Bing ile oluşturuldu ve Photoshop ile düzenlendi
Tahmine dayalı yapay zeka, gelişmiş öneri algoritmaları, risk değerlendirme modelleri ve dolandırıcılık tespit araçları aracılığıyla onlarca yıldır şirketlerin yatırım getirisini artırıyor. Ancak son zamanlarda üretken yapay zekadaki artış, onu yeni gündem konusu haline getirdi. Herkes içerik üretimi ve müşteri hizmetleri için geniş dil modellerinden veya görsel içerik üretimi için yayılma modellerinden yararlanmanın yollarını arıyor. Üretken yapay zeka, artan üretkenliğin temel itici gücü olmak üzere mi?
Bu soruyu cevaplamak için, üretken ve tahmine dayalı yapay zekanın temel uygulama alanlarını anlamak amacıyla konuyu daha derinlemesine incelememiz gerekiyor. Bu makalede, bu iki ana yapay zeka yaklaşım sınıfını yönlendiren temel makine öğrenimi tekniklerini, bunlarla ilişkili benzersiz yararları ve zorlukları ve bunların gerçek dünyadaki iş uygulamalarını inceleyeceğiz.
Temel tanımlar
Üretken yapay zeka ve tahmine dayalı yapay zeka, iş dünyasında ve ötesinde geniş bir uygulama yelpazesine sahip iki güçlü yapay zeka türüdür. Her iki yapay zeka türü de verilerden öğrenmek için makine öğrenimini kullanıyor ancak bunu farklı yollarla yapıyorlar ve farklı hedeflere sahipler.
Tahmine dayalı yapay zeka Geçmiş verilere dayanarak gelecekteki olayları veya sonuçları tahmin etmek için kullanılır. Bunu, geçmiş verilerdeki kalıpları belirleyerek ve daha sonra bu kalıpları gelecekteki eğilimleri tahmin etmek için kullanarak yapar. Örneğin, tahmine dayalı bir yapay zeka modeli, müşteri satın alma geçmişi verilerinden oluşan bir veri kümesi üzerinde eğitilebilir ve daha sonra, bir sonraki ay hangi müşterilerin ayrılma olasılığı en yüksek olduğunu tahmin etmek için kullanılabilir.
üretken yapay zeka metin, resim, müzik ve kod gibi yeni içerikler oluşturabilen bir yapay zeka türüdür. Bunu, mevcut verilerden öğrenerek ve ardından eğitim verilerine benzer yeni veriler üreterek yapar. Örneğin, üretken bir yapay zeka modeli, reklam metni örneklerinden oluşan bir veri kümesi üzerinde eğitilebilir ve daha sonra yeni yaratıcı ve etkili reklam kopyaları oluşturmak için kullanılabilir.
Temel fark, tahmine dayalı yapay zekanın tahminler ve öngörüler üretmesi, üretken yapay zekanın ise yeni içerik üretmesidir. İşte çeşitli alanlardan birkaç örnek:
- Doğal Dil İşleme (NLP): Tahmine dayalı NLP modelleri, metni önceden tanımlanmış sınıflara (örneğin, spam ve spam değil) kategorilere ayırabilirken, üretken NLP modelleri, belirli bir istemi (örneğin, bir sosyal medya gönderisi veya ürün açıklaması) temel alarak yeni metin oluşturabilir.
- Görüntü işleme: Evrişimli sinir ağları (CNN'ler) gibi tahmine dayalı görüntü işleme modelleri, görüntüleri önceden tanımlanmış etiketler halinde sınıflandırabilir (örneğin, bir market rafındaki farklı ürünleri tanımlayabilir). Öte yandan, yayılma modelleri gibi üretken modeller, eğitim verilerinde bulunmayan yeni görüntüler oluşturabilir (örneğin, reklam kampanyaları için sanal modeller).
