Fabs מתחילים לפרוס מודלים של למידת מכונה כדי לחקור לעומק תהליכים מורכבים, תוך מינוף כוח מחשוב עצום והתקדמות משמעותית ב-ML. כל זה נחוץ ככל שהממדים מתכווצים והמורכבות גדלה עם חומרים ומבנים חדשים, תהליכים ואפשרויות אריזה, וככל שהביקוש לאמינות עולה.
בניית מודלים חזקים דורשת הכשרה של האלגוריתמים, ופריסה מוצלחת מחייבת ניטור היישום והיעילות של מודלים אלה. אבל זה לא פשוט כמו ללחוץ על כפתור ולצאת. זה דורש הכשרה/הכשרה מחדש/הכשרה צולבת של דיסציפלינות הנדסיות שונות - מהנדסים מעולים, מהנדסי ציוד ומהנדסי תהליכים - כדי להשתמש במודלים אלה למציאת נתיבים של מתכונים, שיפור תהליכים, אופטימיזציה של מימד קריטי, שיפור תפוקת רקיק וכלי-כלי. והתאמת חדר לתא.
"מומחיות בתחום חיונית לחלוטין לשימוש פרודוקטיבי בגישות AI/ML", אמרה רג'ינה פריד, סגנית נשיא לפתרונות AIx ב-Applied Materials. "למעשה, מומחיות חומרה ותהליכים - יחד עם מודלים היברידיים המבוססים על ML ופיזיקה - תהיה הדרך היחידה ליישום מוצלח של ML."
עבודה בשילוב עם מודלים שעברו הכשרה ב-ML דורשת הבנה כיצד להשתמש במודלים אלה, כמו גם יכולת להעריך את האפקטיביות והחוסן שלהם.
"מהנדסים צריכים להאמין שזה יעבוד, והם צריכים להבין מה ML יכולה ומה לא יכולה לעשות", אמר ג'ון הרלוקר, מנכ"ל טיגניס. "זה לא יהפוך למכונה ותחליט להשתלט על המותג. מהנדסים יכולים להגדיר בקרה על מודלים אלה כדי לפתח ביטחון. הם משתמשים באותן שיטות סטטיסטיות חזקות כדי להכשיר את המודלים שעברו הכשרה ב-ML שבהם הם היו משתמשים כדי להכשיר מערכת בקרת תהליכים מסורתית. הם יוצרים תוכניות דגימה ספציפיות כדי למדוד שונות בתוך התוכניות האלה."
ML גם פותח את הדלת לחקר קשרים מורכבים יותר בין נתונים לאורך זרימת הייצור. אבל יש כמה אזהרות.
"הדבר בהתפתחות הלמידה העמוקה (DL) של למידת מכונה שהוא באמת מדהים הוא השימוש בכוח המחשוב המדהים הזה, במיוחד במעבדי GPU", ציין Ajay Baranwal, מנהל המרכז ללמידה עמוקה בייצור אלקטרוניקה (CDLe). "באימון DL, ניתן לחקור מספר מדהים של פרמטרים ושילובי פרמטרים על ידי שימוש בכוח המחשוב העצום הזה. במובנים מסוימים, מה שקרה הוא שמחשוב כוח גס יכול לנצח את היום, כי כל כך הרבה כוח מחשוב זמין כעת. אבל יש פשרה בין חקירת פרמטרים גדולים לביצוע ניתוח מורכב לבין הגבלתו למודלים פשוטים יותר. התאמה יתר, הטיה ופרשנות הם כמה חסרונות של שמירה על יותר פרמטרים."
לאחר הסמכה, יש לנטר מודל ML המשמש לבקרה מהודרת כדי לתת את הדעת לסחף ושינויים אחרים בתהליך שעלולים להשפיע על היחסים בין נתוני קלט ופלט.
יישום יעיל של מודל מבוסס ML עבור בקרת ציוד ותהליכים דורש יותר מסתם הכשרת מודלים. זה גם דורש אימות, ניטור ותחזוקה.
