S pojavom novih napredkov in aplikacij v modelih strojnega učenja in umetne inteligence, vključno z generativno umetno inteligenco, generativnimi kontradiktornimi omrežji, računalniškim vidom in transformatorji, si številna podjetja prizadevajo za reševanje svojih najbolj perečih podatkovnih izzivov v resničnem svetu z uporabo obeh vrst sintetičnih podatkov: strukturirane in nestrukturirane. Strukturirani sintetični tipi podatkov so kvantitativni in vključujejo tabelarične podatke, kot so števila ali vrednosti, medtem ko so nestrukturirani sintetični tipi podatkov kvalitativni in vključujejo besedilo, slike in video. Vodje podjetij in podatkovni znanstveniki v različnih panogah poudarjajo potrebo po novi sintezi podatkov za odpravo podatkovnih vrzeli, zaščito občutljivih informacij in izboljšanje njihove hitrosti na trg. Že identificirajo in raziskujejo več primerov uporabe sintetičnih podatkov v resničnem življenju, kot so:
- Ustvarjanje sintetičnih tabelaričnih podatkov za povečanje velikosti vzorca in robnih primerov. Te podatke lahko kombinirate z resničnimi nabori podatkov, da izboljšate usposabljanje modela AI in natančnost predvidevanja.
- Ustvarjanje sintetičnih testnih podatkov za pospešitev testiranja, optimizacije in validacije novih aplikacij in funkcij.
- Raziskovanje scenarijev »kaj če« ali novih poslovnih dogodkov z uporabo sintetičnih podatkov, sintetiziranih iz simulacij, ki temeljijo na agentih.
- Uporaba sintetičnih podatkov za preprečevanje izpostavljenosti občutljivih podatkov v algoritmih strojnega učenja.
- Deljenje in monetizacija visokokakovostne, z zasebnostjo zaščitene sintetične replike z notranjimi deležniki ali zunanjimi poslovnimi partnerji.
Kljub temu sintetiziranje podatkov nudi večjo zaščito pred tradicionalno zasebnostjo podatkov in tehnikami anonimizacije podatkov (pomislite na maskiranje), hkrati pa bolje ohranja uporabnost podatkov. Še vedno pa prisotno pomanjkanje zaupanja med voditelji podjetij. Da bi zgradili to zaupanje in spodbudili široko sprejetje, bodo morali prodajalci orodij za ustvarjanje sintetičnih podatkov obravnavati dve kritični vprašanji, ki ju zastavljajo številni voditelji podjetij: Ali bodo sintetični podatki moje podjetje izpostavili dodatnim tveganjem glede zasebnosti podatkov? Kako natančno sintetični podatki odražajo moje obstoječe podatke?
Na srečo že obstajajo najboljše prakse, ki podjetjem pomagajo oceniti ta vprašanja in, upajmo, da zgradijo zaupanje, ki ga potrebujejo v sintetične podatke, da postanejo bolj konkurenčna na današnjih nenehno spreminjajočih se trgih. Poglejmo si.
Zagotavljanje zasebnosti sintetičnih podatkov
Čeprav veljajo za umetne podatke ali "lažne podatke", ker so računalniško ustvarjeni in ne ustvarjeni z dejanskimi dogodki (kot je nakup stranke, prijava v internet ali diagnoza bolnika), lahko sintetični podatki še vedno razkrijejo podatke, ki omogočajo osebno identifikacijo (PII). kot podatke za usposabljanje za modele AI. Na primer, če podjetje daje prednost natančnosti pri ustvarjanju sintetičnih podatkov, lahko posledični izhod nehote vključuje preveč osebno prepoznavnih atributov, s čimer se nevede poveča izpostavljenost tveganju zasebnosti podjetja. Poleg tega, ko postajajo tehnike modeliranja vedno bolj izpopolnjene v podatkovni znanosti, vključno z globokim učenjem ter napovednimi in generativnimi modeli, morajo podjetja in prodajalci marljivo delati, da preprečijo nenamerne povezave, ki bi lahko razkrile identiteto osebe in jo izpostavile napadom tretjih oseb.
