โพสต์นี้เขียนร่วมกับ Daniele Chiappalupi ผู้เข้าร่วมทีม Hackathon นักศึกษา AWS ที่ ETH Zürich
ทุกคนสามารถเริ่มต้นใช้งานแมชชีนเลิร์นนิง (ML) ได้อย่างง่ายดาย Amazon SageMaker JumpStart. ในโพสต์นี้ เราจะแสดงให้คุณเห็นว่าทีม Hackathon ของมหาวิทยาลัยใช้ SageMaker JumpStart เพื่อสร้างแอปพลิเคชันที่ช่วยให้ผู้ใช้ระบุและกำจัดอคติได้อย่างรวดเร็วได้อย่างไร
“Amazon SageMaker มีบทบาทสำคัญในโปรเจ็กต์ของเรา ทำให้ง่ายต่อการปรับใช้และจัดการอินสแตนซ์ Flan ที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้า ซึ่งทำให้เรามีรากฐานที่มั่นคงสำหรับแอปพลิเคชันของเรา ฟีเจอร์การปรับขนาดอัตโนมัติได้รับการพิสูจน์แล้วว่ามีความสำคัญในช่วงที่มีการเข้าชมสูง ทำให้มั่นใจได้ว่าแอปของเรายังคงตอบสนองและผู้ใช้ได้รับการวิเคราะห์อคติที่มั่นคงและรวดเร็ว นอกจากนี้ ด้วยการอนุญาตให้เราถ่ายโอนงานหนักในการสืบค้นโมเดล Flan ไปยังบริการที่ได้รับการจัดการ เราจึงสามารถรักษาแอปพลิเคชันของเราให้มีน้ำหนักเบาและรวดเร็ว ปรับปรุงประสบการณ์ผู้ใช้บนอุปกรณ์ต่างๆ ฟีเจอร์ของ SageMaker ช่วยให้เราสามารถเพิ่มเวลาของเราในงานแฮ็กกาธอนให้สูงสุด ทำให้เรามุ่งเน้นไปที่การเพิ่มประสิทธิภาพการแจ้งเตือนและแอปของเรา แทนที่จะจัดการประสิทธิภาพและโครงสร้างพื้นฐานของโมเดล”
– Daniele Chiappalupi ผู้เข้าร่วมทีม Hackathon นักศึกษา AWS ที่ ETH Zürich
ภาพรวมโซลูชัน
ธีมของ Hackathon คือการสนับสนุนเป้าหมายที่ยั่งยืนของ UN ด้วยเทคโนโลยี AI ดังที่แสดงในรูปต่อไปนี้ แอปพลิเคชันที่สร้างขึ้นที่ Hackathon มีส่วนสนับสนุนเป้าหมายการพัฒนาที่ยั่งยืนสามข้อ (การศึกษาที่มีคุณภาพ การกำหนดเป้าหมายการเลือกปฏิบัติตามเพศ และความไม่เท่าเทียมกันที่ลดลง) โดยการช่วยให้ผู้ใช้ระบุและขจัดอคติออกจากข้อความเพื่อส่งเสริมความยุติธรรม และภาษาที่รวม
ดังที่แสดงในภาพหน้าจอต่อไปนี้ หลังจากที่คุณระบุข้อความแล้ว แอปพลิเคชันจะสร้างเวอร์ชันใหม่ที่ปราศจากอคติทางเชื้อชาติ ชาติพันธุ์ และเพศ นอกจากนี้ยังเน้นส่วนเฉพาะของข้อความที่คุณป้อนที่เกี่ยวข้องกับอคติแต่ละประเภท
ในสถาปัตยกรรมที่แสดงในแผนภาพต่อไปนี้ ผู้ใช้ป้อนข้อความใน เกิดปฏิกิริยา- แอปพลิเคชันบนเว็บซึ่งทริกเกอร์ Amazon API Gateway Amazonซึ่งจะทำให้เกิด AWS แลมบ์ดา ฟังก์ชั่นขึ้นอยู่กับอคติในข้อความของผู้ใช้ ฟังก์ชัน Lambda เรียกตำแหน่งข้อมูลโมเดล Flan ใน SageMaker JumpStart ซึ่งจะส่งคืนผลลัพธ์ข้อความที่ไม่เอนเอียงผ่านเส้นทางเดียวกันกลับไปยังแอปพลิเคชันส่วนหน้า