נתונים אמינים ומומחיות בתחום
מודלים מוצלחים שעברו הכשרה ב-ML בנויים על בסיס של נתונים אמינים ומומחיות בתחום. לאחר מכן, צמצום פרמטרי קלט ממאות לאלפים הזמינים לאלו החשובים באמת דורש חקירה של מערכות יחסים, לעתים קרובות באמצעות מודלים מבוססי פיזיקה. מודלים כאלה חשובים במיוחד לפיתוח מתכוני תהליך. בדיקת התוצאות מול מודלים מבוססי פיזיקה וידע הנדסי מבטיחה הדרכה נכונה של פיתוח ML. כמו כן, ישנן פשרות בעת אופטימיזציה של מפרטי תוצאות מרובים.
איור 1: רכיבים נחוצים להכשרת מודל ML לתהליכים מעולים. מקור: א. מייקסנר/הנדסת מוליכים למחצה
לא משנה אם מהנדסים מיישמים ראייה ממוחשבת, מודלים סטטיסטיים או מודלים של למידה עמוקה, יצירת מודלים מתחילה תמיד בנתונים. הנתונים האלה צריכים להיות נקיים, כלומר ללא שגיאות, ושלמים. לצורך אופטימיזציה על פני מספר שלבי תהליכים מעולים או יישומי הזנה קדימה, מיזוג נתונים ממקורות מרובים דורש מעקב ברמת רקיק ו/או תבנית. כפי שמספר מומחים בתעשייה ציינו, המשימות הכבדות הן בניהול הנתונים. זה נכון לבניית המודל הראשונית ולפריסה במפעל.
יחד עם זרימה קבועה של נתונים מהימנים, מהנדסי תהליכים מעולים חייבים לנווט את המודל בכיוון הנכון. צורך זה אינו שונה מאשר בכל תחום אחר בו נוצרים מודלים נגזרים מ-ML.
"בשלבים המוקדמים ביותר, קיום מומחי נושא שימושי מאוד בהגדלת ה-ML ב-fabs, במיוחד ביישומי פיתוח תהליכים", אמרה Anjaneya Thakar, מנהלת בכירה לניהול קו מוצרים ב- סינופסיס. "כאשר המודל נבנה תוך שימוש בכמות מוגבלת של נתונים, אתה יכול לבצע אופטימיזציה סביב נקודה אופטימלית שגויה, מכיוון שהם ראו את הבעיה לפני שמומחה לנושא יכול להנחות אותה במהירות. ברגע שהמודל שלך מכוון, והשגת שליטה על השונות שלך, אז יש פחות צורך במומחי נושא שיפעילו אותו על בסיס יומי".
רק לתת לאלגוריתם לאמן דוגמנית ללא כיוון זה כמו לקבל שכירה חדשה ב-fab.
"מבחינות מסוימות, למידת מכונה היא כמו למידה אנושית", אמר הרלוקר של טיגניס. "אם יש לך מהנדס תהליכים זוטר, יש רק כל כך הרבה שהם יכולים לעשות. אבל כפי שהמהנדס לומד, הם יכולים לפתור בעיות מורכבות יותר. כך גם לגבי ML. ככל שיש יותר הכשרה למודל ה-ML, כך הוא משתפר. אימון מודל ML הוא הידע בתחום. האתגר המתקדם הוא כיצד לקחת את כל הידע בתחום הזה ולשנות אותו כך שניתן יהיה לצרוך אותו על ידי ML כ'אימון'. בסופו של דבר, עלינו לשלב אינטואיציה וידע אנושיים עם ML כדי להשיג את התוצאות הטובות ביותר".
Lam Research חקר את השילוב האופטימלי של האינטואיציה/ידע של המהנדס עם תוצאות ML בניסוי סימולציה. [1] "יש פתגם בקרב מהנדסים שמדעי הנתונים ללא ידע בתחום אינו שווה הרבה", אמרה קרן קנאריק, מנהלת טכנית ב- לאם מחקר. "כמו כן, ידע בתחום ללא מדע נתונים לא יאפשר לך לחדש מהר מספיק בעולם המוליכים למחצה התחרותיים. לאם בדק לאחרונה את הרעיון הזה על ידי יצירת משחק וירטואלי שהשווה בין בני אדם לבינה מלאכותית בפיתוח תהליך מוליכים למחצה בעלות הנמוכה ביותר ליעד (כלומר, מספר הניסויים המועט ביותר). התוצאות סיפקו גישה מחייבת כיצד לשלב מומחיות בתחום עם מדעי נתונים."