Na srečo lahko podjetja, ki jih zanimajo sintetični podatki, sprejmejo ukrepe za zmanjšanje tveganja zasebnosti:
Hranite svoje podatke tam, kjer so
Medtem ko številna podjetja selijo svoje obstoječe programske aplikacije v oblak za prihranek stroškov, izboljšano zmogljivost in razširljivost, imajo lokalne uvedbe še naprej ključno vlogo pri izboljšanju zasebnosti in zaščite. To delno velja za sintetične podatke. Ko imate opravka s popolnoma sintetičnimi podatki (podatki, ustvarjeni brez obstoječih podatkov za usposabljanje modela) ali sintetičnimi podatki, ki ne vsebujejo zaupnih ali PII, obstaja minimalno tveganje, povezano z uporabo metode uvedbe javnega oblaka. Vendar bi morala podjetja razmisliti o uvedbah na mestu uporabe, kadar so njihovi sintetični podatki odvisni od obstoječih občutljivih podatkov. Čeprav ponudniki oblakov tretjih oseb ponujajo robustne vgrajene varnostne in zaščitne ukrepe za zasebnost, lahko pošiljanje in shranjevanje občutljivih osebno določljivih podatkov strank v takšnih oblakih izpostavi vašo organizacijo morebitnim tveganjem in ga lahko blokira vaša skupina za zasebnost.
Imejte nadzor in robustno zaščito
Vsi primeri uporabe sintetičnih podatkov ne zahtevajo zasebnosti, nekateri pa. Zato bi morali vodje za tveganja, varnost in skladnost uvesti mehanizem za nadzor želene ravni tveganja zasebnosti med postopkom ustvarjanja sintetičnih podatkov. "Diferencialna zasebnost" je en tak mehanizem, ki znanstvenikom za podatke in skupinam za tveganje omogoča upravljanje želene ravni zasebnosti (običajno v območju epsilon od 1 do 10, pri čemer 1 predstavlja najvišjo stopnjo zasebnosti). Ta metoda prikrije prispevek katerega koli posameznika, zaradi česar je nemogoče sklepati o določenih informacijah o osebi, vključno s tem, ali so bili njeni podatki sploh uporabljeni. Samodejno identificira ranljive posamezne podatkovne točke in uvede "šum", da zakrije njihove specifične informacije. Čeprav dodajanje šuma nekoliko zmanjša natančnost izpisa (to je »strošek« diferencialne zasebnosti), ne ogrozi uporabnosti ali kakovosti podatkov v primerjavi s tradicionalnimi tehnikami maskiranja podatkov. Z drugimi besedami, različno zasebni sintetični nabor podatkov še vedno odraža statistične lastnosti vašega resničnega nabora podatkov. Poleg tega obstajajo prednosti uporabe diferencialnih tehnik zasebnosti, vključno z zanesljivo zaščito podatkov pred morebitnimi napadi na zasebnost, dokazljivimi jamstvi zasebnosti glede kumulativnega tveganja zaradi zaporednih objav podatkov in preglednostjo podatkov, saj ni potrebe po ohranjanju diferencialnega zasebnega izračuna ali parametrov v tajnosti.
Imejte vpogled v meritve, povezane z zasebnostjo
Kadar diferencialna zasebnost ni možnost, bi morali poslovni uporabniki ohraniti vidno polje v meritvah, povezanih z zasebnostjo, da bi lažje razumeli obseg njihove izpostavljenosti zasebnosti. Tu sta dve pogosti meritvi, ki, čeprav nista celoviti, služita kot trden temelj:
- Ocena puščanja: ta rezultat meri delež vrstic v sintetičnem naboru podatkov, ki so enake izvirnemu naboru podatkov. Čeprav lahko sintetični nabor podatkov doseže visoko natančnost, lahko ogrozi zasebnost, če vključi preveč izvirnih podatkov. Do uhajanja podatkov pride, ko izvorni podatki ali dejanski podatki vsebujejo informacije o cilju, vendar ti podatki ne bodo dostopni, ko se model AI uporablja za napovedovanje ali analizo.
- Rezultat bližine: Bližina se določi z izračunom razdalje med izvirnimi podatki in sintetičnimi nabori podatkov. Manjša razdalja pomeni večje tveganje za zasebnost, ker olajša izolacijo določenih vrstic iz sintetičnih tabelaričnih podatkov.
