เมื่อธุรกิจจำนวนมากขึ้นแสดงตนทางออนไลน์เพื่อให้บริการลูกค้าได้ดียิ่งขึ้น รูปแบบการฉ้อโกงใหม่ๆ จึงเกิดขึ้นอย่างต่อเนื่อง ในภูมิทัศน์ทางดิจิทัลที่พัฒนาตลอดเวลาในปัจจุบัน ซึ่งผู้ฉ้อโกงมีกลวิธีที่ซับซ้อนมากขึ้น การตรวจจับและป้องกันกิจกรรมการฉ้อโกงดังกล่าวได้กลายเป็นสิ่งสำคัญยิ่งสำหรับบริษัทและสถาบันการเงิน
ระบบการตรวจจับการฉ้อโกงตามกฎแบบดั้งเดิมถูกจำกัดด้วยความสามารถในการทำซ้ำอย่างรวดเร็ว เนื่องจากพวกเขาอาศัยกฎและเกณฑ์ที่กำหนดไว้ล่วงหน้าเพื่อตั้งค่าสถานะกิจกรรมที่อาจเป็นการฉ้อโกง ระบบเหล่านี้สามารถสร้างผลบวกลวงได้จำนวนมาก ซึ่งช่วยเพิ่มปริมาณการตรวจสอบด้วยตนเองที่ดำเนินการโดยทีมฉ้อโกงได้อย่างมาก นอกจากนี้ มนุษย์ยังเกิดข้อผิดพลาดได้ง่ายและมีความสามารถจำกัดในการประมวลผลข้อมูลจำนวนมาก ทำให้ความพยายามด้วยตนเองในการตรวจจับการฉ้อโกงใช้เวลานาน ซึ่งอาจส่งผลให้พลาดการทำธุรกรรมที่เป็นการฉ้อโกง การสูญเสียที่เพิ่มขึ้น และความเสียหายต่อชื่อเสียง
แมชชีนเลิร์นนิง (ML) มีบทบาทสำคัญในการตรวจจับการฉ้อโกง เนื่องจากสามารถวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำ เพื่อระบุรูปแบบที่ผิดปกติและแนวโน้มการฉ้อโกงที่อาจเกิดขึ้น ประสิทธิภาพของโมเดลการฉ้อโกง ML นั้นขึ้นอยู่กับคุณภาพของข้อมูลที่ได้รับการฝึกอบรมเป็นอย่างมาก และโดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับโมเดลที่ได้รับการดูแลนั้น ข้อมูลที่ติดป้ายอย่างถูกต้องเป็นสิ่งสำคัญ ใน ML การขาดข้อมูลประวัติที่สำคัญในการฝึกโมเดลเรียกว่า ปัญหาสตาร์ทเครื่องเย็น.