กระบวนการพัฒนาแอพพลิเคชั่น
กระบวนการพัฒนาแอปพลิเคชันนี้เป็นการทำซ้ำและมุ่งเน้นไปที่สองส่วนหลัก: ส่วนต่อประสานกับผู้ใช้และการรวมโมเดล ML
เราเลือก React สำหรับการพัฒนาส่วนหน้าเนื่องจากความยืดหยุ่น ความสามารถในการปรับขนาด และเครื่องมืออันทรงพลังสำหรับการสร้างอินเทอร์เฟซผู้ใช้เชิงโต้ตอบ เมื่อพิจารณาจากลักษณะของแอปพลิเคชันของเรา เช่น การประมวลผลอินพุตของผู้ใช้และการนำเสนอผลลัพธ์ที่ได้รับการปรับปรุง สถาปัตยกรรมที่ใช้ส่วนประกอบของ React ได้รับการพิสูจน์แล้วว่าเป็นอุดมคติ ด้วย React เราสามารถสร้างแอปพลิเคชันหน้าเดียวได้อย่างมีประสิทธิภาพ ซึ่งอนุญาตให้ผู้ใช้ส่งข้อความและดูผลลัพธ์ที่ไม่เอนเอียงโดยไม่จำเป็นต้องรีเฟรชหน้าอย่างต่อเนื่อง
ข้อความที่ผู้ใช้ป้อนจำเป็นต้องได้รับการประมวลผลโดยโมเดลภาษาที่มีประสิทธิภาพเพื่อตรวจสอบอคติ เราเลือก Flan เนื่องจากคุณสมบัติด้านความแข็งแกร่ง ประสิทธิภาพ และความสามารถในการปรับขนาด ในการใช้ Flan เราใช้ SageMaker JumpStart ดังที่แสดงในภาพหน้าจอต่อไปนี้ อเมซอน SageMaker ทำให้ง่ายต่อการปรับใช้และจัดการอินสแตนซ์ Flan ที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้า ช่วยให้เรามุ่งเน้นไปที่การเพิ่มประสิทธิภาพพร้อมท์และการสืบค้นของเรา แทนที่จะจัดการประสิทธิภาพและโครงสร้างพื้นฐานของโมเดล
การเชื่อมต่อโมเดล Flan กับแอปพลิเคชันส่วนหน้าของเราจำเป็นต้องมีการผสานรวมที่แข็งแกร่งและปลอดภัย ซึ่งทำได้โดยใช้ Lambda และ API Gateway ด้วย Lambda เราได้สร้างฟังก์ชันไร้เซิร์ฟเวอร์ที่สื่อสารโดยตรงกับโมเดล SageMaker ของเรา จากนั้นเราใช้ API Gateway เพื่อสร้างตำแหน่งข้อมูลที่ปลอดภัย ปรับขนาดได้ และเข้าถึงได้ง่ายสำหรับแอป React เพื่อเรียกใช้ฟังก์ชัน Lambda เมื่อผู้ใช้ส่งข้อความ แอปจะทริกเกอร์ชุดการเรียก API ไปที่เกตเวย์ ขั้นแรกเพื่อระบุว่ามีความลำเอียงใดๆ หรือไม่ จากนั้นหากจำเป็น จะมีการสืบค้นเพิ่มเติมเพื่อระบุ ค้นหา และแก้ไขอคตินั้น คำขอทั้งหมดเหล่านี้ถูกส่งผ่านฟังก์ชัน Lambda จากนั้นไปยังโมเดล SageMaker ของเรา
งานสุดท้ายของเราในกระบวนการพัฒนาคือการเลือกพรอมต์เพื่อสืบค้นโมเดลภาษา ที่นี่ ชุดข้อมูล CrowS-Pairs มีบทบาทสำคัญเนื่องจากทำให้เรามีตัวอย่างที่แท้จริงของข้อความที่มีอคติ ซึ่งเราใช้เพื่อปรับแต่งคำขอของเรา เราเลือกข้อความแจ้งโดยกระบวนการวนซ้ำ โดยมีวัตถุประสงค์เพื่อเพิ่มความแม่นยำสูงสุดในการตรวจจับอคติภายในชุดข้อมูลนี้