צמצמו ותעדיפו
המשיכה הגדולה של מודלים מבוססי ML היא היכולת שלהם לחבר פרמטרים מרובים של קלט לקשרים לא ליניאריים עם מספר פרמטרים של תוצאה. עם זאת עבור המודלים של היום, רוב המומחים מסכימים שלעתים קרובות מספר פרמטרי הקלט המשמעותיים הוא בסדר גודל של 10. ישנן מספר סיבות למגבלה זו, כולל אופטימיזציה לתוצאה שגויה, הסבר המודל המאומן וראיית הקשרים.
איור 2: בניית צינור למידת מכונה ליצירת מודל. מקור: א. מייקסנר/הנדסת מוליכים למחצה
"המפתח ליישום מוצלח של אלגוריתמים מורכבים הוא הדמיה. עליך לספק ייצוג חזותי רב עוצמה המסייע למשתמשים לפרש ולהבין באופן מיידי את התוצאות - ואת הגבולות שלהם - של האלגוריתמים. כאשר התמונה הוויזואלית פוגעת בצופה ישר בין העיניים, מהנדסי תפוקה יכולים לקפוץ לפעולה", אמר דיטר ראתי, מנכ"ל תשואה DR.
אלגוריתמי אימון ML יכולים לחקור בקלות רבה יותר פרמטרים נוספים; עם זאת, הפחתת פרמטרים מייצגת שלב חיוני בצנרת פיתוח המודל.
"בשל אופי הקופסה השחורה של רוב דגמי ה-ML, יש לפעמים חשש שמשתמשים ימצאו את עצמם מתאמים את ביצועי התהליך עם היום בשבוע", אמרה מגאלי צ'ופרה, מנכ"לית Sandbox Semiconductor. "ML נועד להאיר קשרי נתונים מרכזיים, אבל אשפה פנימה שווה אשפה החוצה. גישה וצינור מודל ML טובים נועדו להבחין בין האות לרעש. אנו משתמשים בבינה מלאכותית המותאמת לפיזיקה כדי להגביל את מרחב הפרמטרים. אנו גם משקיעים רבות בעיבוד מקדים של נתונים ובטכניקות הפחתת מימדים כדי להבטיח שהפרמטרים החשובים ביותר מוארים למשתמשים שלנו."
הארת הפרמטרים המשמעותיים למהנדסים יכולה להיות מסופקת בצורה מדורגת, תחילה פרמטר אחד, אחר כך שניים ואולי שלושה.
"יש לנו שתי רמות בכלי שלנו", אמר ג'ף דיוויד, סגן נשיא לפתרונות AI ב פתרונות PDF. "האחת היא התחזית החד-משתנה. אנחנו מתחילים עם univariant כי זה קל להבנה ולדמיין. לדוגמה, אם פרמטר A הוא בערך 2.7, ואני רואה יותר כשלים כאשר הוא מתחת ל-2.7, אז בשלב הבא יש לנו אינטראקציה בין שני פרמטרים. ואז אנו מראים את הקידוח באינטראקציה עבור שני הפרמטרים הללו. אבל אנחנו עוצרים בשתיים, כי ברגע שאתה הולך לשלוש וארבע זה הופך להיות קשה מאוד לדמיין ולחקור".
האזהרה הנוספת לגבי מספר הפרמטרים בשימוש היא מתאמים שגויים.
"עבור סוג זה של יישומים (פיתוח מתכון תחריט), התהליכים כל כך מורכבים עד שניתוח שורש יכול להראות מדוע מודל המורכבות הזו הוא באמת חשוב", אמר Chopra של Sandbox Semiconductor. "הסכנה במודלים של כל כך הרבה פרמטרים היא שאתה יכול למצוא קורלציות שגויות, כלומר, תוצאת התהליך עם היום בשבוע. זה מה שאתה רוצה להימנע. אנו משקיעים רבות בהפחתת מימד. ואז אנחנו משתמשים במודל המבוסס על הפיזיקה המעוגנת שלנו, אז אנחנו אף פעם לא מודאגים יותר מדי מהמורכבות יתר של הבעיה מכיוון שצינור מודלים טוב ימצא בעצם את כל פרמטרי התהליך החשובים עבורך."
