مع ظهور تطورات وتطبيقات جديدة في نماذج التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي، بما في ذلك الذكاء الاصطناعي التوليدي وشبكات الخصومة التوليدية والرؤية الحاسوبية والمحولات، تسعى العديد من الشركات إلى معالجة تحديات البيانات الأكثر إلحاحًا في العالم الحقيقي باستخدام كلا النوعين من البيانات الاصطناعية: منظم وغير منظم. أنواع البيانات الاصطناعية المنظمة هي كمية وتتضمن بيانات جدولية، مثل الأرقام أو القيم، في حين أن أنواع البيانات الاصطناعية غير المنظمة هي نوعية وتتضمن النصوص والصور والفيديو. يؤكد قادة الأعمال وعلماء البيانات في مختلف الصناعات على الحاجة إلى تجميع بيانات جديدة لمعالجة فجوات البيانات وحماية المعلومات الحساسة وتحسين سرعتها في السوق. لقد قاموا بالفعل بتحديد واستكشاف العديد من حالات الاستخدام الواقعية للبيانات الاصطناعية، مثل:
- توليد بيانات جدولية اصطناعية لزيادة حجم العينة وحالات الحافة. يمكنك دمج هذه البيانات مع مجموعات البيانات الحقيقية لتحسين التدريب على نماذج الذكاء الاصطناعي والدقة التنبؤية.
- إنشاء بيانات اختبار تركيبية لتسريع الاختبار والتحسين والتحقق من صحة التطبيقات والميزات الجديدة.
- استكشاف سيناريوهات "ماذا لو" أو أحداث الأعمال الجديدة باستخدام البيانات الاصطناعية التي تم تجميعها من عمليات المحاكاة القائمة على الوكيل.
- استخدام البيانات الاصطناعية لمنع كشف البيانات الحساسة في خوارزميات التعلم الآلي.
- مشاركة نسخة طبق الأصل اصطناعية عالية الجودة ومحمية بالخصوصية وتحقيق الدخل منها مع أصحاب المصلحة الداخليين أو شركاء الأعمال الخارجيين.
ومع ذلك، فإن تجميع البيانات يوفر المزيد من الحماية ضد خصوصية البيانات التقليدية وتقنيات إخفاء هوية البيانات (فكر في الإخفاء)، بينما يقوم أيضًا بعمل أفضل في الحفاظ على فائدة البيانات. ومع ذلك، لا يزال هناك انعدام للثقة بين قادة الأعمال. لبناء هذه الثقة وتعزيز الاعتماد على نطاق واسع، سيحتاج بائعو أدوات توليد البيانات الاصطناعية إلى معالجة سؤالين مهمين يطرحهما العديد من قادة الأعمال: هل ستعرض البيانات الاصطناعية شركتي لمخاطر خصوصية البيانات الإضافية؟ ما مدى دقة البيانات الاصطناعية التي تعكس بياناتي الحالية؟
ولحسن الحظ، هناك بالفعل أفضل الممارسات المعمول بها لمساعدة الشركات على تقييم هذه الأسئلة، ونأمل في بناء الثقة التي تحتاج إليها في البيانات الاصطناعية لتصبح أكثر قدرة على المنافسة في أسواق اليوم المتغيرة باستمرار. لنلقي نظرة.
ضمان خصوصية البيانات الاصطناعية
على الرغم من اعتبارها بيانات مصطنعة أو "بيانات مزيفة" لأنها يتم إنشاؤها بواسطة الكمبيوتر بدلاً من إنشاؤها بواسطة أحداث فعلية (مثل عملية شراء العميل أو تسجيل الدخول إلى الإنترنت أو تشخيص المريض)، إلا أن البيانات الاصطناعية لا تزال قادرة على الكشف عن معلومات التعريف الشخصية (PII) عند استخدامها كبيانات تدريبية لنماذج الذكاء الاصطناعي. على سبيل المثال، إذا كانت إحدى الشركات تعطي الأولوية للدقة في توليد البيانات الاصطناعية، فقد يتضمن الناتج الناتج عن غير قصد عددًا كبيرًا جدًا من سمات التعريف الشخصية، مما يزيد من تعرض الشركة لمخاطر الخصوصية دون علم. علاوة على ذلك، مع تزايد تطور تقنيات النمذجة في علوم البيانات، بما في ذلك التعلم العميق والنماذج التنبؤية والتوليدية، يجب على الشركات والبائعين العمل بجد لمنع الاتصالات غير المقصودة التي يمكن أن تسرب هوية الشخص وتعرضه لهجمات طرف ثالث.
