องค์กรในอุตสาหกรรมต่างๆ ต้องการจัดหมวดหมู่และดึงข้อมูลเชิงลึกจากเอกสารรูปแบบต่างๆ จำนวนมาก การประมวลผลเอกสารเหล่านี้ด้วยตนเองเพื่อจัดประเภทและดึงข้อมูลยังคงมีราคาแพง เกิดข้อผิดพลาดได้ง่าย และปรับขนาดได้ยาก ความก้าวหน้าใน ปัญญาประดิษฐ์กำเนิด (AI) ได้ก่อให้เกิดโซลูชันการประมวลผลเอกสารอัจฉริยะ (IDP) ที่ทำให้การจัดประเภทเอกสารเป็นอัตโนมัติ และสร้างชั้นการจำแนกประเภทที่คุ้มต้นทุนซึ่งสามารถจัดการเอกสารองค์กรที่หลากหลายและไม่มีโครงสร้างได้
การจัดหมวดหมู่เอกสารเป็นขั้นตอนแรกที่สำคัญในระบบ IDP ช่วยให้คุณกำหนดชุดการดำเนินการถัดไปที่จะดำเนินการโดยขึ้นอยู่กับประเภทของเอกสาร ตัวอย่างเช่น ในระหว่างกระบวนการตัดสินการเรียกร้องสินไหม ทีมเจ้าหนี้จะได้รับใบแจ้งหนี้ ในขณะที่แผนกสินไหมจัดการสัญญาหรือเอกสารนโยบาย กลไกกฎแบบดั้งเดิมหรือการจำแนกประเภทตาม ML สามารถจัดประเภทเอกสารได้ แต่มักจะถึงขีดจำกัดเกี่ยวกับประเภทของรูปแบบเอกสาร และการสนับสนุนสำหรับการเพิ่มคลาสใหม่ของเอกสารแบบไดนามิก สำหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดู ตัวแยกประเภทเอกสาร Amazon Comprehend เพิ่มการรองรับเค้าโครงเพื่อความแม่นยำที่สูงขึ้น.
ในโพสต์นี้ เราจะหารือเกี่ยวกับการจัดหมวดหมู่เอกสารโดยใช้ โมเดล Amazon Titan Multimodal Embeddings เพื่อแยกประเภทเอกสารต่างๆ โดยไม่ต้องมีการฝึกอบรม
การฝังหลายรูปแบบของ Amazon Titan
อเมซอนเพิ่งเปิดตัว การฝังหลายรูปแบบไททัน in อเมซอน เบดร็อค- โมเดลนี้สามารถสร้างการฝังสำหรับรูปภาพและข้อความ ทำให้สามารถสร้างการฝังเอกสารเพื่อใช้ในเวิร์กโฟลว์การจัดหมวดหมู่เอกสารใหม่
สร้างการแสดงเวกเตอร์ที่เหมาะสมของเอกสารที่สแกนเป็นรูปภาพ ด้วยการเข้ารหัสองค์ประกอบทั้งภาพและข้อความให้เป็นเวกเตอร์ตัวเลขแบบรวมที่ห่อหุ้มความหมายเชิงความหมาย ช่วยให้สามารถจัดทำดัชนีได้อย่างรวดเร็ว การค้นหาตามบริบทที่มีประสิทธิภาพ และการจัดประเภทเอกสารที่แม่นยำ
เมื่อเทมเพลตและประเภทเอกสารใหม่ๆ ปรากฏในเวิร์กโฟลว์ธุรกิจ คุณก็สามารถเรียกใช้ Amazon Bedrock API เพื่อกำหนดเวคเตอร์แบบไดนามิกและผนวกเข้ากับระบบ IDP เพื่อเพิ่มความสามารถในการจำแนกเอกสารอย่างรวดเร็ว
ภาพรวมโซลูชัน
มาตรวจสอบโซลูชันการจัดประเภทเอกสารต่อไปนี้ด้วยโมเดล Amazon Titan Multimodal Embeddings เพื่อประสิทธิภาพสูงสุด คุณควรปรับแต่งโซลูชันให้เหมาะกับกรณีการใช้งานเฉพาะของคุณและการตั้งค่าไปป์ไลน์ IDP ที่มีอยู่