Vrednotenje kakovosti sintetičnih podatkov
Sprejetje v celotnem podjetju prav tako zahteva, da vodje podjetij in podatkovni znanstveniki zaupajo v kakovost sintetičnih podatkov. Natančneje, hitro in enostavno morajo dojeti, kako tesno sintetični podatki ohranjajo statistične lastnosti njihovega obstoječega podatkovnega modela. Medtem ko nekateri primeri uporabe upravičujejo sintetične podatke nižje zvestobe, kot so ilustrativni podatki za ustvarjanje realističnih predstavitev izdelkov, notranjih izobraževalnih sredstev ali določenih scenarijev usposabljanja modelov AI, drugi primeri uporabe zahtevajo visoko stopnjo zvestobe, na primer pri sintetiziranju podatkov o bolnikih v zdravstvu. V slednjem primeru uporabe, ker lahko zdravstveno podjetje uporabi sintetične rezultate za prepoznavanje novih vpogledov pacientov, ki so osnova za nadaljnje odločanje, morajo vodje podjetij zagotoviti, da sintetični podatki natančno odražajo pogoje njihovega dejanskega poslovanja.
Oglejmo si natančnost in druge meritve, povezane s kakovostjo:
Zvestoba
Pomembna metrika je "zvestoba". Ocenjuje kakovost sintetičnih podatkov glede na njihovo podobnost z realnimi podatki in podatkovnim modelom. Podjetja bi morala pridobiti vpogled ne le v porazdelitev stolpcev, ampak tudi v razmerja med drugimi stolpci, tako ena proti ena (enovariantna) kot ena proti mnogo (multivariatna). Razumevanje slednjega je ključnega pomena zaradi kompleksnosti in velikosti večine obstoječih podatkovnih tabel. Na srečo so najnovejše nevronske mreže in generativni modeli umetne inteligence odlični pri zajemanju teh zapletenih odnosov v tabelah baze podatkov in podatkih časovnih vrst. Meritve natančnosti so prikazane s paličnimi grafikoni in korelacijskimi tabelami, ki ponujajo dragocene vpoglede, čeprav so lahko dolgotrajne. Če še nimate dostopa do analitike zvestobe, lahko začnete z uporabo odprtokodnih paketov Python, kot je npr. metrike SD.
Utility
Modeli AI zahtevajo dovolj podatkov za učinkovito usposabljanje, pridobivanje resničnih podatkovnih nizov pa je lahko dolgotrajno. Sintetični podatki zagotavljajo hitrejšo alternativo za usposabljanje modelov strojnega učenja. Zato je pomembno razumeti uporabnost sintetičnih podatkov pri usposabljanju modelov AI, preden jih delite z ustreznimi ekipami. V bistvu ta metrika meri relativno napovedno natančnost modela strojnega učenja, ko se uri na resničnih podatkih v primerjavi s sintetičnimi podatki.
Poštenost
Druga pomembna metrika je »pravičnost«, tema, ki postaja vse pomembnejša zaradi morebitnih pristranskosti, prisotnih v naborih podatkov, ki jih zbira podjetje. Če obstoječi nabor podatkov kaže pristranskost, bodo tudi sintetični podatki pristranski. Pridobivanje vpogleda v obseg te pristranskosti lahko pomaga podjetjem, da jo prepoznajo in morebiti popravijo. Čeprav to ni tako razširjeno v današnjih rešitvah sintetičnih podatkov in ni tako kritično kot zasebnost, zvestoba ali uporabnost, bo razumevanje pristranskosti vaših sintetičnih podatkov pomagalo podjetjem sprejemati odločitve na podlagi informacij.
Kako začeti s sintetičnimi podatki v watsonx.ai
Graditelji umetne inteligence in podatkovni znanstveniki lahko ustvarijo sintetične tabelarične podatke z uvozom podatkov iz baze podatkov, nalaganjem datoteke ali ustvarjanjem podatkovne sheme po meri v IBM® watsonx.ai™. Ta model, ki temelji na statističnih podatkih, je mogoče uporabiti za ustvarjanje podatkov za pomoč pri izboljšanju napovedne natančnosti modelov usposabljanja AI prek robnih primerov in večjih velikosti vzorcev. Te podatke je mogoče uporabiti tudi za izboljšanje realizma predstavitev strank in gradiva za usposabljanje zaposlenih.
Watsonx.ai je za podjetja pripravljen AI studio naslednje generacije za strojno učenje in generativni AI, ki ga poganjajo osnovni modeli. S studiem watsonx.ai lahko graditelji umetne inteligence, vključno s podatkovnimi znanstveniki, razvijalci aplikacij in poslovnimi analitiki, usposabljajo, validirajo, prilagajajo in uvajajo tako tradicionalno strojno učenje kot nove generativne zmogljivosti umetne inteligence. Watsonx.ai je zasnovan tako, da olajša sodelovanje in razširljivost pri razvoju aplikacij AI in ga je mogoče namestiti v hibridnih oblačnih okoljih.