ในโลกของการตรวจจับการฉ้อโกง ต่อไปนี้คือสถานการณ์จำลองแบบเริ่มเย็นแบบดั้งเดิม:
- สร้างรูปแบบการฉ้อโกงที่แม่นยำในขณะที่ขาดประวัติการทำธุรกรรมหรือกรณีการฉ้อโกง
- สามารถแยกแยะกิจกรรมที่ถูกกฎหมายจากการฉ้อโกงสำหรับลูกค้าและบัญชีใหม่ได้อย่างแม่นยำ
- การชำระเงินที่ตัดสินใจด้วยความเสี่ยงไปยังที่อยู่หรือผู้รับผลประโยชน์ที่ระบบฉ้อฉลไม่เคยเห็นมาก่อน
มีหลายวิธีในการแก้ปัญหาสำหรับสถานการณ์เหล่านี้ ตัวอย่างเช่น คุณสามารถใช้โมเดลทั่วไปที่เรียกว่าโมเดลขนาดเดียวเหมาะกับทุกคน ซึ่งโดยทั่วไปจะได้รับการฝึกอบรมบนแพลตฟอร์มแบ่งปันข้อมูลการฉ้อโกง เช่น กลุ่มสมาคมการฉ้อโกง ความท้าทายของแนวทางนี้คือไม่มีธุรกิจใดที่เท่าเทียมกัน และเวกเตอร์โจมตีการฉ้อโกงเปลี่ยนแปลงตลอดเวลา
อีกทางเลือกหนึ่งคือการใช้โมเดลการตรวจจับความผิดปกติที่ไม่มีผู้ดูแลเพื่อตรวจสอบและแสดงพฤติกรรมที่ผิดปกติในเหตุการณ์ต่างๆ ของลูกค้า ความท้าทายของแนวทางนี้คือ ไม่ใช่ว่าเหตุการณ์การฉ้อโกงทั้งหมดจะเป็นความผิดปกติ และความผิดปกติทั้งหมดไม่ใช่การฉ้อโกงอย่างแท้จริง ดังนั้น คุณจึงคาดหวังได้ว่าจะมีอัตราการเกิด False Positive ที่สูงขึ้น
ในโพสต์นี้ เราจะแสดงวิธีที่คุณสามารถบู๊ตโมเดล ML ป้องกันการฉ้อโกงแบบเรียลไทม์อย่างรวดเร็วด้วยเหตุการณ์เพียง 100 เหตุการณ์โดยใช้ เครื่องตรวจจับการฉ้อโกงของ Amazon คุณลักษณะใหม่, Cold Startจึงช่วยลดอุปสรรคในการเข้าสู่โมเดล ML แบบกำหนดเองได้อย่างมากสำหรับองค์กรจำนวนมากที่ไม่มีเวลาหรือความสามารถในการรวบรวมและติดฉลากชุดข้อมูลขนาดใหญ่อย่างแม่นยำ นอกจากนี้ เรายังหารือเกี่ยวกับการใช้เหตุการณ์ที่จัดเก็บของ Amazon Fraud Detector เพื่อให้คุณสามารถตรวจสอบผลลัพธ์และติดป้ายกำกับเหตุการณ์ได้อย่างถูกต้องเพื่อฝึกโมเดลของคุณใหม่ ซึ่งจะเป็นการปรับปรุงประสิทธิภาพของมาตรการป้องกันการฉ้อโกงเมื่อเวลาผ่านไป
ภาพรวมโซลูชัน
Amazon Fraud Detector คือบริการตรวจจับการฉ้อโกงที่มีการจัดการเต็มรูปแบบ ซึ่งจะตรวจจับกิจกรรมที่อาจเป็นการฉ้อโกงทางออนไลน์โดยอัตโนมัติ คุณสามารถใช้ Amazon Fraud Detector เพื่อสร้างโมเดลการตรวจจับการฉ้อโกงที่กำหนดเองโดยใช้ชุดข้อมูลประวัติของคุณเอง เพิ่มตรรกะการตัดสินใจโดยใช้เครื่องมือกฎในตัว และจัดการเวิร์กโฟลว์การตัดสินใจความเสี่ยงด้วยการคลิกปุ่มเพียงปุ่มเดียว
