ที่เก็บคุณลักษณะเป็นแพลตฟอร์มส่วนกลางสำหรับจัดการและให้บริการคุณลักษณะที่ใช้ใน การเรียนรู้ของเครื่อง (ML) โมเดล คุณลักษณะคือคุณสมบัติที่วัดได้แต่ละรายการหรือคุณลักษณะเฉพาะของข้อมูลที่ใช้เป็นอินพุตสำหรับโมเดล ML ในการสร้างโมเดล ML ที่มีประสิทธิภาพ สิ่งสำคัญคือต้องมีฟีเจอร์คุณภาพสูงและผ่านการออกแบบมาอย่างดี ซึ่งมีความเกี่ยวข้องและให้ข้อมูลสำหรับงานที่ทำอยู่
ที่เก็บฟีเจอร์มีวิธีจัดการและให้บริการฟีเจอร์อย่างเป็นระบบและมีประสิทธิภาพ ทำให้ง่ายขึ้น วิศวกรข้อมูล และนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลเพื่อพัฒนาและปรับใช้โมเดล ML ในที่เก็บฟีเจอร์ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถค้นหา ค้นพบ และเข้าถึงฟีเจอร์ที่มีอยู่ก่อนแล้ว หรือสร้างฟีเจอร์ใหม่ จากนั้นจัดเก็บและแชร์กับทีมและโครงการต่างๆ
ที่เก็บคุณลักษณะช่วยให้แน่ใจว่าคุณลักษณะมีความสอดคล้อง เป็นเวอร์ชัน และเข้าถึงได้ง่าย ซึ่งสามารถนำไปสู่การประหยัดเวลาและเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานได้อย่างมาก นอกจากนี้ยังเป็นแหล่งความจริงแหล่งเดียวสำหรับคุณลักษณะต่างๆ ซึ่งช่วยลดโอกาสที่จะเกิดข้อผิดพลาดหรือความไม่สอดคล้องกันในด้านวิศวกรรมคุณลักษณะ
นอกจากนี้ ที่เก็บคุณลักษณะช่วยให้ดีขึ้น การกำกับดูแล และการปฏิบัติตามข้อกำหนดโดยการติดตามสายเลือดและการใช้คุณลักษณะต่างๆ ตลอดวงจรชีวิตของ ML สิ่งนี้ทำให้ง่ายต่อการตรวจสอบและตรวจสอบคุณสมบัติที่ใช้ในโมเดล ML ที่ใช้งานจริง ช่วยให้มั่นใจได้ว่าถูกต้อง ยุติธรรม และไม่ลำเอียง
ทำไมคุณถึงต้องการร้านค้าฟีเจอร์
เมื่อองค์กรต่างๆ ลงทุนในแมชชีนเลิร์นนิงมากขึ้น ทีมต้องเผชิญกับความท้าทายที่สำคัญเกี่ยวกับการรับและจัดระเบียบข้อมูล ต่อไปนี้คือประโยชน์หลักๆ บางประการของฟีเจอร์สโตร์
ปรับปรุงการทำงานร่วมกัน
ที่เก็บฟีเจอร์สามารถปรับปรุงการทำงานร่วมกันระหว่างนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล วิศวกร และผู้เชี่ยวชาญ MLOps โดยการจัดหาแพลตฟอร์มส่วนกลางสำหรับการจัดการและให้บริการฟีเจอร์ สิ่งนี้ช่วยลดความซ้ำซ้อนของงาน ทำให้ทีมสามารถทำงานร่วมกันในงานด้านวิศวกรรมคุณลักษณะได้ง่ายขึ้น นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลและวิศวกรสามารถทำงานร่วมกันเพื่อสร้างและปรับปรุงคุณสมบัติ แล้วแชร์กับโครงการและทีมต่างๆ
การพัฒนาและการปรับใช้ที่รวดเร็วขึ้น