โซลูชันนี้จัดประเภทเอกสารโดยใช้เวกเตอร์ที่ฝังการค้นหาความหมายโดยการจับคู่เอกสารอินพุตกับแกลเลอรีเอกสารที่จัดทำดัชนีไว้แล้ว เราใช้ส่วนประกอบสำคัญดังต่อไปนี้:
- ฝัง - ฝัง คือการแสดงตัวเลขของวัตถุในโลกแห่งความเป็นจริงที่การเรียนรู้ของเครื่อง (ML) และระบบ AI ใช้เพื่อทำความเข้าใจโดเมนความรู้ที่ซับซ้อนเช่นเดียวกับมนุษย์
- ฐานข้อมูลเวกเตอร์ - ฐานข้อมูลเวกเตอร์ ใช้เพื่อจัดเก็บการฝัง ฐานข้อมูลเวกเตอร์จัดทำดัชนีและจัดระเบียบการฝังอย่างมีประสิทธิภาพ ช่วยให้สามารถดึงเวกเตอร์ที่คล้ายกันได้อย่างรวดเร็วโดยอิงตามการวัดระยะทาง เช่น ระยะทางแบบยุคลิดหรือความคล้ายคลึงของโคไซน์
- การค้นหาความหมาย – การค้นหาความหมายทำงานโดยการพิจารณาบริบทและความหมายของข้อความค้นหาที่ป้อนเข้าและความเกี่ยวข้องกับเนื้อหาที่กำลังค้นหา การฝังเวกเตอร์เป็นวิธีที่มีประสิทธิภาพในการจับภาพและรักษาความหมายตามบริบทของข้อความและรูปภาพ ในโซลูชันของเรา เมื่อแอปพลิเคชันต้องการดำเนินการค้นหาเชิงความหมาย เอกสารการค้นหาจะถูกแปลงเป็นการฝังในขั้นแรก จากนั้นจะสอบถามฐานข้อมูลเวกเตอร์ที่มีเนื้อหาที่เกี่ยวข้องเพื่อค้นหาการฝังที่คล้ายกันมากที่สุด
ในกระบวนการติดฉลาก ชุดตัวอย่างของเอกสารทางธุรกิจ เช่น ใบแจ้งหนี้ ใบแจ้งยอดธนาคาร หรือใบสั่งยา จะถูกแปลงเป็นการฝังโดยใช้โมเดล Amazon Titan Multimodal Embeddings และจัดเก็บไว้ในฐานข้อมูลเวกเตอร์เทียบกับป้ายกำกับที่กำหนดไว้ล่วงหน้า โมเดล Amazon Titan Multimodal Embedding ได้รับการฝึกโดยใช้อัลกอริธึมยุคลิด L2 ดังนั้นเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุด ฐานข้อมูลเวกเตอร์ที่ใช้จึงควรสนับสนุนอัลกอริธึมนี้
แผนภาพสถาปัตยกรรมต่อไปนี้แสดงให้เห็นว่าคุณสามารถใช้โมเดล Amazon Titan Multimodal Embeddings กับเอกสารในไฟล์ บริการจัดเก็บข้อมูลอย่างง่ายของ Amazon (Amazon S3) ที่เก็บข้อมูลสำหรับการสร้างแกลเลอรีรูปภาพ
เวิร์กโฟลว์ประกอบด้วยขั้นตอนต่อไปนี้:
- ผู้ใช้หรือแอปพลิเคชันอัปโหลดรูปภาพเอกสารตัวอย่างพร้อมข้อมูลเมตาการจัดหมวดหมู่ไปยังแกลเลอรีรูปภาพเอกสาร คำนำหน้า S3 หรือข้อมูลเมตาของออบเจ็กต์ S3 สามารถใช้เพื่อจัดประเภทรูปภาพแกลเลอรีได้
- เหตุการณ์การแจ้งเตือนออบเจ็กต์ Amazon S3 เรียกใช้การฝัง AWS แลมบ์ดา ฟังก์ชัน
- ฟังก์ชัน Lambda อ่านภาพเอกสารและแปลภาพเป็นการฝังโดยการเรียก Amazon Bedrock และใช้โมเดล Amazon Titan Multimodal Embeddings
- การฝังรูปภาพพร้อมกับการจัดหมวดหมู่เอกสารจะถูกจัดเก็บไว้ในฐานข้อมูลเวกเตอร์