ก่อนหน้านี้ คุณต้องระบุเหตุการณ์ที่มีป้ายกำกับมากกว่า 10,000 รายการพร้อมตัวอย่างการฉ้อโกงอย่างน้อย 400 ตัวอย่างเพื่อฝึกโมเดล ด้วยการเปิดตัวฟีเจอร์ Cold Start คุณสามารถฝึกโมเดลได้อย่างรวดเร็วโดยมีเหตุการณ์อย่างน้อย 100 เหตุการณ์และอย่างน้อย 50 รายการที่จัดอยู่ในประเภทการฉ้อโกง เมื่อเปรียบเทียบกับข้อกำหนดข้อมูลเริ่มต้น ข้อมูลนี้ลดลง 99% ในข้อมูลย้อนหลัง และข้อกำหนดฉลากลดลง 87%
คุณสมบัติ Cold Start ใหม่ให้วิธีการที่ชาญฉลาดเพื่อเพิ่มคุณค่า ขยาย และจำลองความเสี่ยงชุดข้อมูลขนาดเล็ก ยิ่งไปกว่านั้น Amazon Fraud Detector ดำเนินการกำหนดป้ายกำกับและสุ่มตัวอย่างสำหรับเหตุการณ์ที่ไม่มีป้ายกำกับ
การทดลองที่ดำเนินการกับชุดข้อมูลสาธารณะแสดงให้เห็นว่า ด้วยการลดขีดจำกัดการฉ้อโกง 50 ครั้งและเหตุการณ์เพียง 100 เหตุการณ์ คุณจะสามารถสร้างแบบจำลอง ML การฉ้อโกงที่มีประสิทธิภาพดีกว่าแบบจำลองที่ไม่มีการควบคุมและกึ่งควบคุมอย่างสม่ำเสมอ
ประสิทธิภาพของรุ่น Cold Start
ความสามารถของโมเดล ML ในการสรุปและคาดการณ์ข้อมูลที่มองไม่เห็นได้อย่างแม่นยำนั้นได้รับผลกระทบจากคุณภาพและความหลากหลายของชุดข้อมูลการฝึกอบรม สำหรับรุ่น Cold Start ก็ไม่ต่างกัน คุณควรเตรียมกระบวนการต่างๆ ไว้ให้พร้อม เนื่องจากมีการรวบรวมข้อมูลเพิ่มเติมเพื่อติดป้ายกำกับเหตุการณ์เหล่านี้อย่างถูกต้องและฝึกโมเดลใหม่ ซึ่งนำไปสู่ประสิทธิภาพของโมเดลที่เหมาะสมที่สุด
ด้วยความต้องการข้อมูลที่ต่ำกว่า ความไม่เสถียรของประสิทธิภาพที่รายงานจะเพิ่มขึ้นเนื่องจากความแปรปรวนที่เพิ่มขึ้นของแบบจำลองและขนาดข้อมูลทดสอบที่จำกัด เพื่อช่วยให้คุณสร้างความคาดหวังที่ถูกต้องเกี่ยวกับประสิทธิภาพของโมเดล นอกจากโมเดล AUC แล้ว Amazon Fraud Detector ยังรายงานเมตริกช่วงความไม่แน่นอนอีกด้วย ตารางต่อไปนี้กำหนดเมตริกเหล่านี้
. | . | AUC | ||
. | . | <0.6 | 0.6 - 0.8 | > = 0.8 |
ช่วงความไม่แน่นอนของ AUC | > 0.3 | ประสิทธิภาพของโมเดลต่ำมากและอาจแตกต่างกันมาก คาดว่าประสิทธิภาพการตรวจจับการฉ้อโกงจะต่ำ | ประสิทธิภาพของโมเดลต่ำและอาจแตกต่างกันมาก คาดหวังประสิทธิภาพการตรวจจับการฉ้อโกงที่จำกัด | ประสิทธิภาพของรุ่นอาจแตกต่างกันอย่างมาก |
