با ظهور پیشرفتها و برنامههای کاربردی جدید در مدلهای یادگیری ماشین و هوش مصنوعی، از جمله هوش مصنوعی، شبکههای متخاصم مولد، بینایی کامپیوتر و ترانسفورماتورها، بسیاری از کسبوکارها به دنبال رفع فوریترین چالشهای داده در دنیای واقعی خود با استفاده از هر دو نوع داده مصنوعی هستند: ساختارمند و بدون ساختار انواع دادههای مصنوعی ساختاریافته کمی هستند و شامل دادههای جدولی مانند اعداد یا مقادیر میشوند، در حالی که انواع دادههای مصنوعی ساختاریافته کیفی هستند و شامل متن، تصاویر و ویدیو میشوند. رهبران کسبوکار و دانشمندان داده در صنایع مختلف بر نیاز به ترکیب دادههای جدید برای رفع شکافهای داده، محافظت از اطلاعات حساس و بهبود سرعت ورود به بازار تأکید میکنند. آنها در حال حاضر در حال شناسایی و کاوش چندین مورد استفاده واقعی برای داده های مصنوعی هستند، مانند:
- تولید داده های جدولی مصنوعی برای افزایش اندازه نمونه و موارد لبه. شما می توانید این داده ها را با مجموعه داده های واقعی ترکیب کنید تا آموزش مدل هوش مصنوعی و دقت پیش بینی را بهبود بخشید.
- ایجاد داده های آزمایش مصنوعی برای تسریع تست، بهینه سازی و اعتبار سنجی برنامه ها و ویژگی های جدید.
- بررسی سناریوهای «چه میشود» یا رویدادهای تجاری جدید با استفاده از دادههای مصنوعی سنتز شده از شبیهسازیهای مبتنی بر عامل.
- استفاده از داده های مصنوعی برای جلوگیری از قرار گرفتن در معرض داده های حساس در الگوریتم های یادگیری ماشین.
- به اشتراک گذاری و کسب درآمد از یک ماکت مصنوعی با کیفیت بالا و محافظت شده از حریم خصوصی با سهامداران داخلی یا شرکای تجاری خارجی.
گفته میشود، ترکیب دادهها محافظت بیشتری در برابر تکنیکهای سنتی دادهها و ناشناسسازی دادهها (به پوشاندن فکر کنید) ارائه میکند، در حالی که کار بهتری برای حفظ ابزار دادهها انجام میدهد. با این حال، هنوز عدم اعتماد بین رهبران کسب و کار وجود دارد. برای ایجاد این اعتماد و پذیرش گسترده، فروشندگان ابزارهای تولید داده مصنوعی باید به دو سوال مهم که بسیاری از رهبران کسب و کار می پرسند، پاسخ دهند: آیا داده های مصنوعی کسب و کار من را در معرض خطرات اضافی حفظ حریم خصوصی داده ها قرار می دهد؟ داده های مصنوعی چقدر دقیق داده های موجود من را منعکس می کنند؟
خوشبختانه، در حال حاضر بهترین روشها برای کمک به کسبوکارها در ارزیابی این سؤالات وجود دارد و امیدواریم که اعتمادی را که به دادههای مصنوعی برای رقابتی شدن در بازارهای همیشه در حال تغییر امروزی نیاز دارند، ایجاد کنند. بیا یک نگاهی بیندازیم.
تضمین حریم خصوصی داده های مصنوعی
اگرچه دادههای مصنوعی یا «دادههای جعلی» در نظر گرفته میشوند، زیرا به جای ایجاد رویدادهای واقعی (مانند خرید مشتری، ورود به اینترنت یا تشخیص بیمار)، توسط رایانه تولید میشوند، دادههای مصنوعی هنوز هم میتوانند اطلاعات شناسایی شخصی (PII) را هنگام استفاده نشان دهند. به عنوان داده های آموزشی برای مدل های هوش مصنوعی. برای مثال، اگر کسبوکاری دقت را در تولید دادههای مصنوعی در اولویت قرار دهد، خروجی حاصل ممکن است ناخواسته شامل بسیاری از ویژگیهای قابل شناسایی شخصی باشد، در نتیجه ریسک حریم خصوصی شرکت را ناآگاهانه افزایش میدهد. علاوه بر این، با پیشرفت روزافزون تکنیکهای مدلسازی در علم داده، از جمله یادگیری عمیق و مدلهای پیشبینیکننده و مولد، شرکتها و فروشندگان باید با جدیت تلاش کنند تا از ارتباطات غیرعمدی که میتواند هویت افراد را لو داده و آنها را در معرض حملات شخص ثالث قرار دهد، جلوگیری کنند.