เมื่อสรุปกระบวนการ เราสังเกตเห็นขั้นตอนการปฏิบัติงานที่ราบรื่นในแอปพลิเคชันที่เสร็จสมบูรณ์ กระบวนการเริ่มต้นด้วยการที่ผู้ใช้ส่งข้อความเพื่อการวิเคราะห์ ซึ่งจะถูกส่งผ่านคำขอ POST ไปยังตำแหน่งข้อมูล API Gateway ที่ปลอดภัยของเรา ซึ่งจะทริกเกอร์ฟังก์ชัน Lambda ซึ่งสื่อสารกับตำแหน่งข้อมูล SageMaker ดังนั้นโมเดล Flan จึงได้รับชุดคำถาม ขั้นแรกให้ตรวจสอบว่ามีอคติในข้อความหรือไม่ หากตรวจพบอคติ จะมีการใช้คำค้นหาเพิ่มเติมเพื่อค้นหา ระบุ และแก้ไของค์ประกอบที่มีอคติเหล่านี้ จากนั้นผลลัพธ์จะถูกส่งกลับผ่านพาธเดียวกัน โดยส่งกลับไปยังฟังก์ชัน Lambda ก่อน จากนั้นจึงส่งผ่าน API Gateway และส่งคืนให้กับผู้ใช้ในท้ายที่สุด หากมีอคติใดๆ ในข้อความต้นฉบับ ผู้ใช้จะได้รับการวิเคราะห์ที่ครอบคลุมซึ่งระบุประเภทของอคติที่ตรวจพบ ไม่ว่าจะเป็นเชื้อชาติ ชาติพันธุ์ หรือเพศ ส่วนเฉพาะของข้อความที่พบอคติเหล่านี้จะถูกเน้น ทำให้ผู้ใช้เห็นการเปลี่ยนแปลงที่เกิดขึ้นได้ชัดเจน นอกจากการวิเคราะห์นี้แล้ว ยังมีการนำเสนอเนื้อหาเวอร์ชันใหม่ที่ไม่เอนเอียง ซึ่งเปลี่ยนข้อมูลที่อาจลำเอียงให้เป็นเรื่องราวที่ครอบคลุมมากขึ้นได้อย่างมีประสิทธิภาพ
ในส่วนต่อไปนี้ เราจะให้รายละเอียดขั้นตอนในการใช้โซลูชันนี้
ตั้งค่าสภาพแวดล้อม React
เราเริ่มต้นด้วยการตั้งค่าสภาพแวดล้อมการพัฒนาสำหรับ React สำหรับการบูตแอปพลิเคชัน React ใหม่ด้วยการกำหนดค่าขั้นต่ำ เราใช้ create-react-app:
npx create-react-app my-app
สร้างส่วนติดต่อผู้ใช้
เราได้ออกแบบอินเทอร์เฟซที่เรียบง่ายสำหรับผู้ใช้ในการป้อนข้อความด้วยการใช้ React โดยมีปุ่มส่ง ปุ่มรีเซ็ต และการแสดงภาพซ้อนทับเพื่อนำเสนอผลลัพธ์ที่ประมวลผลเมื่อพร้อมใช้งาน
เริ่มต้นโมเดล Flan บน SageMaker
เราใช้ SageMaker เพื่อสร้างอินสแตนซ์ที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้าของโมเดลภาษา Flan พร้อมจุดสิ้นสุดสำหรับการอนุมานแบบเรียลไทม์ สามารถใช้โมเดลกับเพย์โหลดที่มีโครงสร้าง JSON ได้ดังต่อไปนี้:
สร้างฟังก์ชันแลมบ์ดา
เราได้พัฒนาฟังก์ชัน Lambda ที่โต้ตอบโดยตรงกับตำแหน่งข้อมูล SageMaker ของเรา ฟังก์ชันนี้ได้รับการออกแบบให้รับคำขอพร้อมข้อความของผู้ใช้ ส่งต่อไปยังจุดสิ้นสุด SageMaker และส่งกลับผลลัพธ์ที่ปรับปรุงแล้ว ดังที่แสดงในโค้ดต่อไปนี้ (ENDPOINT_NAME
ได้รับการตั้งค่าเป็นจุดสิ้นสุดอินสแตนซ์ SageMaker):
ตั้งค่าเกตเวย์ API
เรากำหนดค่า REST API ใหม่ใน API Gateway และเชื่อมโยงกับฟังก์ชัน Lambda ของเรา การเชื่อมต่อนี้ทำให้แอปพลิเคชัน React ของเราส่งคำขอ HTTP ไปยัง API Gateway ซึ่งต่อมาได้ทริกเกอร์ฟังก์ชัน Lambda