0.1 - 0.3 | ประสิทธิภาพของโมเดลต่ำมากและอาจแตกต่างกันอย่างมาก คาดว่าประสิทธิภาพการตรวจจับการฉ้อโกงจะต่ำ | ประสิทธิภาพของโมเดลต่ำและอาจแตกต่างกันอย่างมาก คาดหวังประสิทธิภาพการตรวจจับการฉ้อโกงที่จำกัด | ประสิทธิภาพของรุ่นอาจแตกต่างกันอย่างมาก | |
<0.1 | ประสิทธิภาพของโมเดลต่ำมาก คาดว่าประสิทธิภาพการตรวจจับการฉ้อโกงจะต่ำ | ประสิทธิภาพของโมเดลต่ำ คาดหวังประสิทธิภาพการตรวจจับการฉ้อโกงที่จำกัด | ไม่มีคำเตือน |
ฝึกโมเดล Cold Start
การฝึกโมเดลการฉ้อโกงแบบ Cold Start นั้นเหมือนกับการฝึกโมเดลการฉ้อโกงของ Amazon อื่นๆ สิ่งที่แตกต่างคือขนาดชุดข้อมูล คุณสามารถค้นหาชุดข้อมูลตัวอย่างสำหรับการฝึกแบบ Cold Start ได้ในของเรา ที่เก็บ GitHub หากต้องการฝึกโมเดลที่กำหนดเองของ Amazon Fraud Detector คุณสามารถทำตามภาคปฏิบัติของเราได้ เกี่ยวกับการสอน. คุณสามารถใช้ บทช่วยสอนคอนโซล Amazon Fraud Detector หรือ กวดวิชา SDK เพื่อสร้าง ฝึกอบรม และปรับใช้โมเดลการตรวจจับการฉ้อโกง
หลังจากที่โมเดลของคุณผ่านการฝึกอบรมแล้ว คุณสามารถตรวจสอบเมตริกประสิทธิภาพแล้วปรับใช้โดยเปลี่ยนสถานะเป็น ใช้งาน. หากต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับคะแนนแบบจำลองและเมตริกประสิทธิภาพ โปรดดูที่ คะแนนนางแบบ และ ตัวชี้วัดประสิทธิภาพของแบบจำลอง. ณ จุดนี้ คุณสามารถเพิ่มโมเดลของคุณไปยังตัวตรวจจับได้แล้ว เพิ่ม กฎเกณฑ์ทางธุรกิจ เพื่อตีความคะแนนความเสี่ยงที่โมเดลแสดงออกมา และคาดการณ์ตามเวลาจริงโดยใช้ รับEventPrediction API
Fraud ML ปรับปรุงโมเดลอย่างต่อเนื่องและวนลูปป้อนกลับ
ด้วยคุณสมบัติ Cold Start ของ Amazon Fraud Detector คุณสามารถบูตเครื่องปลายทางของเครื่องตรวจจับการฉ้อโกงได้อย่างรวดเร็วและเริ่มปกป้องธุรกิจของคุณได้ทันที อย่างไรก็ตาม รูปแบบการฉ้อโกงใหม่ๆ เกิดขึ้นอย่างต่อเนื่อง ดังนั้นจึงจำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องฝึกแบบจำลอง Cold Start ใหม่ด้วยข้อมูลที่ใหม่กว่า เพื่อปรับปรุงความแม่นยำและประสิทธิผลของการคาดการณ์เมื่อเวลาผ่านไป
เพื่อช่วยคุณทำซ้ำในโมเดลของคุณ Amazon Fraud Detector จะจัดเก็บเหตุการณ์ทั้งหมดที่ส่งไปยังบริการโดยอัตโนมัติเพื่อการอนุมาน คุณสามารถเปลี่ยนหรือตรวจสอบความถูกต้องของการตั้งค่าสถานะการนำเข้าเหตุการณ์ได้ที่ระดับประเภทเหตุการณ์ ดังที่แสดงในภาพหน้าจอต่อไปนี้