אחרים מסכימים על הצורך בצינור מודלים שמפחית פרמטרים ומוצא קשרים משמעותיים.
"בהחלט יש הגבלה במספר הפרמטרים", אמר דיוויד מ-PDF. "אבל אתה לא יודע לגבי מקרה שימוש נתון עד שאתה לאמן מודל עם הנתונים שיש לך ומאמת אותו. הפלטפורמה שלנו מאפשרת ללקוחות שלנו לעשות זאת באופן אוטומטי באמצעות צינור ההדרכה שלנו. צנרת ההדרכה שלנו מתקדמת כדי לאפשר ללקוחות שלנו לראות את המדדים שהם צריכים לראות על המודלים המאומנים שלהם תוך מספר שעות, החל מקליעת נתונים ועד למודלים מאומנים. לאחר מכן, אם המודלים המאומנים מראים ערך, המשתמש יכול לפרוס את הדגמים באופן אוטומטי עם פלטפורמת ModelOps שלנו."
יש גם פשרות באיזון תוצאות מרובות.
"באופן עקרוני, זה נכון שאין שום סיכוי שתוכל לבנות את הבקרים האלה בלי מהנדס תהליכים שישתתף בו, כי יש החלטות לגבי פשרות שצריך לקבל", אמר הרלוקר. "אתה מנסה לבצע אופטימיזציה להרבה דברים בבת אחת. לדוגמה, אתה מנסה לבצע אופטימיזציה עבור CD, אבל אתה גם מנסה למזער את כמות האנרגיה שבה אתה משתמש. יש החלטות אנושיות מובנות שמקבלים מהנדסים לגבי, 'כמה אכפת לי מאיכות התהליך לעומת שימוש באנרגיה מול צריכת כימיקלים מול פליטות כימיות?' אבל הכשרת ML לא יודעת איזה מהם חשוב יותר. רק המהנדסים עושים זאת, אז הם צריכים להיות שם".
פריסה ותחזוקה
לאחר פיתוח, יש לאמת את ה-ML ולפרוס אותו לתוך הגדרת ייצור, ויש לתחזק אותו. הדבר מבוצע בצורה הטובה ביותר עם תהליך שיטתי ואמין במפעלי המוליכים למחצה, והוא דורש פלטפורמת תהליך/שיטות למידת מכונה (ML Ops). זה הפך לסטנדרט ביישומי ML בתעשיות אחרות, ורק עכשיו קורה בתעשיית המוליכים למחצה.
מהנדסים מפתחים מודלים של ML בבידוד. המעבר מפיתוח לסביבת הייצור כרוך בסט של פרקטיקות דומות ל-DevOps עבור פריסת מערכות תוכנה. כאשר המודל מושק לייצור, פלטפורמת ML Ops מאפשרת הגדלת האוטומציה של הפריסה ושיפור איכות המודל. [2] לפיכך, הוא חל על כל מחזור החיים של מודל ML.
"בעשור האחרון לערך הייתה התרגשות רבה לגבי האופן שבו ML יכול להביא ערך לייצור מוליכים למחצה על פני מקרי שימוש רבים", אמר דייוויד מ-PDF. "אבל כשמגיע הזמן ליישם את זה בייצור, אנשים נאבקים. לדוגמה, איך אתה מפקח אם הדגם המאומן שלך עושה את מה שהוא אמור לעשות? אם לא, מה האמצעי? מה אם הגיע הזמן לעשות תחזיות והנתונים שלך לא שם? זה קורה לעתים קרובות יותר ממה שהיינו רוצים. כיצד אתה מזהה סחף בנתוני הקלט שעליהם הסתמך המודל המאומן שלך? אילו פעולות אתה נוקט סביב זה? מה אתה עושה? ML Ops הוא בעצם ההטמעה של הפעלת כל הדברים האלה בייצור כדי שתוכל להשתמש בו בפועל."
בנוסף, לדגמים צריכה להיות יכולת הסבה מחדש. "היו הרבה פריצות דרך באלגוריתמים חדשים של ML, שרבים מהם קשורים ללמידה עמוקה. למידה עמוקה היא תחום השקעה גדול, וכתעשייה אנחנו מסוגלים לעשות הרבה דברים שלא היו אפשריים קודם לכן, במיוחד כשמדובר בעבודה עם דגמים גדולים. שיפורים רבים בתחום האוטומציה להכשרת דגמים מתגלים חיוניים לפריסה רחבה של דגמי ML בסביבות ייצור בנפח גבוה", אמר Herlocker של Tignis.
