Luotu Bingillä ja muokattu Photoshopilla
Ennustava tekoäly on ohjannut yritysten sijoitetun pääoman tuottoprosenttia vuosikymmeniä kehittyneiden suositusalgoritmien, riskinarviointimallien ja petosten havaitsemistyökalujen avulla. Viimeaikainen generatiivisen tekoälyn nousu on kuitenkin tehnyt siitä uuden kuuman aiheen. Kaikki haluavat hyödyntää suuria kielimalleja sisällöntuotantoon ja asiakaspalveluun tai levitysmalleja visuaalisen sisällön luomiseen. Onko generatiivisesta tekoälystä tulossa avaintekijä tuottavuuden lisäämisessä?
Jotta voimme vastata tähän kysymykseen, meidän on tutkittava aihetta syvemmällä ymmärtääksemme generatiivisen ja ennustavan tekoälyn keskeiset sovellusalueet. Tässä artikkelissa tarkastellaan keskeisiä koneoppimistekniikoita, jotka ohjaavat näitä kahta pääluokkaa AI-lähestymistapoja, niihin liittyviä ainutlaatuisia etuja ja haasteita sekä niitä vastaavia reaalimaailman yrityssovelluksia.
Perusmääritelmät
Generatiivinen tekoäly ja ennakoiva tekoäly ovat kaksi tehokasta tekoälyn tyyppiä, joilla on laaja valikoima sovelluksia liike-elämässä ja sen ulkopuolella. Molemmat tekoälytyypit käyttävät koneoppimista datasta oppimiseen, mutta ne tekevät sen eri tavoin ja niillä on erilaiset tavoitteet.
Ennustava AI käytetään ennustamaan tulevia tapahtumia tai tuloksia historiatietoihin perustuen. Se tekee tämän tunnistamalla kuvioita historiallisista tiedoista ja käyttämällä näitä malleja tulevien trendien ennustamiseen. Ennakoivaa tekoälymallia voidaan esimerkiksi harjoitella asiakkaiden ostohistoriatietojen tietojoukon perusteella ja käyttää sitä sitten ennustamaan, mitkä asiakkaat todennäköisimmin vaihtuvat seuraavan kuukauden aikana.
Generatiivinen AI on tekoälytyyppi, joka voi luoda uutta sisältöä, kuten tekstiä, kuvia, musiikkia ja koodia. Se tekee tämän oppimalla olemassa olevista tiedoista ja luomalla sitten uutta dataa, joka on samanlainen kuin harjoitustiedot. Esimerkiksi generatiivista tekoälymallia voidaan harjoitella mainostekstiesimerkkien tietojoukon perusteella ja käyttää sitten uusien luovien ja tehokkaiden mainoskopioiden luomiseen.
Perusero on, että ennustava tekoäly tuottaa ennusteita ja ennusteita, kun taas generatiivinen tekoäly tuottaa uutta sisältöä. Tässä on muutamia esimerkkejä eri verkkotunnuksista:
- Luonnollinen kielenkäsittely (NLP): Ennustavat NLP-mallit voivat luokitella tekstin ennalta määritettyihin luokkiin (esim. roskaposti vs. ei roskaposti), kun taas generatiiviset NLP-mallit voivat luoda uutta tekstiä tietyn kehotteen (esim. sosiaalisen median viesti tai tuotekuvaus) perusteella.
- Kuvankäsittely: Ennustavat kuvankäsittelymallit, kuten konvoluutiohermoverkot (CNN), voivat luokitella kuvat ennalta määritettyihin tarroihin (esim. tunnistaa erilaisia tuotteita ruokakaupan hyllyssä). Toisaalta generatiiviset mallit, kuten diffuusiomallit, voivat luoda uusia kuvia, joita ei ole koulutustiedoissa (esim. mainoskampanjoiden virtuaaliset mallit).
- Huumeiden löytäminen: Ennustavat lääkekehitysmallit voivat ennustaa, onko uusi yhdiste todennäköisesti myrkyllinen vai onko sillä potentiaalia uutena lääkehoitona. Generatiiviset lääkekehitysmallit voivat luoda uusia molekyylirakenteita, joilla on haluttuja ominaisuuksia, kuten korkeampi tehokkuus tai pienempi toksisuus.