Oglejte si našo storitev generiranja sintetičnih podatkov na watsonx.ai s strani enega ali drugega dostop do naše brezplačne preizkusne različice or načrtovanje 30-minutnega klica z eno od naših watsonx.ai strokovnjaki za izdelke za voden sprehod.
Raziščite prednosti watsonx.ai
Odklenite svojo brezplačno preizkusno različico še danes
Več od podatkov in analitike
IBM-ove novice
Prejemajte naša glasila in posodobitve tem, ki prinašajo najnovejše miselno vodstvo in vpogled v nastajajoče trende.
Naročite zdaj
Več glasil
- Distribucija vsebine in PR s pomočjo SEO. Okrepite se še danes.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Opolnomočite se. Dostopite tukaj.
- PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Razširjeno znanje. Dostopite tukaj.
- PlatoESG. Ogljik, CleanTech, Energija, Okolje, sončna energija, Ravnanje z odpadki. Dostopite tukaj.
- PlatoHealth. Obveščanje o biotehnologiji in kliničnih preskušanjih. Dostopite tukaj.
- vir: https://www.ibm.com/blog/synthetic-data-generation-building-trust-by-ensuring-privacy-and-quality/
- :ima
- : je
- :ne
- :kje
- $GOR
- 1
- 10
- 17
- 2020
- 2023
- 25
- 28
- 29
- 30
- 300
- 31
- 32
- 40
- 400
- 7
- 72
- 8
- 9
- a
- O meni
- pospešeno
- dostop
- dostopnost
- dostopen
- natančnost
- natančna
- natančno
- Doseči
- čez
- dejanska
- dodajanje
- Dodatne
- Poleg tega
- Naslov
- sprejme
- Sprejetje
- napredek
- kontradiktorno
- Oglaševanje
- po
- proti
- AI
- AI posvojitev
- AI modeli
- AI usposabljanje
- primeri uporabe ai
- algoritmi
- vsi
- omogoča
- že
- Prav tako
- alternativa
- Čeprav
- Amazon
- Amazon RDS
- med
- amp
- an
- Analiza
- Analitiki
- analitika
- in
- kaj
- uporaba
- Razvoj aplikacij
- aplikacije
- primerno
- SE
- članek
- umetni
- Umetna inteligenca
- Umetna inteligenca (AI)
- AS
- vprašati
- ocenjuje
- Sredstva
- povezan
- At
- Napadi
- lastnosti
- Občinstvo
- Avgust
- avgust 2
- Avtor
- samodejno
- Na voljo
- nazaj
- bar
- temeljijo
- BE
- ker
- postanejo
- pred
- Prednosti
- BEST
- najboljše prakse
- Boljše
- med
- pristranskosti
- pristranski
- pristranskosti
- blokirana
- Blog
- Modra
- tako
- prinašajo
- široka
- izgradnjo
- graditi zaupanje
- gradbeniki
- Building
- vgrajeno
- poslovni
- Poslovni voditelji
- podjetja
- vendar
- Gumb
- by
- izračun
- CAN
- Zmogljivosti
- Zajeto
- Zajemanje
- ogljika
- kartice
- Kartice
- primeru
- primeri
- CAT
- Kategorija
- nekatere
- izzivi
- preveriti
- krogi
- razred
- stranke
- tesno
- Cloud
- Koda
- sodelovanje
- barva
- Stolpec
- Stolpci
- združujejo
- Skupno
- skupnost
- Podjetja
- podjetje
- Podjetja
- v primerjavi z letom
- konkurenčno
- kompleksnost
- skladnost
- razumeti
- celovito
- Kompromis
- Ogroženo
- računanje
- računalnik
- Računalniška vizija
- računalniško ustvarjen
- Pogoji
- zaupanje
- povezave
- Razmislite
- šteje
- kontakt
- Posoda
- Vsebuje
- vsebina
- naprej
- se nadaljuje
- Prispevek
