Η χαρτογράφηση εφαρμογών, γνωστή και ως χαρτογράφηση τοπολογίας εφαρμογών, είναι μια διαδικασία που περιλαμβάνει τον εντοπισμό και την τεκμηρίωση των λειτουργικών σχέσεων μεταξύ των εφαρμογών λογισμικού σε έναν οργανισμό. Παρέχει μια λεπτομερή εικόνα του τρόπου με τον οποίο διαφορετικές εφαρμογές αλληλεπιδρούν, εξαρτώνται η μία από την άλλη και συμβάλλουν στις επιχειρηματικές διαδικασίες. Η έννοια της χαρτογράφησης εφαρμογών δεν είναι νέα, αλλά η σημασία της έχει αυξηθεί σημαντικά τα τελευταία χρόνια λόγω της αυξημένης πολυπλοκότητας των περιβαλλόντων πληροφορικής.
Στον σύγχρονο επιχειρηματικό κόσμο, οι οργανισμοί βασίζονται σε μια πληθώρα εφαρμογών για την εκτέλεση των εργασιών τους. Αυτές οι εφαρμογές είναι συχνά διασυνδεδεμένες και εξαρτώνται η μία από την άλλη για να λειτουργούν σωστά. Επομένως, η κατανόηση του τρόπου με τον οποίο αυτές οι εφαρμογές αλληλεπιδρούν και σχετίζονται μεταξύ τους είναι ζωτικής σημασίας για την αποτελεσματική διαχείριση της πληροφορικής. Εκεί μπαίνει στο παιχνίδι η χαρτογράφηση εφαρμογών. Παρέχει μια οπτική αναπαράσταση του τοπίου της εφαρμογής, βοηθώντας τους διαχειριστές IT να κατανοήσουν τις αλληλεξαρτήσεις και τα πιθανά σημεία αποτυχίας.
Ωστόσο, η χαρτογράφηση εφαρμογών δεν αφορά μόνο τη δημιουργία ενός οπτικού διαγράμματος. Αφορά επίσης την κατανόηση των επιπτώσεων αυτών των σχέσεων. Για παράδειγμα, εάν μια εφαρμογή αποτύχει, τι αντίκτυπο θα έχει σε άλλες εφαρμογές; Πώς θα επηρεάσει τις επιχειρηματικές διαδικασίες; Αυτά είναι μερικά από τα ερωτήματα στα οποία προσπαθεί να απαντήσει η χαρτογράφηση εφαρμογών. Παρέχοντας αυτές τις πληροφορίες, Η χαρτογράφηση εφαρμογών βοηθά στη διαχείριση περιβαλλόντων πληροφορικής πιο αποτελεσματικά και να λαμβάνουν τεκμηριωμένες αποφάσεις.
Παραδοσιακές Τεχνικές Χαρτογράφησης Εφαρμογών και οι Περιορισμοί τους
Χειροκίνητη χαρτογράφηση εφαρμογών
Παραδοσιακά, η χαρτογράφηση εφαρμογών ήταν μια χειροκίνητη διαδικασία. Οι επαγγελματίες πληροφορικής θα περνούσαν από κάθε εφαρμογή, θα εντόπιζαν τις εξαρτήσεις της και θα τις τεκμηρίωσαν. Στη συνέχεια θα χρησιμοποιούσαν αυτές τις πληροφορίες για να δημιουργήσουν έναν οπτικό χάρτη του τοπίου της εφαρμογής. Αν και αυτή η μέθοδος μπορεί να είναι αποτελεσματική, είναι χρονοβόρα και επιρρεπής σε σφάλματα. Επιπλέον, καθώς ο αριθμός των εφαρμογών αυξάνεται, η χειροκίνητη χαρτογράφηση εφαρμογών γίνεται όλο και πιο δύσκολη στη διαχείριση.