היבט נוסף של ML Ops הוא פריסה מהירה יותר של מודלים עבור תחזיות דומות, אך במוצרים שונים. בשל מאפייני המוצר, אותם פרמטרי קלט עלולים לגרום לנתוני פלט שונים. זה גם יכול לומר שגישת אימון שונה היא התאמה טובה יותר עבור מערך נתונים. וכאן נכנסים לתמונה צינור ה-ML ו-ML Ops.
"אתה רוצה להכשיר דגם אחר לכל מוצר A, B ו-C ואתה רוצה לעשות זאת בצורה אוטומטית, כמו גם לפרוס במהירות כל אחד מהם", אמר דייוויד מ-PDF. "אולי יער אקראי הוא לא הטוב ביותר עבור מערך הנתונים הזה. עם ML Ops, אתה לוקח את מערך הנתונים שלך, אתה חותך אותו לחתיכות, ופורס סוגים שונים של גישות אלגוריתמיות. הם היפר-פרמטרים למערך הנתונים הזה שניתן לאמת במה שנקרא אימות צולב. [3] לאחר מכן אתה בונה את המודל באמצעות גישת האלגוריתם הטובה ביותר שלך, אשר לאחר מכן נכלל במודל, ולאחר מכן אתה פורס אותו לייצור. זה יכול להיות שונה משבב לשבב. ML Ops נחוצה מאוד בתעשייה, ואני אפילו שומע מלקוחות שהם רוצים את פלטפורמת ה-ML OPS הזו יותר מהיכולת לאמן מודל עם אלגוריתם. הסיבה, בסופו של יום, היא שהם רוצים למעשה לפרוס ML בייצור. בלי פלטפורמה לעשות את זה, שום דבר אחר לא משנה".
סיכום
עם הלחצים של חסכון, יעילות ויעילות, צוותי הנדסה של מוליכים למחצה יצטרכו להשתמש במודלים של ML כדי לתמוך בעבודתם. ML הופיע כאמצעי להאצת פיתוח מתכונים, להגביר את התפוקה ולהשיג כמה אחוזים מהתשואה. עם היכולת של ML לטפל באינטראקציות מורכבות התלויות במאפיינים מרחביים ובמצבים זמניים, מודלים עתידיים של ML יעשו אופטימיזציה משותפת על פני שלבי התהליך, יאיץ את ההבנה של מנגנונים כימיים חדשים ועוד הרבה יותר.
אבל כמו בכל כלי בארגז הכלים שלהם, המהנדסים צריכים להבין את המגבלות של ML. כדי לעשות זאת ביעילות, הם צריכים צינור מודל ML חזק שמפתח, מאמת, פורס ומנטר. ומהנדסי תהליכים עדיין נדרשים לכוון ולהקל על היישום.
"אחד הדברים שמצאנו הוא שפתרונות ה-ML של היום צריכים מהנדס תהליכים, מהנדס תוכנה, מדעני נתונים ואיש IT", אמר הרלוקר. "כחלק מהחזון שלנו, האדם הקריטי הוא מהנדס התהליך. אנחנו יכולים לבנות תוכנה שמאפשרת למהנדס התהליך לעשות זאת בלי כולם. אנחנו מתקרבים להשגת מטרה זו ובכך מעצימים את מהנדס התהליך להשתמש ביעילות ב-ML."
הפניות
- Kanarik, K., et al. "שיתוף פעולה בין אדם למכונה לשיפור פיתוח תהליכי מוליכים למחצה", Nature 616, 707-711 (2023). https://doi.org/10.1038/s41586-023-05773-7
- https://en.wikipedia.org/wiki/MLOps
- https://en.wikipedia.org/wiki/Hyperparameter_(machine_learning)
סיפורים קשורים
מתי ואיפה ליישם AI/ML ב-Fabs
כלים חכמים יותר יכולים לשפר את בקרת התהליך, לזהות את הגורמים לטיולים ולהאיץ את פיתוח המתכונים.
