Üretken yapay zeka, üretken rakip ağlar, bilgisayarlı görme ve transformatörler de dahil olmak üzere makine öğrenimi modellerinde ve yapay zekada yeni gelişmelerin ve uygulamaların ortaya çıkmasıyla birlikte, birçok işletme her iki sentetik veri türünü kullanarak gerçek dünyadaki en acil veri zorluklarını çözmeye çalışıyor: yapılandırılmış ve yapılandırılmamış. Yapılandırılmış sentetik veri türleri nicelikseldir ve sayılar veya değerler gibi tablo halindeki verileri içerirken, yapılandırılmamış sentetik veri türleri nitelikseldir ve metin, resim ve video içerir. Çeşitli sektörlerdeki iş liderleri ve veri bilimcileri, veri açıklarını gidermek, hassas bilgileri korumak ve pazara sunma hızlarını artırmak için yeni veri sentezi ihtiyacını vurguluyor. Halihazırda sentetik veriler için gerçek hayattaki çeşitli kullanım durumlarını tanımlıyor ve araştırıyorlar, örneğin:
- Örnek boyutunu ve uç durumları artırmak için sentetik tablo verileri oluşturma. Yapay zeka modeli eğitimini ve tahmin doğruluğunu iyileştirmek için bu verileri gerçek veri kümeleriyle birleştirebilirsiniz.
- Yeni uygulamaların ve özelliklerin test edilmesini, optimizasyonunu ve doğrulanmasını hızlandırmak için sentetik test verileri oluşturmak.
- Aracı tabanlı simülasyonlardan sentezlenen sentetik verileri kullanarak "ya olursa" senaryolarını veya yeni iş olaylarını keşfetme.
- Makine öğrenimi algoritmalarında hassas verilerin açığa çıkmasını önlemek için sentetik verilerin kullanılması.
- Yüksek kaliteli, gizlilik korumalı bir sentetik kopyayı dahili paydaşlar veya harici iş ortaklarıyla paylaşma ve bunlardan para kazanma.
Bununla birlikte, verileri sentezlemek, geleneksel veri gizliliğine ve veri anonimleştirme tekniklerine (maskelemeyi düşünün) karşı daha fazla koruma sağlarken, aynı zamanda verinin faydasını koruma konusunda daha iyi bir iş çıkarır. Ancak iş dünyası liderleri arasında hâlâ güven eksikliği mevcut. Bu güveni oluşturmak ve geniş çapta benimsenmeyi teşvik etmek için, sentetik veri oluşturma araçları satıcılarının birçok iş liderinin sorduğu iki kritik soruyu ele alması gerekecek: Sentetik veriler işletmemi ek veri gizliliği risklerine maruz bırakacak mı? Sentetik veriler mevcut verilerimi ne kadar doğru yansıtıyor?
Neyse ki, işletmelerin bu soruları değerlendirmesine ve günümüzün sürekli değişen pazarlarında daha rekabetçi olabilmek için sentetik verilere ihtiyaç duydukları güveni oluşturmalarına yardımcı olacak en iyi uygulamalar halihazırda mevcuttur. Hadi bir bakalım.
Sentetik veri gizliliğinin sağlanması
Her ne kadar gerçek olaylar (müşteri satın alımı, internete giriş veya hasta teşhisi gibi) tarafından oluşturulmak yerine bilgisayar tarafından oluşturulduğu için yapay veri veya "sahte veri" olarak kabul edilse de, sentetik veriler kullanıldığında yine de kişisel olarak tanımlanabilir bilgileri (PII) açığa çıkarabilir. AI modelleri için eğitim verileri olarak. Örneğin, bir işletme sentetik veri oluşturmada doğruluğa öncelik verirse, ortaya çıkan çıktı yanlışlıkla çok fazla kişisel olarak tanımlanabilir özellik içerebilir ve böylece şirketin farkında olmadan gizlilik riskine maruz kalması artabilir. Ayrıca, veri biliminde derin öğrenme, tahmine dayalı ve üretken modeller de dahil olmak üzere modelleme teknikleri giderek daha karmaşık hale geldikçe, şirketlerin ve satıcıların, bir kişinin kimliğini sızdırabilecek ve onları üçüncü taraf saldırılarına maruz bırakabilecek kasıtsız bağlantıları önlemek için özenle çalışması gerekir.