Ένας άλλος περιορισμός της μη αυτόματης αντιστοίχισης εφαρμογών είναι ότι δεν λαμβάνει υπόψη τις αλλαγές στο τοπίο της εφαρμογής. Οι εφαρμογές δεν είναι στατικές. εξελίσσονται με την πάροδο του χρόνου. Νέες εφαρμογές εισάγονται, παλιές αποσύρονται και οι σχέσεις μεταξύ των εφαρμογών αλλάζουν. Επομένως, ένας χάρτης που ήταν ακριβής πριν από λίγους μήνες μπορεί να μην ισχύει πλέον σήμερα. Η διατήρηση του χάρτη ενημερωμένο απαιτεί συνεχή προσπάθεια, η οποία μπορεί να είναι σημαντική εξάντληση πόρων.
Αυτοματοποιημένη χαρτογράφηση με βάση στατικούς κανόνες
Για να ξεπεράσουν τους περιορισμούς της μη αυτόματης χαρτογράφησης εφαρμογών, πολλοί οργανισμοί έχουν στραφεί σε αυτοματοποιημένες λύσεις. Αυτές οι λύσεις χρησιμοποιούν στατικούς κανόνες για να προσδιορίσουν τις σχέσεις μεταξύ των εφαρμογών. Για παράδειγμα, μπορεί να αναζητήσουν συγκεκριμένα μοτίβα στην κυκλοφορία δικτύου ή να αναλύσουν αρχεία διαμόρφωσης για να καθορίσουν τον τρόπο αλληλεπίδρασης των εφαρμογών. Αν και αυτή η προσέγγιση είναι πιο αποτελεσματική από τη χειροκίνητη χαρτογράφηση, έχει το δικό της σύνολο περιορισμών.
Ένας από τους κύριους περιορισμούς αυτής της μεθόδου είναι ότι μπορεί να αναγνωρίσει μόνο γνωστές σχέσεις. Εάν μια εφαρμογή αλληλεπιδρά με μια άλλη εφαρμογή με τρόπο που δεν καλύπτεται από τους κανόνες, αυτή η αλληλεπίδραση δεν θα αποτυπωθεί στον χάρτη. Αυτό μπορεί να οδηγήσει σε ελλιπείς ή ανακριβείς χάρτες. Επιπλέον, οι στατικοί κανόνες μπορεί να είναι ξεπερασμένοι καθώς οι εφαρμογές εξελίσσονται, οδηγώντας σε περαιτέρω ανακρίβειες.
Οφέλη της Μηχανικής Εκμάθησης στη Χαρτογράφηση Εφαρμογών
Βελτιωμένη αποτελεσματικότητα και ακρίβεια
Οι τεχνικές μηχανικής μάθησης προσφέρουν μια πολλά υποσχόμενη λύση στους περιορισμούς των παραδοσιακών μεθόδων χαρτογράφησης εφαρμογών. Εφαρμόζοντας τη μηχανική εκμάθηση στη χαρτογράφηση εφαρμογών, μπορούμε να δημιουργήσουμε χάρτες που δεν είναι μόνο πιο αποτελεσματικοί αλλά και πιο ακριβείς. Αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης μπορεί να αναλύσει μεγάλους όγκους δεδομένων για να εντοπίσει μοτίβα και σχέσεις που θα ήταν δύσκολο, αν όχι αδύνατο, να εντοπιστούν χειροκίνητα ή με στατικούς κανόνες. Αυτό οδηγεί σε πιο ολοκληρωμένους και ακριβείς χάρτες.
Επιπλέον, οι αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης μπορούν να μάθουν από τα λάθη τους και να βελτιώνονται με την πάροδο του χρόνου. Αυτό σημαίνει ότι όσο περισσότερα δεδομένα αναλύουν, τόσο καλύτεροι γίνονται στις εφαρμογές χαρτογράφησης. Ως αποτέλεσμα, η αποτελεσματικότητα και η ακρίβεια της χαρτογράφησης εφαρμογών βελτιώνονται με την πάροδο του χρόνου, οδηγώντας σε πιο αξιόπιστους χάρτες και καλύτερη λήψη αποφάσεων.
