Wraz z pojawieniem się nowych osiągnięć i zastosowań w modelach uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji, w tym generatywnej sztucznej inteligencji, generatywnych sieci kontradyktoryjnych, wizji komputerowej i transformatorów, wiele firm stara się stawić czoła najpilniejszym wyzwaniom związanym z danymi w świecie rzeczywistym, korzystając z obu typów danych syntetycznych: strukturyzowane i niestrukturalne. Ustrukturyzowane typy danych syntetycznych są ilościowe i obejmują dane tabelaryczne, takie jak liczby lub wartości, natomiast nieustrukturyzowane typy danych syntetycznych są jakościowe i obejmują tekst, obrazy i wideo. Liderzy biznesowi i badacze danych z różnych branż podkreślają potrzebę nowej syntezy danych, aby wypełnić luki w danych, chronić wrażliwe informacje i poprawić szybkość ich wprowadzania na rynek. Już teraz identyfikują i badają kilka rzeczywistych przypadków użycia danych syntetycznych, takich jak:
- Generowanie syntetycznych danych tabelarycznych w celu zwiększenia wielkości próby i przypadków brzegowych. Możesz połączyć te dane z rzeczywistymi zbiorami danych, aby ulepszyć uczenie modeli AI i dokładność przewidywań.
- Tworzenie syntetycznych danych testowych w celu przyspieszenia testowania, optymalizacji i walidacji nowych aplikacji i funkcji.
- Badanie scenariuszy „co by było, gdyby” lub nowych zdarzeń biznesowych przy użyciu syntetycznych danych syntetyzowanych na podstawie symulacji opartych na agentach.
- Używanie danych syntetycznych, aby zapobiec ujawnieniu wrażliwych danych w algorytmach uczenia maszynowego.
- Udostępnianie wysokiej jakości syntetycznej repliki chronionej prywatnością i zarabianie na niej wewnętrznym interesariuszom lub zewnętrznym partnerom biznesowym.
To powiedziawszy, synteza danych zapewnia lepszą ochronę przed tradycyjnymi technikami prywatności i anonimizacji danych (pomyśl o maskowaniu), a jednocześnie lepiej chroni użyteczność danych. Nadal jednak brakuje zaufania wśród liderów biznesu. Aby zbudować to zaufanie i zapewnić szerokie zastosowanie, dostawcy narzędzi do generowania danych syntetycznych będą musieli odpowiedzieć na dwa kluczowe pytania, które zadaje sobie wielu liderów biznesu: Czy dane syntetyczne narazą moją firmę na dodatkowe ryzyko związane z prywatnością danych? Jak dokładnie dane syntetyczne odzwierciedlają moje istniejące dane?
Na szczęście istnieją już najlepsze praktyki, które pomagają firmom ocenić te pytania i, miejmy nadzieję, zbudować zaufanie do danych syntetycznych, którego potrzebują, aby stać się bardziej konkurencyjnymi na dzisiejszych, stale zmieniających się rynkach. Spójrzmy.
Zapewnienie prywatności danych syntetycznych
Chociaż są uważane za dane sztuczne lub „dane fałszywe”, ponieważ są generowane komputerowo, a nie tworzone w wyniku faktycznych zdarzeń (takich jak zakup klienta, logowanie do Internetu lub diagnoza pacjenta), dane syntetyczne mogą w dalszym ciągu ujawniać dane osobowe, gdy zostaną wykorzystane jako dane szkoleniowe dla modeli AI. Na przykład, jeśli firma priorytetowo traktuje dokładność generowania danych syntetycznych, wynikowy wynik może niechcący zawierać zbyt wiele atrybutów umożliwiających identyfikację, zwiększając w ten sposób nieświadomie narażenie firmy na ryzyko związane z prywatnością. Co więcej, w miarę jak techniki modelowania stają się coraz bardziej wyrafinowane w nauce o danych, w tym głębokie uczenie się oraz modele predykcyjne i generatywne, firmy i dostawcy muszą dołożyć wszelkich starań, aby zapobiec niezamierzonym połączeniom, które mogłyby ujawnić tożsamość osoby i narazić ją na ataki stron trzecich.