เมื่อเอกสารใหม่ต้องการการจัดประเภท โมเดลการฝังเดียวกันจะถูกนำมาใช้เพื่อแปลงเอกสารคิวรีเป็นการฝัง จากนั้น การค้นหาความคล้ายคลึงทางความหมายจะดำเนินการบนฐานข้อมูลเวกเตอร์โดยใช้การฝังแบบสอบถาม ป้ายกำกับที่ดึงมาเทียบกับการจับคู่แบบฝังด้านบนจะเป็นป้ายกำกับการจัดประเภทสำหรับเอกสารแบบสอบถาม
แผนภาพสถาปัตยกรรมต่อไปนี้แสดงวิธีใช้โมเดล Amazon Titan Multimodal Embeddings กับเอกสารในบัคเก็ต S3 สำหรับการจัดประเภทรูปภาพ
เวิร์กโฟลว์ประกอบด้วยขั้นตอนต่อไปนี้:
- เอกสารที่ต้องมีการจัดประเภทจะถูกอัปโหลดไปยังบัคเก็ต S3 อินพุต
- ฟังก์ชันการจัดหมวดหมู่ Lambda ได้รับการแจ้งเตือนอ็อบเจ็กต์ Amazon S3
- ฟังก์ชัน Lambda แปลรูปภาพเป็นการฝังโดยการเรียก Amazon Bedrock API
- ฐานข้อมูลเวกเตอร์ถูกค้นหาสำหรับเอกสารที่ตรงกันโดยใช้การค้นหาความหมาย การจำแนกประเภทของเอกสารที่ตรงกันใช้เพื่อจัดประเภทเอกสารอินพุต
- เอกสารอินพุตจะถูกย้ายไปยังไดเร็กทอรีหรือคำนำหน้า S3 เป้าหมายโดยใช้การจัดหมวดหมู่ที่ดึงมาจากการค้นหาฐานข้อมูลเวกเตอร์
เพื่อช่วยคุณทดสอบโซลูชันด้วยเอกสารของคุณเอง เราได้สร้างตัวอย่างสมุดบันทึก Python Jupyter ซึ่งมีอยู่ในนั้น GitHub.
เบื้องต้น
หากต้องการเรียกใช้โน้ตบุ๊ก คุณต้องมี บัญชี AWS ด้วยความเหมาะสม AWS Identity และการจัดการการเข้าถึง สิทธิ์ (IAM) เพื่อเรียก Amazon Bedrock นอกจากนี้ บน การเข้าถึงโมเดล ของคอนโซล Amazon Bedrock ตรวจสอบให้แน่ใจว่าได้รับสิทธิ์การเข้าถึงสำหรับโมเดล Amazon Titan Multimodal Embeddings
การดำเนินงาน
ในขั้นตอนต่อไปนี้ ให้แทนที่ตัวยึดตำแหน่งการป้อนข้อมูลของผู้ใช้แต่ละรายด้วยข้อมูลของคุณเอง:
- สร้างฐานข้อมูลเวกเตอร์ ในโซลูชันนี้ เราใช้ฐานข้อมูล FAISS ในหน่วยความจำ แต่คุณสามารถใช้ฐานข้อมูลเวกเตอร์สำรองได้ ขนาดมิติเริ่มต้นของ Amazon Titan คือ 1024
- หลังจากสร้างฐานข้อมูลเวกเตอร์แล้ว ให้แจกแจงเอกสารตัวอย่าง สร้างการฝังของแต่ละเอกสาร และจัดเก็บเอกสารเหล่านั้นไว้ในฐานข้อมูลเวกเตอร์
- ทดสอบกับเอกสารของคุณ แทนที่โฟลเดอร์ในรหัสต่อไปนี้ด้วยโฟลเดอร์ของคุณเองที่มีประเภทเอกสารที่รู้จัก:
- ใช้ไลบรารี Boto3 เรียก Amazon Bedrock ตัวแปร
inputImageB64
เป็นอาร์เรย์ไบต์ที่เข้ารหัส base64 ซึ่งเป็นตัวแทนของเอกสารของคุณ การตอบสนองจาก Amazon Bedrock มีการฝัง
- เพิ่มการฝังลงในฐานข้อมูลเวกเตอร์ ด้วยรหัสคลาสที่แสดงถึงประเภทเอกสารที่รู้จัก:
- ด้วยฐานข้อมูลเวกเตอร์ที่เต็มไปด้วยรูปภาพ (ซึ่งเป็นตัวแทนของแกลเลอรีของเรา) คุณสามารถค้นพบความคล้ายคลึงกับเอกสารใหม่ได้ ตัวอย่างเช่น ต่อไปนี้คือไวยากรณ์ที่ใช้ในการค้นหา k=1 บอกให้ FAISS คืนการแข่งขัน 1 อันดับแรก
นอกจากนี้ ระยะห่างแบบยุคลิด L2 ระหว่างรูปภาพในมือและรูปภาพที่พบก็จะถูกส่งกลับเช่นกัน หากรูปภาพตรงกันทุกประการ ค่านี้จะเป็น 0 ยิ่งค่านี้มากเท่าใด รูปภาพก็จะยิ่งมีความคล้ายคลึงกันมากขึ้นเท่านั้น
ข้อควรพิจารณาเพิ่มเติม
ในส่วนนี้ เราจะหารือเกี่ยวกับข้อควรพิจารณาเพิ่มเติมสำหรับการใช้โซลูชันอย่างมีประสิทธิภาพ ซึ่งรวมถึงความเป็นส่วนตัวของข้อมูล ความปลอดภัย การผสานรวมกับระบบที่มีอยู่ และการประมาณการต้นทุน
ความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยของข้อมูล
AWS แบบจำลองความรับผิดชอบร่วมกัน นำไปใช้กับ การป้องกันข้อมูล ในอเมซอนเบดร็อค ตามที่อธิบายไว้ในโมเดลนี้ AWS มีหน้าที่รับผิดชอบในการปกป้องโครงสร้างพื้นฐานส่วนกลางที่รัน AWS Cloud ทั้งหมด ลูกค้ามีหน้าที่รับผิดชอบในการรักษาการควบคุมเนื้อหาของตนที่โฮสต์บนโครงสร้างพื้นฐานนี้ ในฐานะลูกค้า คุณมีหน้าที่รับผิดชอบในการกำหนดค่าความปลอดภัยและงานการจัดการสำหรับบริการ AWS ที่คุณใช้
การปกป้องข้อมูลใน Amazon Bedrock
Amazon Bedrock หลีกเลี่ยงการใช้ข้อความแจ้งของลูกค้าและการดำเนินการต่อเนื่องเพื่อฝึกอบรมโมเดล AWS หรือแชร์กับบุคคลที่สาม Amazon Bedrock จะไม่จัดเก็บหรือบันทึกข้อมูลลูกค้าในบันทึกการบริการ ผู้ให้บริการโมเดลไม่มีสิทธิ์เข้าถึงบันทึกของ Amazon Bedrock หรือเข้าถึงพร้อมท์และการดำเนินการต่อของลูกค้า ด้วยเหตุนี้ อิมเมจที่ใช้ในการสร้างการฝังผ่านโมเดล Amazon Titan Multimodal Embeddings จะไม่ถูกจัดเก็บหรือนำไปใช้ในการฝึกโมเดล AWS หรือการแจกจ่ายภายนอก นอกจากนี้ ข้อมูลการใช้งานอื่นๆ เช่น การประทับเวลาและรหัสบัญชีที่บันทึกไว้ จะไม่รวมอยู่ในการฝึกโมเดล
บูรณาการกับระบบที่มีอยู่
โมเดล Amazon Titan Multimodal Embeddings ได้รับการฝึกด้วยอัลกอริธึมยุคลิด L2 ดังนั้นฐานข้อมูลเวกเตอร์ที่ใช้ควรเข้ากันได้กับอัลกอริธึมนี้
ประมาณการค่าใช้จ่าย
ในขณะที่เขียนโพสต์นี้ตาม ราคาหินเบดร็อคของอเมซอน สำหรับโมเดล Amazon Titan Multimodal Embeddings ต่อไปนี้คือต้นทุนโดยประมาณโดยใช้ราคาตามความต้องการสำหรับโซลูชันนี้:
- ต้นทุนการจัดทำดัชนีแบบครั้งเดียว – 0.06 USD สำหรับการจัดทำดัชนีครั้งเดียว โดยสมมติว่ามีแกลเลอรีรูปภาพ 1,000 ภาพ
- ค่าใช้จ่ายในการจำแนกประเภท – $6 สำหรับ 100,000 ภาพอินพุตต่อเดือน
ทำความสะอาด