خوشبختانه، شرکت های علاقه مند به داده های مصنوعی می توانند اقداماتی را برای کاهش خطر حفظ حریم خصوصی خود انجام دهند:
داده های خود را در جایی که هستند نگه دارید
در حالی که بسیاری از شرکتها برنامههای نرمافزاری موجود خود را برای صرفهجویی در هزینه، بهبود عملکرد و مقیاسپذیری به فضای ابری منتقل میکنند، استقرار در محل همچنان نقش مهمی در افزایش حریم خصوصی و حفاظت دارد. این تا حدی برای داده های مصنوعی صادق است. هنگامی که با دادههای کاملاً مصنوعی (دادههای تولید شده بدون دادههای موجود برای آموزش مدل) یا دادههای مصنوعی که حاوی اطلاعات محرمانه یا PII نیستند، کمترین خطر مرتبط با استفاده از روش استقرار ابر عمومی وجود دارد. با این حال، زمانی که دادههای مصنوعی آنها به دادههای حساس موجود وابستگی دارد، شرکتها باید استقرار در محل را در نظر بگیرند. اگرچه ارائهدهندگان ابر شخص ثالث، حفاظتهای امنیتی و حریم خصوصی داخلی قوی ارائه میکنند، ارسال و ذخیره دادههای حساس مشتری PII در چنین ابرهایی ممکن است سازمان شما را در معرض خطرات بالقوه قرار دهد و ممکن است توسط تیم حریم خصوصی شما مسدود شود.
کنترل و حفاظت قوی داشته باشید
همه موارد استفاده از داده های مصنوعی نیاز به حفظ حریم خصوصی ندارند، اما برخی نیاز به حفظ حریم خصوصی دارند. بنابراین، رهبران ریسک، امنیت و انطباق باید مکانیزمی را برای کنترل سطح مورد نظر خطر حریم خصوصی خود در طول فرآیند تولید داده مصنوعی اجرا کنند. «حریم خصوصی متفاوت» یکی از این مکانیسمها است که به دانشمندان داده و تیمهای ریسک امکان میدهد تا سطح حریم خصوصی مورد نظر خود را مدیریت کنند (معمولاً در محدوده اپسیلون 1 تا 10، با 1 نشان دهنده بالاترین حریم خصوصی). این روش مشارکت هر فردی را پنهان میکند و استنباط اطلاعات خاص در مورد یک شخص را غیرممکن میکند، از جمله اینکه آیا اصلاً از اطلاعات آنها استفاده شده است یا خیر. به طور خودکار نقاط دادهای آسیبپذیر را شناسایی میکند و "نویز" را برای پنهان کردن اطلاعات خاص آنها معرفی میکند. اگرچه افزودن نویز دقت خروجی را اندکی کاهش میدهد (این «هزینه» حریم خصوصی دیفرانسیل است)، در مقایسه با تکنیکهای سنتی پوشاندن دادهها، کاربرد یا کیفیت داده را به خطر نمیاندازد. به عبارت دیگر، یک مجموعه داده مصنوعی خصوصی متفاوت هنوز هم ویژگی های آماری مجموعه داده واقعی شما را منعکس می کند. علاوه بر این، استفاده از تکنیکهای حریم خصوصی متفاوت، از جمله حفاظت قوی از دادهها در برابر حملات بالقوه حریم خصوصی، تضمینهای حفظ حریم خصوصی قابل اثبات در مورد خطر تجمعی ناشی از انتشار متوالی دادهها، و شفافیت دادهها، مزایایی دارد، زیرا نیازی به مخفی نگه داشتن محاسبات خصوصی متفاوت یا پارامترها نیست.