- nadzor
- popravi
- Korelacija
- strošek
- prihranki pri stroških
- bi
- ustvaril
- Ustvarjanje
- kritično
- ključnega pomena
- CSS
- po meri
- stranka
- podatki o strankah
- Stranke, ki so
- vsak dan
- dnevne transakcije
- datum
- uhajanje podatkov
- podatkovne točke
- zasebnost podatkov
- Varstvo podatkov
- kakovosti podatkov
- znanost o podatkih
- podatkovno skladišče
- Baze podatkov
- baze podatkov
- nabor podatkov
- Datum
- deliti
- desetletja
- Odločanje
- odločitve
- globoko
- globoko učenje
- privzeto
- definicije
- Stopnja
- poda
- Predstavitve
- odvisnosti
- razporedi
- razporejeni
- uvajanje
- razmestitve
- opis
- zasnovan
- želeno
- določi
- Razvijalci
- Razvoj
- diagnoza
- pridno
- neposredno
- razdalja
- Distribucije
- do
- dokument
- ne
- tem
- pogon
- 2
- med
- vsak
- enostavnost
- lažje
- enostavno
- lahka
- Gospodarstvo
- Edge
- Učinkovito
- bodisi
- pojav
- smirkovim
- poudariti
- Zaposlen
- omogočajo
- omogočanje
- okrepi
- izboljšanje
- zagotovitev
- zagotavlja
- zagotoviti
- Vnesite
- podjetja
- Celotna
- okolja
- v bistvu
- Eter (ETH)
- oceniti
- Tudi
- dogodki
- VEDNO
- vedno spreminjajoče se
- evolucija
- Excel
- Vznemirjenje
- eksponati
- obstoječih
- obstaja
- Izhod
- pospešiti
- Raziskovati
- Izpostavljenost
- obseg
- zunanja
- olajšati
- false
- FAST
- hitreje
- Lastnosti
- občutek
- zvestoba
- file
- sledi
- po
- pisave
- za
- silijo
- Na srečo
- Fundacija
- ulomek
- okviri
- brezplačno
- brezplačen preizkus
- iz
- v celoti
- Poleg tega
- Gain
- pridobljeno
- pridobivanje
- vrzeli
- ustvarjajo
- ustvarila
- ustvarjajo
- generacija
- generativno
- generativna tekmovalna omrežja
- Generativna AI
- generator
- dobili
- grafi
- prijem
- Mreža
- Grow
- jamstva
- voden
- imel
- Imajo
- Postavka
- zdravstveno varstvo
- višina
- pomoč
- tukaj
- visoka
- visoka kvaliteta
- več
- najvišja
- upajmo, da
- Kako
- Vendar
- http
- HTTPS
- Hybrid
- hibridni oblak
- IBM
- ICO
- ICON
- enako
- identificira
- identificirati
- identifikacijo
- identiteta
- if
- slika
- slike
- domišljija
- neizmerno
- vpliv
- izvajati
- Pomembno
- uvoz
- nemogoče
- izboljšanje
- izboljšalo
- in
- V drugi
- nehote
- vključujejo
- vključuje
- Vključno
- Povečajte
- povečal
- narašča
- vedno
- Indeks
- označuje
- individualna
- industrij
- obvesti
- Podatki
- obvestila
- novosti
- vhodi
- vpogled
- vpogledi
- primer
- Intelligence
- zainteresirani
- notranji
- Internet
- v
- zapleten
- Predstavlja
- IT
- ponovitev
- ITS
- sam
- Job
- jpg
- Imejte
- Ključne
- Pomanjkanje
- zaostajajo
- velika
- večja
- Zadnji
- Voditelji
- Vodstvo
- uhajanje
- učenje
- vsaj
- Stopnja
- vzvod
- kot
- vrstica
- lokalna
- locale
- prijava
- Poglej
- nižje
- stroj
- strojno učenje
- Mainstream
- vzdrževati
- vzdržuje
- Znamka
- IZDELA
- Izdelava
- upravljanje
- več
- Tržna
- tržni delež
- Prisotnost
- Maske
- materiali
- zapadlosti
- max širine
- Maj ..