ที่เก็บฟีเจอร์สามารถช่วยเร่งการพัฒนาโมเดล ML และทำให้ปรับใช้กับการผลิตได้เร็วขึ้น มันสรุปเลเยอร์ทางวิศวกรรมเพื่อให้คุณสมบัติการอ่าน/การเขียนเข้าถึงได้ง่าย ที่เก็บฟีเจอร์แบบรวมศูนย์จะมอบพื้นที่เก็บข้อมูลแบบรวมของฟีเจอร์ทั้งหมด ทำให้นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลค้นพบและนำฟีเจอร์ที่มีอยู่แล้วมาใช้ซ้ำได้ง่ายขึ้น สิ่งนี้สามารถลดเวลาและความพยายามที่ต้องใช้ในการออกแบบคุณสมบัติสำหรับรุ่นใหม่ได้อย่างมาก
มันเปิดใช้งานวิธีการ "สร้างครั้งเดียว ใช้ซ้ำหลาย ๆ ครั้ง" ซึ่งหมายความว่าคุณลักษณะที่ออกแบบสำหรับรุ่นเดียวสามารถนำมาใช้ซ้ำได้ในหลายรุ่นและหลายแอปพลิเคชัน ซึ่งช่วยลดเวลาและความพยายามที่จำเป็นสำหรับวิศวกรรมคุณลักษณะ สิ่งนี้สามารถช่วยให้องค์กรเร่งเวลาในการเข้าสู่ตลาดและได้เปรียบในการแข่งขัน
ปรับปรุงความแม่นยำ
ที่เก็บฟีเจอร์สามารถเพิ่มความแม่นยำของโมเดล ML ได้หลายวิธี ประการแรก การใช้ข้อมูลเมตาในที่จัดเก็บคุณลักษณะสามารถช่วยให้นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและวิศวกรเข้าใจคุณลักษณะที่ใช้ในแบบจำลองได้ดีขึ้น รวมถึงแหล่งที่มา คุณภาพ และความเกี่ยวข้อง สิ่งนี้สามารถนำไปสู่การตัดสินใจที่มีข้อมูลมากขึ้นเกี่ยวกับการเลือกคุณสมบัติและวิศวกรรม ซึ่งส่งผลให้โมเดลมีความแม่นยำมากขึ้น
ประการที่สอง ที่เก็บคุณลักษณะช่วยรับประกันความสอดคล้องกันของคุณลักษณะในชั้นการฝึกอบรมและการให้บริการ สิ่งนี้ช่วยให้แน่ใจว่าโมเดลได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับฟีเจอร์ชุดเดียวกันกับที่จะใช้ในการผลิต ช่วยลดความเสี่ยงของประสิทธิภาพการทำงานที่ลดลงเนื่องจากฟีเจอร์ไม่ตรงกัน
ประการสุดท้าย ลักษณะที่รวมศูนย์ของฟีเจอร์สโตร์สามารถช่วยให้แน่ใจว่าฟีเจอร์มีคุณภาพสูง ออกแบบมาอย่างดี และสอดคล้องกับการกำกับดูแลข้อมูลและข้อกำหนดด้านกฎระเบียบ สิ่งนี้สามารถนำไปสู่แบบจำลองที่แม่นยำและเชื่อถือได้มากขึ้น ลดความเสี่ยงของข้อผิดพลาดหรืออคติ
การปฏิบัติตามข้อกำหนดที่ดีขึ้น
ที่เก็บข้อมูลสามารถช่วยให้แน่ใจว่ามีการปฏิบัติตามกฎระเบียบโดยทำให้ง่ายต่อการตรวจสอบและตรวจสอบการใช้ข้อมูล นอกจากนี้ยังสามารถให้คุณสมบัติต่างๆ เช่น การควบคุมการเข้าถึง การกำหนดเวอร์ชัน และการติดตามสายเลือด ซึ่งสามารถช่วยให้แน่ใจว่าข้อมูลมีความถูกต้อง สมบูรณ์ และปลอดภัย สิ่งนี้สามารถช่วยให้องค์กรปฏิบัติตามกฎระเบียบด้านความเป็นส่วนตัวของข้อมูล เช่น GDPR และทำให้มั่นใจได้ว่าข้อมูลที่ละเอียดอ่อนได้รับการจัดการอย่างสอดคล้องและมีความรับผิดชอบ
บรรลุ AI ที่อธิบายได้