Χαρτογράφηση εφαρμογών σε πραγματικό χρόνο
Ένα άλλο σημαντικό πλεονέκτημα της μηχανικής εκμάθησης στη χαρτογράφηση εφαρμογών είναι η δυνατότητα χαρτογράφησης εφαρμογών σε πραγματικό χρόνο. Οι παραδοσιακές μέθοδοι, τόσο χειροκίνητες όσο και αυτοματοποιημένες, συνήθως περιλαμβάνουν μια ορισμένη καθυστέρηση μεταξύ του χρόνου συλλογής των δεδομένων και της στιγμής δημιουργίας του χάρτη. Αυτή η καθυστέρηση μπορεί να οδηγήσει σε ξεπερασμένους χάρτες, ειδικά σε δυναμικά περιβάλλοντα πληροφορικής όπου οι εφαρμογές αλλάζουν γρήγορα.
Οι αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης, από την άλλη πλευρά, μπορούν να αναλύσουν δεδομένα σε πραγματικό χρόνο και να ενημερώσουν τον χάρτη αμέσως μόλις εντοπίσουν μια αλλαγή. Αυτό σημαίνει ότι ο χάρτης είναι πάντα ενημερωμένος, παρέχοντας μια ακριβή εικόνα της τρέχουσας κατάστασης του τοπίου της εφαρμογής. Με τη χαρτογράφηση εφαρμογών σε πραγματικό χρόνο, οι οργανισμοί μπορούν να αντιδράσουν γρήγορα στις αλλαγές και να αποφύγουν πιθανά προβλήματα πριν αυτές εμφανιστούν.
Δυνατότητες πρόβλεψης για μελλοντικές ανάγκες χαρτογράφησης
Ίσως ένα από τα πιο συναρπαστικά πλεονεκτήματα της μηχανικής μάθησης στη χαρτογράφηση εφαρμογών είναι οι προγνωστικές του ικανότητες. Οι αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης μπορούν όχι μόνο να αναλύσουν την τρέχουσα κατάσταση του τοπίου της εφαρμογής, αλλά και να προβλέψουν μελλοντικές καταστάσεις με βάση ιστορικά δεδομένα. Αυτό επιτρέπει στους οργανισμούς να προβλέπουν τις αλλαγές και να σχεδιάζουν για το μέλλον πιο αποτελεσματικά.
Για παράδειγμα, ένας αλγόριθμος μηχανικής μάθησης μπορεί να προβλέψει ότι μια συγκεκριμένη εφαρμογή θα γίνει εμπόδιο στο μέλλον λόγω της αυξανόμενης ζήτησης. Βάσει αυτής της πρόβλεψης, ο οργανισμός μπορεί να λάβει προληπτικά μέτρα για την αποφυγή της συμφόρησης, όπως η αναβάθμιση της εφαρμογής ή η ανακατανομή του φορτίου μεταξύ άλλων εφαρμογών. Αυτή η προγνωστική ικανότητα μπορεί να βελτιώσει σημαντικά την αποδοτικότητα και την αποτελεσματικότητα της διαχείρισης IT.
Τεχνικές μηχανικής εκμάθησης που χρησιμοποιούνται στη χαρτογράφηση εφαρμογών
Οι τεχνικές μηχανικής μάθησης έχουν αναδειχθεί ως ισχυρά εργαλεία για τη χαρτογράφηση εφαρμογών, βοηθώντας τους οργανισμούς να βελτιστοποιήσουν τις λειτουργίες πληροφορικής τους και να βελτιώσουν τη συνολική επιχειρηματική απόδοση. Αυτές οι τεχνικές επιτρέπουν στις εφαρμογές να μαθαίνουν από δεδομένα, να αναγνωρίζουν μοτίβα και να λαμβάνουν αποφάσεις, ανοίγοντας το δρόμο για πιο αποτελεσματική και ακριβή χαρτογράφηση εφαρμογών.