نسبت به معیارهای مربوط به حریم خصوصی بینشی داشته باشید
وقتی حریم خصوصی متمایز یک گزینه نیست، کاربران تجاری باید به معیارهای مربوط به حریم خصوصی نگاه کنند تا به آنها کمک کند تا میزان قرار گرفتن در معرض حریم خصوصی خود را درک کنند. در اینجا دو معیار رایج وجود دارد که اگرچه جامع نیستند، اما به عنوان یک پایه محکم عمل می کنند:
- امتیاز نشتی: این امتیاز کسری از ردیفهای مجموعه داده مصنوعی را که با مجموعه داده اصلی یکسان هستند، اندازهگیری میکند. در حالی که یک مجموعه داده مصنوعی ممکن است به دقت بالایی دست یابد، می تواند با گنجاندن بیش از حد داده های اصلی، حریم خصوصی را به خطر بیندازد. نشت داده زمانی رخ میدهد که دادههای اصلی یا دادههای واقعی حاوی اطلاعاتی درباره هدف باشد، اما زمانی که مدل هوش مصنوعی برای پیشبینی یا تجزیه و تحلیل استفاده میشود، چنین دادههایی قابل دسترسی نیستند.
- امتیاز مجاورت: مجاورت با محاسبه فاصله بین داده های اصلی و مجموعه داده های مصنوعی تعیین می شود. فاصله کمتر نشاندهنده خطر بیشتر حریم خصوصی است، زیرا جداسازی ردیفهای خاص از دادههای جدولی مصنوعی را آسانتر میکند.
ارزیابی کیفیت داده های مصنوعی
پذیرش در سطح سازمانی همچنین مستلزم آن است که رهبران کسب و کار و دانشمندان داده به کیفیت خروجی داده مصنوعی اعتماد داشته باشند. به طور خاص، آنها باید به سرعت و به راحتی درک کنند که داده های مصنوعی تا چه حد ویژگی های آماری مدل داده های موجود خود را حفظ می کنند. در حالی که برخی از موارد استفاده، دادههای مصنوعی وفاداری پایینتری را تضمین میکنند، مانند دادههای گویا برای ایجاد دموهای واقعی محصول، داراییهای آموزشی داخلی یا سناریوهای آموزشی مدلهای هوش مصنوعی خاص، سایر موارد استفاده نیاز به درجه بالایی از وفاداری دارند، مانند هنگام ترکیب دادههای بیمار در مراقبتهای بهداشتی. در مورد دوم، از آنجایی که یک شرکت مراقبت های بهداشتی ممکن است از خروجی مصنوعی برای شناسایی بینش های بیمار جدید استفاده کند که به تصمیم گیری پایین دستی کمک می کند، رهبران کسب و کار باید اطمینان حاصل کنند که داده های مصنوعی به طور دقیق شرایط تجارت واقعی آنها را منعکس می کند.
بیایید وفاداری و سایر معیارهای مرتبط با کیفیت را دقیق تر بررسی کنیم:
وفاداری
یک معیار مهم «وفاداری» است. کیفیت داده های مصنوعی را از نظر شباهت با داده های واقعی و مدل داده ارزیابی می کند. شرکتها باید بینش را نه تنها در مورد توزیع ستونها، بلکه در مورد روابط بین ستونهای دیگر، هم یک به یک (تک متغیره) و هم یک به چند (چند متغیره) به دست آورند. درک دومی به دلیل پیچیدگی و اندازه اکثر جداول داده موجود بسیار مهم است. خوشبختانه، جدیدترین شبکههای عصبی و مدلهای هوش مصنوعی مولد در ثبت این روابط پیچیده در جداول پایگاه داده و دادههای سری زمانی برتری دارند. معیارهای وفاداری با استفاده از نمودارهای میلهای و جداول همبستگی نشان داده میشوند که اگرچه طولانی هستند، اما بینش ارزشمندی را ارائه میدهند. اگر از قبل به تجزیه و تحلیل وفاداری دسترسی ندارید، می توانید با استفاده از بسته های منبع باز پایتون، مانند معیارهای SD.
سودمندی
مدلهای هوش مصنوعی به دادههای کافی برای آموزش مؤثر نیاز دارند و به دست آوردن مجموعه دادههای واقعی میتواند زمانبر باشد. داده های مصنوعی جایگزین سریع تری برای آموزش مدل های یادگیری ماشینی ارائه می دهد. بنابراین، درک کاربرد داده های مصنوعی در آموزش مدل هوش مصنوعی قبل از به اشتراک گذاشتن آن با تیم های مناسب، ارزشمند است. اساساً، این متریک دقت پیشبینی نسبی یک مدل یادگیری ماشینی را هنگام آموزش بر روی دادههای واقعی در مقایسه با دادههای مصنوعی اندازهگیری میکند.