ด้วยคุณลักษณะเหตุการณ์ที่เก็บไว้ คุณสามารถใช้ Amazon Fraud Detector SDK เพื่อเข้าถึงเหตุการณ์โดยทางโปรแกรม ตรวจสอบข้อมูลเมตาของเหตุการณ์และคำอธิบายการคาดการณ์ และทำการตัดสินใจเกี่ยวกับความเสี่ยงที่มีข้อมูลครบถ้วน ยิ่งไปกว่านั้น คุณสามารถติดป้ายกำกับเหตุการณ์สำหรับการฝึกโมเดลใหม่ในอนาคตและการปรับปรุงโมเดลอย่างต่อเนื่อง ไดอะแกรมต่อไปนี้แสดงตัวอย่างเวิร์กโฟลว์นี้
ในตัวอย่างโค้ดต่อไปนี้ เราสาธิตกระบวนการติดป้ายกำกับเหตุการณ์ที่เก็บไว้:
- หากต้องการคาดการณ์การฉ้อโกงตามเวลาจริงในเหตุการณ์ ให้เรียก GetEventPrediction API:
ตามที่เห็นในการตอบกลับ ตามกฎเครื่องมือตัดสินใจที่ตรงกัน เหตุการณ์ควรถูกส่งไปตรวจสอบด้วยตนเองโดยทีมฉ้อโกง เมื่อรวบรวมข้อมูลเมตาของคำอธิบายการคาดการณ์ คุณจะได้รับข้อมูลเชิงลึกว่าตัวแปรเหตุการณ์แต่ละตัวส่งผลต่อคะแนนการคาดการณ์การฉ้อโกงของโมเดลอย่างไร
- ในการรวบรวมข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้ เราใช้
get_event_prediction_metada
ไฟ:
การตอบสนองของ API:
ด้วยข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้ นักวิเคราะห์การฉ้อโกงสามารถตัดสินใจเกี่ยวกับความเสี่ยงที่มีข้อมูลเกี่ยวกับเหตุการณ์ที่เป็นปัญหาและอัปเดตป้ายกำกับเหตุการณ์ได้
- หากต้องการอัปเดตป้ายกำกับเหตุการณ์ให้โทร
update_event_label
ไฟ:
การตอบสนอง API
ในขั้นตอนสุดท้าย คุณสามารถตรวจสอบได้ว่าป้ายกำกับกิจกรรมได้รับการอัปเดตอย่างถูกต้องหรือไม่
- หากต้องการตรวจสอบป้ายกำกับเหตุการณ์ ให้โทร
get_event
ไฟ:
การตอบสนอง API
ทำความสะอาด
เพื่อหลีกเลี่ยงค่าใช้จ่ายในอนาคต ให้ลบทรัพยากรที่สร้างขึ้นสำหรับโซลูชัน
สรุป
โพสต์นี้แสดงวิธีที่คุณสามารถบู๊ตระบบป้องกันการฉ้อโกงแบบเรียลไทม์อย่างรวดเร็วด้วยเหตุการณ์เพียง 100 เหตุการณ์โดยใช้คุณสมบัติ Cold Start แบบใหม่ของ Amazon Fraud Detector เราได้หารือเกี่ยวกับวิธีที่คุณสามารถใช้เหตุการณ์ที่เก็บไว้เพื่อตรวจสอบผลลัพธ์และติดป้ายกำกับกิจกรรมได้อย่างถูกต้องและฝึกแบบจำลองของคุณใหม่ ปรับปรุงประสิทธิภาพของมาตรการป้องกันการฉ้อโกงเมื่อเวลาผ่านไป
บริการของ AWS ที่มีการจัดการเต็มรูปแบบ เช่น Amazon Fraud Detector ช่วยลดเวลาที่ธุรกิจใช้ในการวิเคราะห์พฤติกรรมของผู้ใช้เพื่อระบุการฉ้อฉลในแพลตฟอร์มของตน และมุ่งเน้นที่การเพิ่มมูลค่าทางธุรกิจ หากต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมว่า Amazon Fraud Detector สามารถช่วยธุรกิจของคุณได้อย่างไร โปรดไปที่ เครื่องตรวจจับการฉ้อโกงของ Amazon