Na szczęście przedsiębiorstwa zainteresowane danymi syntetycznymi mogą podjąć kroki, które zmniejszą ryzyko ich prywatności:
Przechowuj swoje dane tam, gdzie są
Podczas gdy wiele firm migruje swoje istniejące aplikacje do chmury w celu oszczędności kosztów, poprawy wydajności i skalowalności, wdrożenia lokalne w dalszym ciągu odgrywają kluczową rolę w zwiększaniu prywatności i ochrony. Odnosi się to częściowo do danych syntetycznych. W przypadku danych w pełni syntetycznych (danych wygenerowanych bez istniejących danych do uczenia modeli) lub danych syntetycznych, które nie zawierają informacji poufnych ani umożliwiających identyfikację, ryzyko związane ze stosowaniem metody wdrażania chmury publicznej jest minimalne. Firmy powinny jednak rozważyć wdrożenia lokalne, jeśli ich dane syntetyczne są zależne od istniejących danych wrażliwych. Chociaż zewnętrzni dostawcy usług w chmurze oferują solidne wbudowane zabezpieczenia bezpieczeństwa i prywatności, wysyłanie i przechowywanie wrażliwych danych klientów umożliwiających identyfikację osób w takich chmurach może narazić Twoją organizację na potencjalne ryzyko i może zostać zablokowane przez Twój zespół ds. prywatności.
Miej kontrolę i solidną ochronę
Nie wszystkie przypadki użycia danych syntetycznych wymagają prywatności, ale niektóre tak. Dlatego liderzy ds. ryzyka, bezpieczeństwa i zgodności powinni wdrożyć mechanizm kontroli pożądanego poziomu ryzyka prywatności podczas procesu generowania danych syntetycznych. „Prywatność różnicowa” to jeden z takich mechanizmów, umożliwiający badaczom danych i zespołom ds. ryzyka zarządzanie pożądanym poziomem prywatności (zazwyczaj w zakresie epsilon od 1 do 10, gdzie 1 oznacza najwyższą prywatność). Metoda ta maskuje wkład jakiejkolwiek osoby, uniemożliwiając wyciągnięcie konkretnych informacji na jej temat, w tym tego, czy w ogóle wykorzystano jej dane. Automatycznie identyfikuje wrażliwe pojedyncze punkty danych i wprowadza „szum”, aby zaciemnić ich szczegółowe informacje. Chociaż dodanie szumu nieznacznie zmniejsza dokładność wyjściową (jest to „koszt” różnicowej prywatności), nie pogarsza to użyteczności ani jakości danych w porównaniu z tradycyjnymi technikami maskowania danych. Innymi słowy, różnicowo prywatny syntetyczny zbiór danych nadal odzwierciedla właściwości statystyczne prawdziwego zbioru danych. Ponadto stosowanie technik różnicowej prywatności przynosi korzyści, w tym solidną ochronę danych przed potencjalnymi atakami na prywatność, możliwe do udowodnienia gwarancje prywatności dotyczące skumulowanego ryzyka wynikającego z kolejnych publikacji danych oraz przejrzystość danych, ponieważ nie ma potrzeby utrzymywania w tajemnicy prywatnych obliczeń różnicowych lub parametrów.
Uzyskaj wgląd w wskaźniki związane z prywatnością
Jeśli zróżnicowana prywatność nie wchodzi w grę, użytkownicy biznesowi powinni mieć wgląd w wskaźniki związane z prywatnością, aby pomóc im zrozumieć zakres narażenia na prywatność. Oto dwa popularne wskaźniki, które choć nie są kompleksowe, stanowią solidną podstawę:
- Wynik wycieku: ten wynik mierzy część wierszy w syntetycznym zbiorze danych, która jest identyczna z oryginalnym zbiorem danych. Chociaż syntetyczny zbiór danych może osiągnąć wysoką dokładność, może zagrozić prywatności, włączając zbyt dużo oryginalnych danych. Wyciek danych ma miejsce, gdy oryginalne lub rzeczywiste dane zawierają informacje o celu, ale takie dane nie będą dostępne, gdy model sztucznej inteligencji zostanie wykorzystany do przewidywania lub analizy.