ولحسن الحظ، يمكن للشركات المهتمة بالبيانات الاصطناعية اتخاذ خطوات لتقليل مخاطر خصوصيتها:
احتفظ ببياناتك حيث هي
في حين تقوم العديد من الشركات بترحيل تطبيقاتها البرمجية الحالية إلى السحابة لتوفير التكاليف وتحسين الأداء وقابلية التوسع، تستمر عمليات النشر المحلية في لعب دور محوري في تعزيز الخصوصية والحماية. وهذا صحيح جزئيًا بالنسبة للبيانات الاصطناعية. عند التعامل مع البيانات الاصطناعية بالكامل (البيانات التي تم إنشاؤها بدون بيانات موجودة للتدريب على النماذج) أو البيانات الاصطناعية التي لا تحتوي على معلومات سرية أو معلومات تحديد الهوية الشخصية (PII)، يكون هناك حد أدنى من المخاطر المرتبطة باستخدام طريقة نشر السحابة العامة. ومع ذلك، يجب على الشركات أن تفكر في عمليات النشر المحلية عندما تكون بياناتها الاصطناعية تعتمد على البيانات الحساسة الموجودة. على الرغم من أن موفري الخدمات السحابية من الجهات الخارجية يقدمون ضمانات قوية للأمان والخصوصية، إلا أن إرسال وتخزين بيانات عملاء PII الحساسة في مثل هذه السحابات قد يعرض مؤسستك لمخاطر محتملة وقد يتم حظرها بواسطة فريق الخصوصية لديك.
لديك سيطرة وحماية قوية
لا تتطلب جميع حالات استخدام البيانات الاصطناعية الخصوصية، ولكن بعضها يتطلب ذلك. لذلك، يجب على قادة المخاطر والأمن والامتثال تنفيذ آلية للتحكم في المستوى المطلوب من مخاطر الخصوصية أثناء عملية إنشاء البيانات الاصطناعية. "الخصوصية التفاضلية" هي إحدى هذه الآليات، مما يمكّن علماء البيانات وفرق المخاطر من إدارة مستوى الخصوصية المطلوب (عادةً ضمن نطاق إبسيلون من 1 إلى 10، حيث يمثل 1 أعلى مستوى من الخصوصية). تخفي هذه الطريقة مساهمة أي فرد، مما يجعل من المستحيل استنتاج معلومات محددة عن شخص ما، بما في ذلك ما إذا كانت معلوماته قد تم استخدامها على الإطلاق. فهو يحدد تلقائيًا نقاط البيانات الفردية الضعيفة ويقدم "ضوضاء" لإخفاء معلوماتهم المحددة. على الرغم من أن إضافة الضوضاء يقلل بشكل طفيف من دقة الإخراج (هذه هي "تكلفة" الخصوصية التفاضلية)، إلا أنها لا تؤثر على جودة البيانات أو المنفعة مقارنة بتقنيات إخفاء البيانات التقليدية. بمعنى آخر، لا تزال مجموعة البيانات الاصطناعية الخاصة التفاضلية تعكس الخصائص الإحصائية لمجموعة البيانات الحقيقية الخاصة بك. بالإضافة إلى ذلك، هناك فوائد لاستخدام تقنيات الخصوصية التفاضلية، بما في ذلك الحماية القوية للبيانات ضد هجمات الخصوصية المحتملة، وضمانات الخصوصية المثبتة فيما يتعلق بالمخاطر التراكمية من إصدارات البيانات المتعاقبة، وشفافية البيانات، حيث ليست هناك حاجة للحفاظ على سرية الحسابات التفاضلية أو المعلمات.