เกี่ยวกับผู้เขียน
มาร์เซล พิวิดัล เป็น Global Sr. AI Services Solutions Architect ใน World-Wide Specialist Organization Marcel มีประสบการณ์มากกว่า 20 ปีในการแก้ปัญหาทางธุรกิจผ่านเทคโนโลยีสำหรับ FinTechs ผู้ให้บริการชำระเงิน ยา และหน่วยงานรัฐบาล สิ่งที่เขาสนใจในปัจจุบันคือการจัดการความเสี่ยง การป้องกันการฉ้อโกง และการยืนยันตัวตน
จูเลียซู เป็นนักวิทยาศาสตร์การวิจัยกับ Amazon Fraud Detector เธอหลงใหลในการแก้ปัญหาของลูกค้าโดยใช้เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่อง ในเวลาว่าง เธอชอบเดินป่า วาดภาพ และสำรวจร้านกาแฟใหม่ๆ
กิลเฮอร์เม ริชชี เป็นสถาปนิกโซลูชันอาวุโสของ AWS ซึ่งช่วยเหลือสตาร์ทอัพในการปรับปรุงค่าใช้จ่ายของแอปพลิเคชันให้ทันสมัยและเหมาะสมที่สุด ด้วยประสบการณ์กว่า 10 ปีกับบริษัทต่างๆ ในภาคการเงิน ปัจจุบันเขาทำงานร่วมกับทีมผู้เชี่ยวชาญด้าน AI/ML
- เนื้อหาที่ขับเคลื่อนด้วย SEO และการเผยแพร่ประชาสัมพันธ์ รับการขยายวันนี้
- เพลโตบล็อคเชน Web3 Metaverse ข่าวกรอง ขยายความรู้. เข้าถึงได้ที่นี่.
- การสร้างอนาคตโดย Adryenn Ashley เข้าถึงได้ที่นี่.
- ที่มา: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/overcome-the-machine-learning-cold-start-challenge-in-fraud-detection-using-amazon-fraud-detector/
- :มี
- :เป็น
- :ไม่
- :ที่ไหน
- 000
- 1
- 10
- 100
- 20
- 200
- 39
- 50
- 7
- 8
- 9
- a
- ความสามารถ
- สามารถ
- เกี่ยวกับเรา
- เข้า
- ความถูกต้อง
- ถูกต้อง
- แม่นยำ
- กิจกรรม
- อยากทำกิจกรรม
- ที่อยู่
- หน่วยงานที่
- AI
- บริการ AI
- AI / ML
- ทั้งหมด
- ด้วย
- อเมซอน
- เครื่องตรวจจับการฉ้อโกงของ Amazon
- ในหมู่
- จำนวน
- an
- นักวิเคราะห์
- วิเคราะห์
- วิเคราะห์
- และ
- การตรวจจับความผิดปกติ
- ใด
- API
- การใช้งาน
- เข้าใกล้
- เป็น
- พื้นที่
- AS
- At
- โจมตี
- โดยอัตโนมัติ
- อัตโนมัติ
- AWS
- อุปสรรค
- ตาม
- BE
- เพราะ
- กลายเป็น
- สมควร
- ก่อน
- ผู้รับประโยชน์
- ดีกว่า
- บูต
- สร้าง
- built-in
- ธุรกิจ
- ธุรกิจ
- ปุ่ม
- by
- โทรศัพท์
- ที่เรียกว่า
- CAN
- ความจุ
- ท้าทาย
- ความท้าทาย