- Ocena bliskości: Bliskość jest określana poprzez obliczenie odległości między danymi oryginalnymi a zbiorami danych syntetycznych. Mniejsza odległość wskazuje na większe ryzyko prywatności, ponieważ ułatwia odizolowanie niektórych wierszy od syntetycznych danych tabelarycznych.
Ocena jakości danych syntetycznych
Wdrożenie w całym przedsiębiorstwie wymaga również, aby liderzy biznesowi i badacze danych mieli zaufanie do jakości syntetycznych danych wyjściowych. W szczególności muszą szybko i łatwo zrozumieć, w jakim stopniu dane syntetyczne zachowują właściwości statystyczne ich istniejącego modelu danych. Podczas gdy niektóre przypadki użycia wymagają danych syntetycznych o niższej wierności, np. dane ilustracyjne do tworzenia realistycznych wersji demonstracyjnych produktów, wewnętrzne zasoby szkoleniowe lub scenariusze szkoleniowe dotyczące niektórych modeli sztucznej inteligencji, inne przypadki użycia wymagają wysokiego stopnia wierności, na przykład podczas syntezy danych pacjentów w opiece zdrowotnej. W tym drugim przypadku, ponieważ firma z branży opieki zdrowotnej może wykorzystać syntetyczne wyniki do zidentyfikowania nowych spostrzeżeń pacjentów, które pomogą w podejmowaniu decyzji na późniejszym etapie, liderzy biznesowi muszą upewnić się, że syntetyczne dane dokładnie odzwierciedlają warunki ich rzeczywistej działalności.
Przyjrzyjmy się bliżej wierności i innym metrykom związanym z jakością:
Wierność
Ważnym miernikiem jest „wierność”. Ocenia jakość danych syntetycznych pod kątem ich podobieństwa do danych rzeczywistych i modelu danych. Przedsiębiorstwa powinny uzyskać wgląd nie tylko w rozkłady kolumn, ale także w relacje między innymi kolumnami, zarówno jeden do jednego (jednowymiarowa), jak i jeden do wielu (wieloczynnikowa). Zrozumienie tego ostatniego jest kluczowe ze względu na złożoność i rozmiar większości istniejących tabel danych. Na szczęście najnowsze sieci neuronowe i generatywne modele sztucznej inteligencji doskonale radzą sobie z przechwytywaniem tych skomplikowanych relacji w tabelach baz danych i danych szeregów czasowych. Metryki wierności są przedstawiane za pomocą wykresów słupkowych i tabel korelacji, które, choć potencjalnie obszerne, oferują cenne informacje. Jeśli nie masz jeszcze dostępu do analiz wierności, możesz zacząć od użycia pakietów Pythona typu open source, takich jak Metryki SD.
Użyteczność
Modele sztucznej inteligencji wymagają wystarczającej ilości danych do skutecznego szkolenia, a uzyskanie rzeczywistych zbiorów danych może być czasochłonne. Dane syntetyczne stanowią szybszą alternatywę dla modeli uczenia maszynowego. Dlatego warto zrozumieć użyteczność danych syntetycznych w szkoleniu modeli AI przed udostępnieniem ich odpowiednim zespołom. Zasadniczo ta metryka mierzy względną dokładność predykcyjną modelu uczenia maszynowego trenowanego na danych rzeczywistych w porównaniu z danymi syntetycznymi.