احصل على نظرة ثاقبة للمقاييس المتعلقة بالخصوصية
عندما لا تكون الخصوصية التفاضلية خيارًا، يجب على مستخدمي الأعمال الحفاظ على خط رؤية للمقاييس المتعلقة بالخصوصية، لمساعدتهم على فهم مدى تعرضهم للخصوصية. فيما يلي مقياسان شائعان، على الرغم من عدم شمولهما، إلا أنهما يشكلان أساسًا متينًا:
- درجة التسرب: تقيس هذه النتيجة نسبة الصفوف في مجموعة البيانات الاصطناعية المطابقة لمجموعة البيانات الأصلية. في حين أن مجموعة البيانات الاصطناعية قد تحقق دقة عالية، إلا أنها قد تعرض الخصوصية للخطر من خلال تضمين الكثير من البيانات الأصلية. يحدث تسرب البيانات عندما تحتوي البيانات الأصلية أو البيانات الفعلية على معلومات حول الهدف، ولكن لن يمكن الوصول إلى هذه البيانات عند استخدام نموذج الذكاء الاصطناعي للتنبؤ أو التحليل.
- درجة القرب: يتم تحديد القرب عن طريق حساب المسافة بين البيانات الأصلية ومجموعات البيانات الاصطناعية. تشير المسافة الأصغر إلى وجود خطر أعلى على الخصوصية لأنها تسهل عزل صفوف معينة من البيانات الجدولية الاصطناعية.
تقييم جودة البيانات الاصطناعية
يتطلب الاعتماد على مستوى المؤسسة أيضًا أن يكون لدى قادة الأعمال وعلماء البيانات ثقة في جودة مخرجات البيانات الاصطناعية. وعلى وجه التحديد، يجب عليهم أن يدركوا بسرعة وسهولة مدى احتفاظ البيانات الاصطناعية بالخصائص الإحصائية لنموذج البيانات الحالي الخاص بهم. في حين أن بعض حالات الاستخدام تتطلب بيانات تركيبية أقل دقة، مثل البيانات التوضيحية لإنشاء عروض توضيحية واقعية للمنتج، أو أصول التدريب الداخلي أو بعض سيناريوهات التدريب على نماذج الذكاء الاصطناعي، فإن حالات الاستخدام الأخرى تتطلب درجة عالية من الدقة، كما هو الحال عند تجميع بيانات المرضى في الرعاية الصحية. في حالة الاستخدام الأخيرة، نظرًا لأن شركة الرعاية الصحية قد تستخدم المخرجات الاصطناعية لتحديد رؤى جديدة للمرضى والتي تسترشد بها عملية صنع القرار النهائية، يجب على قادة الأعمال التأكد من أن البيانات الاصطناعية تعكس بدقة ظروف أعمالهم الفعلية.
دعونا نلقي نظرة على الإخلاص والمقاييس الأخرى المتعلقة بالجودة عن كثب:
إخلاص
المقياس المهم هو "الإخلاص". يقوم بتقييم جودة البيانات الاصطناعية من حيث تشابهها مع البيانات الحقيقية ونموذج البيانات. يجب أن تكتسب المؤسسات نظرة ثاقبة ليس فقط في توزيعات الأعمدة ولكن أيضًا في العلاقات بين الأعمدة الأخرى، سواء واحد إلى واحد (أحادي المتغير) أو واحد إلى متعدد (متعدد المتغيرات). يعد فهم الأخير أمرًا بالغ الأهمية نظرًا لتعقيد وحجم معظم جداول البيانات الموجودة. ولحسن الحظ، تتفوق أحدث الشبكات العصبية ونماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي في التقاط هذه العلاقات المعقدة في جداول قواعد البيانات وبيانات السلاسل الزمنية. يتم عرض مقاييس الدقة باستخدام الرسوم البيانية الشريطية وجداول الارتباط، والتي، على الرغم من أنها طويلة، إلا أنها تقدم رؤى قيمة. إذا لم يكن لديك بالفعل إمكانية الوصول إلى تحليلات الدقة، فيمكنك البدء باستخدام حزم Python مفتوحة المصدر، مثل مقاييس SD.