เพื่อหลีกเลี่ยงไม่ให้มีการเรียกเก็บเงินในอนาคต ให้ลบทรัพยากรที่คุณสร้างขึ้น เช่น อินสแตนซ์โน้ตบุ๊ก Amazon SageMakerเมื่อไม่ได้ใช้งาน
สรุป
ในโพสต์นี้ เราได้สำรวจวิธีที่คุณสามารถใช้โมเดล Amazon Titan Multimodal Embeddings เพื่อสร้างโซลูชันราคาไม่แพงสำหรับการจัดประเภทเอกสารในเวิร์กโฟลว์ IDP เราได้สาธิตวิธีการสร้างแกลเลอรีภาพของเอกสารที่รู้จักและดำเนินการค้นหาความคล้ายคลึงกับเอกสารใหม่เพื่อจัดประเภทเอกสารเหล่านั้น นอกจากนี้เรายังกล่าวถึงประโยชน์ของการใช้การฝังรูปภาพหลายรูปแบบเพื่อจัดหมวดหมู่เอกสาร รวมถึงความสามารถในการจัดการประเภทเอกสารที่หลากหลาย ความสามารถในการปรับขนาด และความหน่วงต่ำ
เมื่อเทมเพลตและประเภทเอกสารใหม่ๆ ปรากฏขึ้นในเวิร์กโฟลว์ทางธุรกิจ นักพัฒนาสามารถเรียกใช้ Amazon Bedrock API เพื่อกำหนดเวกเตอร์แบบไดนามิก และผนวกเข้ากับระบบ IDP เพื่อเพิ่มความสามารถในการจำแนกประเภทเอกสารอย่างรวดเร็ว สิ่งนี้จะสร้างเลเยอร์การจำแนกประเภทที่ราคาไม่แพงและปรับขนาดได้ไม่จำกัด ซึ่งสามารถจัดการแม้แต่เอกสารองค์กรที่ไม่มีโครงสร้างที่หลากหลายที่สุด
โดยรวมแล้ว โพสต์นี้เป็นแนวทางสำหรับการสร้างโซลูชันที่ไม่แพงสำหรับการจัดประเภทเอกสารในเวิร์กโฟลว์ IDP โดยใช้ Amazon Titan Multimodal Embeddings
ในขั้นตอนถัดไป ให้ลองดู Amazon Bedrock คืออะไร เพื่อเริ่มใช้บริการ และปฏิบัติตาม Amazon Bedrock บนบล็อก AWS Machine Learning เพื่อติดตามความสามารถใหม่และกรณีการใช้งานของ Amazon Bedrock ให้ทันสมัยอยู่เสมอ
เกี่ยวกับผู้เขียน
สุมิตร ภาติ เป็นผู้จัดการโซลูชันลูกค้าอาวุโสที่ AWS ซึ่งเชี่ยวชาญด้านการเร่งการเดินทางบนคลาวด์สำหรับลูกค้าองค์กร Sumit ทุ่มเทเพื่อช่วยเหลือลูกค้าในทุกขั้นตอนของการนำระบบคลาวด์มาใช้ ตั้งแต่การเร่งการย้ายข้อมูลไปจนถึงการปรับปริมาณงานให้ทันสมัย และอำนวยความสะดวกในการบูรณาการแนวทางปฏิบัติที่เป็นนวัตกรรม
เดวิด เกิลลิง เป็นสถาปนิกอาวุโสด้านโซลูชัน AI/ML ที่มีประสบการณ์มากกว่า 20 ปีในการออกแบบ เป็นผู้นำ และพัฒนาระบบองค์กร David เป็นส่วนหนึ่งของทีมผู้เชี่ยวชาญที่มุ่งเน้นการช่วยให้ลูกค้าเรียนรู้ สร้างสรรค์ และใช้บริการที่มีความสามารถสูงเหล่านี้พร้อมข้อมูลสำหรับกรณีการใช้งานของพวกเขา
ราวี อาวูลา เป็นสถาปนิกโซลูชันอาวุโสใน AWS ที่เน้นด้านสถาปัตยกรรมองค์กร Ravi มีประสบการณ์ 20 ปีในด้านวิศวกรรมซอฟต์แวร์ และดำรงตำแหน่งผู้นำหลายตำแหน่งในด้านวิศวกรรมซอฟต์แวร์และสถาปัตยกรรมซอฟต์แวร์ที่ทำงานในอุตสาหกรรมการชำระเงิน