Näitä kahta tekoälytyyppiä ohjaavilla erilaisilla koneoppimisalgoritmeilla on erityisiä vahvuuksia ja heikkouksia, jotka sinun on ymmärrettävä, jotta voit valita oikean lähestymistavan yrityksesi tarpeisiin.
Jos tästä perusteellisesta opetussisällöstä on hyötyä sinulle, tilaa AI-postituslistamme hälytys, kun julkaisemme uutta materiaalia.
Kuinka ennustavat vs. generatiiviset tekoälyalgoritmit toimivat?
Ennustava AI on tekoälytyyppi, joka käyttää historiallisia tietoja ennustaakseen tulevia tapahtumia tai tuloksia. Se perustuu yleensä ohjattuun oppimiseen, joka on eräänlainen koneoppiminen, joka vaatii merkittyjä tietoja. Merkitty data on dataa, johon on merkitty oikeat tulo- ja lähtöparit tai sarjat. Malli oppii matemaattisen suhteen syöttötietojen ja lähtötietojen välillä ja käyttää sitten tätä tietoa ennusteiden tekemiseen uudesta tiedosta.
Ennakoivia tekoälyalgoritmeja voidaan käyttää ennustamaan monenlaisia muuttujia, mukaan lukien jatkuvat muuttujat (esim. myyntimäärä) ja binäärimuuttujat (esim. onko asiakas vaihtuva). Ne voivat perustua peruskoneoppimismalleihin, kuten lineaariseen regressioon, logistiseen regressioon, päätöspuihin ja satunnaisiin metsiin. Joissakin tapauksissa syväoppimisalgoritmit ja vahvistusoppiminen osoittavat poikkeuksellista suorituskykyä ennakoivissa tekoälytehtävissä, koska ne pystyvät oppimaan monimutkaisia datamalleja. Tämä tekee näistä algoritmeista sopivia tehtäviin, kuten asiakkaiden käyttäytymisen ennustamiseen, petosten havaitsemiseen tai potilaiden tulosten ennustamiseen.
Oletetaan, että terveydenhuollon tarjoaja haluaa käyttää ennakoivaa tekoälyä tunnistaakseen potilaita, joilla on sydänsairauksien riski. He voivat käyttää aiempien potilaiden historiallisia tietoja nähdäkseen, kuinka erilaiset ominaisuudet, kuten potilaiden demografiset tiedot, terveydentila ja hoidot, liittyvät sydänsairauksiin. Koneoppimismallit voivat havaita odottamattomia malleja ja antaa melko tarkkoja ennusteita siitä, ketkä potilaat todennäköisemmin sairastuvat sydänsairauksiin. Terveydenhuollon tarjoajat voivat sitten käyttää näitä ennusteita kehittääkseen yksilöllisiä ehkäisysuunnitelmia.
Toisin kuin ennustava tekoäly, generatiivinen tekoäly mallit opetetaan tyypillisesti käyttämällä valvomattomia tai puolivalvottuja oppimisalgoritmeja. Tämä tarkoittaa, että ne eivät vaadi suuria määriä merkittyjä tietoja. Valvomattomat oppimisalgoritmit oppivat merkitsemättömästä tiedosta, kun taas puolivalvotut oppimisalgoritmit oppivat merkitsemättömän tiedon ja pienen määrän merkittyä dataa yhdistelmästä.
Periaatteessa suurin osa nykyisistä generatiivisista tekoälymalleista on rakennettu peittämällä osa harjoitustiedoista ja sitten harjoittelemalla malli palauttamaan peitetyt tiedot.
Esimerkiksi suuria kielimalleja (LLM) opetetaan korvaamalla satunnaisesti osa harjoitustiedon tunnuksista erityisellä tunnuksella, kuten [MASK]. Sitten malli oppii ennustamaan peitetyt merkit ympäröivien sanojen kontekstin perusteella.