عدالت
معیار مهم دیگر «انصاف» است، موضوعی که به دلیل سوگیریهای بالقوه موجود در مجموعه دادههای جمعآوریشده توسط سازمان، برجستگی پیدا میکند. اگر مجموعه داده موجود دارای سوگیری باشد، داده های مصنوعی نیز سوگیری خواهند داشت. به دست آوردن بینش در مورد میزان این سوگیری می تواند به شرکت ها کمک کند تا آن را تشخیص دهند و به طور بالقوه آن را اصلاح کنند. اگرچه در راهحلهای داده مصنوعی امروزی رایج نیست و به اندازه حفظ حریم خصوصی، وفاداری یا کاربرد حیاتی نیست، درک سوگیری در دادههای مصنوعی شما به شرکتها کمک میکند تا تصمیمگیری آگاهانه داشته باشند.
چگونه با داده های مصنوعی در watsonx.ai شروع کنیم
سازندگان هوش مصنوعی و دانشمندان داده می توانند با وارد کردن داده ها از پایگاه داده، آپلود یک فایل یا ایجاد یک طرح داده سفارشی در IBM® watsonx.ai، داده های جدولی مصنوعی تولید کنند. این مدل مبتنی بر آمار میتواند برای تولید دادهها برای کمک به بهبود دقت پیشبینی مدلهای آموزشی هوش مصنوعی از طریق موارد لبه و اندازههای نمونه بزرگتر استفاده شود. این داده ها همچنین می توانند برای کمک به افزایش واقع گرایی دموهای مشتری و مواد آموزشی کارمندان استفاده شوند.
Watsonx.ai یک استودیوی هوش مصنوعی نسل بعدی برای یادگیری ماشین و هوش مصنوعی مولد است که با مدلهای پایه طراحی شده است. با استودیوی watsonx.ai، سازندگان هوش مصنوعی، از جمله دانشمندان داده، توسعهدهندگان برنامهها و تحلیلگران کسبوکار، میتوانند آموزش، اعتبارسنجی، تنظیم و استقرار یادگیری ماشین سنتی و قابلیتهای جدید هوش مصنوعی را به کار گیرند. Watsonx.ai برای تسهیل همکاری و مقیاس پذیری در توسعه برنامه های کاربردی هوش مصنوعی طراحی شده است و می تواند در محیط های ابری ترکیبی مستقر شود.
سرویس تولید کننده داده مصنوعی ما را بررسی کنید watsonx.ai توسط هر کدام دسترسی به نسخه آزمایشی رایگان ما or برنامه ریزی یک تماس 30 دقیقه ای با یکی از ما watsonx.ai متخصصان محصول برای بازدید از طریق راهنما.
مزایای watsonx.ai را کاوش کنید
امروز قفل آزمایشی رایگان خود را باز کنید
اطلاعات بیشتر از Data and Analytics
خبرنامه های آی بی ام
خبرنامهها و بهروزرسانیهای موضوعی ما را دریافت کنید که جدیدترین رهبری فکری و بینش را در مورد روندهای نوظهور ارائه میدهد.
مشترک شدن در حال حاضر
خبرنامه های بیشتر
- محتوای مبتنی بر SEO و توزیع روابط عمومی. امروز تقویت شوید.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. به خودت قدرت بده دسترسی به اینجا.
- PlatoAiStream. هوش وب 3 دانش تقویت شده دسترسی به اینجا.
- PlatoESG. کربن ، CleanTech، انرژی، محیط، خورشیدی، مدیریت پسماند دسترسی به اینجا.
- PlatoHealth. هوش بیوتکنولوژی و آزمایشات بالینی. دسترسی به اینجا.