Neyse ki sentetik verilerle ilgilenen kuruluşlar gizlilik risklerini azaltmak için adımlar atabilir:
Verilerinizi olduğu yerde tutun
Birçok şirket maliyet tasarrufu, gelişmiş performans ve ölçeklenebilirlik için mevcut yazılım uygulamalarını buluta geçirirken, şirket içi dağıtımlar gizlilik ve korumanın artırılmasında önemli bir rol oynamaya devam ediyor. Bu kısmen sentetik veriler için doğrudur. Tamamen sentetik verilerle (model eğitimi için mevcut veriler olmadan oluşturulan veriler) veya gizli veya PII içermeyen sentetik verilerle çalışırken, genel bulut dağıtım yönteminin kullanılmasıyla ilişkili risk minimum düzeydedir. Ancak şirketler, sentetik verilerinin mevcut hassas verilere bağımlı olması durumunda şirket içi dağıtımları düşünmelidir. Üçüncü taraf bulut sağlayıcıları sağlam yerleşik güvenlik ve gizlilik önlemleri sunsa da, hassas PII müşteri verilerinin bu tür bulutlara gönderilmesi ve saklanması kuruluşunuzu potansiyel risklere maruz bırakabilir ve gizlilik ekibiniz tarafından engellenebilir.
Kontrole ve sağlam korumaya sahip olun
Tüm sentetik veri kullanım durumları gizlilik gerektirmez, ancak bazıları bunu gerektirir. Bu nedenle risk, güvenlik ve uyumluluk liderlerinin, sentetik veri oluşturma süreci sırasında arzu ettikleri gizlilik riskini kontrol edecek bir mekanizma uygulaması gerekir. "Farklı gizlilik", veri bilimcilerin ve risk ekiplerinin arzu ettikleri gizlilik düzeyini (tipik olarak 1 ila 10 epsilon aralığında, 1 en yüksek gizliliği temsil eder) yönetmelerine olanak tanıyan bu tür mekanizmalardan biridir. Bu yöntem, herhangi bir bireyin katkısını maskeleyerek, bir kişi hakkında, bilgilerinin kullanılıp kullanılmadığı da dahil olmak üzere belirli bilgilerin çıkarımını imkansız hale getirir. Savunmasız bireysel veri noktalarını otomatik olarak tanımlar ve belirli bilgileri gizlemek için "gürültü" uygular. Gürültü eklemek çıktı doğruluğunu biraz azaltsa da (bu, farklı mahremiyetin "maliyetidir"), geleneksel veri maskeleme teknikleriyle karşılaştırıldığında faydadan veya veri kalitesinden ödün vermez. Başka bir deyişle, diferansiyel olarak özel bir sentetik veri kümesi, hâlâ gerçek veri kümenizin istatistiksel özelliklerini yansıtır. Ek olarak, diferansiyel özel hesaplamayı veya parametreleri gizli tutmaya gerek olmadığından, potansiyel gizlilik saldırılarına karşı güçlü veri koruması, ardışık veri yayınlarından kaynaklanan kümülatif riske ilişkin kanıtlanabilir gizlilik garantileri ve veri şeffaflığı da dahil olmak üzere diferansiyel gizlilik tekniklerini kullanmanın faydaları vardır.
Gizlilikle ilgili ölçümler hakkında bilgi sahibi olun
Farklı mahremiyet bir seçenek olmadığında, iş kullanıcılarının mahremiyete maruz kalma boyutlarını anlamalarına yardımcı olmak için mahremiyetle ilgili ölçümleri yakından takip etmeleri gerekir. Kapsamlı olmasa da sağlam bir temel görevi gören iki ortak metrik aşağıda verilmiştir:
- Sızıntı puanı: Bu puan, sentetik veri kümesindeki orijinal veri kümesiyle aynı olan satırların oranını ölçer. Sentetik bir veri kümesi yüksek doğruluk elde edebilirken, çok fazla orijinal veriyi dahil ederek gizliliği tehlikeye atabilir. Orijinal veriler veya gerçek veriler hedef hakkında bilgi içerdiğinde veri sızıntısı meydana gelir, ancak yapay zeka modeli tahmin veya analiz için kullanıldığında bu tür verilere erişilemez.