- İlaç keşfi: Tahmine dayalı ilaç keşif modelleri, yeni bir bileşiğin muhtemelen toksik olup olmayacağını veya yeni bir ilaç tedavisi olarak potansiyele sahip olup olmadığını tahmin edebilir. Üretken ilaç keşif modelleri, daha yüksek etkinlik veya daha düşük toksisite gibi istenen özelliklere sahip yeni moleküler yapılar oluşturabilir.
Bu iki yapay zeka türünü yönlendiren farklı makine öğrenimi algoritmalarının, iş ihtiyaçlarınız için doğru yaklaşımı seçmek için anlamanız gereken belirli güçlü ve zayıf yönleri vardır.
Bu kapsamlı eğitim içeriği sizin için yararlıysa, AI posta listemize abone olun yeni materyal çıkardığımızda uyarılmak.
Tahmine Dayalı ve Üretken Yapay Zeka Algoritmaları Nasıl Çalışır?
Tahmine dayalı yapay zeka Gelecekteki olaylar veya sonuçlar hakkında tahminlerde bulunmak için geçmiş verileri kullanan bir yapay zeka türüdür. Genellikle etiketli veriler gerektiren bir tür makine öğrenimi olan denetimli öğrenmeye dayanır. Etiketli veriler, doğru giriş ve çıkış çiftleri veya serileriyle açıklama eklenmiş verilerdir. Model, girdi verileri ile çıktı verileri arasındaki matematiksel ilişkiyi öğrenir ve daha sonra bu bilgiyi yeni veriler hakkında tahminlerde bulunmak için kullanır.
Tahmine dayalı yapay zeka algoritmaları, sürekli değişkenler (örneğin satış hacmi) ve ikili değişkenler (örneğin bir müşterinin ayrılıp ayrılmayacağı) dahil olmak üzere çok çeşitli değişkenleri tahmin etmek için kullanılabilir. Doğrusal regresyon, lojistik regresyon, karar ağaçları ve rastgele ormanlar gibi temel makine öğrenimi modellerine dayanabilirler. Bazı durumlarda derin öğrenme algoritmaları ve takviyeli öğrenme, verilerdeki karmaşık kalıpları öğrenme yetenekleri sayesinde tahmine dayalı yapay zeka görevleri için olağanüstü performans sergiliyor. Bu, bu algoritmaları müşteri davranışını tahmin etmek, sahtekarlıkları tespit etmek veya hasta sonuçlarını tahmin etmek gibi görevler için çok uygun hale getirir.
Diyelim ki bir sağlık hizmeti sağlayıcısı, kalp hastalığı riski taşıyan hastaları belirlemek için tahmine dayalı yapay zekayı kullanmak istiyor. Hastaların demografik verileri, sağlık durumları ve tedavileri gibi farklı özelliklerin kalp hastalıklarıyla nasıl ilişkili olduğunu görmek için önceki hastalarından elde edilen geçmiş verilerini kullanabilirler. Makine öğrenimi modelleri beklenmedik kalıpları tespit edebilir ve hangi hastaların kalp hastalığına yakalanma olasılığının daha yüksek olduğu konusunda oldukça doğru tahminler sağlayabilir. Sağlık hizmeti sağlayıcıları daha sonra bu tahminleri kişiselleştirilmiş önleme planları geliştirmek için kullanabilir.
Tahmine dayalı yapay zekanın aksine, üretken yapay zeka modeller genellikle denetimsiz veya yarı denetimli öğrenme algoritmaları kullanılarak eğitilir. Bu, büyük miktarda etiketlenmiş veriye ihtiyaç duymadıkları anlamına gelir. Denetimsiz öğrenme algoritmaları etiketlenmemiş verilerden öğrenirken, yarı denetimli öğrenme algoritmaları etiketlenmemiş veriler ile az miktarda etiketli verinin birleşiminden öğrenir.
Temel olarak, mevcut üretken yapay zeka modellerinin çoğu, eğitim verilerinin bir kısmının maskelenmesi ve ardından modelin, maskelenen verileri kurtarmak için eğitilmesi yoluyla oluşturulur.