مرافق
تتطلب نماذج الذكاء الاصطناعي بيانات كافية للتدريب الفعال وقد يستغرق الحصول على مجموعات بيانات حقيقية وقتًا طويلاً. توفر البيانات الاصطناعية بديلاً أسرع لتدريب نماذج التعلم الآلي. لذلك، من المهم فهم فائدة البيانات الاصطناعية في التدريب على نماذج الذكاء الاصطناعي قبل مشاركتها مع الفرق المناسبة. بشكل أساسي، يقيس هذا المقياس الدقة التنبؤية النسبية لنموذج التعلم الآلي عند تدريبه على بيانات حقيقية مقارنة بالبيانات الاصطناعية.
عدل
مقياس مهم آخر هو "العدالة"، وهو موضوع يكتسب أهمية كبيرة بسبب التحيزات المحتملة الموجودة في مجموعات البيانات التي تجمعها المؤسسة. إذا أظهرت مجموعة البيانات الحالية تحيزًا، فستكون البيانات الاصطناعية متحيزة أيضًا. إن اكتساب نظرة ثاقبة حول مدى هذا التحيز يمكن أن يساعد الشركات على التعرف عليه وتصحيحه. على الرغم من أنها ليست منتشرة في حلول البيانات الاصطناعية اليوم وليست بنفس أهمية الخصوصية أو الإخلاص أو المنفعة، فإن فهم التحيز في بياناتك الاصطناعية سيساعد المؤسسات على اتخاذ قرارات مستنيرة.
كيفية البدء بالبيانات الاصطناعية في watsonx.ai
يمكن لمنشئي الذكاء الاصطناعي وعلماء البيانات إنشاء بيانات جدولية تركيبية عن طريق استيراد البيانات من قاعدة بيانات، أو تحميل ملف أو تكوين مخطط بيانات مخصص في IBM® watsonx.ai™. يمكن استخدام هذا النموذج القائم على الإحصائيات لإنشاء بيانات للمساعدة في تحسين الدقة التنبؤية لنماذج تدريب الذكاء الاصطناعي من خلال حالات الحافة وأحجام العينات الأكبر. يمكن أيضًا استخدام هذه البيانات للمساعدة في تعزيز واقعية العروض التوضيحية للعملاء ومواد تدريب الموظفين.
Watsonx.ai هو استوديو للذكاء الاصطناعي من الجيل التالي جاهز للمؤسسات للتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي التوليدي، مدعوم بالنماذج الأساسية. ومن خلال استوديو Watsonx.ai، يمكن لمنشئي الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك علماء البيانات ومطوري التطبيقات ومحللي الأعمال، تدريب كل من التعلم الآلي التقليدي وقدرات الذكاء الاصطناعي التوليدية الجديدة والتحقق من صحتها وضبطها ونشرها. تم تصميم Watsonx.ai لتسهيل التعاون وقابلية التوسع في تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي ويمكن نشره في بيئات سحابية هجينة.
تحقق من خدمة مولد البيانات الاصطناعية لدينا على watsonx.ai بأيهما الوصول إلى النسخة التجريبية المجانية لدينا or جدولة مكالمة لمدة 30 دقيقة مع أحد watsonx.ai المتخصصين في المنتجات للحصول على جولة إرشادية.
افتح نسختك التجريبية المجانية اليوم
المزيد من البيانات والتحليلات
نشرات آي بي إم الإخبارية
احصل على رسائلنا الإخبارية وتحديثات المواضيع التي تقدم أحدث القيادة الفكرية والرؤى حول الاتجاهات الناشئة.
اشترك الآن
المزيد من الرسائل الإخبارية
- محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. تمكين نفسك. الوصول هنا.
- أفلاطونايستريم. ذكاء Web3. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
- أفلاطون كربون، كلينتك ، الطاقة، بيئة، شمسي، إدارة المخلفات. الوصول هنا.
- أفلاطون هيلث. التكنولوجيا الحيوية وذكاء التجارب السريرية. الوصول هنا.