AI ที่อธิบายได้ (XAI) หมายถึงการพัฒนาโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องและอัลกอริทึมที่มนุษย์สามารถเข้าใจและตีความได้ง่าย เป้าหมายของ XAI คือการทำให้ระบบ AI โปร่งใส น่าเชื่อถือ และรับผิดชอบได้มากขึ้น โดยทำให้มนุษย์เข้าใจเหตุผลเบื้องหลังการตัดสินใจของโมเดล AI
ด้วยการใช้ฟีเจอร์สโตร์เป็นส่วนหนึ่งของกระบวนการ AI ที่อธิบายได้ องค์กรสามารถปรับปรุงความโปร่งใสและการตีความของโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง ทำให้ง่ายต่อการปฏิบัติตามกฎระเบียบและข้อพิจารณาด้านจริยธรรม และสร้างความไว้วางใจกับผู้ใช้และผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย
ส่วนประกอบของร้านค้าคุณลักษณะ
ที่เก็บฟีเจอร์สมัยใหม่มักประกอบด้วยองค์ประกอบหลักสามส่วน ได้แก่ การแปลงข้อมูล การจัดเก็บ และการให้บริการ
การแปลง
การแปลงเป็นองค์ประกอบที่สำคัญของโครงการแมชชีนเลิร์นนิง (ML) จำนวนมาก การแปลงหมายถึงกระบวนการแปลงข้อมูลดิบเป็นรูปแบบที่สามารถใช้สำหรับการฝึกโมเดล ML หรือการคาดการณ์
จำเป็นต้องมีการแปลงร่างในโครงการ ML เนื่องจากข้อมูลดิบมักจะยุ่งเหยิง ไม่สอดคล้องกัน หรือไม่สมบูรณ์ ซึ่งอาจทำให้ยากต่อการใช้งานโดยตรงสำหรับการฝึกอบรมโมเดล ML การแปลงสามารถช่วยล้าง ทำให้เป็นมาตรฐาน และประมวลผลข้อมูลล่วงหน้า ทำให้เหมาะสำหรับการฝึกโมเดล ML มากขึ้น การแปลงข้อมูลสามารถช่วยดึงคุณสมบัติที่เกี่ยวข้องออกมา ซึ่งสามารถใช้เป็นอินพุตสำหรับโมเดล ML ได้ ซึ่งอาจเกี่ยวข้องกับเทคนิคต่างๆ เช่น การปรับขนาดคุณลักษณะ การเลือกคุณลักษณะ และวิศวกรรมคุณลักษณะ
มีการแปลงสองประเภทที่ใช้กันทั่วไปในโครงการ ML: การแปลงเป็นชุดและการแปลงแบบสตรีม การแปลงเป็นชุดเกี่ยวข้องกับการประมวลผลข้อมูลจำนวนคงที่ในแต่ละครั้ง โดยทั่วไปอยู่ในเฟรมเวิร์กการประมวลผลเป็นชุด เช่น Apache Spark สิ่งนี้มีประโยชน์สำหรับการประมวลผลชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่ใหญ่เกินไปที่จะบรรจุลงในหน่วยความจำ
ในทางกลับกัน การแปลงสตรีมมิ่งเกี่ยวข้องกับการประมวลผลข้อมูลแบบเรียลไทม์เมื่อมาถึง โดยทั่วไปแล้วอยู่ในเฟรมเวิร์กการประมวลผลสตรีม เช่น Apache Kafka สิ่งนี้มีประโยชน์สำหรับแอปพลิเคชันที่ต้องการการคาดการณ์ตามเวลาจริง เช่น ระบบตรวจจับการฉ้อโกงหรือระบบแนะนำ
พื้นที่จัดเก็บ
ที่เก็บคุณลักษณะเป็นแก่นแท้ของโซลูชันการจัดเก็บข้อมูล ซึ่งออกแบบมาเพื่อจัดเก็บและจัดการคุณลักษณะที่ใช้ในโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงอย่างมีประสิทธิภาพ ซึ่งแตกต่างจากคลังข้อมูลแบบดั้งเดิมซึ่งได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับการจัดเก็บและการสืบค้นข้อมูลดิบจำนวนมาก ที่เก็บคุณลักษณะได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับการจัดเก็บและให้บริการคุณลักษณะแต่ละอย่างในวิธีที่มีประสิทธิภาพและปรับขนาดได้