Uczciwość
Innym ważnym wskaźnikiem jest „uczciwość”, temat zyskujący na znaczeniu ze względu na potencjalne błędy obecne w zbiorach danych gromadzonych przez przedsiębiorstwa. Jeśli istniejący zbiór danych wykazuje stronniczość, dane syntetyczne również będą stronnicze. Uzyskanie wglądu w zakres tego błędu może pomóc przedsiębiorstwom go rozpoznać i potencjalnie skorygować. Chociaż nie jest to tak powszechne w dzisiejszych rozwiązaniach dotyczących danych syntetycznych i nie jest tak krytyczne jak prywatność, wierność czy użyteczność, zrozumienie stronniczości w danych syntetycznych pomoże przedsiębiorstwom podejmować świadome decyzje.
Jak rozpocząć pracę z danymi syntetycznymi w watsonx.ai
Twórcy sztucznej inteligencji i badacze danych mogą generować syntetyczne dane tabelaryczne, importując dane z bazy danych, przesyłając plik lub tworząc niestandardowy schemat danych w IBM® watsonx.ai™. Ten model oparty na statystykach można wykorzystać do generowania danych, które pomogą poprawić dokładność predykcyjną modeli szkoleniowych AI w przypadkach brzegowych i większych rozmiarach próbek. Dane te można również wykorzystać do zwiększenia realizmu prezentacji dla klientów i materiałów szkoleniowych dla pracowników.
Watsonx.ai to gotowe do zastosowania w przedsiębiorstwach studio sztucznej inteligencji nowej generacji do uczenia maszynowego i generatywnej sztucznej inteligencji, oparte na podstawowych modelach. Dzięki studiu watsonx.ai twórcy sztucznej inteligencji, w tym naukowcy zajmujący się danymi, twórcy aplikacji i analitycy biznesowi, mogą szkolić, weryfikować, dostrajać i wdrażać zarówno tradycyjne uczenie maszynowe, jak i nowe, generatywne możliwości sztucznej inteligencji. Watsonx.ai zaprojektowano z myślą o ułatwieniu współpracy i skalowalności przy tworzeniu aplikacji AI. Można go wdrożyć w środowiskach chmury hybrydowej.
Sprawdź naszą usługę generatora danych syntetycznych na watsonx.ai przez którekolwiek dostęp do naszego bezpłatnego okresu próbnego or zaplanować 30-minutową rozmowę z jednym z naszych watsonx.ai specjalistom ds. produktu podczas spaceru z przewodnikiem.
Odblokuj bezpłatny okres próbny już dziś
Więcej z danych i analityki
Biuletyny IBM
Otrzymuj nasze biuletyny i aktualizacje tematów, które dostarczają najnowszych informacji i spostrzeżeń na temat pojawiających się trendów.
Subskrybuj teraz
Więcej biuletynów
- Dystrybucja treści i PR oparta na SEO. Uzyskaj wzmocnienie już dziś.
- PlatoData.Network Pionowe generatywne AI. Wzmocnij się. Dostęp tutaj.
- PlatoAiStream. Inteligencja Web3. Wiedza wzmocniona. Dostęp tutaj.
- PlatonESG. Węgiel Czysta technologia, Energia, Środowisko, Słoneczny, Gospodarowanie odpadami. Dostęp tutaj.
- Platon Zdrowie. Inteligencja w zakresie biotechnologii i badań klinicznych. Dostęp tutaj.