Örneğin, büyük dil modelleri (LLM'ler), eğitim verilerindeki bazı belirteçlerin [MASK] gibi özel bir belirteçle rastgele değiştirilmesiyle eğitilir. Model daha sonra çevredeki kelimelerin bağlamına göre maskelenmiş jetonları tahmin etmeyi öğrenir.
Üretken yapay zeka modelinin bir diğer yaygın türü ise görüntü ve video oluşturmaya ve düzenlemeye yönelik yayılma modelleridir. Bu modeller, önce görüntüye gürültü eklenerek ve ardından sinir ağının gürültüyü ortadan kaldıracak şekilde eğitilmesiyle oluşturulur.
Hem LLM'ler hem de yayılma modelleri, yeterince büyük miktarlarda etiketlenmemiş veriler üzerinde eğitildiklerinde olağanüstü performans elde edebilirler. Bununla birlikte, belirli kullanım durumlarına yönelik sonuçları iyileştirmek için geliştiriciler genellikle küçük miktarlarda etiketli veriler üzerinde üretken modellerde ince ayar yapar. Takviyeli öğrenme yoluyla insan geri bildirimini entegre etmek, bir dizi rakip yanıtı azaltarak bir modelin performansını daha da artırabilir.
Pazarlama, üretken yapay zekadan yararlanan ilk iş alanlarından biridir. Örneğin bir pazarlama ajansı, blog gönderileri, makaleler ve sosyal medya gönderileri gibi yaratıcı içerik oluşturmak için üretken bir yapay zeka modeli kullanabilir. İlk olarak, kendi kullanım senaryoları için kabul edilebilir performans sergileyen, önceden eğitilmiş bir LLM seçebilirler. Daha sonra, ajansın müşterilerinden gelen mevcut içerikten oluşan bir veri kümesi üzerinde modele ince ayar yapabilirler. Model eğitildikten sonra ajansın müşterilerinin ihtiyaçlarına göre uyarlanmış yeni içerik oluşturmak için kullanılabilir.
Güçlülükler ve zayıflıklar
Bu söz konusu olduğunda tahmine dayalı yapay zeka, burada temel faydalar Bu teknolojiyi kullanmanın:
- Yüksek doğruluk: Tahmine dayalı yapay zeka modelleri, ürün tavsiyesi, sahtekarlık tespiti ve risk değerlendirmesi gibi birçok görev için çok yüksek doğruluk elde edecek şekilde eğitilebilir.
- Otomasyon: Tahmine dayalı yapay zeka, birçok görevi otomatikleştirebilir ve çalışanların daha stratejik ve yaratıcı çalışmalara odaklanmalarına olanak tanıyabilir.
Ancak bu tür yapay zeka beraberinde gelir zorluklarörneğin:
- Etiketli veri gereksinimi: Tahmine dayalı yapay zeka modelleri, toplanması pahalı ve zaman alıcı olabilecek etiketli veriler gerektirir.
- Başarı için yüksek çıta: Tahmine dayalı yapay zeka uygulamalarının başarılı olması için son derece doğru olması gerekir. Özellikle karmaşık görevlerde bunu başarmak zor olabilir.
- Model bakımı: Tahmine dayalı yapay zeka modellerinin doğruluğunu korumak için yeni veriler üzerinde düzenli olarak yeniden eğitilmesi gerekir. Bu sınırlı kaynaklara sahip şirketler için zorlayıcı olabilir.
üretken yapay zeka algoritmaların kendilerine ait güçlü puanlar:
- Artan üretkenlik ve verimlilik: Üretken yapay zeka, içerik oluşturma, kod yazma, görsel oluşturma ve tasarlama sürecini çok daha hızlı hale getirebilir. Bu, işletmelere önemli miktarda zaman ve para tasarrufu sağlayabilir.
- Yaratıcılık: Üretken yapay zeka, insanların aklına gelmeyecek yeni ve yenilikçi fikirler üretebilir. Bu, işletmelerin yeni ürün ve hizmetler geliştirmesine ve mevcut ürün ve hizmetlerini iyileştirmesine yardımcı olabilir.