- منبع: https://www.ibm.com/blog/synthetic-data-generation-building-trust-by-ensuring-privacy-and-quality/
- : دارد
- :است
- :نه
- :جایی که
- $UP
- 1
- 10
- 17
- 2020
- 2023
- 25
- 28
- 29
- 30
- 300
- 31
- 32
- 40
- 400
- 7
- 72
- 8
- 9
- a
- درباره ما
- تسریع شد
- دسترسی
- دسترسی
- در دسترس
- دقت
- دقیق
- به درستی
- رسیدن
- در میان
- واقعی
- اضافه کردن
- اضافی
- علاوه بر این
- نشانی
- اتخاذ
- اتخاذ
- پیشرفت
- دشمن
- تبلیغات
- پس از
- در برابر
- AI
- پذیرش هوش مصنوعی
- مدل های هوش مصنوعی
- آموزش هوش مصنوعی
- موارد استفاده ai
- الگوریتم
- معرفی
- اجازه می دهد تا
- قبلا
- همچنین
- جایگزین
- هر چند
- آمازون
- آمازون RDS
- در میان
- amp
- an
- تحلیل
- تحلیلگران
- علم تجزیه و تحلیل
- و
- هر
- کاربرد
- برنامه توسعه
- برنامه های کاربردی
- مناسب
- هستند
- مقاله
- مصنوعی
- هوش مصنوعی
- هوش مصنوعی (AI)
- AS
- پرسیدن
- ارزیابی می کند
- دارایی
- مرتبط است
- At
- حمله
- خواص
- حضار
- اوت
- اوت 2
- نویسنده
- بطور خودکار
- در دسترس
- به عقب
- بار
- مستقر
- BE
- زیرا
- شدن
- قبل از
- مزایای
- بهترین
- بهترین شیوه
- بهتر
- میان
- تعصب
- جانبدارانه
- تعصبات
- مسدود شده
- بلاگ
- آبی
- هر دو
- به ارمغان بیاورد
- پهن
- ساختن
- ایجاد اعتماد
- سازندگان
- بنا
- ساخته شده در
- کسب و کار
- رهبران مشاغل
- کسب و کار
- اما
- دکمه
- by
- محاسبه
- CAN
- قابلیت های
- اسیر
- ضبط
- کربن
- کارت
- کارت ها
- مورد
- موارد
- CAT
- دسته بندی
- معین
- چالش ها
- بررسی
- محافل
- کلاس
- مشتری
- نزدیک
- ابر
- رمز
- همکاری
- رنگ
- ستون
- ستون ها
- ترکیب
- مشترک
- انجمن
- شرکت
- شرکت
- شرکت
- مقایسه
- رقابتی
- پیچیدگی
- انطباق
- درک
- جامع
- سازش
- در معرض خطر
- محاسبه
- کامپیوتر
- چشم انداز کامپیوتر
- تولید شده توسط رایانه
- شرایط
- اعتماد به نفس
- اتصالات
- در نظر بگیرید
- در نظر گرفته
- تماس
- ظرف
- شامل
- محتوا
- ادامه دادن
- ادامه
- سهم
- کنترل
- اصلاح
- ارتباط
- هزینه
- صرفه جویی در هزینه
- میتوانست
- ایجاد شده
- ایجاد
- بحرانی
- بسیار سخت
- CSS
- سفارشی
- مشتری
- اطلاعات مشتری
- مشتریان
- روزانه
- معاملات روزانه
- داده ها
- نشت اطلاعات
- نقاط داده
- حریم خصوصی داده ها
- حفاظت از داده ها
- کیفیت داده
- علم اطلاعات
- انبار داده
- پایگاه داده
- پایگاه های داده
- مجموعه داده ها
- تاریخ
- معامله
- دهه
- تصمیم گیری
- تصمیم گیری