שימוש ב-ML לשיפור תזמון Fab
חוקרים משתמשים ברשתות עצביות כדי להגביר את יעילות עיבוד פרוסות על ידי זיהוי דפוסים באוספים גדולים של נתונים.
יישום ML בניתוח כשלים
מתי ואיפה למידת מכונה משמשת בצורה הטובה ביותר, וכיצד לבחור את הדגם הנכון.
בעיות נתונים מתגבשות בייצור שבבים
נוהלי נתונים מאסטר מאפשרים למהנדסי מוצר ומהנדסי IT במפעל להתמודד עם מגוון סוגי נתונים ואיכות.
איזון AI ומומחיות הנדסית ב-Fab
התוצאות מראות שיפורים גדולים כאשר שניהם נפרסים לפיתוח תהליכים חדשים.
- הפצת תוכן ויחסי ציבור מופעל על ידי SEO. קבל הגברה היום.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. העצים את עצמך. גישה כאן.
- PlatoAiStream. Web3 Intelligence. הידע מוגבר. גישה כאן.
- PlatoESG. פחמן, קלינטק, אנרגיה, סביבה, שמש, ניהול פסולת. גישה כאן.
- PlatoHealth. מודיעין ביוטכנולוגיה וניסויים קליניים. גישה כאן.
- מקור: https://semiengineering.com/fabs-begin-ramping-up-machine-learning/
- :יש ל
- :הוא
- :לֹא
- :איפה
- $ למעלה
- 1
- 10
- 2023
- 7
- a
- יכולת
- יכול
- אודות
- בהחלט
- להאיץ
- מאיצה
- חֶשְׁבּוֹן
- השגתי
- לרוחב
- פעולה
- פעולות
- למעשה
- תוספת
- כתובת
- התקדמות
- להשפיע על
- נגד
- AI
- AI / ML
- AL
- אַלגוֹרִיתְם
- אלגוריתמי
- אלגוריתמים
- תעשיות
- להתיר
- מאפשר
- גם
- תמיד
- מדהים
- בין
- כמות
- an
- אנליזה
- ו
- כל
- בקשה
- יישומים
- יישומית
- חל
- החל
- מריחה
- גישה
- גישות
- ARE
- AREA
- סביב
- AS
- אספקט
- מבטיח
- At
- משיכה
- אוטומטי
- באופן אוטומטי
- אוטומציה
- זמין
- לְהִמָנַע
- b
- בחזרה
- איזון
- מבוסס
- בעיקרון
- בסיס
- BE
- כי
- להיות
- הופך להיות
- היה
- לפני
- להתחיל
- ההתחלה
- להיות
- תאמינו
- להלן
- הטוב ביותר
- מוטב
- בֵּין
- הטיה
- גָדוֹל
- קופסה שחורה
- לְהַגבִּיר
- שניהם
- גבולות
- פריצות דרך
- להביא
- רחב
- כוח זרוע
- לִבנוֹת
- בִּניָן
- נבנה
- אבל
- לַחְצָן
- by
- נקרא
- CAN
- יכולת
- אשר
- מקרה
- מקרים
- גורמים
- CD
- מרכז
- מנכ"ל
- לאתגר
- שינויים
- מאפיינים
- בדיקה
- כימי
- שבב
- בחרו
- צ'ופרה
- לְנַקוֹת
- סְגוֹר
- שיתוף פעולה
- אוספים
- שילובים
- לשלב
- מגיע
- לעומת
- תחרותי
- להשלים
- מורכב
- מורכבות
- רכיבים
- לחשב
- המחשב
- ראייה ממוחשבת
- מחשוב
- - כוח מחשוב
- אמון
- לְחַבֵּר
- מאוכל
- צְרִיכָה
- לִשְׁלוֹט
- בקרות
- מתאם
- קורלציות
- יכול
- זוג
- לִיצוֹר
- נוצר
- יוצרים
- יצירה
- קריטי
- לקוחות
- יומי
- סכנה
- נתונים
- מדע נתונים
- מערך נתונים
- דוד
- יְוֹם
- ימים