- المصدر https://www.ibm.com/blog/synthetic-data-generation-building-trust-by-ensuring-privacy-and-quality/
- :لديها
- :يكون
- :ليس
- :أين
- $ UP
- 1
- 10
- 17
- 2020
- 2023
- 25
- 28
- 29
- 30
- 300
- 31
- 32
- 40
- 400
- 7
- 72
- 8
- 9
- a
- حول المستشفى
- معجل
- الوصول
- إمكانية الوصول
- يمكن الوصول
- دقة
- دقيق
- بدقة
- التأهيل
- في
- يقدم
- مضيفا
- إضافي
- وبالإضافة إلى ذلك
- العنوان
- تبنى
- تبني
- السلف
- الخصومة
- دعاية
- بعد
- ضد
- AI
- اعتماد منظمة العفو الدولية
- نماذج الذكاء الاصطناعى
- تدريب الذكاء الاصطناعى
- حالات استخدام ai
- خوارزميات
- الكل
- يسمح
- سابقا
- أيضا
- البديل
- بالرغم ان
- أمازون
- أمازون RDS
- من بين
- amp
- an
- تحليل
- المحللين
- تحليلات
- و
- أي وقت
- تطبيق
- تطوير التطبيقات
- التطبيقات
- مناسب
- هي
- البند
- مصطنع
- الذكاء الاصطناعي
- الذكاء الاصطناعي (منظمة العفو الدولية)
- AS
- تطلب
- يقيم
- ممتلكات
- أسوشيتد
- At
- الهجمات
- سمات
- جمهور
- أغسطس
- أغسطس ٢٠١٥
- المؤلفة
- تلقائيا
- متاح
- الى الخلف
- شريط
- على أساس
- BE
- لان
- أصبح
- قبل
- الفوائد
- أفضل
- أفضل الممارسات
- أفضل
- ما بين
- انحياز
- انحيازا
- التحيزات
- سدت
- المدونة
- الأزرق
- على حد سواء
- جلب
- واسع
- نساعدك في بناء
- بناء الثقة
- بناة
- ابني
- مدمج
- الأعمال
- قادة الاعمال التجارية
- الأعمال
- لكن
- زر
- by
- حساب
- CAN
- قدرات
- القبض
- اسر
- كربون
- فيزا وماستركارد
- بطاقات
- حقيبة
- الحالات
- قط
- الفئة
- معين
- التحديات
- التحقق
- الدوائر
- فئة
- زبون
- عن كثب
- سحابة
- الكود
- للاتعاون
- اللون
- عمود
- الأعمدة
- دمج
- مشترك
- مجتمع
- الشركات
- حول الشركة
- الشركة
- مقارنة
- تنافسي
- تعقيد
- الالتزام
- فهم
- شامل
- حل وسط
- تسوية
- حساب
- الكمبيوتر
- رؤية الكمبيوتر
- مولدة بالحاسوب
- الشروط
- الثقة
- التواصل
- نظر
- نظرت
- التواصل
- وعاء
- يحتوي
- محتوى
- استمر
- تواصل
- إسهام
- مراقبة
- تصحيح
- ارتباط
- التكلفة
- وفورات في التكاليف
- استطاع
- خلق
- خلق
- حرج
- حاسم
- CSS
- على
- زبون
- بيانات العميل
- العملاء
- يوميا
- المعاملات اليومية
- البيانات
- تسرب البيانات
- نقاط البيانات
- خصوصية البيانات
- حماية البيانات
- جودة البيانات
- علم البيانات
- مستودع البيانات
- قاعدة البيانات
- قواعد البيانات
- قواعد البيانات
- التاريخ
- تعامل
- عقود
- اتخاذ القرار
- القرارات
- عميق
- التعلم العميق
- الترتيب
- التعاريف
- الدرجة العلمية
- نقل
- ديموس
- التبعيات
- نشر
- نشر
- نشر
- نشر
- وصف
- تصميم
- مطلوب
- مصمم
- المطورين
- التطوير التجاري
- التشخيص
- بجد
- مباشرة
- مسافة
- التوزيعات
- do
- وثيقة
- هل
- فعل
- قيادة
- اثنان
- أثناء
- كل
- سهولة
- أسهل
- بسهولة