จอร์จ เบลเซียน เป็นสถาปนิกแอปพลิเคชันระบบคลาวด์อาวุโสที่ AWS เขามีความกระตือรือร้นในการช่วยให้ลูกค้าเร่งกระบวนการปรับปรุงให้ทันสมัยและการนำระบบคลาวด์มาใช้ ในบทบาทปัจจุบันของเขา George ทำงานร่วมกับทีมลูกค้าเพื่อวางกลยุทธ์ ออกแบบ และพัฒนาโซลูชันที่เป็นนวัตกรรมและปรับขนาดได้
- 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/cost-effective-document-classification-using-the-amazon-titan-multimodal-embeddings-model/
- :มี
- :เป็น
- :ไม่
- $ ขึ้น
- 000
- 06
- 1
- 100
- 14
- 19
- 20
- 4
- 5
- 6
- 7
- 8
- a
- ความสามารถ
- เกี่ยวกับเรา
- เร่งความเร็ว
- เร่ง
- เข้า
- ลงชื่อเข้าใช้
- บัญชี
- เจ้าหนี้การค้า
- ถูกต้อง
- ข้าม
- การปฏิบัติ
- นอกจากนี้
- เพิ่มเติม
- นอกจากนี้
- เพิ่ม
- การนำมาใช้
- ความก้าวหน้า
- กับ
- AI
- ระบบ AI
- AI / ML
- ขั้นตอนวิธี
- ทั้งหมด
- ตาม
- คู่ขนาน
- แล้ว
- ด้วย
- ทางเลือก
- อเมซอน
- Amazon Web Services
- an
- และ
- ใด
- นอกเหนือ
- API
- การใช้งาน
- มีผลบังคับใช้
- เหมาะสม
- สถาปัตยกรรม
- เป็น
- แถว
- เทียม
- ปัญญาประดิษฐ์
- AS
- การให้ความช่วยเหลือ
- At
- โดยอัตโนมัติ
- ใช้ได้
- หลีกเลี่ยง
- หลีกเลี่ยง
- AWS
- AWS Machine Learning AWS
- ธนาคาร
- ตาม
- BE
- กำลัง
- ประโยชน์ที่ได้รับ
- ที่ดีที่สุด
- ระหว่าง
- ร่างกาย
- ทั้งสอง
- สร้าง
- การก่อสร้าง
- ธุรกิจ
- แต่
- by
- โทรศัพท์
- โทร
- CAN
- ความสามารถในการ
- สามารถ
- จับ
- บัตร
- กรณี
- กรณี
- จัดหมวดหมู่
- โหลด
- ตรวจสอบ
- การเรียกร้อง
- ชั้น
- ชั้นเรียน
- การจัดหมวดหมู่
- จำแนก
- แยกประเภท
- ปิด
- เมฆ
- การยอมรับระบบคลาวด์
- รหัส
- เข้ากันได้
- ซับซ้อน
- ส่วนประกอบ
- เข้าใจ
- องค์ประกอบ
- การพิจารณา
- พิจารณา
- ประกอบ
- ปลอบใจ
- บรรจุ
- มี
- เนื้อหา
- สิ่งแวดล้อม
- ตามบริบท
- สัญญา
- ควบคุม
- แปลง
- แปลง
- ราคา
- ค่าใช้จ่ายที่มีประสิทธิภาพ
- ค่าใช้จ่าย
- ได้
- สร้าง
- ที่สร้างขึ้น
- สร้าง
- การสร้าง
- การสร้าง
- ปัจจุบัน
- ลูกค้า
- ข้อมูลลูกค้า
- โซลูชั่นสำหรับลูกค้า
- ลูกค้า
- ปรับแต่ง
- ข้อมูล
- ความเป็นส่วนตัวของข้อมูล
- ฐานข้อมูล
- ฐานข้อมูล
- วันที่
- เดวิด
- ทุ่มเท
- ค่าเริ่มต้น
- ลบ
- แสดงให้เห็นถึง
- แผนก
- ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับ
- อธิบาย
- การออกแบบ
- กำหนด
- พัฒนา
- นักพัฒนา
- ที่กำลังพัฒนา
- แผนภาพ
- ต่าง
- ยาก
- Dimension