Εποπτευόμενες Τεχνικές Εκμάθησης για Χαρτογράφηση Εφαρμογών
Οι εποπτευόμενες τεχνικές μάθησης περιλαμβάνουν εκπαίδευση ενός μοντέλου σε ένα επισημασμένο σύνολο δεδομένων, όπου το αποτέλεσμα-στόχος είναι γνωστό. Το μοντέλο μαθαίνει από αυτά τα δεδομένα και στη συνέχεια εφαρμόζει τα μαθήματά του σε νέα, αόρατα δεδομένα. Αυτή η προσέγγιση είναι ιδιαίτερα χρήσιμη στη χαρτογράφηση εφαρμογών.
Μία από τις κοινές τεχνικές εποπτευόμενης μάθησης που χρησιμοποιούνται στη χαρτογράφηση εφαρμογών είναι η παλινδρόμηση. Τα μοντέλα παλινδρόμησης μπορούν να προβλέψουν την απόδοση διαφορετικών εφαρμογών με βάση τα ιστορικά τους δεδομένα. Με αυτόν τον τρόπο, οι οργανισμοί μπορούν να προβλέψουν πιθανά ζητήματα και να λάβουν προληπτικά μέτρα για την αποφυγή τους.
Μια άλλη εποπτευόμενη τεχνική μάθησης που χρησιμοποιείται σε αυτό το πλαίσιο είναι η ταξινόμηση. Τα μοντέλα ταξινόμησης μπορούν να κατηγοριοποιήσουν τις εφαρμογές με βάση τα χαρακτηριστικά και τις συμπεριφορές τους. Αυτό βοηθά στον εντοπισμό των ρόλων των διαφορετικών εφαρμογών στο περιβάλλον πληροφορικής, διευκολύνοντας έτσι την καλύτερη κατανομή και διαχείριση των πόρων.
Τεχνικές μάθησης χωρίς επίβλεψη για χαρτογράφηση εφαρμογών
Σε αντίθεση με την εποπτευόμενη μάθηση, οι τεχνικές μάθησης χωρίς επίβλεψη δεν βασίζονται σε ένα επισημασμένο σύνολο δεδομένων. Αντίθετα, βρίσκουν κρυφά μοτίβα και δομές μέσα στα δεδομένα, χωρίς προκαθορισμένες κατηγορίες ή αποτελέσματα. Αυτό καθιστά τις τεχνικές εκμάθησης χωρίς επίβλεψη ιδανικές για την εξερεύνηση και την κατανόηση πολύπλοκων περιβαλλόντων πληροφορικής.
Η ομαδοποίηση είναι μια δημοφιλής τεχνική εκμάθησης χωρίς επίβλεψη που χρησιμοποιείται στη χαρτογράφηση εφαρμογών. Ομαδοποιεί παρόμοιες εφαρμογές με βάση τα χαρακτηριστικά ή τις συμπεριφορές τους. Αυτό βοηθά τους οργανισμούς να κατανοήσουν τις σχέσεις και τις εξαρτήσεις μεταξύ των διαφορετικών εφαρμογών, επιτρέποντας έτσι την αποτελεσματική διαχείριση της υποδομής πληροφορικής.
Η μείωση διαστάσεων είναι μια άλλη τεχνική εκμάθησης χωρίς επίβλεψη που χρησιμοποιείται σε αυτό το πλαίσιο. Δεδομένα υψηλών διαστάσεων, που συναντώνται συχνά σε περιβάλλοντα πληροφορικής, μπορεί να είναι δύσκολη η διαχείριση και η ανάλυση. Οι τεχνικές μείωσης διαστάσεων απλοποιούν αυτά τα δεδομένα χωρίς να χάνονται σημαντικές πληροφορίες, καθιστώντας ευκολότερη τη χαρτογράφηση και τη διαχείριση εφαρμογών.
Τεχνικές Ενισχυτικής Εκμάθησης για Χαρτογράφηση Εφαρμογών
Η ενισχυτική μάθηση είναι ένας τύπος μηχανικής μάθησης όπου ένας πράκτορας μαθαίνει να λαμβάνει αποφάσεις αλληλεπιδρώντας με το περιβάλλον του, λαμβάνοντας ανταμοιβές ή ποινές με βάση τις ενέργειές του. Αυτή η συνεχής διαδικασία δοκιμής και λάθους επιτρέπει στον πράκτορα να μαθαίνει και να βελτιώνει την απόδοσή του με την πάροδο του χρόνου.