Ancak çok yeni bir teknoloji olması nedeniyle birçok özelliği bulunmaktadır. zorluklar aşağıdakiler de dahil olmak üzere dikkate alınmalıdır:
- Güvenilirlik eksikliği: Üretken yapay zeka uygulamaları oldukça güvenilmez olma eğilimindedir. Yanlış veya yanıltıcı bilgiler üretebilirler ve müşteriye yönelik uygulamalar için genellikle döngüde bir insana ihtiyaç duyulur.
- Önceden eğitilmiş modellere güvenme: İşletmelerin genellikle üretken yapay zeka uygulamaları için harici olarak oluşturulmuş önceden eğitilmiş modellere güvenmesi gerekir. Bu, model ve çıktısı üzerindeki kontrollerini sınırlayabilir.
- Telif hakkı ve fikri mülkiyet sorunları: Üretken yapay zeka modellerinin kullanımıyla ilgili telif hakkı ve fikri mülkiyet endişeleri vardır. Örneğin, telif hakkıyla korunan verilerle eğitilmiş üretken bir yapay zeka modeli tarafından oluşturulan içeriğin telif hakkının kime ait olduğu belirsizdir.
Bu güçlü ve zayıf yönler, üretken yapay zeka ve tahmine dayalı yapay zekanın temel uygulama alanlarını büyük ölçüde belirler. Hadi daha yakından bakalım.
Gerçek Dünya Uygulamaları
uygulama alanları tahmine dayalı yapay zeka belirli görevlerin tamamen otomatikleştirilmesine olanak tanıyan son derece doğru tahminler üretme yeteneğiyle tanımlanır. Aynı zamanda bunlar yapay zeka modelini eğitmeye yetecek kadar etiketli veri elde etmenin mümkün olduğu alanlardır. Tahmine dayalı yapay zeka uygulamalarının bazı örnekleri şunları içerir:
- Ürün öneri sistemleri: Tahmine dayalı yapay zeka, müşterilere geçmiş satın alma geçmişlerine ve göz atma davranışlarına göre ürün önermek için kullanılabilir.
- Dolandırıcılık tespit sistemleri: Tahmine dayalı yapay zeka, sahte işlem ve etkinliklerin belirlenmesine yardımcı olabilir.
- Risk değerlendirme sistemleri: Tahmine dayalı yapay zeka modelleri, işletmelerin kredi temerrütleri, sigorta talepleri ve müşteri kaybı gibi olayların riskini değerlendirmesine olanak tanır.
- Talep tahmin sistemleri: Tahmine dayalı yapay zeka, ürün ve hizmetlere olan talebi doğru bir şekilde tahmin ederek işletmelerin üretim ve envanter seviyelerini planlamalarına ve pazarlama kampanyaları geliştirmelerine yardımcı olur.
- Kestirimci bakım sistemleri: Yapay zeka, makine ve ekipmanların ne zaman arızalanabileceğini tahmin etmek için kullanılabilir, böylece şirketlerin maliyetli aksama sürelerini önlemesine ve varlıklarının ömrünü uzatmasına yardımcı olur.
Tahmine dayalı yapay zekanın aksine, üretken yapay zeka en uygun çıktıyı üretmemizi gerektirmez. Otomatik olarak oluşturulan ve "yeterince iyi" sonuçlar, işletmelerin üretkenliği ve verimliliği artırmasına yardımcı olarak üretken yapay zeka çözümlerini uygulamaya değer hale getirebilir. Ancak üretken yapay zeka uygulamalarının güvenilir olmadığını ve bunları devreye alırken yanlış bilgiler veya beklenmedik çıktılar üretebileceğini unutmamak önemlidir.
Bu sınırlamalar göz önüne alındığında, üretken yapay zeka, doğruluğun önemli olmadığı deneysel ortamlar (örneğin yapay zeka kişisel sohbet robotları gibi) veya insanların tüm model çıktılarını yayınlamadan, göndermeden, göndermeden önce incelediği ve düzenlediği döngüde bir insanın olduğu uygulamalar için en uygunudur. veya bunları yürütmek.