สถาปัตยกรรมของที่เก็บฟีเจอร์โดยทั่วไปประกอบด้วยสองส่วน: ฐานข้อมูลออฟไลน์และออนไลน์ ฐานข้อมูลออฟไลน์ใช้สำหรับการประมวลผลเป็นชุดและงานด้านวิศวกรรมคุณลักษณะ เช่น การสร้างและการแปลงคุณลักษณะ ฐานข้อมูลออนไลน์ใช้สำหรับให้บริการคุณลักษณะแบบเรียลไทม์กับโมเดล ML ระหว่างการอนุมาน ทำให้สามารถคาดการณ์ได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ สถาปัตยกรรมนี้ช่วยให้ที่จัดเก็บฟีเจอร์ปรับขนาดเพื่อรองรับฟีเจอร์และการสืบค้นปริมาณมาก โดยยังคงประสิทธิภาพสูงและเวลาแฝงต่ำ
ที่ให้บริการ
การให้บริการในแมชชีนเลิร์นนิงหมายถึงกระบวนการใช้โมเดลที่ผ่านการฝึกอบรมเพื่อคาดการณ์หรือตัดสินใจเกี่ยวกับข้อมูลใหม่ ในระหว่างการให้บริการ แบบจำลองจะรับข้อมูลเข้าและใช้รูปแบบและความสัมพันธ์ที่เรียนรู้จากข้อมูลการฝึกอบรมเพื่อสร้างการคาดการณ์หรือการตัดสินใจ
กระบวนการนี้สามารถเกิดขึ้นได้ตามเวลาจริงเมื่อได้รับข้อมูล หรือเป็นชุดตามระยะเวลา การให้บริการเป็นองค์ประกอบที่สำคัญของเวิร์กโฟลว์แมชชีนเลิร์นนิง เนื่องจากช่วยให้โมเดล ML ปรับใช้และใช้ในสภาพแวดล้อมการผลิตได้
ฟีเจอร์สโตร์และ MLOps
ที่เก็บคุณสมบัติเป็นองค์ประกอบสำคัญของ MLOps (การดำเนินการเรียนรู้ของเครื่อง)ชุดแนวทางปฏิบัติและเครื่องมือที่ช่วยให้องค์กรปรับใช้โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงกับการผลิตตามขนาด MLOps เกี่ยวข้องกับวงจรชีวิตของแมชชีนเลิร์นนิงทั้งหมด ตั้งแต่การเตรียมข้อมูลและการฝึกอบรมแบบจำลองไปจนถึงการปรับใช้และการตรวจสอบ
นี่คือลักษณะที่จัดเก็บคุณสมบัติเข้ากับกระบวนการ MLOps:
- การเตรียมข้อมูล: ที่เก็บฟีเจอร์มีตำแหน่งส่วนกลางสำหรับจัดเก็บและจัดการฟีเจอร์แมชชีนเลิร์นนิง ทำให้นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสร้าง ตรวจสอบ และจัดเก็บฟีเจอร์ที่ต้องการสำหรับการฝึกโมเดลได้ง่ายขึ้น
- การฝึกโมเดล: เมื่อสร้างฟีเจอร์แล้ว นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจะใช้ฟีเจอร์เหล่านี้เพื่อฝึกโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง ที่เก็บฟีเจอร์ช่วยให้แน่ใจว่าฟีเจอร์ที่ใช้ในการฝึกโมเดลมีความสอดคล้องและเป็นเวอร์ชัน ทำให้นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถสร้างโมเดลซ้ำและเปรียบเทียบผลลัพธ์ในเวอร์ชันต่างๆ ของข้อมูลได้