Toinen yleinen generatiivisen AI-mallin tyyppi ovat diffuusiomallit kuvien ja videoiden luomiseen ja editointiin. Nämä mallit on rakennettu lisäämällä ensin kohinaa kuvaan ja sitten kouluttamalla hermoverkko poistamaan kohinaa.
Sekä LLM:t että diffuusiomallit voivat saavuttaa erinomaisen suorituskyvyn, kun niitä koulutetaan riittävän suurille määrittämättömälle datalle. Parantaakseen tuloksia tietyissä käyttötapauksissa kehittäjät kuitenkin usein hienosäätävät generatiivisia malleja pienille määrille merkittyjä tietoja. Ihmisen antaman palautteen integroiminen vahvistusoppimisen avulla voi parantaa mallin suorituskykyä entisestään vähentämällä useita kontradiktorisia reaktioita.
Markkinointi on yksi ensimmäisistä liiketoiminta-alueista, jotka hyötyvät generatiivisesta tekoälystä. Esimerkiksi markkinointitoimisto voi käyttää generatiivista tekoälymallia luodakseen luovaa sisältöä, kuten blogiviestejä, artikkeleita ja sosiaalisen median viestejä. Ensinnäkin he voivat valita valmiiksi koulutetun LLM:n, joka osoittaa hyväksyttävän suorituskyvyn heidän käyttötapaukseensa. Sitten he voivat hienosäätää mallia toimiston asiakkaiden olemassa olevan sisällön tietojoukon perusteella. Koulutuksen jälkeen mallista voitaisiin luoda uutta sisältöä, joka on räätälöity toimiston asiakkaiden tarpeisiin.
Vahvuudet ja heikkoudet
Kun se tulee ennakoiva tekoäly, tässä on avainedut tämän tekniikan käyttämisestä:
- Hyvä tarkkuus: Ennakoivia tekoälymalleja voidaan kouluttaa saavuttamaan erittäin korkea tarkkuus monissa tehtävissä, kuten tuotesuosituksissa, petosten havaitsemisessa ja riskien arvioinnissa.
- Automaatio: Ennustava tekoäly voi automatisoida monia tehtäviä ja vapauttaa työntekijöitä keskittymään strategisempaan ja luovampaan työhön.
Tämän tyyppinen tekoäly tulee kuitenkin mukanaan haasteet, kuten esimerkiksi:
- Merkitty tietovaatimus: Ennustavat tekoälymallit vaativat merkittyjä tietoja, joiden kerääminen voi olla kallista ja aikaavievää.
- Korkea rima menestykselle: Ennakoivien tekoälysovellusten on oltava erittäin tarkkoja menestyäkseen. Tämä voi olla vaikea saavuttaa varsinkin monimutkaisissa tehtävissä.
- Mallin huolto: Ennakoivat tekoälymallit on koulutettava säännöllisesti uusien tietojen suhteen, jotta ne säilyttävät tarkkuuden. Tämä voi olla haaste yrityksille, joilla on rajalliset resurssit.
Generatiivinen AI algoritmeilla on omat vahvuudet kohdat:
- Lisääntynyt tuottavuus ja tehokkuus: Generatiivinen tekoäly voi nopeuttaa sisällön luomista, koodin kirjoittamista, kuvien luomista ja suunnittelua huomattavasti. Tämä voi säästää yrityksiä huomattavasti aikaa ja rahaa.
- Luovuus: Generatiivinen tekoäly voi luoda uusia ja innovatiivisia ideoita, joita ihmiset eivät ehkä ole ajatelleet. Tämä voi auttaa yrityksiä kehittämään uusia tuotteita ja palveluita sekä parantamaan olemassa olevia tuotteitaan ja palvelujaan.
Hyvin uutena teknologiana sillä on kuitenkin useita haasteet otettava huomioon, mukaan lukien:
- Luotettavuuden puute: Generatiiviset tekoälysovellukset ovat yleensä erittäin epäluotettavia. Ne voivat tuottaa vääriä tai harhaanjohtavia tietoja ja vaativat yleensä ihmisen silmukassa kaikissa asiakaskohtaisissa sovelluksissa.