- عمیق
- یادگیری عمیق
- به طور پیش فرض
- تعاریف
- درجه
- ارائه
- توده مردم
- وابستگی
- گسترش
- مستقر
- گسترش
- اعزام ها
- شرح
- طراحی
- مطلوب
- مشخص
- توسعه دهندگان
- پروژه
- تشخیص
- سرسختانه
- مستقیما
- فاصله
- توزیع
- do
- سند
- میکند
- عمل
- راندن
- دو
- در طی
- هر
- سهولت
- آسان تر
- به آسانی
- ساده
- اقتصاد
- لبه
- موثر
- هر دو
- خروج
- سنگ سنباده
- اهمیت دادن
- کارمند
- قادر ساختن
- را قادر می سازد
- بالا بردن
- افزایش
- اطمینان حاصل شود
- تضمین می کند
- حصول اطمینان از
- وارد
- شرکت
- تمام
- محیط
- اساسا
- اتر (ETH)
- ارزیابی
- حتی
- حوادث
- تا کنون
- همیشه در حال تغییر
- تکامل
- اکسل
- هیجان
- نمایشگاه ها
- موجود
- وجود دارد
- خروج
- تسریع کردن
- بررسی
- ارائه
- حد
- خارجی
- تسهیل کردن
- غلط
- FAST
- سریعتر
- امکانات
- احساس
- وفاداری
- پرونده
- به دنبال
- پیروی
- فونت
- برای
- مجبور
- خوشبختانه
- پایه
- کسر
- چارچوب
- رایگان
- امتحان رایگان
- از جانب
- کاملا
- بعلاوه
- افزایش
- به دست آورد
- به دست آوردن
- شکاف
- تولید می کنند
- تولید
- مولد
- نسل
- مولد
- شبکه های نژادی مولد
- هوش مصنوعی مولد
- ژنراتور
- دریافت کنید
- نمودار ها
- فهم
- توری
- شدن
- تضمین می کند
- هدایت شده
- بود
- آیا
- عنوان
- بهداشت و درمان
- ارتفاع
- کمک
- اینجا کلیک نمایید
- زیاد
- با کیفیت بالا
- بالاتر
- بالاترین
- خوشبختانه
- چگونه
- اما
- HTTP
- HTTPS
- ترکیبی
- ابر هیبرید
- آی بی ام
- ICO
- ICON
- یکسان
- شناسایی می کند
- شناسایی
- شناسایی
- هویت
- if
- تصویر
- تصاویر
- خیال پردازی
- عظیم
- تأثیر
- انجام
- مهم
- واردات
- غیر ممکن
- بهبود
- بهبود یافته
- in
- در دیگر
- ناخواسته
- شامل
- شامل
- از جمله
- افزایش
- افزایش
- افزایش
- به طور فزاینده
- شاخص
- نشان می دهد
- فرد
- لوازم
- اطلاع دادن
- اطلاعات
- اطلاع
- نوآوری
- ورودی
- بینش
- بینش
- نمونه
- اطلاعات
- علاقه مند
- داخلی
- اینترنت
- به
- پیچیده
- معرفی می کند
- IT
- تکرار
- ITS
- خود
- کار
- JPG
- نگاه داشتن
- کلید
- عدم
- عقب مانده
- بزرگ
- بزرگتر
- آخرین
- رهبران
- رهبری
- نشت
- یادگیری
- کمترین
- سطح
- بهره برداری
- پسندیدن
- لاین
- محلی
- محل
- ورود
- نگاه کنيد
- کاهش
- دستگاه
- فراگیری ماشین
- مسیر اصلی
- حفظ
- حفظ
- ساخت
- باعث می شود
- ساخت
- مدیریت
- بسیاری
- بازار
- سهم بازار
- بازارها
- ماسک
- مصالح
- بلوغ
- حداکثر عرض
- ممکن است..