- Źródło: https://www.ibm.com/blog/synthetic-data-generation-building-trust-by-ensuring-privacy-and-quality/
- :ma
- :Jest
- :nie
- :Gdzie
- $W GÓRĘ
- 1
- 10
- 17
- 2020
- 2023
- 25
- 28
- 29
- 30
- 300
- 31
- 32
- 40
- 400
- 7
- 72
- 8
- 9
- a
- O nas
- przyśpieszony
- dostęp
- dostępność
- dostępny
- precyzja
- dokładny
- dokładnie
- Osiągać
- w poprzek
- rzeczywisty
- dodanie
- Dodatkowy
- do tego
- adres
- przyjąć
- Przyjęcie
- zaliczki
- przeciwny
- Reklama
- Po
- przed
- AI
- Przyjęcie AI
- Modele AI
- Trening AI
- przypadki użycia ai
- Algorytmy
- Wszystkie kategorie
- pozwala
- już
- również
- alternatywny
- Chociaż
- Amazonka
- Amazon RDS
- wśród
- amp
- an
- analiza
- analitycy
- analityka
- i
- każdy
- Zastosowanie
- Application Development
- aplikacje
- właściwy
- SĄ
- artykuł
- sztuczny
- sztuczna inteligencja
- Sztuczna inteligencja (AI)
- AS
- zapytać
- ocenia
- Aktywa
- powiązany
- At
- Ataki
- atrybuty
- publiczność
- Sierpnia
- Sierpień 2
- autor
- automatycznie
- dostępny
- z powrotem
- bar
- na podstawie
- BE
- bo
- stają się
- zanim
- Korzyści
- BEST
- Najlepsze praktyki
- Ulepsz Swój
- pomiędzy
- stronniczość
- stronniczy
- uprzedzenia
- zablokowany
- Blog
- Niebieski
- obie
- przynieść
- szeroki
- budować
- budować zaufanie
- budowniczowie
- Budowanie
- wbudowany
- biznes
- Liderzy biznesu
- biznes
- ale
- przycisk
- by
- obliczenie
- CAN
- możliwości
- Zajęte
- Przechwytywanie
- węgiel
- karta
- Kartki okolicznosciowe
- walizka
- Etui
- CAT
- Kategoria
- pewien
- wyzwania
- ZOBACZ
- koła
- klasa
- klient
- dokładnie
- Chmura
- kod
- współpraca
- kolor
- Kolumna
- kolumny
- połączyć
- wspólny
- społeczność
- Firmy
- sukcesy firma
- Firma
- w porównaniu
- konkurencyjny
- kompleksowość
- spełnienie
- zrozumieć
- wszechstronny
- kompromis
- Zagrożone
- obliczenia
- komputer
- Wizja komputerowa
- wygenerowane komputerowo
- Warunki
- pewność siebie
- połączenia
- Rozważać
- za
- skontaktuj się
- Pojemnik
- zawiera
- zawartość
- kontynuować
- ciągły
- wkład
- kontrola
- skorygowania
- Korelacja
- Koszty:
- oszczędności
- mógłby
- stworzony
- Tworzenie
- krytyczny
- istotny
- CSS
- zwyczaj
- klient
- dane klienta
- Klientów
- codziennie
- codzienne transakcje
- dane
- wyciek danych
- punkty danych
- prywatność danych
- Ochrona danych
- jakość danych
- nauka danych
- hurtownia danych
- Baza danych
- Bazy danych
- zbiory danych
- Data
- czynienia
- lat
- Podejmowanie decyzji
- Decyzje
- głęboko
- głęboka nauka
- Domyślnie
- definicje
- Stopień
- dostarczyć
- Demos
- Zależności
- rozwijać
- wdrażane
- Wdrożenie
- wdrożenia
- opis
- zaprojektowany
- życzenia
- ustalona
- deweloperzy
- oprogramowania
- diagnoza
- pilnie
- bezpośrednio
- dystans
- Dystrybucje
- do
- dokument
- robi
- robi
- napęd
- z powodu
- podczas
- każdy
- łatwość
- łatwiej
- z łatwością
- łatwo
- gospodarka
- krawędź
- Efektywne
- bądź
- powstanie
- wschodzących
- podkreślać
- Pracownik
- umożliwiać
- umożliwiając