- Yakınlık puanı: Yakınlık, orijinal veri ile sentetik veri kümeleri arasındaki mesafe hesaplanarak belirlenir. Daha küçük bir mesafe, belirli satırların sentetik tablo verilerinden izole edilmesini kolaylaştırdığından daha yüksek bir gizlilik riskini gösterir.
Sentetik veri kalitesinin değerlendirilmesi
Kuruluş çapında benimsenme aynı zamanda iş liderlerinin ve veri bilimcilerinin sentetik veri çıktısının kalitesine güvenmelerini gerektirir. Spesifik olarak, sentetik verilerin mevcut veri modellerinin istatistiksel özelliklerini ne kadar yakından koruduğunu hızlı ve kolay bir şekilde kavramaları gerekir. Gerçekçi ürün demoları, dahili eğitim varlıkları veya belirli yapay zeka modeli eğitim senaryoları oluşturmaya yönelik açıklayıcı veriler gibi bazı kullanım durumları daha düşük doğrulukta sentetik verileri garanti ederken, sağlık hizmetlerinde hasta verilerinin sentezlenmesi gibi diğer kullanım durumları yüksek düzeyde doğruluk gerektirir. İkinci kullanım durumunda, bir sağlık şirketi sentetik çıktıyı daha sonraki karar alma süreçlerini bilgilendiren yeni hasta öngörülerini belirlemek için kullanabileceğinden, iş dünyası liderleri sentetik verilerin kendi gerçek iş koşullarını doğru şekilde yansıttığından emin olmalıdır.
Aslına uygunluk ve kaliteyle ilgili diğer ölçümlere daha yakından bakalım:
Vefa
Önemli bir ölçü “sadakat”tir. Sentetik verinin kalitesini, gerçek veriye ve veri modeline benzerliği açısından değerlendirir. İşletmeler yalnızca sütun dağılımları hakkında değil, aynı zamanda hem bire bir (tek değişkenli) hem de bire çok (çok değişkenli) diğer sütunlar arasındaki ilişkiler hakkında da bilgi sahibi olmalıdır. Mevcut veri tablolarının çoğunun karmaşıklığı ve boyutu nedeniyle ikincisini anlamak çok önemlidir. Neyse ki, en yeni sinir ağları ve üretken yapay zeka modelleri, veritabanı tablolarındaki ve zaman serisi verilerindeki bu karmaşık ilişkileri yakalama konusunda başarılıdır. Aslına uygunluk ölçümleri, potansiyel olarak uzun olmasına rağmen değerli bilgiler sunan çubuk grafikler ve korelasyon tabloları kullanılarak gösterilir. Aslına uygunluk analitiğine henüz erişiminiz yoksa, aşağıdaki gibi açık kaynaklı Python paketlerini kullanarak başlayabilirsiniz: SD metrikleri.
Yarar
Yapay zeka modelleri, etkili eğitim için yeterli veriye ihtiyaç duyar ve gerçek veri kümelerinin elde edilmesi zaman alıcı olabilir. Sentetik veriler, makine öğrenimi modellerinin eğitimi için daha hızlı bir alternatif sağlar. Bu nedenle, uygun ekiplerle paylaşmadan önce sentetik verilerin yapay zeka modeli eğitimindeki faydasını anlamak değerlidir. Temel olarak bu ölçüm, sentetik verilerle karşılaştırıldığında gerçek veriler üzerinde eğitilen bir makine öğrenimi modelinin göreceli tahmin doğruluğunu ölçer.
adalet
Bir diğer önemli ölçüm ise kurumsal olarak toplanan veri kümelerinde mevcut potansiyel önyargılar nedeniyle önem kazanan bir konu olan "adalet"tir. Eğer mevcut veri seti sapma gösteriyorsa sentetik veriler de sapma gösterecektir. Bu önyargının boyutu hakkında fikir sahibi olmak, kuruluşların bunu fark etmesine ve potansiyel olarak düzeltmesine yardımcı olabilir. Günümüzün sentetik veri çözümlerinde yaygın olmasa da ve gizlilik, aslına uygunluk veya fayda kadar kritik olmasa da, sentetik verilerinizdeki önyargıyı anlamak, kuruluşların bilinçli kararlar almasına yardımcı olacaktır.