Üretken yapay zeka uygulamalarının bazı örnekleri şunları içerir:
- İçerik yaratımı: Üretken yapay zeka modelleri, blog gönderilerinin, ürün açıklamalarının ve sosyal medya reklamlarının oluşturulmasını hızlandırabilir. Örneğin yazarlar, içeriğin oluşturulmasına rehberlik edecek ayrıntılı talimatlar sağlayabilir ve ardından çıktıyı inceleyip düzenleyebilir.
- Görüntü oluşturma: Üretken yapay zeka, ürün tasarımı, pazarlama ve eğlence alanlarında gerçekçi görüntüler ve videolar oluşturmak için kullanılabilir. Tasarımcılar daha sonra otomatik olarak oluşturulan bu görsel içeriği sıfırdan oluşturmak yerine inceleyebilir, düzenleyebilir ve düzenleyebilir.
- Kod oluşturma: Üretken yapay zeka modelleri, yazılım uygulamaları için kod yazmak veya geliştiricilere kod değişiklikleri önermek için kullanılabilir. Geliştiriciler daha sonra kodu çalıştırmadan önce inceleyebilir ve düzenleyebilir.
- İlaç keşfi: Üretken yapay zeka, yeni ilaç adaylarını belirleyerek ve bunların özelliklerini tahmin ederek ilaç geliştirmeyi hızlandırabilirken, insanlar da kalite kontrolü sağlar ve yapay zeka tarafından oluşturulan ilaç modellerini değerlendirir.
Tahmine dayalı yapay zeka, süreçleri yüksek doğrulukla otomatikleştirebildiği ve insan gözetimine olan ihtiyacı ortadan kaldırabildiği için yüksek değerli yapay zeka pazarına hâlâ hakim durumda. Üretken yapay zeka ise birçok iş uygulamasında devrim yaratma potansiyeline sahip, daha yeni ve hızla gelişen bir alandır. Üretken yapay zekanın, tahmine dayalı yapay zekayla karşılaştırılabilecek önemli bir üretkenlik etkeni haline gelip gelmeyeceği henüz bilinmiyor olsa da potansiyeli yadsınamaz.
Bu makaleyi beğendiniz mi? Daha fazla AI araştırma güncellemesi için kaydolun.
Bunun gibi daha özet makaleler yayınladığımızda size haber vereceğiz.
İlgili bağlantılar
- SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
- PlatoData.Network Dikey Üretken Yapay Zeka. Kendine güç ver. Buradan Erişin.
- PlatoAiStream. Web3 Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
- PlatoESG. karbon, temiz teknoloji, Enerji, Çevre, Güneş, Atık Yönetimi. Buradan Erişin.
- PlatoSağlık. Biyoteknoloji ve Klinik Araştırmalar Zekası. Buradan Erişin.
- Kaynak: https://www.topbots.com/generative-vs-predictive-ai/
- :vardır
- :dır-dir
- :olumsuzluk
- :Neresi
- $UP
- 438
- a
- kabiliyet
- Hakkımızda
- hızlandırmak
- kabul edilebilir
- Hesap
- doğruluk
- doğru
- tam olarak
- Başarmak
- karşısında
- faaliyetler
- Ad
- ekleme
- İlanlarım
- ileri
- düşmanca
- reklâm
- ajans
- AI
- AI modelleri
- ai araştırma
- algoritmalar
- Türkiye
- izin vermek
- Ayrıca
- miktar
- tutarları
- ve
- cevap
- herhangi
- Uygulama
- uygulamaları
- yaklaşım
- yaklaşımlar
- ARE
- alanlar
- göre
- mal
- yapay
- yapay zeka
- AS
- belirlemek
- değerlendirme
- Varlıklar
- ilişkili
- At
- otomatikleştirmek
- Otomatik
- otomatik olarak
- bar
- merkezli
- temel
- BE
- müşterimiz
- olmuştur
- önce
- davranış
- yarar
- faydaları
- İYİ
- arasında
- Ötesinde
- Bing
- Blog
- Blog Yazıları
- her ikisi de
- Tarama
- yapılı
- iş
- İş Uygulamaları
- işletmeler
- fakat
- by
- Kampanyalar
- CAN
- adaylar
- dava
- durumlarda
- belli
- meydan okuma
- zorluklar
- değişiklikler
- chatbots
- Klinik
- iddia
- sınıflar
- sınıflandırmak
- istemciler
- yakın
- kod
- toplamak
- kombinasyon
- geliyor
- ortak
- Şirketler
- karşılaştırılabilir
- karmaşık
- Bileşik
- Endişeler
- koşullar
- içerik
- İçerik Üretimi
- içerik yaratımı
- bağlam
- sürekli
- kontrast
- kontrol
- telif hakkı
- doğru
- pahalı
- olabilir
- yaratmak
- çevrimiçi kurslar düzenliyorlar.