- wzmacniać
- wzmocnienie
- zapewnić
- zapewnia
- zapewnienie
- Wchodzę
- przedsiębiorstwa
- Cały
- środowiska
- istotnie
- Eter (ETH)
- oceniać
- Parzyste
- wydarzenia
- EVER
- ciągle się zmienia
- ewolucja
- przewyższać
- Podniecenie
- eksponaty
- Przede wszystkim system został opracowany
- istnieje
- Wyjście
- przyśpieszyć coś
- Exploring
- Ekspozycja
- stopień
- zewnętrzny
- ułatwiać
- fałszywy
- FAST
- szybciej
- Korzyści
- czuć
- wierność
- filet
- obserwuj
- następujący
- czcionki
- W razie zamówieenia projektu
- zmuszając
- na szczęście
- Fundacja
- frakcja
- Ramy
- Darmowy
- Przetestuj za darmo
- od
- w pełni
- Ponadto
- Wzrost
- zdobyte
- zyskuje
- luki
- Generować
- wygenerowane
- generujący
- generacja
- generatywny
- generatywne sieci przeciwne
- generatywna sztuczna inteligencja
- generator
- otrzymać
- wykresy
- chwycić
- Krata
- Rosnąć
- gwarancji
- prowadzony
- miał
- Have
- Nagłówek
- opieki zdrowotnej
- wysokość
- pomoc
- tutaj
- Wysoki
- wysokiej jakości
- wyższy
- Najwyższa
- Ufnie
- W jaki sposób
- Jednak
- http
- HTTPS
- Hybrydowy
- Chmura hybrydowa
- IBM
- ICO
- ICON
- identiques
- identyfikuje
- zidentyfikować
- identyfikacja
- tożsamość
- if
- obraz
- zdjęcia
- wyobraźnia
- ogromny
- Rezultat
- wdrożenia
- ważny
- importowanie
- niemożliwy
- podnieść
- ulepszony
- in
- W innych
- przypadkowo
- zawierać
- obejmuje
- Włącznie z
- Zwiększać
- wzrosła
- wzrastający
- coraz bardziej
- wskaźnik
- wskazuje
- indywidualny
- przemysłowa
- informować
- Informacja
- poinformowany
- innowacje
- Wejścia
- wgląd
- spostrzeżenia
- przykład
- Inteligencja
- zainteresowany
- wewnętrzny
- Internet
- najnowszych
- zawiły
- Przedstawia
- IT
- iteracja
- JEGO
- samo
- Praca
- jpg
- Trzymać
- Klawisz
- Brak
- otulina
- duży
- większe
- firmy
- Przywódcy
- Przywództwo
- przeciec
- nauka
- najmniej
- poziom
- lewarowanie
- lubić
- Linia
- miejscowy
- lokalny
- Zaloguj Się
- Popatrz
- niższy
- maszyna
- uczenie maszynowe
- Mainstream
- utrzymać
- utrzymuje
- robić
- WYKONUJE
- Dokonywanie
- zarządzanie
- wiele
- rynek
- udział w rynku
- rynki
- Maski
- materiały
- dojrzałość
- Maksymalna szerokość
- Może..
- znaczy
- środków
- mechanizm
- metoda
- metryczny
- Metryka
- migracja
- min
- minimalny
- minuty
- Aplikacje mobilne
- model
- modelowanie
- modele
- jeszcze
- większość
- dużo
- musi
- my
- Nawigacja
- Potrzebować
- sieci
- Nerwowy
- sieci neuronowe
- Nowości
- Newsletter
- następna generacja
- Nie
- Hałas
- nic
- listopad
- już dziś
- z naszej
- uzyskiwanie
- of
- poza
- oferta
- Oferty
- on
- ONE
- tylko
- koncepcja
- open source
- Optymizm
- optymalizacja
- zoptymalizowane
- Option
- Opcje
- or
- organizacja
- organizacji
- oryginalny
- Inne
- ludzkiej,
- na zewnątrz
- wydajność
- Pakiety
- strona
- parametry
- szczególny
- wzmacniacz
- pacjent
- dane pacjenta
- jest gwarancją najlepszej jakości, które mogą dostarczyć Ci Twoje monitory,
- osoba
- Osobiście
- PHP
- pii