- การปรับใช้โมเดล: หลังจากโมเดลได้รับการฝึกอบรมแล้ว จำเป็นต้องปรับใช้กับการผลิต ที่เก็บฟีเจอร์สามารถช่วยปรับปรุงกระบวนการปรับใช้โดยจัดเตรียมชุดฟีเจอร์ที่สอดคล้องและเป็นเวอร์ชัน ซึ่งสามารถใช้ในการแสดงการคาดคะเนแบบเรียลไทม์
- การตรวจสอบและข้อเสนอแนะ: เมื่อนำโมเดลไปใช้จริง จะต้องมีการตรวจสอบเพื่อให้มั่นใจว่าโมเดลยังคงทำงานได้ดีในการผลิต ที่จัดเก็บคุณลักษณะสามารถช่วยให้นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลเข้าใจว่าคุณลักษณะต่างๆ ถูกนำมาใช้อย่างไรในการผลิต ทำให้สามารถตรวจสอบประสิทธิภาพของโมเดลและระบุจุดที่ต้องปรับปรุงได้
ด้วยการใช้ฟีเจอร์สโตร์เป็นส่วนหนึ่งของกระบวนการ MLOps องค์กรสามารถปรับปรุงกระบวนการพัฒนาแมชชีนเลิร์นนิง ลดเวลาและทรัพยากรที่จำเป็นในการปรับใช้โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงกับการผลิต และปรับปรุงความแม่นยำและประสิทธิภาพของโมเดลเหล่านั้น
สรุป
โดยสรุป ที่เก็บฟีเจอร์คือแพลตฟอร์มส่วนกลางสำหรับจัดการและให้บริการฟีเจอร์ที่ใช้ในโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง มีวิธีการจัดการคุณลักษณะอย่างเป็นระบบและมีประสิทธิภาพ ทำให้นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและวิศวกรพัฒนาและปรับใช้โมเดล ML ได้ง่ายขึ้น
ที่เก็บฟีเจอร์ช่วยให้ทำงานร่วมกันได้ดีขึ้นระหว่างนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล วิศวกร และผู้เชี่ยวชาญ MLOps ทำให้มั่นใจได้ถึงความสอดคล้องและการกำหนดเวอร์ชันของฟีเจอร์ทั่วทั้งชั้นการฝึกอบรมและการให้บริการ การใช้ข้อมูลเมตาและฟีเจอร์การกำกับดูแลในฟีเจอร์สโตร์สามารถนำไปสู่การตัดสินใจอย่างรอบรู้มากขึ้นเกี่ยวกับการเลือกฟีเจอร์และวิศวกรรม ซึ่งส่งผลให้โมเดลมีความแม่นยำมากขึ้น
นอกจากนี้ ความสามารถในการนำคุณสมบัติที่มีอยู่แล้วมาใช้ซ้ำกับรุ่นและแอพพลิเคชั่นต่างๆ สามารถลดเวลาและความพยายามที่จำเป็นสำหรับวิศวกรรมคุณสมบัติได้อย่างมาก ด้วยการให้แหล่งความจริงแหล่งเดียวสำหรับฟีเจอร์ ฟีเจอร์สโตร์สามารถช่วยรับรองการปฏิบัติตามและการกำกับดูแลใน MLOps ซึ่งนำไปสู่โมเดลที่ถูกต้อง ยุติธรรม และเป็นไปตามข้อกำหนดมากขึ้น
- เนื้อหาที่ขับเคลื่อนด้วย SEO และการเผยแพร่ประชาสัมพันธ์ รับการขยายวันนี้
- เพลโตไอสตรีม. ข้อมูลอัจฉริยะ Web3 ขยายความรู้ เข้าถึงได้ที่นี่.
- การสร้างอนาคตโดย Adryenn Ashley เข้าถึงได้ที่นี่.
- ซื้อและขายหุ้นในบริษัท PRE-IPO ด้วย PREIPO® เข้าถึงได้ที่นี่.
