
- สนุก
- ฟังก์ชั่น
- General
- สร้าง
- ไป
- GitHub
- ให้
- เป้าหมาย
- ไป
- ดี
- GPU
- ช่วย
- จะช่วยให้
- ประวัติ
- สรุป ความน่าเชื่อถือของ Olymp Trade?
- ทำอย่างไร
- HTTPS
- แยกแยะ
- ระบุ
- เอกลักษณ์
- ภาพ
- ภาพ
- การดำเนินงาน
- ปรับปรุง
- รวมถึง
- รวมทั้ง
- อุตสาหกรรม
- โครงสร้างพื้นฐาน
- นวัตกรรม
- อินพุต
- ข้อมูลเชิงลึก
- แรงบันดาลใจ
- ติดตั้ง
- ตัวอย่าง
- แบบบูรณาการ
- บูรณาการ
- การโต้ตอบ
- สนใจ
- อินเตอร์เฟซ
- เบื้องต้น
- IT
- เก็บ
- การเก็บรักษา
- คีย์
- ป้ายกำกับ
- ภาษา
- เปิดตัว
- ผู้นำ
- เรียนรู้
- การเรียนรู้
- ห้องสมุด
- เส้น
- รายการ
- สด
- โหลด
- เครื่อง
- เรียนรู้เครื่อง
- ทำ
- ทำให้
- การทำ
- การจัดการ
- คู่มือ
- งานด้วยตนเอง
- ด้วยมือ
- ตลาด
- มาสก์
- คณิตศาสตร์
- วิธี
- ภาพบรรยากาศ
- ตัวชี้วัด
- อาจ
- ใจ
- ML
- แบบ
- โมเดล
- ข้อมูลเพิ่มเติม
- มากที่สุด
- รถจักรยานยนต์
- หลาย
- ความลึกลับ
- โดยธรรมชาติ
- ความต้องการ
- สมุดบันทึก
- เปิด
- การเปิด
- การดำเนินงาน
- ระบบปฏิบัติการ
- ความคิดเห็น
- การเพิ่มประสิทธิภาพ
- เพิ่มประสิทธิภาพ
- ตัวเลือกเสริม (Option)
- Options
- ใบสั่ง
- องค์กร
- อื่นๆ
- ทั้งหมด
- ของตนเอง
- กระดาษ
- โดยเฉพาะ
- หลงใหล
- การปฏิบัติ
- การแสดง
- การวางแผน
- เวที
- แพลตฟอร์ม
- จุด
- จุดชมวิว
- บวก
- อำนาจ
- ที่มีประสิทธิภาพ
- การคาดการณ์
- นำเสนอ
- การนำเสนอผลงาน
- กระบวนการ
- การประมวลผล
- ผลิตภัณฑ์
- การจัดการผลิตภัณฑ์
- ผลผลิต
- โครงการ
- โครงการ
- ให้
- อย่างรวดเร็ว
- ดิบ
- ตรงประเด็น
- ทำซ้ำ
- กรุ
- จำเป็นต้องใช้
- ความต้องการ
- การวิจัย
- รับผิดชอบ
- ส่งผลให้
- ผลสอบ
- ถนน
- บทบาท
- วิ่ง
- วิ่ง
- เดียวกัน
- ที่ปรับขนาดได้
- ฉาก
- นักวิทยาศาสตร์
- ค้นหา
- ส่วน
- การแบ่งส่วน
- บริการ
- ชุด
- Share
- ใช้งานร่วมกัน
- ระยะสั้น
- แสดง
- แสดง
- ลงชื่อ
- ง่าย
- เดียว
- ขนาด
- So
- โซลา
- พลังงานแสงอาทิตย์
- ทางออก
- โซลูชัน
- แก้
- บาง
- มาตรฐาน
- เริ่มต้น
- ข้อความที่เริ่ม
- จัดเก็บ
- กลยุทธ์
- แข็งแรง
- สตูดิโอ
- ศึกษา
- สนับสนุน
- กวาด
- ระบบ
- ทีม
- ทีม
- เทคนิค
- สถานีปลายทาง
- เงื่อนไขการใช้บริการ
- พื้นที่
- ข้อต่อ
- โลก
- ของบุคคลที่สาม
- ตลอด
- เวลา
- ด้านบน
- ลู่
- การติดตาม
- การจราจร
- การฝึกอบรม
- การแปลง
- ความโปร่งใส
- ที่เชื่อถือ
- ui
- เข้าใจ
- ในเมือง
- us
- ใช้
- ผู้ใช้
- การตรวจสอบ
- ความคุ้มค่า
- ต่างๆ
- พาหนะ
- รุ่น
- วีดีโอ
- วิดีโอ
- รายละเอียด
- วิสัยทัศน์
- อ่อนแอ
- web-based
- ว่า
- ในขณะที่
- วิกิพีเดีย
- งาน
- การทำงาน
- โลก
- ปี
- ของคุณ