รวมแอป React เข้ากับ API
เราอัปเดตแอปพลิเคชัน React เพื่อส่งคำขอ POST ไปยัง API Gateway เมื่อมีการคลิกปุ่มส่ง โดยเนื้อหาของคำขอเป็นข้อความของผู้ใช้ รหัส JavaScript ที่เราใช้ทำการเรียก API มีดังนี้ (REACT_APP_AWS_ENDPOINT
สอดคล้องกับตำแหน่งข้อมูล API Gateway ที่เชื่อมโยงกับการเรียก Lambda):
ปรับการเลือกพร้อมท์ให้เหมาะสม
เพื่อปรับปรุงความแม่นยำของการตรวจจับอคติ เราได้ทดสอบพร้อมต์ที่แตกต่างกันกับชุดข้อมูล CrowS-Pairs ด้วยกระบวนการทำซ้ำนี้ เราได้เลือกข้อความแจ้งที่ให้ความแม่นยำสูงสุดแก่เรา
ปรับใช้และทดสอบแอป React บน Vercel
หลังจากสร้างแอปพลิเคชันแล้ว เราได้ปรับใช้บน Vercel เพื่อให้เข้าถึงได้แบบสาธารณะ เราทำการทดสอบอย่างละเอียดเพื่อให้แน่ใจว่าแอปพลิเคชันทำงานได้ตามที่คาดหวัง ตั้งแต่อินเทอร์เฟซผู้ใช้ไปจนถึงการตอบสนองจากโมเดลภาษา
ขั้นตอนเหล่านี้เป็นรากฐานสำหรับการสร้างแอปพลิเคชันของเราสำหรับการวิเคราะห์และลดอคติข้อความ แม้ว่ากระบวนการจะมีความซับซ้อนโดยธรรมชาติ แต่การใช้เครื่องมืออย่าง SageMaker, Lambda และ API Gateway ช่วยให้การพัฒนามีประสิทธิภาพมากขึ้น ช่วยให้เรามุ่งความสนใจไปที่เป้าหมายหลักของโปรเจ็กต์ได้ นั่นก็คือการระบุและกำจัดอคติในข้อความ
สรุป
SageMaker JumpStart นำเสนอวิธีที่สะดวกในการสำรวจคุณสมบัติและความสามารถของ SageMaker โดยนำเสนอโซลูชันในขั้นตอนเดียวที่คัดสรรมาอย่างดี ตัวอย่างโน้ตบุ๊ก และโมเดลที่ได้รับการฝึกล่วงหน้าที่สามารถปรับใช้ได้ แหล่งข้อมูลเหล่านี้ช่วยให้คุณเรียนรู้และทำความเข้าใจ SageMaker ได้อย่างรวดเร็ว นอกจากนี้ คุณยังมีตัวเลือกในการปรับแต่งโมเดลอย่างละเอียดและปรับใช้ตามความต้องการเฉพาะของคุณ การเข้าถึง JumpStart สามารถทำได้ผ่าน สตูดิโอ Amazon SageMaker หรือใช้ SageMaker API โดยทางโปรแกรม
ในโพสต์นี้ คุณได้เรียนรู้วิธีที่ทีมนักเรียน Hackathon พัฒนาโซลูชันในเวลาอันสั้นโดยใช้ SageMaker JumpStart ซึ่งแสดงให้เห็นศักยภาพของ AWS และ SageMaker JumpStart ในการช่วยให้การพัฒนาอย่างรวดเร็วและการปรับใช้โซลูชัน AI ที่ซับซ้อน แม้แต่โดยทีมขนาดเล็กหรือบุคคล
หากต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับการใช้ SageMaker JumpStart โปรดดูที่ คำแนะนำในการปรับแต่ง FLAN T5 XL ด้วย Amazon SageMaker Jumpstart และ การแจ้งเตือนแบบ Zero-shot สำหรับรุ่นพื้นฐาน Flan-T5 ใน Amazon SageMaker JumpStart.