- עסקה
- עָשׂוֹר
- להחליט
- החלטות
- עמוק
- למידה עמוקה
- בהחלט
- נתן
- דרישה
- לסמוך
- לפרוס
- פרס
- פריסה
- פורס
- נגזר
- מעוצב
- לאתר
- לפתח
- מפותח
- מתפתח
- צעצועי התפתחות
- מפתחת
- דופים
- אחר
- קשה
- ממדים
- ישיר
- כיוון
- מְנַהֵל
- דיסציפלינות
- לְהַבחִין
- do
- לא
- עושה
- תחום
- לא
- דֶלֶת
- חסרונות
- ראוי
- e
- E&T
- כל אחד
- הכי מוקדם
- בקלות
- קל
- כלכלה
- יעילות
- יְעִילוּת
- יְעִילוּת
- מכשירי חשמל
- אחר
- יצא
- פליטות
- העצמה
- לאפשר
- מאפשר
- סוף
- אנרגיה
- שימוש באנרגיה
- מהנדס
- הנדסה
- מהנדסים
- מספיק
- לְהַבטִיחַ
- שלם
- סביבה
- סביבות
- שווים
- ציוד
- במיוחד
- חיוני
- למעשה
- להעריך
- אֲפִילוּ
- כולם
- אבולוציה
- דוגמה
- התרגשות
- יצא לפועל
- לְנַסוֹת
- ניסויים
- מומחה
- מומחיות
- מומחים
- המסביר
- חקירה
- לחקור
- חקר
- היכרות
- עיניים
- לְהַקֵל
- עובדה
- מפעלים
- מפעל
- כשלון
- כישלונות
- שקר
- מהר
- פחד
- מעטים
- שדה
- תאנה
- ממצאים
- ראשון
- תזרים
- בעד
- להכריח
- יער
- קדימה
- מצא
- קרן
- ארבע
- החל מ-
- עתיד
- מִשְׂחָק
- לקבל
- מקבל
- נתן
- Go
- מטרה
- הולך
- טוב
- GPUs
- הדרכה
- מדריך
- קרה
- מתרחש
- קורה
- חומרה
- יש
- יש
- שמיעה
- בִּכְבֵדוּת
- כבד
- הרמת כבד
- עוזר
- גָבוֹהַ
- לִשְׂכּוֹר
- להיטים
- שעות
- איך
- איך
- אולם
- HTTPS
- בן אנוש
- בני אדם
- מאות
- היברידי
- i
- רעיון
- לזהות
- זיהוי
- if
- להאיר
- תמונה
- ליישם
- הפעלה
- חשוב
- לשפר
- משופר
- השבחה
- שיפורים
- שיפור
- in
- באחר
- כולל
- להגדיל
- עליות
- מדהים
- תעשיות
- תעשייה
- מומחים בתעשייה
- הטמון
- בתחילה
- לחדש
- קלט
- מייד
- אינטראקציה
- יחסי גומלין
- אל תוך
- אינטואיציה
- להשקיע
- השקעה
- כרוך
- בדידות
- בעיות
- IT
- ג'ון
- לקפוץ
- רק
- שמירה
- מפתח
- לדעת
- ידע
- לנוס
- גָדוֹל
- אחרון
- הושק
- למידה
- פחות
- מאפשר לי
- לתת
- רמות
- מינוף
- מעגל החיים
- רמה
- כמו
- להגביל
- מגבלות
- מוגבל
- קו
- הרבה
- הנמוך ביותר
- מכונה
- למידת מכונה
- עשוי
- תחזוקה
- לעשות
- ניהול
- ניהול
- מנכ"ל
- דרך
- ייצור
- רב
- להתאים
- תואם
- חומרים
- דבר
- עניינים
- max-width
- אומר
- משמעות
- אומר
- למדוד
- מנגנוני
- מיזוג
- שיטות
- מדדים
- לצמצם
- ML
- אלגוריתמים של ML
- מודל
- דוגמנות
- מודלים
- צג
- פיקוח
- ניטור
- צגים
- יותר
- רוב
- הר
- נע
- הרבה
- מספר
- צריך
- טבע
- הכרחי
- צורך
- נחוץ
- צרכי
- רשתות
- עצביים
- רשתות עצביות
- לעולם לא
- חדש
- הבא
- לא
- רעש
- ציין
- שום דבר
- עַכשָׁיו