- ที่มา: https://www.dataversity.net/what-is-a-feature-store-in-machine-learning/
- :เป็น
- a
- ความสามารถ
- เกี่ยวกับเรา
- บทคัดย่อ
- เร่งความเร็ว
- เข้า
- สามารถเข้าถึงได้
- รับผิดชอบ
- ความถูกต้อง
- ถูกต้อง
- ข้าม
- นอกจากนี้
- ความได้เปรียบ
- หลังจาก
- AI
- ระบบ AI
- อัลกอริทึม
- ทั้งหมด
- การอนุญาต
- ช่วยให้
- ด้วย
- จำนวน
- จำนวน
- an
- และ
- อาปาเช่
- Apache Kafka
- Apache Spark
- การใช้งาน
- เข้าใกล้
- สถาปัตยกรรม
- เป็น
- พื้นที่
- รอบ
- มาถึง
- AS
- At
- การตรวจสอบบัญชี
- รากฐาน
- BE
- เพราะ
- หลัง
- กำลัง
- ประโยชน์ที่ได้รับ
- ดีกว่า
- ระหว่าง
- อคติ
- ใหญ่
- ทั้งสอง
- สร้าง
- การก่อสร้าง
- by
- CAN
- ส่วนกลาง
- ความท้าทาย
- ลักษณะเฉพาะ
- ร่วมมือ
- การทำงานร่วมกัน
- อย่างธรรมดา
- เปรียบเทียบ
- การแข่งขัน
- สมบูรณ์
- การปฏิบัติตาม
- ไม่ขัดขืน
- ส่วนประกอบ
- ส่วนประกอบ
- ข้อสรุป
- การพิจารณา
- คงเส้นคงวา
- ประกอบ
- อย่างต่อเนื่อง
- การควบคุม
- การแปลง
- แกน
- สร้าง
- ที่สร้างขึ้น
- วิกฤติ
- ข้อมูล
- การเตรียมข้อมูล
- ความเป็นส่วนตัวของข้อมูล
- คลังข้อมูล
- ฐานข้อมูล
- ฐานข้อมูล
- ชุดข้อมูล
- ข้อมูล
- การตัดสินใจ
- การตัดสินใจ
- ปรับใช้
- นำไปใช้
- การใช้งาน
- ได้รับการออกแบบ
- การตรวจพบ
- พัฒนา
- พัฒนาการ
- ต่าง
- ยาก
- โดยตรง
- ค้นพบ
- สอง
- ในระหว่าง
- ง่ายดาย
- อย่างง่ายดาย
- มีประสิทธิภาพ
- ที่มีประสิทธิภาพ
- อย่างมีประสิทธิภาพ
- ความพยายาม
- ทำให้สามารถ
- ช่วยให้
- การเปิดใช้งาน
- วิศวกร
- ชั้นเยี่ยม
- วิศวกร
- ทำให้มั่นใจ
- เพื่อให้แน่ใจ
- การสร้างความมั่นใจ
- ทั้งหมด
- สภาพแวดล้อม
- ข้อผิดพลาด
- แก่นแท้
- จำเป็น
- ตามหลักจริยธรรม
- AI ที่อธิบายได้
- สารสกัด
- ใบหน้า
- ธรรม
- FAST
- เร็วขึ้น
- ลักษณะ
- คุณสมบัติ
- ข้อเสนอแนะ
- ชื่อจริง
- พอดี
- การแก้ไข
- สำหรับ
- รูป
- กรอบ
- การหลอกลวง
- การตรวจจับการฉ้อโกง
- ราคาเริ่มต้นที่
- ได้รับ
- GDPR
- สร้าง
- การสร้าง
- เป้าหมาย
- การกำกับดูแล
- มือ
- จัดการ
- มี
- ช่วย
- การช่วยเหลือ
- จะช่วยให้
- โปรดคลิกที่นี่เพื่ออ่านรายละเอียดเพิ่มเติม
- จุดสูง
- ที่มีคุณภาพสูง
- สรุป ความน่าเชื่อถือของ Olymp Trade?