- Oluşturma
- oluşturma
- Yaratıcı
- akım
- müşteri
- müşteri tutumu
- Müşteri Hizmetleri
- Müşteriler
- veri
- yıl
- karar
- derin
- derin öğrenme
- derin
- varsayılan
- tanımlı
- Talep
- demografik
- göstermek
- gösteriyor
- dağıtma
- tanım
- Dizayn
- tasarımcıları
- tasarım
- İstediğiniz
- detaylı
- Bulma
- Belirlemek
- geliştirmek
- geliştiriciler
- gelişen
- gelişme
- fark
- farklılıkları
- farklı
- zor
- Yayılma
- keşif
- Hastalık
- do
- yok
- etki
- Kesinti
- sürücü
- sürme
- ilaç
- e
- eğitsel
- Etkili
- etki
- verim
- ortadan
- yeterli
- sağlamak
- Entertainment
- ekipman
- özellikle
- gerekli
- olaylar
- herkes
- örnek
- örnekler
- olağanüstü
- yürütme
- mevcut
- pahalı
- deneysel
- uzatmak
- haricen
- FAIL
- yanlış
- Daha hızlı
- Özellikler
- geribesleme
- az
- alan
- Ad
- odak
- İçin
- Tahmin
- tahminleri
- dolandırıcılık
- sahtekarlık tespiti
- sahte
- Ücretsiz
- itibaren
- tamamen
- daha fazla
- gelecek
- oluşturmak
- oluşturulan
- üreten
- nesil
- üretken
- üretken yapay zeka
- verilmiş
- Goller
- rehberlik
- el
- Var
- Sağlık
- sağlık
- Network XNUMX'in Kalbi
- Kalp hastalığı
- yardım et
- yardım
- yardımcı olur
- okuyun
- Yüksek
- daha yüksek
- büyük ölçüde
- tarihsel
- tarih
- SICAK
- Ne kadar
- Ancak
- HTTPS
- insan
- İnsanlar
- fikirler
- belirlemek
- belirlenmesi
- görüntü
- görüntüleri
- uygulanması
- önemli
- iyileştirmek
- in
- derinlemesine
- dahil
- Dahil olmak üzere
- Artırmak
- artmış
- bilgi
- yenilikçi
- giriş
- yerine
- talimatlar
- sigorta
- Bütünleştirme
- entellektüel
- fikri mülkiyet
- İstihbarat
- içine
- envanter
- IT
- ONUN
- jpg
- anahtar
- Bilmek
- bilgi
- Etiketler
- dil
- büyük
- çok
- ÖĞRENİN
- öğrenme
- izin
- seviyeleri
- kaldıraç
- hayat
- sevmek
- Muhtemelen
- LİMİT
- sınırlamaları
- Sınırlı
- Yüksek Lisans
- borç
- Bakın
- bakıyor
- alt
- makine
- makine öğrenme
- Makineler
- yapılmış
- postalama
- korumak
- bakım
- büyük
- yapmak
- YAPAR
- Yapımı
- çok
- pazar
- Pazarlama
- Pazarlama ajansı
- maske
- malzeme
- matematiksel
- maksimum genişlik
- Mayıs..