ETH Analytics Club เป็นเจ้าภาพ 'ETH Datathon' ซึ่งเป็นแฮ็กกาธอน AI/ML ที่ดึงดูดผู้เข้าร่วมมากกว่า 150 คนจาก ETH Zurich, University of Zurich และ EPFL งานนี้มีเวิร์กช็อปที่นำโดยผู้นำในอุตสาหกรรม ความท้าทายในการเขียนโค้ดตลอด 24 ชั่วโมง และโอกาสในการสร้างเครือข่ายอันมีค่ากับเพื่อนนักศึกษาและผู้เชี่ยวชาญในอุตสาหกรรม ขอขอบคุณเป็นอย่างยิ่งสำหรับทีม ETH Hackathon: Daniele Chiappalupi, Athina Nisioti และ Francesco Ignazio Re รวมถึงทีมจัดงาน AWS ที่เหลือ: Alice Morano, Demir Catovic, Iana Peix, Jan Oliver Seidenfuss, Lars Nettemann และ Markus Winterholer
เนื้อหาและความคิดเห็นในโพสต์นี้เป็นของผู้เขียนบุคคลที่สาม และ AWS ไม่รับผิดชอบต่อเนื้อหาหรือความถูกต้องของโพสต์นี้
เกี่ยวกับผู้แต่ง
จุนจาง เป็นสถาปนิกด้านโซลูชั่นในเมืองซูริก เขาช่วยลูกค้าชาวสวิสออกแบบโซลูชันบนคลาวด์เพื่อให้บรรลุศักยภาพทางธุรกิจของพวกเขา เขามีความหลงใหลในเรื่องความยั่งยืนและมุ่งมั่นที่จะแก้ไขปัญหาความท้าทายด้านความยั่งยืนในปัจจุบันด้วยเทคโนโลยี เขายังเป็นแฟนตัวยงของเทนนิสและชอบเล่นเกมกระดานมาก
โมฮัน กาวดา เป็นผู้นำทีมแมชชีนเลิร์นนิงที่ AWS สวิตเซอร์แลนด์ เขาทำงานหลักกับลูกค้าด้านยานยนต์เพื่อพัฒนาโซลูชันและแพลตฟอร์ม AI/ML ที่เป็นนวัตกรรมสำหรับยานยนต์รุ่นต่อไป ก่อนที่จะร่วมงานกับ AWS Mohan เคยร่วมงานกับบริษัทที่ปรึกษาด้านการจัดการระดับโลกที่มุ่งเน้นด้านกลยุทธ์และการวิเคราะห์ ความหลงใหลของเขาอยู่ที่ยานพาหนะที่เชื่อมต่อและการขับขี่แบบอัตโนมัติ
อาหารเธียส เอกลี เป็นหัวหน้าฝ่ายการศึกษาในประเทศสวิตเซอร์แลนด์ เขาเป็นหัวหน้าทีมที่กระตือรือร้นและมีประสบการณ์มากมายในด้านการพัฒนาธุรกิจ การขาย และการตลาด
เคเมงจาง เป็นวิศวกร ML ในเมืองซูริก เธอช่วยลูกค้าทั่วโลกออกแบบ พัฒนา และปรับขนาดแอปพลิเคชันที่ใช้ ML เพื่อเพิ่มขีดความสามารถด้านดิจิทัลเพื่อเพิ่มรายได้ทางธุรกิจและลดต้นทุน นอกจากนี้เธอยังมีความหลงใหลอย่างมากในการสร้างแอปพลิเคชันที่เน้นมนุษย์เป็นศูนย์กลางโดยใช้ประโยชน์จากความรู้จากพฤติกรรมศาสตร์ เธอชอบเล่นกีฬาทางน้ำและสุนัขเดินเล่น
ดานิเอเล ชิอัปปาลูปี เป็นผู้สำเร็จการศึกษาล่าสุดจาก ETH ซูริค เขาสนุกกับทุกแง่มุมของวิศวกรรมซอฟต์แวร์ ตั้งแต่การออกแบบไปจนถึงการใช้งาน และตั้งแต่การใช้งานจนถึงการบำรุงรักษา เขามีความหลงใหลอย่างลึกซึ้งต่อ AI และตั้งตารอที่จะสำรวจ ใช้งาน และมีส่วนร่วมในความก้าวหน้าล่าสุดในสาขานี้อย่างกระตือรือร้น ในเวลาว่าง เขาชอบไปเล่นสโนว์บอร์ดในช่วงเดือนที่อากาศหนาวเย็น และเล่นบาสเก็ตบอลเมื่ออากาศอุ่นขึ้น
- 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/innovation-for-inclusion-hack-the-bias-with-amazon-sagemaker/
- :มี
- :เป็น
- :ไม่
- :ที่ไหน
- $ ขึ้น
- 100
- 13
- 150
- 17
- 25
- 7
- 8
- 87
- 97
- 990
- a
- สามารถ
- เกี่ยวกับเรา
- เข้า