- ไดเรกทอรี
- การเปิดเผย
- สนทนา
- กล่าวถึง
- ระยะทาง
- การกระจาย
- หลาย
- do
- เอกสาร
- เอกสาร
- ไม่
- โดเมน
- Dont
- ในระหว่าง
- พลวัต
- แบบไดนามิก
- แต่ละ
- มีประสิทธิภาพ
- มีประสิทธิภาพ
- อย่างมีประสิทธิภาพ
- การฝัง
- ออกมา
- การจ้างงาน
- ช่วยให้
- การเปิดใช้งาน
- การเข้ารหัส
- ชั้นเยี่ยม
- เครื่องยนต์
- เสริม
- Enterprise
- ลูกค้าองค์กร
- ความผิดพลาด
- ประมาณ
- ประมาณการ
- อีเธอร์ (ETH)
- ยุคลิด
- แม้
- เหตุการณ์
- ทุกๆ
- แน่นอน
- ตรวจสอบ
- ตัวอย่าง
- การยกเว้น
- ที่มีอยู่
- แพง
- ประสบการณ์
- สำรวจ
- ภายนอก
- สารสกัด
- อำนวยความสะดวก
- FAST
- หา
- ชื่อจริง
- มุ่งเน้นไปที่
- โดยมุ่งเน้น
- ปฏิบัติตาม
- ดังต่อไปนี้
- สำหรับ
- รูปแบบ
- พบ
- ราคาเริ่มต้นที่
- ฟังก์ชัน
- ต่อไป
- อนาคต
- รูปภาพ
- สร้าง
- การสร้าง
- จอร์จ
- กำหนด
- เหตุการณ์ที่
- รับ
- มือ
- จัดการ
- การจัดการ
- มี
- he
- จัดขึ้น
- ช่วย
- การช่วยเหลือ
- จะช่วยให้
- จุดสูง
- สูงกว่า
- อย่างสูง
- ของเขา
- เป็นเจ้าภาพ
- สรุป ความน่าเชื่อถือของ Olymp Trade?
- ทำอย่างไร
- HTML
- HTTPS
- มนุษย์
- AMI
- ID
- เอกลักษณ์
- รหัส
- if
- แสดงให้เห็นถึง
- ภาพ
- การจำแนกรูปภาพ
- ภาพ
- สำคัญ
- in
- รวมถึง
- รวมทั้ง
- ดัชนี
- การจัดทำดัชนี
- อุตสาหกรรม
- อุตสาหกรรม
- ไม่แพง
- เพียบ
- ข้อมูล
- โครงสร้างพื้นฐาน
- เราสร้างสรรค์สิ่งใหม่ ๆ
- นวัตกรรม
- อินพุต
- ข้อมูลเชิงลึก
- บูรณาการ
- Intelligence
- ฉลาด
- การประมวลผลเอกสารอัจฉริยะ
- เข้าไป
- แนะนำ
- ใบกำกับสินค้า
- ใบแจ้งหนี้
- จะเรียก
- IT
- ITS
- การเดินทาง
- jpg
- JSON
- โน้ตบุ๊ค Jupyter
- เก็บ
- คีย์
- ความรู้
- ที่รู้จักกัน
- l2
- ฉลาก
- การติดฉลาก
- ป้ายกำกับ
- ที่มีขนาดใหญ่
- ความแอบแฝง
- ชั้น
- แบบ
- ความเป็นผู้นำ
- ชั้นนำ
- เรียนรู้
- การเรียนรู้
- ห้องสมุด
- กดไลก์
- LIMIT
- เข้าสู่ระบบ
- เข้า
- ต่ำ
- เครื่อง
- เรียนรู้เครื่อง
- การบำรุงรักษา
- ทำ
- การจัดการ
- ผู้จัดการ
- จัดการ
- ด้วยมือ
- การจับคู่
- การจับคู่
- ความหมาย
- เมตาดาต้า
- ตัวชี้วัด
- ML
- แบบ
- โมเดล
- สร้างสรรค์สิ่งใหม่ ๆ
- ทันสมัย
- ข้อมูลเพิ่มเติม
- มากที่สุด
- ย้าย
- จำเป็นต้อง
- ความต้องการ
- ใหม่
- ถัดไป
- ไม่มี
- สมุดบันทึก
- การประกาศ
- เชิงตัวเลข
- วัตถุ
- วัตถุ
- of
- มักจะ
- on
- ตามความต้องการ
- ดีที่สุด
- การปรับให้เหมาะสม
- or
- อื่นๆ
- ของเรา
- ออก
- เกิน
- ของตนเอง
- ส่วนหนึ่ง