- Luottaminen valmiiksi koulutettuihin malleihin: Yritysten on yleensä turvauduttava ulkoisesti luotuihin esikoulutettuihin malleihin luovia tekoälysovelluksia varten. Tämä voi rajoittaa heidän hallintaansa malliin ja sen tuottoon.
- Tekijänoikeus- ja immateriaalioikeudet: Generatiivisten tekoälymallien käyttöön liittyy tekijänoikeus- ja immateriaalioikeuksia koskevia huolenaiheita. On esimerkiksi epäselvää, kuka omistaa tekijänoikeudella tekijänoikeudella suojatulla datalla opetetun generatiivisen tekoälymallin tuottaman sisällön tekijänoikeudet.
Nämä vahvuudet ja heikkoudet määrittävät suurelta osin generatiivisen tekoälyn ja ennustavan tekoälyn keskeiset sovellusalueet. Katsotaanpa tarkemmin.
Reaalimaailman sovellukset
Sovellusalueet ennakoiva tekoäly määritellään sen kyvyn perusteella tuottaa erittäin tarkkoja ennusteita, jotka mahdollistavat tiettyjen tehtävien täysin automatisoinnin. Samalla nämä ovat myös alueita, joista on mahdollista saada tarpeeksi merkittyä dataa tekoälymallin kouluttamiseen. Joitakin esimerkkejä ennakoivista tekoälysovelluksista ovat:
- Tuotesuositusjärjestelmät: Ennakoivaa tekoälyä voidaan käyttää tuotteiden suosittelemiseen asiakkaille heidän aiemman ostohistoriansa ja selauskäyttäytymisensä perusteella.
- Petosten havaitsemisjärjestelmät: Ennustava tekoäly voi auttaa tunnistamaan vilpilliset tapahtumat ja toiminnot.
- Riskinarviointijärjestelmät: Ennakoivien tekoälymallien avulla yritykset voivat arvioida sellaisten tapahtumien riskejä, kuten lainojen laiminlyönti, vakuutuskorvaukset ja asiakkaiden vaihtuvuus.
- Kysynnän ennakointijärjestelmät: Ennustava tekoäly ennustaa tarkasti tuotteiden ja palveluiden kysynnän, ja se auttaa yrityksiä suunnittelemaan tuotanto- ja varastotasoaan sekä kehittämään markkinointikampanjoita.
- Ennakoiva huoltojärjestelmä: Tekoälyä voidaan käyttää ennustamaan, milloin koneet ja laitteet todennäköisesti epäonnistuvat, mikä auttaa yrityksiä estämään kalliita seisokkeja ja pidentämään omaisuuden käyttöikää.
Toisin kuin ennustava AI, generatiivinen tekoäly ei vaadi meitä tuottamaan optimaalista tulosta. Automaattisesti luodut tulokset, jotka ovat "riittävän hyviä", voivat silti auttaa yrityksiä lisäämään tuottavuutta ja tehokkuutta, jolloin generatiiviset tekoälyratkaisut kannattaa ottaa käyttöön. On kuitenkin tärkeää muistaa, että generatiiviset tekoälysovellukset eivät ole luotettavia ja voivat tuottaa vääriä tietoja tai odottamattomia tuloksia käyttöönoton yhteydessä.
Nämä rajoitukset huomioon ottaen generatiivinen tekoäly soveltuu parhaiten kokeellisiin asetuksiin, joissa oikeellisuus ei ole välttämätöntä (kuten esimerkiksi AI-persoonachatbotit) tai sovelluksiin, joissa on ihminen silmukassa, joissa ihmiset tarkistavat ja muokkaavat kaikkia mallin tuloksia ennen julkaisemista, lähettämistä, tai toteuttamalla niitä.
Joitakin esimerkkejä generatiivisista tekoälysovelluksista ovat:
- Sisällön luominen: Generatiiviset tekoälymallit voivat nopeuttaa blogitekstien, tuotekuvausten ja sosiaalisen median mainosten luomista. Kirjoittajat voivat esimerkiksi antaa yksityiskohtaisia ohjeita ohjatakseen sisällön luomista ja sitten tarkastella ja muokata tulostetta.