Watsonx.ai'de sentetik verileri kullanmaya nasıl başlanır?
Yapay zeka geliştiricileri ve veri bilimcileri, bir veritabanından veri alarak, bir dosya yükleyerek veya IBM® watsonx.ai™'de özel bir veri şeması oluşturarak sentetik tablo halinde veriler oluşturabilir. Bu istatistik tabanlı model, uç durumlar ve daha büyük örnek boyutları aracılığıyla yapay zeka eğitim modellerinin tahmin doğruluğunun artırılmasına yardımcı olacak veriler oluşturmak için kullanılabilir. Bu veriler aynı zamanda müşteri demolarının ve çalışan eğitim materyallerinin gerçekçiliğini artırmaya yardımcı olmak için de kullanılabilir.
Watsonx.ai, temel modellerle desteklenen, makine öğrenimi ve üretken yapay zeka için kurumsal kullanıma hazır yeni nesil bir yapay zeka stüdyosudur. Veri bilimcileri, uygulama geliştiricileri ve iş analistleri de dahil olmak üzere yapay zeka geliştiricileri, watsonx.ai stüdyosuyla hem geleneksel makine öğrenimini hem de yeni üretken yapay zeka yeteneklerini eğitebilir, doğrulayabilir, ayarlayabilir ve dağıtabilir. Watsonx.ai, yapay zeka uygulama geliştirmede işbirliğini ve ölçeklenebilirliği kolaylaştırmak için tasarlanmıştır ve hibrit bulut ortamlarında devreye alınabilir.
Sentetik veri oluşturucu hizmetimize göz atın: watsonx.ai her ikisi tarafından Ücretsiz denememize erişiyorsunuz or 30 dakikalık bir arama planlamak bizimkilerden biriyle watsonx.ai rehberli bir geçiş için ürün uzmanları.
watsonx.ai'nin avantajlarını keşfedin
Ücretsiz deneme sürenizin kilidini bugün açın
Veri ve Analitik'ten daha fazlası
IBM Haber Bültenleri
Gelişmekte olan trendlere ilişkin en son düşünce liderliğini ve içgörüleri sunan haber bültenlerimizi ve konu güncellemelerimizi alın.
Şimdi abone
Daha fazla haber bülteni
- SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
- PlatoData.Network Dikey Üretken Yapay Zeka. Kendine güç ver. Buradan Erişin.
- PlatoAiStream. Web3 Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
- PlatoESG. karbon, temiz teknoloji, Enerji, Çevre, Güneş, Atık Yönetimi. Buradan Erişin.
- PlatoSağlık. Biyoteknoloji ve Klinik Araştırmalar Zekası. Buradan Erişin.