- คู่กรณี
- หลงใหล
- การชำระเงิน
- อุตสาหกรรมการชำระเงิน
- ต่อ
- ดำเนินการ
- การปฏิบัติ
- ดำเนินการ
- สิทธิ์
- ระยะ
- ท่อ
- ตัวยึด
- เพลโต
- เพลโตดาต้าอินเทลลิเจนซ์
- เพลโตดาต้า
- นโยบาย
- ประชากร
- โพสต์
- ที่มีประสิทธิภาพ
- การปฏิบัติ
- ใบสั่งยา
- การตั้งราคา
- ความเป็นส่วนตัว
- กระบวนการ
- การประมวลผล
- แจ้ง
- ปกป้อง
- การป้องกัน
- ผู้ให้บริการ
- ให้
- หลาม
- การสอบถาม
- รวดเร็ว
- อย่างรวดเร็ว
- มาถึง
- โลกแห่งความจริง
- ที่ได้รับ
- เมื่อเร็ว ๆ นี้
- ความสัมพันธ์กัน
- ตรงประเด็น
- ซากศพ
- แทนที่
- การแสดง
- เป็นตัวแทนของ
- แสดงให้เห็นถึง
- ต้องการ
- แหล่งข้อมูล
- คำตอบ
- ความรับผิดชอบ
- รับผิดชอบ
- ผล
- ผลสอบ
- รักษา
- การแก้ไข
- กลับ
- ขึ้น
- แผนงาน
- บทบาท
- บทบาท
- กฎ
- วิ่ง
- ทำงาน
- sagemaker
- เดียวกัน
- ตัวอย่าง
- scalability
- ที่ปรับขนาดได้
- ขนาด
- ค้นหา
- ค้นหา
- Section
- ความปลอดภัย
- เห็น
- ความหมาย
- ระดับอาวุโส
- บริการ
- บริการ
- ชุด
- การติดตั้ง
- หลาย
- Share
- น่า
- คล้ายคลึงกัน
- ความคล้ายคลึงกัน
- ง่าย
- ง่ายดาย
- เดียว
- ขนาด
- So
- สังคม
- ซอฟต์แวร์
- วิศวกรรมซอฟต์แวร์
- ทางออก
- โซลูชัน
- ผู้เชี่ยวชาญ
- ความเชี่ยวชาญ
- โดยเฉพาะ
- เริ่มต้น
- คำแถลง
- งบ
- ขั้นตอน
- ขั้นตอน
- การเก็บรักษา
- จัดเก็บ
- เก็บไว้
- วางกลยุทธ์
- อย่างเช่น
- สนับสนุน
- แน่ใจ
- วากยสัมพันธ์
- ระบบ
- เอา
- เป้า
- งาน
- ทีม
- ทีม
- บอก
- แม่แบบ
- ทดสอบ
- ข้อความ
- เกี่ยวกับใจความ
- ที่
- พื้นที่
- การรักษาความปลอดภัย
- ของพวกเขา
- พวกเขา
- แล้วก็
- ดังนั้น
- ล้อยางขัดเหล่านี้ติดตั้งบนแกน XNUMX (มม.) ผลิตภัณฑ์นี้ถูกผลิตในหลายรูปทรง และหลากหลายเบอร์ความแน่นหนาของปริมาณอนุภาคขัดของมัน จะทำให้ท่านได้รับประสิทธิภาพสูงในการขัดและการใช้งานที่ยาวนาน
- ที่สาม
- บุคคลที่สาม
- นี้
- เหล่านั้น
- ตลอด
- เวลา
- ยักษ์
- ไปยัง
- ด้านบน
- แบบดั้งเดิม
- รถไฟ
- ผ่านการฝึกอบรม
- การฝึกอบรม
- ชนิด
- ชนิด
- เปิดเผย
- เข้าใจ
- ขนาน
- ปึกแผ่น
- ไม่มีโครงสร้าง
- อัปโหลด
- การใช้
- ใช้
- ใช้กรณี
- มือสอง
- ผู้ใช้งาน
- การใช้
- นำไปใช้
- ความคุ้มค่า
- ตัวแปร
- เวกเตอร์
- เวกเตอร์
- ภาพ
- ไดรฟ์
- ต้องการ
- ต้องการ
- คือ
- ทาง..
- we
- เว็บ
- บริการเว็บ
- เมื่อ
- แต่ทว่า
- ที่
- จะ
- กับ
- ไม่มี
- เวิร์กโฟลว์
- ขั้นตอนการทำงาน
- การทำงาน
- โรงงาน
- จะ
- การเขียน
- ปี
- เธอ
- ของคุณ
- ลมทะเล