- Kuvan luominen: Generatiivista tekoälyä voidaan käyttää realististen kuvien ja videoiden luomiseen tuotesuunnittelussa, markkinoinnissa ja viihteessä. Suunnittelijat voivat sitten tarkastella, muokata ja järjestää tätä automaattisesti luotua visuaalista sisältöä sen sijaan, että he luovat sen tyhjästä.
- Koodin luonti: Generatiivisia tekoälymalleja voidaan käyttää koodin kirjoittamiseen ohjelmistosovelluksille tai koodimuutosten ehdottamiseen kehittäjille. Kehittäjät voivat sitten tarkistaa ja muokata koodia ennen sen suorittamista.
- Huumeiden löytäminen: Generatiivinen tekoäly voi nopeuttaa lääkekehitystä tunnistamalla uusia lääkekandidaatteja ja ennustamalla niiden ominaisuuksia, kun taas ihmiset varmistavat laadunvalvonnan ja arvioivat tekoälyn luomia lääkemalleja.
Ennustava tekoäly hallitsee edelleen korkean arvon tekoälymarkkinoita, koska se voi automatisoida prosesseja erittäin tarkasti, mikä eliminoi ihmisen valvonnan tarpeen. Generatiivinen AI puolestaan on uudempi ja nopeasti kehittyvä ala, joka voi mullistaa monia yrityssovelluksia. Nähtäväksi jää, tuleeko generatiivisesta tekoälystä merkittävä tuottavuuden edistäjä, joka on verrattavissa ennustavaan tekoälyyn, sen potentiaali on kiistaton.
Nautitko tästä artikkelista? Tilaa lisää AI-tutkimuspäivityksiä.
Ilmoitamme sinulle, kun julkaisemme lisää tämänkaltaisia yhteenvetoartikkeleita.
liittyvä
- SEO-pohjainen sisällön ja PR-jakelu. Vahvista jo tänään.
- PlatoData.Network Vertical Generatiivinen Ai. Vahvista itseäsi. Pääsy tästä.
- PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Tietoa laajennettu. Pääsy tästä.
- PlatoESG. hiili, CleanTech, energia, ympäristö, Aurinko, Jätehuolto. Pääsy tästä.
- PlatonHealth. Biotekniikan ja kliinisten kokeiden älykkyys. Pääsy tästä.
- Lähde: https://www.topbots.com/generative-vs-predictive-ai/
- :on
- :On
- :ei
- :missä
- $ YLÖS
- 1
- 10
- 11
- 110
- 12
- 125
- 13
- 14
- 17
- 32
- 35%
- 41
- 438
- 65
- 7
- 70
- 8
- 9
- a
- kyky
- Meistä
- kiihdyttää
- hyväksyttävä
- Tili
- tarkkuus
- tarkka
- tarkasti
- Saavuttaa
- poikki
- toiminta
- Ad
- lisää
- mainokset
- kehittynyt
- kontradiktorisen
- mainonta
- toimisto
- AI
- AI-mallit
- ai tutkimusta
- algoritmit
- Kaikki
- sallia
- Myös
- määrä
- määrät
- ja
- vastaus
- Kaikki
- Hakemus
- sovellukset
- lähestymistapa
- lähestymistavat
- OVAT
- alueet
- artikkeli
- artikkelit
- keinotekoinen
- tekoäly
- AS
- arvioida
- arviointi
- Varat
- liittyvä
- At
- automatisoida
- Automatisoitu
- automaattisesti
- baari
- perustua
- perustiedot
- BE
- tulevat
- ollut
- ennen
- hyödyttää
- Hyödyt
- PARAS
- välillä
- Jälkeen
- Bing
- Blogi
- Blogitekstit
- sekä
- Selaaminen
- rakennettu
- liiketoiminta
- Business Applications
- yritykset
- mutta
- by
- Kampanjat