- anlamına geliyor
- medya
- olabilir
- yanıltıcı
- eksik
- model
- modelleri
- moleküler
- para
- Ay
- Daha
- çoğu
- çok
- Music
- gerek
- ihtiyaçlar
- ağ
- ağlar
- sinir
- sinir ağı
- nöral ağlar
- yeni
- Yeni ürünler
- sonraki
- nlp
- Gürültü
- numara
- elde etmek
- of
- sık sık
- on
- bir Zamanlar
- ONE
- optimum
- or
- sipariş
- Diğer
- bizim
- sonuçlar
- çıktı
- ödenmemiş
- tekrar
- gözetim
- kendi
- sahibi
- çiftleri
- Bölüm
- geçmiş
- hasta
- hastalar
- desen
- performans
- Kişiselleştirilmiş
- plan
- ağladım
- Platon
- Plato Veri Zekası
- PlatoVeri
- noktaları
- mümkün
- Çivi
- Mesajlar
- potansiyel
- güçlü
- tahmin
- tahmin
- Tahminler
- mevcut
- önlemek
- Önleme
- önceki
- süreç
- Süreçler
- işleme
- üretmek
- PLATFORM
- ürün tasarımı
- üretim
- verimlilik
- Ürünler
- özellikleri
- özellik
- sağlamak
- sağlayan
- sağlayıcılar
- Yayıncılık
- satın alma
- kalite
- soru
- oldukça
- rasgele
- menzil
- hızla
- Gerçek dünya
- реалистичный,en
- son
- tavsiye etmek
- Tavsiye
- Kurtarmak
- azaltarak
- düzenli
- ilişki
- serbest
- güvenilir
- güvenmek
- kalıntılar
- hatırlamak
- Kaldır
- gerektirir
- gerektirir
- araştırma
- Kaynaklar
- bu
- yanıtları
- Sonuçlar
- yorum
- devrim yapmak
- krallar gibi yaşamaya
- Risk
- risk değerlendirmesi
- ROI
- satış
- Satış hacmi
- aynı
- İndirim
- söylemek
- çizik
- görmek
- görüldü
- gönderme
- Dizi
- hizmet
- Hizmetler
- set
- ayarlar
- Raf
- işaret
- önemli
- benzer
- küçük
- So
- Sosyal Medya
- sosyal medya
- Sosyal Medya Gönderileri
- Yazılım
- Çözümler
- biraz
- Spam
- özel
- özel
- Spot
- Yine
- mağaza
- Stratejik
- güçlü
- yapılar
- başarılı
- böyle
- önermek
- ÖZET
- dalgalanma
- çevreleyen
- ısmarlama
- Bizi daha iyi tanımak için
- görevleri
- teknikleri
- Teknoloji
- metin
- Teşekkür
- o
- The
- ve bazı Asya
- Onları
- sonra
- Orada.
- Bunlar
- onlar
- Re-Tweet
- Bu
- düşünce
- İçinden
- Böylece
- zaman
- zaman tükeniyor
- için
- simge
- Jeton
- araçlar
- TOPBOTLAR
- konu
- Tren
- eğitilmiş
- Eğitim
- işlemler
- tedavi
- tedaviler
- Ağaçlar
- Trendler
- iki
- tip
- türleri
- tipik
- inkâr edilemez
- anlamak
- Beklenmedik
- benzersiz
- Güncellemeler
- us
- kullanım
- kullanım durumu
- Kullanılmış
- kullanım
- kullanma
- genellikle
- değişken
- çeşitli
- çok
- Video
- Videolar
- Sanal
- hacim
- vs
- istiyor
- oldu
- yolları
- we
- vardı
- ne zaman
- olup olmadığını
- hangi
- süre
- DSÖ
- geniş
- Geniş ürün yelpazesi
- irade
- ile
- sözler
- İş
- işçiler
- çalışır
- değer
- yazmak
- kod yaz
- yazarlar
- yazı yazıyor
- Sen
- zefirnet