- HTTPS
- มนุษย์
- แยกแยะ
- ปรับปรุง
- การปรับปรุง
- การปรับปรุง
- in
- รวมทั้ง
- เพิ่ม
- เป็นรายบุคคล
- ให้ข้อมูล
- แจ้ง
- อินพุต
- ปัจจัยการผลิต
- เข้าไป
- การลงทุน
- รวมถึง
- IT
- Kafka
- ใหญ่
- ความแอบแฝง
- ชั้น
- นำ
- ชั้นนำ
- ได้เรียนรู้
- การเรียนรู้
- วงจรชีวิต
- ที่ตั้ง
- ต่ำ
- เครื่อง
- เรียนรู้เครื่อง
- ทำ
- หลัก
- การบำรุงรักษา
- สำคัญ
- ทำ
- ทำให้
- การทำ
- จัดการ
- การจัดการ
- ลักษณะ
- หลาย
- ตลาด
- วิธี
- หน่วยความจำ
- เมตาดาต้า
- ML
- ม.ป.ป
- แบบ
- โมเดล
- การตรวจสอบ
- การตรวจสอบ
- การตรวจสอบ
- ข้อมูลเพิ่มเติม
- หลาย
- ธรรมชาติ
- จำเป็นต้อง
- จำเป็น
- ความต้องการ
- ใหม่
- คุณสมบัติใหม่
- การได้รับ
- of
- ออฟไลน์
- มักจะ
- on
- ครั้งเดียว
- ONE
- ออนไลน์
- การดำเนินการ
- การปรับให้เหมาะสม
- or
- ใบสั่ง
- องค์กร
- การจัดระเบียบ
- อื่นๆ
- ส่วนหนึ่ง
- ส่วน
- รูปแบบ
- ดำเนินการ
- การปฏิบัติ
- เป็นระยะ
- เวที
- เพลโต
- เพลโตดาต้าอินเทลลิเจนซ์
- เพลโตดาต้า
- การปฏิบัติ
- คำทำนาย
- การคาดการณ์
- การจัดเตรียม
- ความเป็นส่วนตัว
- กระบวนการ
- การประมวลผล
- การผลิต
- ผลผลิต
- โครงการ
- คุณสมบัติ
- ให้
- ให้
- การให้
- คุณภาพ
- คำสั่ง
- ดิบ
- ข้อมูลดิบ
- เรียลไทม์
- ที่ได้รับ
- แนะนำ
- ลด
- ลด
- ลด
- หมายถึง
- ปรับแต่ง
- กฎระเบียบ
- หน่วยงานกำกับดูแล
- ปฏิบัติตามกฎระเบียบ
- ความสัมพันธ์
- ความสัมพันธ์กัน
- ตรงประเด็น
- น่าเชื่อถือ
- กรุ
- ต้องการ
- จำเป็นต้องใช้
- ความต้องการ
- แหล่งข้อมูล
- รับผิดชอบ
- ส่งผลให้
- ผลสอบ
- นำมาใช้ใหม่
- ความเสี่ยง
- วิ่ง
- เดียวกัน
- เงินออม
- ที่ปรับขนาดได้
- ขนาด
- ปรับ
- นักวิทยาศาสตร์
- ค้นหา
- ปลอดภัย
- การเลือก
- มีความละเอียดอ่อน
- ให้บริการ
- การให้บริการ
- ชุด
- หลาย
- Share
- สำคัญ
- อย่างมีความหมาย
- เดียว
- ทางออก
- บาง
- แหล่ง
- จุดประกาย
- ผู้เชี่ยวชาญ
- ผู้มีส่วนได้เสีย
- การเก็บรักษา
- จัดเก็บ
- ร้านค้า
- กระแส
- ที่พริ้ว
- เพรียวลม
- อย่างเช่น
- เหมาะสม
- ระบบ
- ใช้เวลา
- งาน
- งาน
- ทีม
- เทคนิค
- ที่
- พื้นที่
- ของพวกเขา
- พวกเขา
- แล้วก็
- พวกเขา
- นี้
- เหล่านั้น
- สาม
- ตลอด
- เวลา
- ไปยัง
- ร่วมกัน
- เกินไป
- เครื่องมือ
- การติดตาม
- แบบดั้งเดิม
- รถไฟ
- ผ่านการฝึกอบรม
- การฝึกอบรม
- การแปลง
- การแปลง
- การเปลี่ยนแปลง
- ความโปร่งใส
- โปร่งใส
- วางใจ
- เชื่อถือได้
- ความจริง
- สอง
- ชนิด
- เป็นปกติ
- เข้าใจ
- เข้าใจ
- ปึกแผ่น
- แตกต่าง
- การใช้
- ใช้
- มือสอง
- ผู้ใช้
- การใช้
- ตรวจสอบความถูกต้อง
- ไดรฟ์
- ทาง..
- วิธี
- ดี
- อะไร
- ความหมายของ
- ที่
- ในขณะที่
- จะ
- กับ
- งาน
- ทำงานด้วยกัน
- ขั้นตอนการทำงาน
- เธอ
- ลมทะเล