- מספר
- שנצפה
- of
- לעתים קרובות
- on
- פעם
- ONE
- רק
- נפתח
- תפעול
- אופטימלי
- אופטימיזציה
- מטב
- מיטוב
- אפשרויות
- or
- להזמין
- אחר
- שלנו
- הַחוּצָה
- תוֹצָאָה
- תוצאות
- תפוקה
- יותר
- אריזה
- זוג
- זיווג
- פרמטר
- פרמטרים
- חלק
- משתתף
- במיוחד
- נתיב
- דפוסי
- אֲנָשִׁים
- עבור
- אחוזים
- לבצע
- ביצועים
- אדם
- פיסיקה
- לְחַבֵּר
- חתיכות
- צינור
- תוכניות
- פלטפורמה
- אפלטון
- מודיעין אפלטון
- אפלטון נתונים
- לְשַׂחֵק
- נקודה
- נקודות
- אפשרי
- יִתָכֵן
- כּוֹחַ
- חזק
- פרקטיקות
- נבואה
- התחזיות
- נשיא
- ללחוץ
- בעיה
- תהליך
- תהליכים
- תהליך
- המוצר
- הפקה
- פּרוּדוּקטִיבִי
- מוצרים
- תָקִין
- נכסים
- לספק
- להוכיח
- מוסמך
- זכאי
- איכות
- מהר
- מהירות
- משתולל
- אקראי
- בֶּאֱמֶת
- סיבות
- לאחרונה
- מתכון
- מפחית
- הפחתה
- הפחתה
- מערכות יחסים
- אמינות
- אָמִין
- נציגות
- מייצג
- נדרש
- דורש
- מחקר
- מכבד
- תוצאה
- תוצאות
- הסבה מקצועית
- תקין
- חָסוֹן
- איתנות
- הפעלה
- ריצה
- אמר
- אותו
- ארגז חול
- מאזניים
- מדע
- מדענים
- לִרְאוֹת
- ראות
- לראות
- סמיקונדקטור
- לחצני מצוקה לפנסיונרים
- סט
- הצבה
- כמה
- צריך
- לְהַצִיג
- לאותת
- משמעותי
- דומה
- פָּשׁוּט
- פשוט יותר
- הדמיה
- So
- תוכנה
- מהנדס תוכנה
- פתרונות
- לפתור
- כמה
- לפעמים
- מָקוֹר
- מקורות
- מֶרחָב
- מרחבית
- ספציפי
- מפרטים
- שלבים
- תֶקֶן
- התחלה
- אמור
- הברית
- סטטיסטי
- יציב
- להטות
- שלב
- צעדים
- עוד
- עצור
- מבנים
- מַאֲבָק
- נושא
- מוצלח
- כזה
- שסופק
- תמיכה
- אמור
- מערכת
- מערכות
- לקחת
- זה אחר זה
- צוותי
- טכני
- טכניקות
- נבדק
- מֵאֲשֶׁר
- זֶה
- השמיים
- האזור
- שֶׁלָהֶם
- עצמם
- אז
- שם.
- אלה
- הֵם
- דבר
- דברים
- זֶה
- אלה
- אלפים
- שְׁלוֹשָׁה
- תפוקה
- כָּך
- זמן
- ל
- של היום
- גַם
- כלי
- ארגז כלים
- כלים
- עקיבות
- מסורתי
- רכבת
- מְאוּמָן
- הדרכה
- לשנות
- מַעֲבָר
- נָכוֹן
- מנסה
- תור
- שתיים
- סוג
- סוגים
- בסופו של דבר
- להבין
- הבנה
- עד
- על
- להשתמש
- במקרה להשתמש
- מְשׁוּמָשׁ
- משתמש
- משתמשים
- באמצעות
- לנצל
- לְאַמֵת
- תוקף
- מאמת
- אימות
- ערך
- מגוון
- Vast
- נגד
- מאוד
- סְגָן
- סגן הנשיא
- וירטואלי
- חזון
- חזותי
- ראיה
- לחזות
- חיוני
- רוצה
- דֶרֶך..
- דרכים
- we
- שבוע
- טוֹב
- היו
- מה
- מה
- מתי
- אם
- אשר
- למה
- ויקיפדיה
- יצטרך
- לנצח
- עם
- בתוך
- לְלֹא
- תיק עבודות
- עובד
- עוֹלָם
- מודאג
- ראוי
- היה
- עטוף
- טעות
- עוד
- תְשׁוּאָה
- אתה
- זפירנט