- สามารถเข้าถึงได้
- ตาม
- ความถูกต้อง
- บรรลุ
- ประสบความสำเร็จ
- ข้าม
- เพิ่มเติม
- นอกจากนี้
- ความก้าวหน้า
- หลังจาก
- กับ
- AI
- AI / ML
- อลิซ
- ทั้งหมด
- อนุญาต
- อนุญาตให้
- การอนุญาต
- คู่ขนาน
- ด้วย
- อเมซอน
- อเมซอน SageMaker
- Amazon Web Services
- an
- การวิเคราะห์
- การวิเคราะห์
- วิเคราะห์
- และ
- และโครงสร้างพื้นฐาน
- คาดการณ์
- ใด
- API
- APIs
- app
- การใช้งาน
- การใช้งาน
- สถาปัตยกรรม
- เป็น
- พื้นที่
- AS
- แง่มุม
- At
- ผู้เขียน
- รถยนต์
- ยานยนต์
- อิสระ
- ใช้ได้
- AWS
- Axios
- กลับ
- ตาม
- บาสเกตบอล
- BE
- เพราะ
- ก่อน
- เริ่ม
- กำลัง
- อคติ
- ลำเอียง
- อคติ
- คณะกรรมการ
- เกมกระดาน
- ร่างกาย
- ขอบเขต
- กว้าง
- สร้าง
- การก่อสร้าง
- สร้าง
- ธุรกิจ
- การพัฒนาธุรกิจ
- ปุ่ม
- by
- โทรศัพท์
- โทร
- CAN
- ความสามารถในการ
- หมวดหมู่
- ศูนย์กลาง
- ท้าทาย
- ความท้าทาย
- การเปลี่ยนแปลง
- การตรวจสอบ
- เลือก
- ชัดเจน
- สโมสร
- รหัส
- การเข้ารหัส
- ความซับซ้อน
- ครอบคลุม
- ดำเนินการ
- องค์ประกอบ
- การกำหนดค่า
- งานที่เชื่อมต่อ
- การเชื่อมต่อ
- ดังนั้น
- คงที่
- การให้คำปรึกษา
- เนื้อหา
- สิ่งแวดล้อม
- สนับสนุน
- ก่อ
- การบริจาค
- สะดวกสบาย
- แกน
- สอดคล้อง
- ราคา
- ได้
- สร้าง
- ที่สร้างขึ้น
- การสร้าง
- สำคัญมาก
- curated
- ปัจจุบัน
- ลูกค้า
- ข้อมูล
- ลึก
- ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับ
- ปรับใช้
- นำไปใช้
- การใช้งาน
- ออกแบบ
- ได้รับการออกแบบ
- แม้จะมี
- รายละเอียด
- ตรวจพบ
- การตรวจพบ
- พัฒนา
- พัฒนา
- ที่กำลังพัฒนา
- พัฒนาการ
- อุปกรณ์
- ต่าง
- ดิจิตอล
- โดยตรง
- แสดง
- ดึง
- การขับขี่
- สอง
- ในระหว่าง
- แต่ละ
- กระหาย
- อย่างง่ายดาย
- ง่าย
- การศึกษา
- มีประสิทธิภาพ
- อย่างมีประสิทธิภาพ
- อย่างมีประสิทธิภาพ
- องค์ประกอบ
- การกำจัด
- ให้อำนาจ
- อำนาจ
- การเปิดใช้งาน
- ปลายทาง
- วิศวกร
- ชั้นเยี่ยม
- การเสริมสร้าง
- ทำให้มั่นใจ
- การสร้างความมั่นใจ
- เข้า
- กระตือรือร้น
- สิ่งแวดล้อม
- ETH
- แม้
- เหตุการณ์
- ทุกๆ
- ตัวอย่าง
- ตัวอย่าง
- ที่คาดหวัง
- ประสบการณ์
- สำรวจ
- สำรวจ
- กว้างขวาง
- ธรรม
- แฟน
- FAST
- ลักษณะ
- คุณสมบัติ
- มนุษย์
- สนาม
- รูป
- สุดท้าย
- บริษัท
- ชื่อจริง
- ความยืดหยุ่น
- ไหล
- โฟกัส
- ดังต่อไปนี้
- ดังต่อไปนี้
- สำหรับ
- ข้างหน้า
- พบ
- รากฐาน
- ฟรี
- ราคาเริ่มต้นที่
- ฟังก์ชัน
- ต่อไป
- เกม
- เกตเวย์
- ให้
- เพศ
- สร้าง
- รุ่น
- ได้รับ
- กำหนด
- ให้
- เหตุการณ์ที่
- เป้าหมาย
- เป้าหมาย
- ไป
- คว้า
- สำเร็จการศึกษา
- ยิ่งใหญ่
- รากฐาน
- สับ
- Hackathon
- มี
- he
- หัว
- หนัก
- การช่วยเหลือ
- จะช่วยให้
- โปรดคลิกที่นี่เพื่ออ่านรายละเอียดเพิ่มเติม
- ที่สูงที่สุด
- ไฮไลต์
- ไฮไลท์
- ของเขา
- เป็นเจ้าภาพ
- สรุป ความน่าเชื่อถือของ Olymp Trade?