- سهل
- اقتصاد
- حافة
- الطُرق الفعّالة
- إما
- ظهور
- الناشئة
- التأكيد
- موظف
- تمكين
- تمكين
- تعزيز
- تعزيز
- ضمان
- يضمن
- ضمان
- أدخل
- الشركات
- كامل
- البيئات
- أساسيا
- الأثير (ETH)
- تقييم
- حتى
- أحداث
- EVER
- دائم التغير
- تطور
- Excel
- إثارة
- المعارض
- القائمة
- موجود
- خروج
- الإسراع
- استكشاف
- تعرض
- مدى
- خارجي
- تسهيل
- زائف
- FAST
- أسرع
- المميزات
- شعور
- إخلاص
- قم بتقديم
- اتباع
- متابعيك
- الخطوط
- في حالة
- إجبار
- لحسن الحظ
- دورة تأسيسية
- جزء
- الأطر
- مجانًا
- تجربة مجانية
- تبدأ من
- تماما
- علاوة على ذلك
- ربح
- اكتسبت
- كسب
- الفجوات
- توليد
- ولدت
- توليد
- جيل
- توليدي
- شبكات التزوج التوليدية
- الذكاء الاصطناعي التوليدي
- مولد كهربائي
- دولار فقط واحصل على خصم XNUMX% على جميع
- الرسوم البيانية
- يفهم، يمسك، يقبض
- شبكة
- النمو
- ضمانات
- موجه
- كان
- يملك
- عنوان
- الرعاية الصحية
- ارتفاع
- مساعدة
- هنا
- مرتفع
- عالي الجودة
- أعلى
- أعلى
- نأمل
- كيفية
- لكن
- HTTP
- HTTPS
- مهجنة
- الهجين، بقعة داكنة
- IBM
- ICO
- اي كون
- مطابق
- يحدد
- تحديد
- تحديد
- هوية
- if
- صورة
- صور
- خيال
- هائلة
- التأثير
- تنفيذ
- أهمية
- استيراد
- مستحيل
- تحسن
- تحسن
- in
- في أخرى
- دون قصد
- تتضمن
- يشمل
- بما فيه
- القيمة الاسمية
- زيادة
- في ازدياد
- على نحو متزايد
- مؤشر
- يشير
- فرد
- الصناعات
- إعلام
- معلومات
- وأبلغ
- الابتكارات
- المدخلات
- تبصر
- رؤى
- مثل
- رؤيتنا
- يستفد
- داخلي
- Internet
- إلى
- معقد
- يدخل
- IT
- تكرير
- انها
- نفسها
- وظيفة
- JPG
- احتفظ
- القفل
- نقص
- المتلكئة
- كبير
- أكبر
- آخر
- قادة
- القيادة
- تسرب
- تعلم
- الأقل
- مستوى
- الاستفادة من
- مثل
- خط
- محلي
- محلي
- تسجيل الدخول
- بحث
- خفض
- آلة
- آلة التعلم
- التيار
- المحافظة
- تحتفظ
- جعل
- يصنع
- القيام ب
- إدارة
- كثير
- تجارة
- الحصة السوقية
- الأسواق
- ماسكات
- المواد
- نضج
- ماكس العرض
- مايو..
- يعني
- الإجراءات
- آلية
- طريقة
- متري
- المقاييس
- المهاجرة
- دقيقة
- أدنى
- دقائق
- الجوال
- نموذج
- تصميم
- عارضات ازياء
- الأكثر من ذلك
- أكثر
- كثيرا
- يجب
- my
- قائمة الإختيارات
- حاجة
- الشبكات
- عصبي
- الشبكات العصبية
- جديد
- المنشورات
- الجيل القادم
- لا
- ضجيج
- لا شى
- نوفمبر
- الآن
- أرقام
- الحصول على
- of
- خصم
- عرض
- عروض
- on
- ONE
- فقط
- جاكيت
- المصدر المفتوح
- التفاؤل
- التحسين
- الأمثل
- خيار
- مزيد من الخيارات
- or
- منظمة
- المنظمات
- أصلي
- أخرى
- لنا
- خارج
- الناتج
- حزم
- صفحة
- المعلمات
- خاص
- شركاء
- المريض
- بيانات المريض
- أداء
- شخص
- شخصيا
- PHP
- PII
- محوري
- المكان
- أفلاطون
- الذكاء افلاطون البيانات
- أفلاطون داتا