- به معنی
- معیارهای
- مکانیزم
- روش
- متری
- متریک
- مهاجرت
- دقیقه
- حداقل
- دقیقه
- موبایل
- مدل
- مدل سازی
- مدل
- بیش
- اکثر
- بسیار
- باید
- my
- جهت یابی
- نیاز
- شبکه
- عصبی
- شبکه های عصبی
- جدید
- خبرنامه
- نسل بعدی
- نه
- سر و صدا
- هیچ چی
- نوامبر
- اکنون
- تعداد
- بدست آوردن
- of
- خاموش
- ارائه
- پیشنهادات
- on
- ONE
- فقط
- باز کن
- منبع باز
- خوشبینی
- بهینه سازی
- بهینه
- گزینه
- گزینه
- or
- کدام سازمان ها
- سازمان های
- اصلی
- دیگر
- ما
- خارج
- تولید
- بسته
- با ما
- پارامترهای
- ویژه
- شرکای
- بیمار
- داده های بیمار
- کارایی
- شخص
- شخصا
- پی اچ پی
- پی
- محوری
- محل
- افلاطون
- هوش داده افلاطون
- PlatoData
- بازی
- بازی
- پلاگین
- نقطه
- سیاست
- محبوب
- محبوبیت
- موقعیت
- پست
- پتانسیل
- بالقوه
- صفحه اصلی
- شیوه های
- پیش گویی
- پیش بینی
- در حال حاضر
- حفظ کردن
- فشار
- شایع
- جلوگیری از
- اصلی
- اولویت بندی می کند
- خلوت
- تکنیک های حفظ حریم خصوصی
- خصوصی
- روند
- در حال پردازش
- محصول
- پیشرفت
- برجستگی
- املاک
- محافظت از
- حفاظت
- قابل اثبات
- ارائه دهندگان
- فراهم می کند
- عمومی
- ابر عمومی
- خرید
- پــایتــون
- کیفی
- کیفیت
- کمی
- یک چهارم
- سوالات
- سریع
- به سرعت
- محدوده
- سریع
- نسبتا
- مطالعه
- واقعی
- دنیای واقعی
- واقع بینانه
- اخیر
- شناختن
- قرمز
- كاهش دادن
- را کاهش می دهد
- بازتاب
- بازتاب می دهد
- با توجه
- روابط
- نسبی
- منتشر شده
- قابلیت اطمینان
- تکیه
- رنسانس
- پاسخ
- نمایندگی
- نیاز
- نیاز
- محققان
- پاسخگو
- نتیجه
- فاش کردن
- درامد
- خطر
- خطرات
- ربات ها
- تنومند
- نقش
- دویدن
- پادمان
- سعید
- پس انداز
- مقیاس پذیری
- سناریوها
- علم
- دانشمندان
- نمره
- پرده
- اسکریپت
- راز
- امن
- تیم امنیت لاتاری
- دیدن
- به دنبال
- به دنبال
- مشاهده گردید
- در حال ارسال
- حساس
- جستجوگرها
- خدمت
- سرویس
- تنظیم
- چند
- اشتراک گذاری
- اشتراک
- باید
- نشان داده شده
- منظره
- قابل توجه
- سایت
- اندازه
- اندازه
- کوچک
- کوچکتر
- نرم افزار
- جامد
- راه حل
- مزایا
- برخی از
- چیزی
- مصنوعی
- منبع
- متخصصان
- خاص
- به طور خاص
- سرعت
- حمایت مالی
- مربع
- سهامداران
- شروع
- آغاز شده
- آماری
- مراحل
- هنوز
- ساخت یافته
- استودیو
- مشترک
- چنین
- کافی
- بررسی
- SVG
- سنتز
- ترکیبی
- داده های مصنوعی
- سیستم های
- گرفتن
- صحبت
- هدف
- وظایف
- تیم
- تیم ها
- تکنیک
- قوانین و مقررات
- سومین
- آزمون
- تست
- متن
- نسبت به
- که
- La
- جهان
- شان
- آنها
- موضوع
- سپس
- آنجا.
- در نتیجه
- از این رو
- اینها
- آنها
- فکر می کنم
- شخص ثالث
- این
- فکر
- رهبری فکر
- از طریق
- زمان
- زمان بر
- عنوان
- به
- امروز
- با هم
- هم
- ابزار
- بالا
- موضوع
- سنتی
- قطار
- آموزش دیده
- آموزش
- معامله ای
- معاملات
- دگرگونی
- مبدل
- ترانسفورماتور
- شفافیت
- شفاف
- روند
- محاکمه
- تریلیون ها
- درست
- اعتماد
- توییتر
- دو
- نوع
- انواع
- به طور معمول
- در حال انجام
- فهمیدن
- درک
- به روز رسانی
- آپلود
- URL
- استفاده کنید
- مورد استفاده
- استفاده
- کاربران
- با استفاده از
- سودمندی
- تصدیق
- اعتبار سنجی
- ارزشمند
- ارزشها
- تنوع
- مختلف
- فروشندگان
- تصویری
- دید
- آموزش VMware
- آسیب پذیر
- W
- انبار کالا
- حکم
- بود
- we
- چه زمانی
- چه
- که
- در حین
- گسترده تر
- اراده
- با
- در داخل
- بدون
- وردپرس
- کلمات
- مهاجرت کاری
- کارگر
- جهان
- جهان
- کتبی
- سال
- شما
- شما
- زفیرنت