- HTML
- ที่ http
- HTTPS
- ใหญ่
- ในอุดมคติ
- แยกแยะ
- if
- การดำเนินการ
- การดำเนินงาน
- นำเข้า
- ปรับปรุง
- in
- รวม
- รวมทั้ง
- เพิ่ม
- บุคคล
- อุตสาหกรรม
- ความไม่เท่าเทียมกัน
- โครงสร้างพื้นฐาน
- โดยธรรมชาติ
- นักวิเคราะห์ส่วนบุคคลที่หาโอกาสให้เป็นไปได้มากที่สุด
- นวัตกรรม
- อินพุต
- ตัวอย่าง
- เป็นเครื่องมือ
- บูรณาการ
- การโต้ตอบ
- อินเตอร์เฟซ
- อินเตอร์เฟซ
- เข้าไป
- จะเรียก
- IT
- ITS
- แจน
- JavaScript
- jpg
- JSON
- เก็บ
- ความรู้
- ภาษา
- ล่าสุด
- นำ
- ผู้นำ
- นำไปสู่
- เรียนรู้
- ได้เรียนรู้
- การเรียนรู้
- นำ
- การใช้ประโยชน์
- ตั้งอยู่
- มีน้ำหนักเบา
- กดไลก์
- ยอดไลก์
- ที่เชื่อมโยง
- Lot
- รัก
- เครื่อง
- เรียนรู้เครื่อง
- ทำ
- หลัก
- การบำรุงรักษา
- ทำ
- จัดการ
- การจัดการ
- การจัดการ
- การจัดการ
- การตลาด
- เพิ่ม
- การเพิ่ม
- ต่ำสุด
- ML
- แบบ
- โมเดล
- เดือน
- ข้อมูลเพิ่มเติม
- เล่าเรื่อง
- ธรรมชาติ
- จำเป็น
- จำเป็นต้อง
- จำเป็น
- ความต้องการ
- เครือข่าย
- โอกาสในการสร้างเครือข่าย
- ใหม่
- ถัดไป
- วัตถุประสงค์
- of
- การเสนอ
- เสนอ
- on
- การดำเนินงาน
- ความคิดเห็น
- โอกาส
- การเพิ่มประสิทธิภาพ
- ตัวเลือกเสริม (Option)
- or
- ใบสั่ง
- การจัดระเบียบ
- เป็นต้นฉบับ
- OS
- ของเรา
- หน้า
- ผู้เข้าร่วม
- ส่วน
- กิเลส
- หลงใหล
- ดำเนินการ
- การปฏิบัติ
- งวด
- แพลตฟอร์ม
- เพลโต
- เพลโตดาต้าอินเทลลิเจนซ์
- เพลโตดาต้า
- เล่น
- เล่น
- โพสต์
- ที่มีศักยภาพ
- ที่อาจเกิดขึ้น
- ที่มีประสิทธิภาพ
- การมี
- นำเสนอ
- นำเสนอ
- ส่วนใหญ่
- กระบวนการ
- แปรรูปแล้ว
- มืออาชีพ
- โครงการ
- ส่งเสริม
- คุณสมบัติ
- พิสูจน์แล้วว่า
- ให้
- ให้
- ให้
- สาธารณชน
- คุณภาพ
- คำสั่ง
- อย่างรวดเร็ว
- รวดเร็ว
- ค่อนข้าง
- RE
- เกิดปฏิกิริยา
- อย่างง่ายดาย
- จริง
- เรียลไทม์
- รับ
- ที่ได้รับ
- ที่ได้รับ
- เมื่อเร็ว ๆ นี้
- ลด
- ลดลง
- อ้างอิง
- กลั่น
- ที่เกี่ยวข้อง
- ยังคงอยู่
- เอาออก
- ขอ