Στο πλαίσιο της χαρτογράφησης εφαρμογών, οι τεχνικές ενισχυτικής μάθησης μπορούν να βοηθήσουν στη διαχείριση δυναμικών περιβαλλόντων πληροφορικής. Μπορούν να προσαρμοστούν στις αλλαγές στο περιβάλλον και να ενημερώσουν τον χάρτη της εφαρμογής ανάλογα. Αυτό είναι ιδιαίτερα χρήσιμο σε υποδομές που βασίζονται σε cloud, όπου οι εφαρμογές και οι πόροι μπορούν να αυξηθούν ή να μειωθούν ανάλογα με τη ζήτηση.
Επιπλέον, οι τεχνικές ενισχυτικής μάθησης μπορούν να βελτιστοποιήσουν την κατανομή πόρων μεταξύ διαφορετικών εφαρμογών. Μαθαίνοντας από προηγούμενες εμπειρίες, μπορούν να προσδιορίσουν ποιες ενέργειες (δηλαδή, κατανομές πόρων) αποφέρουν τα καλύτερα αποτελέσματα (δηλαδή, βέλτιστη απόδοση εφαρμογής) και να εφαρμόσουν αυτές τις γνώσεις σε μελλοντικές αποφάσεις.
Συμπερασματικά, οι τεχνικές μηχανικής μάθησης φέρνουν επανάσταση στον τομέα της χαρτογράφησης εφαρμογών. Επιτρέπουν στους οργανισμούς να κατανοούν και να διαχειρίζονται τα περιβάλλοντα πληροφορικής τους πιο αποτελεσματικά, ενισχύοντας έτσι τη λειτουργική τους απόδοση και την επιχειρηματική τους ανταγωνιστικότητα. Καθώς το τοπίο της πληροφορικής συνεχίζει να εξελίσσεται, μπορούμε να περιμένουμε ότι αυτές οι τεχνικές θα διαδραματίσουν ακόμη πιο κρίσιμο ρόλο στη χαρτογράφηση εφαρμογών.
- SEO Powered Content & PR Distribution. Ενισχύστε σήμερα.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Ενδυναμώστε τον εαυτό σας. Πρόσβαση εδώ.
- PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Ενισχύθηκε η γνώση. Πρόσβαση εδώ.
- PlatoESG. Ανθρακας, Cleantech, Ενέργεια, Περιβάλλον, Ηλιακός, Διαχείριση των αποβλήτων. Πρόσβαση εδώ.
- PlatoHealth. Ευφυΐα βιοτεχνολογίας και κλινικών δοκιμών. Πρόσβαση εδώ.