- بلايستشن
- لعبت
- المساعد
- نقاط
- سياسة
- الرائج
- شعبية
- ان يرتفع المركز
- منشور
- محتمل
- يحتمل
- مدعوم
- الممارسات
- تنبؤ
- تنبؤي
- يقدم
- الحفاظ على
- الضغط
- سائد
- منع
- ابتدائي
- تعطي الأولوية لل
- خصوصية
- تقنيات الخصوصية
- خاص
- عملية المعالجة
- معالجة
- المنتج
- التقدّم
- الشهرة
- HAS
- حماية
- الحماية
- يمكن إثباته
- مقدمي
- ويوفر
- جمهور
- السحابة العامة
- شراء
- بايثون
- نوعي
- جودة
- كمي
- ربع
- الأسئلة المتكررة
- سريع
- بسرعة
- نطاق
- سريع
- بدلا
- نادي القراءة
- حقيقي
- العالم الحقيقي
- واقعي
- الأخيرة
- الاعتراف
- أحمر
- تخفيض
- يقلل
- تعكس
- يعكس
- بخصوص
- العلاقات
- نسبي
- النشرات
- الموثوقية
- اعتمد
- ولادة جديدة
- رد
- تمثل
- تطلب
- يتطلب
- الباحثين
- استجابة
- مما أدى
- كشف
- إيرادات
- المخاطرة
- المخاطر
- الروبوتات
- قوي
- النوع
- يجري
- الضمانات
- قال
- مدخرات
- التدرجية
- سيناريوهات
- علوم
- العلماء
- أحرز هدفاً
- شاشة
- مخطوطات
- سيكريت
- تأمين
- أمن
- انظر تعريف
- طلب
- تسعى
- رأيت
- إرسال
- حساس
- SEO
- خدمة
- الخدمة
- طقم
- عدة
- مشاركة
- مشاركة
- ينبغي
- أظهرت
- مشهد
- هام
- الموقع
- المقاس
- الأحجام
- صغير
- الأصغر
- تطبيقات الكمبيوتر
- الصلبة
- حل
- الحلول
- بعض
- شيء
- متطور
- مصدر
- المتخصصين
- محدد
- على وجه التحديد
- سرعة
- المدعومة
- المربعات
- أصحاب المصلحة
- بداية
- بدأت
- إحصائي
- خطوات
- لا يزال
- منظم
- ستوديو
- الاشتراك
- هذه
- كاف
- الدراسة الاستقصائية
- SVG
- تركيب
- اصطناعي
- البيانات الاصطناعية
- أنظمة
- أخذ
- حديث
- الهدف
- المهام
- فريق
- فريق
- تقنيات
- سياسة الحجب وتقييد الوصول
- بعد الثانوي
- تجربه بالعربي
- الاختبار
- نص
- من
- أن
- •
- العالم
- من مشاركة
- منهم
- موضوع
- then
- هناك.
- وبالتالي
- وبالتالي
- تشبه
- هم
- اعتقد
- طرف ثالث
- فكر
- قيادة الفكر
- عبر
- الوقت
- استهلاك الوقت
- عنوان
- إلى
- اليوم
- سويا
- جدا
- أدوات
- تيشرت
- موضوع
- تقليدي
- قطار
- متدرب
- قادة الإيمان
- المعاملات
- المعاملات
- التحويلية
- تحول
- محولات
- الشفافية
- شفاف
- جديد الموضة
- محاكمة
- تريليونات
- صحيح
- الثقة
- أو تويتر
- اثنان
- نوع
- أنواع
- عادة
- تمر
- فهم
- فهم
- آخر التحديثات
- تحميل
- URL
- تستخدم
- حالة الاستخدام
- مستعمل
- المستخدمين
- استخدام
- سهل حياتك
- التحقق من صحة
- التحقق من صحة
- القيمة
- القيم
- تشكيلة
- مختلف
- الباعة
- فيديو
- رؤيتنا
- في إم وير
- الضعيفة
- W
- المخزن
- مذكرة
- وكان
- we
- متى
- سواء
- التي
- في حين
- على نطاق أوسع
- سوف
- مع
- في غضون
- بدون
- WordPress
- كلمات
- للعمل
- عامل
- العالم
- العالم
- مكتوب
- سنوات
- لصحتك!
- حل متجر العقارات الشامل الخاص بك في جورجيا
- زفيرنت