- การร้องขอ
- จำเป็นต้องใช้
- แหล่งข้อมูล
- การตอบสนอง
- รับผิดชอบ
- การตอบสนอง
- REST
- ผล
- ผลสอบ
- กลับ
- รับคืน
- รายได้
- แข็งแรง
- ความแข็งแรง
- บทบาท
- เส้นทาง
- sagemaker
- ขาย
- เดียวกัน
- scalability
- ที่ปรับขนาดได้
- ขนาด
- ปรับ
- วิทยาศาสตร์
- ไร้รอยต่อ
- ส่วน
- ปลอดภัย
- เห็น
- เมล็ดพันธุ์
- เลือก
- การเลือก
- ส่ง
- ชุด
- serverless
- บริการ
- บริการ
- ชุด
- การตั้งค่า
- เธอ
- สั้น
- โชว์
- แสดง
- แสดงให้เห็นว่า
- ง่าย
- เล็ก
- ซอฟต์แวร์
- วิศวกรรมซอฟต์แวร์
- ของแข็ง
- ทางออก
- โซลูชัน
- แก้
- ซับซ้อน
- โดยเฉพาะ
- กีฬา
- ข้อความที่เริ่ม
- คงที่
- ขั้นตอน
- กลยุทธ์
- คล่องตัว
- มุ่งมั่น
- นักเรียน
- นักเรียน
- ส่ง
- ส่ง
- ส่ง
- ต่อจากนั้น
- การพัฒนาอย่างยั่งยืน
- ที่ยั่งยืน
- โครงการพัฒนาเพื่อความยั่งยืน
- SWIFT
- สวิสเซอร์แลนด์
- ประเทศสวิสเซอร์แลนด์
- กำหนดเป้าหมาย
- งาน
- ทีม
- ทีม
- เทคโนโลยี
- ทดสอบ
- การทดสอบ
- การทดสอบ
- ข้อความ
- กว่า
- ขอบคุณ
- ที่
- พื้นที่
- ของพวกเขา
- พวกเขา
- ชุดรูปแบบ
- แล้วก็
- ล้อยางขัดเหล่านี้ติดตั้งบนแกน XNUMX (มม.) ผลิตภัณฑ์นี้ถูกผลิตในหลายรูปทรง และหลากหลายเบอร์ความแน่นหนาของปริมาณอนุภาคขัดของมัน จะทำให้ท่านได้รับประสิทธิภาพสูงในการขัดและการใช้งานที่ยาวนาน
- ของบุคคลที่สาม
- นี้
- เหล่านั้น
- สาม
- ตลอด
- เวลา
- ไปยัง
- เครื่องมือ
- การเปลี่ยนแปลง
- ทริกเกอร์
- กลับ
- สอง
- ชนิด
- ในที่สุด
- UN
- เข้าใจ
- มหาวิทยาลัย
- ให้กับคุณ
- us
- ใช้
- มือสอง
- ผู้ใช้งาน
- ประสบการณ์ของผู้ใช้
- ส่วนติดต่อผู้ใช้
- ผู้ใช้
- การใช้
- นำไปใช้
- ใช้
- การใช้ประโยชน์
- มีคุณค่า
- ต่างๆ
- ยานพาหนะ
- รุ่น
- มาก
- ผ่านทาง
- รายละเอียด
- ที่เดิน
- อุ่น
- คือ
- น้ำดื่ม
- ทาง..
- we
- สภาพอากาศ
- เว็บ
- บริการเว็บ
- ดี
- คือ
- เมื่อ
- ว่า
- ที่
- กับ
- ภายใน
- ไม่มี
- ทำงาน
- การทำงาน
- โรงงาน
- การประชุมเชิงปฏิบัติการ
- คุณ
- ของคุณ
- ลมทะเล
- ซูริค