- πηγή: https://www.dataversity.net/machine-learning-techniques-for-application-mapping/
- :έχει
- :είναι
- :δεν
- :που
- $UP
- a
- ικανότητα
- Σχετικα
- αναλόγως
- Λογαριασμός
- ακρίβεια
- ακριβής
- ενεργειών
- Ad
- προσαρμόσει
- επηρεάζουν
- Πράκτορας
- πριν
- αλγόριθμος
- αλγόριθμοι
- κατανομή
- κατανομών
- επιτρέπουν
- επιτρέπει
- Επίσης
- πάντοτε
- μεταξύ των
- an
- αναλύσει
- και
- Άλλος
- απάντηση
- προσδοκώ
- κάθε
- Εφαρμογή
- εφαρμογές
- ισχύει
- Εφαρμογή
- εφαρμόζοντας
- πλησιάζω
- ΕΙΝΑΙ
- AS
- At
- Αυτοματοποιημένη
- αποφύγετε
- βασίζονται
- BE
- γίνονται
- γίνεται
- πριν
- όφελος
- οφέλη
- ΚΑΛΎΤΕΡΟΣ
- Καλύτερα
- μεταξύ
- και οι δύο
- επιχείρηση
- επιχειρηματική απόδοση
- επιχειρηματικών διαδικασιών
- αλλά
- by
- CAN
- δυνατότητες
- ικανότητα
- συλλαμβάνονται
- κατηγορίες
- ορισμένες
- πρόκληση
- αλλαγή
- Αλλαγές
- χαρακτηριστικά
- ταξινόμηση
- έρχεται
- Κοινός
- ανταγωνιστικότητα
- συγκρότημα
- περίπλοκο
- περιεκτικός
- έννοια
- συμπέρασμα
- διαμόρφωση
- συμφραζόμενα
- συνεχίζεται
- συνεχής
- συνεχής προσπάθεια
- συμβάλλει
- καλύπτονται
- δημιουργία
- δημιουργήθηκε
- δημιουργία
- κρίσιμος
- Ρεύμα
- Τωρινή κατάσταση
- ημερομηνία
- ΔΕΔΟΜΕΝΟΤΗΤΑ
- Ημερομηνία
- Λήψη Αποφάσεων
- αποφάσεις
- delay
- Ζήτηση
- εξαρτηθεί
- εξαρτήσεις
- Σε συνάρτηση
- λεπτομερής
- ανίχνευση
- Προσδιορίστε
- διαφορετικές
- δύσκολος
- do
- έγγραφο
- τεκμηρίωση
- κάνει
- κάτω
- αποστράγγιση
- δυο
- δυναμικός
- e
- κάθε
- ευκολότερη
- Αποτελεσματικός
- αποτελεσματικά
- αποτελεσματικότητα
- αποδοτικότητα
- αποτελεσματικός
- αποτελεσματικά
- προσπάθεια
- προέκυψαν
- ενεργοποίηση
- ενίσχυση
- ενίσχυση
- Περιβάλλον
- περιβάλλοντα
- σφάλμα
- λάθη
- ειδικά
- Αιθέρας (ΕΤΗ)
- Even
- Συμβάν
- εξελίσσονται
- παράδειγμα
- συναρπαστικός
- αναμένω
- Δραστηριοτητες
- Εξερευνώντας
- διευκολύνοντας
- αποτυγχάνει
- Αποτυχία
- λίγοι
- πεδίο
- Αρχεία
- Εύρεση
- Για
- από
- λειτουργία
- λειτουργικός
- περαιτέρω
- Επί πλέον
- μελλοντικός
- Go
- Ομάδα
- καλλιεργούνται
- μεγαλώνει
- χέρι
- Έχω
- βοήθεια
- χρήσιμο
- βοήθεια
- βοηθά
- κρυμμένο
- ιστορικών
- Πως
- HTTPS
- i
- ιδανικό
- προσδιορίσει
- προσδιορισμό
- if
- Επίπτωση
- επιπτώσεις
- σπουδαιότητα
- σημαντικό
- αδύνατος
- βελτίωση
- in
- ανακριβής
- αυξημένη
- αύξηση
- όλο και περισσότερο
- πληροφορίες
- ενημερώνεται
- Υποδομή
- υποδομή
- παράδειγμα
- αντί
- αλληλεπιδρούν
- αλληλεπιδρώντας
- αλληλεπίδραση
- διαδραστικός
- διασυνδεδεμένα
- σε
- εισήγαγε
- εμπλέκω
- περιλαμβάνει
- θέματα
- IT
- Διαχείριση IT
- επαγγελματίες IT
- ΤΟΥ
- μόλις
- τήρηση
- γνωστός
- τοπίο
- large
- οδηγήσει
- που οδηγεί
- Οδηγεί
- ΜΑΘΑΊΝΩ
- μάθηση
- περιορισμός
- περιορισμούς
- φορτίο
- πλέον
- ματιά
- να χάσει
- μηχανή
- μάθηση μηχανής
- Τεχνικές μηχανικής μάθησης
- Κυρίως
- κάνω
- ΚΑΝΕΙ
- Κατασκευή
- διαχείριση
- διαχείριση
- Διευθυντές
- Ταχύτητες
- χειροκίνητα
- πολοί
- χάρτη
- χαρτης
- χάρτες
- Ενδέχεται..