- CAN
- ehdokkaat
- tapaus
- tapauksissa
- tietty
- haaste
- haasteet
- Muutokset
- chatbots
- Valita
- vaatimukset
- luokat
- luokitella
- asiakkaat
- lähempänä
- koodi
- kerätä
- yhdistelmä
- tulee
- Yhteinen
- Yritykset
- vertailukelpoinen
- monimutkainen
- Yhdiste
- huolenaiheet
- olosuhteet
- pitoisuus
- sisällön luominen
- tausta
- jatkuva
- kontrasti
- ohjaus
- kappaletta
- tekijänoikeus
- korjata
- kallis
- voisi
- luoda
- luotu
- Luominen
- luominen
- Luova
- Nykyinen
- asiakas
- asiakkaan käyttäytyminen
- Asiakaspalvelu
- Asiakkaat
- tiedot
- vuosikymmeninä
- päätös
- syvä
- syvä oppiminen
- syvempää
- oletusarvot
- määritelty
- Kysyntä
- demografiset
- osoittaa
- osoittaa
- levityspinnalta
- kuvaus
- Malli
- suunnittelijat
- suunnittelu
- haluttu
- yksityiskohtainen
- Detection
- Määrittää
- kehittää
- kehittäjille
- kehittämällä
- Kehitys
- ero
- erot
- eri
- vaikea
- Diffuusio
- löytö
- Sairaus
- do
- ei
- verkkotunnuksia
- dominoi
- seisokkeja
- kuljettaja
- ajo
- huume
- huumeiden kehittäminen
- lääkekehityksen
- e
- muokkaus
- koulutus-
- Tehokas
- tehokkuus
- tehokkuus
- poistamalla
- tarpeeksi
- varmistaa
- Viihde
- laitteet
- erityisesti
- olennainen
- Tapahtumat
- jokainen
- esimerkki
- Esimerkit
- poikkeuksellinen
- täytäntöönpanosta
- olemassa
- kallis
- kokeellinen
- laajentaa
- ulkoisesti
- FAIL
- väärä
- nopeampi
- Ominaisuudet
- palaute
- harvat
- ala
- Etunimi
- Keskittää
- varten
- Ennuste
- ennusteet
- petos
- petosten havaitseminen
- vilpillinen
- Ilmainen
- alkaen
- täysin
- edelleen
- tulevaisuutta
- tuottaa
- syntyy
- tuottaa
- sukupolvi
- generatiivinen
- Generatiivinen AI
- tietty
- Tavoitteet
- ruokakauppa
- ohjaavat
- käsi
- Olla
- terveys
- terveydenhuollon
- sydän
- Sydänsairaus
- auttaa
- auttaa
- auttaa
- tätä
- Korkea
- korkeampi
- erittäin
- historiallinen
- historia
- KUUMA
- Miten
- Kuitenkin
- http
- HTTPS
- ihmisen
- ihminen silmukassa
- Ihmiset
- ideoita
- tunnistaa
- tunnistaminen
- kuva
- kuvien
- täytäntöönpanosta
- tärkeä
- parantaa
- in
- perusteellinen
- sisältää
- Mukaan lukien
- Kasvaa
- kasvoi
- tiedot
- innovatiivinen
- panos
- sen sijaan
- ohjeet
- vakuutus
- Integrointi
- henkinen
- tekijänoikeuksien
- Älykkyys
- tulee
- inventaario
- IT
- SEN
- jpg
- avain
- Tietää
- tuntemus
- tarrat
- Kieli
- suuri
- suureksi osaksi
- OPPIA
- oppiminen
- Perintö
- antaa
- tasot
- vipuvaikutuksen
- elämä
- pitää
- Todennäköisesti
- RAJOITA
- rajoitukset
- rajallinen
- lainata
- katso
- näköinen
- alentaa
- kone
- koneoppiminen
- Koneet
- tehty
- postitus
- ylläpitää
- huolto
- merkittävä
- tehdä
- TEE
- Tekeminen
- monet
- markkinat
- Marketing
- markkinointitoimisto
- Markkinointikampanjat
- naamio
- materiaali
- matemaattinen
- max-width
- Saattaa..