- pomeni
- ukrepe
- Mehanizem
- Metoda
- meritev
- Meritve
- selitev
- minut
- minimalna
- min
- Mobilni
- Model
- modeliranje
- modeli
- več
- Najbolj
- veliko
- morajo
- my
- ostalo
- Nimate
- omrežij
- Nevronski
- nevronske mreže
- Novo
- glasila
- Naslednja generacija
- št
- hrup
- nič
- november
- zdaj
- številke
- pridobitev
- of
- off
- ponudba
- Ponudbe
- on
- ONE
- samo
- odprite
- open source
- Optimizem
- optimizacija
- optimizirana
- Možnost
- možnosti
- or
- Organizacija
- organizacije
- izvirno
- Ostalo
- naši
- ven
- izhod
- pakete
- Stran
- parametri
- zlasti
- partnerji
- Bolnik
- podatki o bolniku
- performance
- oseba
- Osebno
- PHP
- pii
- ključno
- Kraj
- platon
- Platonova podatkovna inteligenca
- PlatoData
- Predvajaj
- igral
- vključiti
- točke
- politika
- Popular
- Priljubljenost
- Stališče
- Prispevek
- potencial
- potencialno
- poganja
- vaje
- napoved
- napovedno
- predstaviti
- ohranjanje
- pritiskom
- prevladujoč
- preprečiti
- primarni
- daje prednost
- zasebnost
- Tehnike zasebnosti
- zasebna
- Postopek
- obravnavati
- Izdelek
- Napredek
- pomembnost
- Lastnosti
- zaščito
- zaščita
- dokazljiv
- ponudniki
- zagotavlja
- javnega
- Javni oblak
- nakup
- Python
- kvalitativno
- kakovost
- količinsko
- četrtletje
- vprašanja
- Hitri
- hitro
- območje
- hitro
- precej
- reading
- pravo
- resnični svet
- realistična
- nedavno
- priznajo
- Rdeča
- zmanjša
- zmanjšuje
- odražajo
- odseva
- o
- Razmerja
- relativna
- Izpusti
- zanesljivost
- zanašajo
- Renesansa
- odgovori
- predstavlja
- zahteva
- zahteva
- raziskovalci
- odziven
- rezultat
- razkrivajo
- prihodki
- Tveganje
- tveganja
- roboti
- robusten
- vloga
- Run
- varovala
- Je dejal
- Prihranki
- Prilagodljivost
- scenariji
- Znanost
- Znanstveniki
- rezultat
- Zaslon
- skripte
- skrivnost
- zavarovanje
- varnost
- glej
- Seek
- iskanju
- videl
- pošiljanja
- občutljiva
- seo
- služijo
- Storitev
- nastavite
- več
- Delite s prijatelji, znanci, družino in partnerji :-)
- delitev
- shouldnt
- pokazale
- Sight
- pomemben
- spletna stran
- Velikosti
- velikosti
- majhna
- manj
- Software
- trdna
- Rešitev
- rešitve
- nekaj
- Nekaj
- prefinjeno
- vir
- strokovnjaki
- specifična
- posebej
- hitrost
- Sponzorirane
- kvadratov
- interesne skupine
- Začetek
- začel
- Statistično
- Koraki
- Še vedno
- strukturirano
- studio
- naročiti
- taka
- dovolj
- Anketa
- SVG
- sinteza
- sintetična
- sintetični podatki
- sistemi
- Bodite
- Pogovor
- ciljna
- Naloge
- skupina
- Skupine
- tehnike
- Pogoji
- terciarno
- Test
- Testiranje
- besedilo
- kot
- da
- O
- svet
- njihove
- Njih
- tema
- POTEM
- Tukaj.
- s tem
- zato
- te
- jih
- mislim
- tretjih oseb
- ta
- mislil
- miselno vodstvo
- skozi
- čas
- zamudno
- Naslov
- do
- današnje
- skupaj
- tudi
- orodja
- vrh
- temo
- tradicionalna
- Vlak
- usposobljeni
- usposabljanje
- transakcijski
- Transakcije
- transformativno
- preoblikovati
- transformatorji
- Preglednost
- pregleden
- Trends
- sojenje
- trillions
- Res
- Zaupajte
- dva
- tip
- Vrste
- tipično
- v postopku
- razumeli
- razumevanje
- posodobitve
- Prenos
- URL
- uporaba
- primeru uporabe
- Rabljeni
- Uporabniki
- uporabo
- pripomoček
- POTRDI
- potrjevanje
- dragocene
- Vrednote
- raznolikost
- različnih
- prodajalci
- Video
- Vizija
- VMware
- Ranljivi
- W
- Skladišče
- Nalog
- je
- we
- kdaj
- ali
- ki
- medtem
- širše
- bo
- z
- v
- brez
- WordPress
- besede
- delo
- deluje
- svet
- svetu
- pisni
- let
- jo
- Vaša rutina za
- zefirnet