- μέσα
- μέτρα
- μέθοδος
- μέθοδοι
- ενδέχεται να
- λάθη
- μοντέλο
- μοντέλα
- ΜΟΝΤΕΡΝΑ
- μήνες
- περισσότερο
- πιο αποτελεσματικό
- Εξάλλου
- πλέον
- πλήθος
- δίκτυο
- επισκεψιμότητα δικτύου
- Νέα
- Όχι.
- αριθμός
- συμβούν
- of
- προσφορά
- συχνά
- Παλιά
- on
- ONE
- αυτά
- αποκλειστικά
- επιχειρήσεων
- λειτουργίες
- βέλτιστη
- Βελτιστοποίηση
- or
- επιχειρήσεις
- οργανώσεις
- Ορλάντο
- ΑΛΛΑ
- Αποτέλεσμα
- αποτελέσματα
- επί
- φόρμες
- Ξεπεράστε
- δική
- Ειδικότερα
- ιδιαίτερα
- Το παρελθόν
- πρότυπα
- Λιθόστρωση
- επίδοση
- σχέδιο
- Πλάτων
- Πληροφορία δεδομένων Plato
- Πλάτωνα δεδομένα
- Δοκιμάστε να παίξετε
- σημεία
- Δημοφιλής
- δυναμικού
- ισχυρός
- προκαθορισμένος
- προβλέψει
- πρόβλεψη
- προφητικός
- πρόληψη
- Προληπτική
- προβλήματα
- διαδικασια μας
- Διεργασίες
- επαγγελματίες
- υποσχόμενος
- δεόντως
- παρέχει
- χορήγηση
- Ερωτήσεις
- γρήγορα
- ταχέως
- Αντίδραση
- πραγματικός
- σε πραγματικό χρόνο
- λήψη
- πρόσφατος
- μείωση
- οπισθοδρόμηση
- ενίσχυση μάθησης
- Σχέσεις
- αξιόπιστος
- βασίζονται
- αντιπροσώπευση
- Απαιτεί
- πόρος
- Υποστηρικτικό υλικό
- αποτέλεσμα
- Αποτελέσματα
- Επανάσταση
- Ανταμοιβές
- Ρόλος
- ρόλους
- κανόνες
- τρέξιμο
- Επιδιώκει
- σειρά
- σημαντικός
- σημαντικά
- παρόμοιες
- απλοποίηση
- λογισμικό
- λύση
- Λύσεις
- μερικοί
- Σύντομα
- συγκεκριμένες
- Κατάσταση
- Μελών
- εξορθολογισμό
- δομές
- τέτοιος
- εποπτευόμενη μάθηση
- Πάρτε
- στόχος
- τεχνική
- τεχνικές
- από
- ότι
- Η
- Το μέλλον
- τους
- Τους
- τότε
- εκ τούτου
- επομένως
- Αυτοί
- αυτοί
- αυτό
- Μέσω
- ώρα
- χρονοβόρος
- προς την
- σήμερα
- μαζι
- εργαλεία
- παραδοσιακός
- ΚΙΝΗΣΗ στους ΔΡΟΜΟΥΣ
- Εκπαίδευση
- δίκη
- δοκιμή και λάθος
- Γύρισε
- τύπος
- καταλαβαίνω
- κατανόηση
- μη εποπτευόμενη μάθηση
- Ενημέρωση
- χρήση
- μεταχειρισμένος
- χρήσιμος
- συνήθως
- έγκυρος
- Δες
- βλέπετε
- οπτικές
- όγκους
- ήταν
- Τρόπος..
- we
- Τι
- πότε
- Ποιό
- ενώ
- θα
- με
- εντός
- χωρίς
- κόσμος
- θα
- χρόνια
- Βελτιστοποίηση
- zephyrnet