- välineet
- Media
- ehkä
- harhaanjohtava
- puuttuva
- malli
- mallit
- molekyyli-
- raha
- Kuukausi
- lisää
- eniten
- paljon
- Musiikki
- Tarve
- tarpeet
- verkko
- verkot
- hermo-
- neuroverkkomallien
- hermoverkkoihin
- Uusi
- uusia tuotteita
- uudempi
- seuraava
- NLP
- Melu
- Ei eristetty
- numero
- saada
- of
- usein
- on
- kerran
- ONE
- optimaalinen
- or
- tilata
- Muut
- meidän
- tuloksiin
- ulostulo
- lähdöt
- erinomainen
- yli
- erehdys
- oma
- omistaa
- paria
- osa
- Ohi
- potilas
- potilaat
- kuviot
- suorituskyky
- yksilöllinen
- suunnitelma
- suunnitelmat
- Platon
- Platonin tietotieto
- PlatonData
- pistettä
- mahdollinen
- Kirje
- Viestejä
- mahdollinen
- voimakas
- ennustaa
- ennustamiseen
- Ennusteet
- ennustavan
- esittää
- estää
- Ehkäisy
- edellinen
- prosessi
- Prosessit
- käsittely
- tuottaa
- Tuotteet
- tuotesuunnittelu
- tuotanto
- tuottavuus
- Tuotteemme
- Tuotteet ja palvelut
- ominaisuudet
- omaisuus
- toimittaa
- toimittaja
- tarjoajat
- Julkaiseminen
- osto
- laatu
- kysymys
- melko
- satunnainen
- alue
- nopeasti
- todellinen maailma
- realistinen
- äskettäinen
- suositella
- Suositus
- toipua
- vähentämällä
- regressio
- säännöllisesti
- vahvistaminen oppiminen
- yhteys
- vapauta
- luotettava
- luottaa
- jäännökset
- muistaa
- poistaa
- edellyttää
- Vaatii
- tutkimus
- Esittelymateriaalit
- ne
- vasteet
- tulokset
- arviot
- mullistaa
- oikein
- Riski
- riskinarviointi
- ROI
- myynti
- Myyntimäärä
- sama
- Säästä
- sanoa
- raapia
- nähdä
- nähneet
- lähettäminen
- Sarjat
- palvelu
- Palvelut
- setti
- settings
- Hylly
- merkki
- merkittävä
- samankaltainen
- pieni
- So
- sosiaalinen
- sosiaalinen media
- Sosiaalisen median viestit
- Tuotteemme
- Ratkaisumme
- jonkin verran
- spam
- erityinen
- erityinen
- Kaupallinen
- Yhä
- verkkokaupasta
- Strateginen
- vahvuudet
- rakenteet
- onnistunut
- niin
- ehdottaa
- YHTEENVETO
- valvottu oppiminen
- syntyy
- ympäröivä
- Räätälöity
- ottaa
- tehtävät
- tekniikat
- Elektroniikka
- teksti
- Kiitos
- että
- -
- heidän
- Niitä
- sitten
- Siellä.
- Nämä
- ne
- tätä
- ne
- ajatus
- Kautta
- Näin
- aika
- aikaavievä
- että
- symbolinen
- tokens
- työkalut
- TOPBOTIT
- aihe
- Juna
- koulutettu
- koulutus
- Liiketoimet
- hoito
- hoidot
- Puut
- Trendit
- kaksi
- tyyppi
- tyypit
- tyypillisesti
- epäselvä
- kiistaton
- ymmärtää
- Odottamaton
- unique
- ohjaamaton oppiminen
- Päivitykset
- us
- käyttää
- käyttölaukku
- käytetty
- käyttötarkoituksiin
- käyttämällä
- yleensä
- muuttuja
- eri
- hyvin
- Video
- Videoita
- Virtual
- tilavuus
- vs
- W3
- haluaa
- oli
- tavalla
- we
- olivat
- kun
- onko
- joka
- vaikka
- KUKA
- leveä
- Laaja valikoima
- tulee
- with
- sanoja
- Referenssit
- työntekijöitä
- toimii
- arvoinen
- kirjoittaa
- kirjoita koodi
- kirjailijat
- kirjoittaminen
- te
- Sinun
- zephyrnet