- kluczowy
- Miejsce
- plato
- Analiza danych Platona
- PlatoDane
- Grać
- grał
- wtyczka
- zwrotnica
- polityka
- Popularny
- popularność
- position
- Post
- potencjał
- potencjalnie
- powered
- praktyki
- przepowiednia
- proroczy
- teraźniejszość
- konserwowanie
- pilny
- rozpowszechniony
- zapobiec
- pierwotny
- ustala priorytety
- prywatność
- Techniki prywatności
- prywatny
- wygląda tak
- przetwarzanie
- Produkt
- Postęp
- rozgłos
- niska zabudowa
- chronić
- ochrona
- dający się udowodnić
- dostawców
- zapewnia
- publiczny
- Chmura publiczna
- zakup
- Python
- jakościowy
- jakość
- ilościowy
- Kwartał
- pytania
- Szybki
- szybko
- zasięg
- szybki
- raczej
- Czytający
- real
- Prawdziwy świat
- realistyczny
- niedawny
- rozpoznać
- Czerwony
- zmniejszyć
- zmniejsza
- odzwierciedlić
- odzwierciedla
- w sprawie
- Relacje
- względny
- prasowe
- niezawodność
- polegać
- Renesans
- odpowiedzieć
- reprezentowanie
- wymagać
- Wymaga
- Badacze
- czuły
- wynikły
- ujawniać
- dochód
- Ryzyko
- ryzyko
- roboty
- krzepki
- Rola
- run
- zabezpieczenia
- Powiedział
- Oszczędności
- Skalowalność
- scenariusze
- nauka
- Naukowcy
- wynik
- Ekran
- skrypty
- Tajemnica
- bezpieczne
- bezpieczeństwo
- widzieć
- Szukajcie
- poszukuje
- widziany
- wysyłanie
- wrażliwy
- seo
- służyć
- usługa
- zestaw
- kilka
- Share
- dzielenie
- powinien
- pokazane
- Widok
- znaczący
- witryna internetowa
- Rozmiar
- rozmiary
- mały
- mniejszy
- Tworzenie
- solidny
- rozwiązanie
- Rozwiązania
- kilka
- coś
- wyrafinowany
- Źródło
- Specjaliści
- specyficzny
- swoiście
- prędkość
- Łącza
- kwadraty
- interesariusze
- początek
- rozpoczęty
- statystyczny
- Cel
- Nadal
- zbudowany
- studio
- subskrybuj
- taki
- wystarczający
- Badanie
- SVG
- synteza
- syntetyczny
- dane syntetyczne
- systemy
- Brać
- Mówić
- cel
- zadania
- zespół
- Zespoły
- Techniki
- REGULAMIN
- trzeciorzędowy
- test
- Testowanie
- XNUMX
- niż
- że
- Połączenia
- świat
- ich
- Im
- motyw
- następnie
- Tam.
- a tym samym
- w związku z tym
- Te
- one
- myśleć
- innych firm
- to
- myśl
- myśl przywództwo
- Przez
- czas
- czasochłonne
- Tytuł
- do
- dzisiaj
- razem
- także
- narzędzia
- Top
- aktualny
- tradycyjny
- Pociąg
- przeszkolony
- Trening
- transakcyjny
- transakcje
- transformacyjny
- przekształcony
- Transformatory
- Przezroczystość
- przezroczysty
- Trendy
- próba
- biliony
- prawdziwy
- Zaufaj
- i twitterze
- drugiej
- rodzaj
- typy
- zazwyczaj
- w trakcie
- zrozumieć
- zrozumienie
- Nowości
- Uploading
- URL
- posługiwać się
- przypadek użycia
- używany
- Użytkownicy
- za pomocą
- użyteczność
- UPRAWOMOCNIĆ
- uprawomocnienie
- Cenny
- Wartości
- różnorodność
- różnorodny
- sprzedawców
- Wideo
- wizja
- vmware
- Wrażliwy
- W
- Magazyn
- Nakaz
- była
- we
- jeśli chodzi o komunikację i motywację
- czy
- który
- Podczas
- szerszy
- będzie
- w
- w ciągu
- bez
- WordPress
- słowa
- Praca
- pracujący
- świat
- świat
- napisany
- lat
- ty
- Twój
- zefirnet