- เปลี่ยนแปลง
- เปลี่ยนแปลง
- โหลด
- จัด
- คลิก
- รหัส
- กาแฟ
- รวบรวม
- COM
- บริษัท
- เมื่อเทียบกับ
- ปลอบใจ
- ไม่หยุดหย่อน
- สิ่งแวดล้อม
- ต่อเนื่องกัน
- ค่าใช้จ่าย
- ที่สร้างขึ้น
- วิกฤติ
- สำคัญมาก
- ปัจจุบัน
- ขณะนี้
- ประเพณี
- ลูกค้า
- ลูกค้า
- การปรับแต่ง
- ข้อมูล
- การแชร์ข้อมูล
- ชุดข้อมูล
- การตัดสินใจ
- กำหนด
- สาธิต
- แสดงให้เห็นถึง
- ปรับใช้
- การตรวจพบ
- ต่าง
- ดิจิตอล
- สนทนา
- กล่าวถึง
- เห็นความแตกต่าง
- ความหลากหลาย
- do
- Dont
- เป็นคุ้งเป็นแคว
- การขับขี่
- แต่ละ
- ประสิทธิผล
- ความพยายาม
- ทั้ง
- อีเมล
- กากกะรุน
- ปลายทาง
- เครื่องยนต์
- เพิ่มคุณค่า
- หน่วยงาน
- การเข้า
- การประเมินผล
- เหตุการณ์
- เหตุการณ์
- ตัวอย่าง
- ตัวอย่าง
- คาดหวัง
- ความคาดหวัง
- ประสบการณ์
- คำอธิบาย
- สำรวจ
- การขยาย
- เท็จ
- ลักษณะ
- ข้อเสนอแนะ
- สองสาม
- สุดท้าย
- ทางการเงิน
- สถาบันการเงิน
- ภาคการเงิน
- หา
- fintechs
- โฟกัส
- ปฏิบัติตาม
- ดังต่อไปนี้
- สำหรับ
- การหลอกลวง
- การตรวจจับการฉ้อโกง
- การป้องกันการฉ้อโกง
- fraudsters
- ฉ้อโกง
- กิจกรรมฉ้อโกง
- ฟรี
- ราคาเริ่มต้นที่
- อย่างเต็มที่
- นอกจากนี้
- อนาคต
- ได้รับ
- การรวบรวม
- สร้าง
- เหตุการณ์ที่
- รัฐบาล
- อย่างมาก
- มือบน
- มี
- he
- หนัก
- ช่วย
- การช่วยเหลือ
- สูงกว่า
- ทางประวัติศาสตร์
- ประวัติ
- สรุป ความน่าเชื่อถือของ Olymp Trade?
- อย่างไรก็ตาม
- HTML
- HTTPS
- มนุษย์
- identiques
- แยกแยะ
- เอกลักษณ์
- การยืนยันตัวตน
- ทันที
- ที่กระทบ
- ปรับปรุง
- การปรับปรุง
- การปรับปรุง
- in
- เพิ่ม
- เพิ่มขึ้น
- เพิ่มขึ้น
- ที่เพิ่มขึ้น
- แจ้ง
- แรกเริ่ม
- ข้อมูลเชิงลึก
- ความไม่แน่นอน
- สถาบัน
- ฉลาด
- เข้าไป
- การสืบสวน
- IP
- IT
- ITS
- jpg
- ที่รู้จักกัน
- ฉลาก
- ไม่มี
- ภูมิประเทศ
- ใหญ่
- ชั้นนำ
- เรียนรู้
- การเรียนรู้
- ชั้น
- กดไลก์
- ถูก จำกัด
- ขีด จำกัด
- น้อย
- การสูญเสีย
- ต่ำ
- ลด
- เครื่อง
- เรียนรู้เครื่อง
- ทำ
- การทำ
- การจัดการ
- การจัดการ
- คู่มือ
- หลาย
- จับคู่
- มาตรการ
- เมตาดาต้า
- วิธีการ
- ตัวชี้วัด
- อาจ
- ขั้นต่ำ
- ML
- แบบ
- โมเดล
- ทันสมัย
- การตรวจสอบ
- ข้อมูลเพิ่มเติม
- ยิ่งไปกว่านั้น
- หลาย
- ชื่อ
- ใหม่
- ตอนนี้
- จำนวน
- of
- on
- ออนไลน์
- เพียง
- ดีที่สุด
- เพิ่มประสิทธิภาพ
- ตัวเลือกเสริม (Option)
- or
- organizacja
- องค์กร
- อื่นๆ
- ของเรา
- แนะ
- เกิน
- เอาชนะ
- ของตนเอง
- สำคัญยิ่ง
- หลงใหล
- รูปแบบ
- การชำระเงิน
- ผู้ให้บริการการชำระเงิน
- การชำระเงิน
- การปฏิบัติ
- ดำเนินการ
- Pharma
- สถานที่
- แพลตฟอร์ม
- เพลโต
- เพลโตดาต้าอินเทลลิเจนซ์
- เพลโตดาต้า
- จุด
- บวก
- เป็นไปได้
- โพสต์
- ที่อาจเกิดขึ้น
- คำทำนาย
- การคาดการณ์
- การมี
- การป้องกัน
- การป้องกัน
- ปัญหาที่เกิดขึ้น
- กระบวนการ
- กระบวนการ
- ปกป้อง
- ให้
- ผู้ให้บริการ
- ให้
- สาธารณะ
- คุณภาพ
- คำถาม
- อย่างรวดเร็ว
- พิสัย
- ราคา
- เรียลไทม์
- ลด
- ปล่อย
- รายงาน
- รายงาน
- ความต้องการ
- ความต้องการ
- การวิจัย
- แหล่งข้อมูล
- คำตอบ
- ผล
- ผลสอบ
- ทบทวน
- ความเสี่ยง
- การบริหาจัดการความเสี่ยง
- บทบาท
- กฎ
- กฎระเบียบ
- สถานการณ์
- นักวิทยาศาสตร์
- คะแนน
- SDK
- ภาค
- ระดับอาวุโส
- ให้บริการ
- บริการ
- บริการ
- ชุดอุปกรณ์
- ใช้งานร่วมกัน
- ร้านขายของ
- น่า
- โชว์
- แสดง
- แสดงให้เห็นว่า
- สำคัญ
- อย่างมีความหมาย
- ง่ายดาย
- ขนาด
- เล็ก
- So
- ทางออก
- โซลูชัน
- แก้
- การแก้
- บาง
- ซับซ้อน
- ผู้เชี่ยวชาญ
- ผู้เชี่ยวชาญ
- เฉพาะ
- ใช้จ่าย
- เริ่มต้น
- startups
- Status
- ขั้นตอน
- เก็บไว้
- ร้านค้า
- อย่างเช่น
- พื้นผิว
- ระบบ
- ระบบ
- ตาราง
- กลยุทธ์
- ทีม
- เทคนิค
- เทคโนโลยี
- ทดสอบ
- กว่า
- ที่
- พื้นที่
- โลก
- ของพวกเขา
- ดังนั้น
- ดังนั้น
- ล้อยางขัดเหล่านี้ติดตั้งบนแกน XNUMX (มม.) ผลิตภัณฑ์นี้ถูกผลิตในหลายรูปทรง และหลากหลายเบอร์ความแน่นหนาของปริมาณอนุภาคขัดของมัน จะทำให้ท่านได้รับประสิทธิภาพสูงในการขัดและการใช้งานที่ยาวนาน
- พวกเขา
- นี้
- ตลอด
- เวลา
- ต้องใช้เวลามาก
- ไปยัง
- วันนี้
- ร่วมกัน
- ด้านบน
- แบบดั้งเดิม
- รถไฟ
- ผ่านการฝึกอบรม
- การฝึกอบรม
- การทำธุรกรรม
- แนวโน้ม
- เป็นปกติ
- ในที่สุด
- ความไม่แน่นอน
- บันทึก
- ให้กับคุณ
- ใช้
- ผู้ใช้งาน
- การใช้
- ตรวจสอบความถูกต้อง
- ความคุ้มค่า
- การตรวจสอบ
- ตรวจสอบ
- เยี่ยมชมร้านค้า
- ปริมาณ
- ไดรฟ์
- คือ
- วิธี
- we
- อะไร
- ที่
- ในขณะที่
- กับ
- ขั้นตอนการทำงาน
- การทำงาน
- โลก
- ปี
- คุณ
- ของคุณ
- ลมทะเล