- Kaynak: https://www.ibm.com/blog/synthetic-data-generation-building-trust-by-ensuring-privacy-and-quality/
- :vardır
- :dır-dir
- :olumsuzluk
- :Neresi
- $UP
- 1
- 10
- 17
- 2020
- 2023
- 25
- 28
- 29
- 30
- 300
- 31
- 32
- 40
- 400
- 7
- 72
- 8
- 9
- a
- Hakkımızda
- hızlandırılmış
- erişim
- ulaşabilme
- ulaşılabilir
- doğruluk
- doğru
- tam olarak
- Başarmak
- karşısında
- gerçek
- ekleme
- Ek
- Ayrıca
- adres
- benimsemek
- Benimseme
- gelişmeler
- düşmanca
- reklâm
- Sonra
- karşı
- AI
- AI kabulü
- AI modelleri
- AI eğitimi
- AI kullanım durumları
- algoritmalar
- Türkiye
- veriyor
- zaten
- Ayrıca
- alternatif
- Rağmen
- Amazon
- Amazon RDS'si
- arasında
- amp
- an
- analiz
- Analistler
- analytics
- ve
- herhangi
- Uygulama
- Uygulama Geliştirme
- uygulamaları
- uygun
- ARE
- göre
- yapay
- yapay zeka
- Yapay zeka (AI)
- AS
- sormak
- değerlendirilirler
- Varlıklar
- ilişkili
- At
- saldırılar
- öznitelikleri
- izleyici
- Ağustos
- Ağustos 2
- yazar
- otomatik olarak
- mevcut
- Arka
- bar
- merkezli
- BE
- Çünkü
- müşterimiz
- önce
- faydaları
- İYİ
- en iyi uygulamalar
- Daha iyi
- arasında
- önyargı
- önyargılı
- önyargıları
- tıkalı
- Blog
- Mavi
- her ikisi de
- getirmek
- geniş
- inşa etmek
- güven oluşturmak
- inşaatçılar
- bina
- yerleşik
- iş
- İş Liderleri
- işletmeler
- fakat
- düğmesine tıklayın
- by
- hesaplanması
- CAN
- yetenekleri
- Yakalanan
- Yakalama
- karbon
- kart
- Kartlar
- dava
- durumlarda
- KEDİ
- Kategoriler
- belli
- zorluklar
- Kontrol
- çevreler
- sınıf
- müşteri
- yakından
- bulut
- kod
- işbirliği
- renk
- Sütun
- Sütunlar
- birleştirmek
- ortak
- topluluk
- Şirketler
- şirket
- Şirketin
- karşılaştırıldığında
- rekabet
- karmaşıklık
- uyma
- idrak
- kapsamlı
- uzlaşma
- Uzlaşılmış
- hesaplama
- bilgisayar
- Bilgisayar görüşü
- bilgisayar tarafından oluşturulan
- koşullar
- güven
- Bağlantılar
- Düşünmek
- kabul
- UAF ile
- Konteyner
- içeren
- içerik
- devam etmek
- devam ediyor
- katkı
- kontrol
- doğru
- Ilişki
- Ücret
- tasarruf
- olabilir
- çevrimiçi kurslar düzenliyorlar.
- Oluşturma
- kritik
- çok önemli
- CSS
- görenek
- müşteri
- müşteri bilgisi
- Müşteriler
- günlük
- günlük işlemler
- veri
- veri sızıntısı
- Veri noktaları
- veri gizliliği
- veri koruma
- veri kalitesi
- veri bilimi
- veri ambarı
- veritabanı
- veritabanları
- veri kümeleri
- Tarih
- ilgili
- yıl
- Karar verme
- kararlar
- derin
- derin öğrenme
- Varsayılan
- tanımları
- derece
- teslim etmek
- Demolar
- bağımlılıklar
- dağıtmak
- konuşlandırılmış
- açılma
- dağıtımları
- tanım
- tasarlanmış
- İstediğiniz
- kararlı
- geliştiriciler
- gelişme
- tanı
- özenle
- direkt olarak
- mesafe
- Dağılımlar
- do
- belge
- yok
- yapıyor
- sürücü
- gereken
- sırasında
- her
- kolaylaştırmak
- kolay
- kolayca
- kolay
- ekonomisini
- kenar
- Etkili
- ya
- çıkma
- ortaya çıkan
- vurgulamak
- Işçi
- etkinleştirmek
- etkinleştirme
- artırmak
- artırılması
- sağlamak
- olmasını sağlar
- sağlanması
- Keşfet
- işletmelerin
- Tüm
- ortamları
- esasen
- Eter (ETH)
- değerlendirmek
- Hatta
- olaylar
- hİÇ
- sürekli değişen
- evrim
- Excel
- Heyecan
- sergileyen
- mevcut
- var
- Çıkış
- hızlandırmak
- Keşfetmek
- Maruz kalma
- kapsam
- dış
- kolaylaştırmak
- yanlış
- HIZLI
- Daha hızlı
- Özellikler
- hissetmek
- vefa
- fileto
- takip et
- takip etme
- fontlar
- İçin
- zorlama
- iyi ki
- vakıf
- kesir
- çerçeveler
- Ücretsiz
- ücretsiz deneme
- itibaren
- tamamen
- Ayrıca
- Kazanç
- kazandı
- kazanma
- boşluklar
- oluşturmak
- oluşturulan
- üreten
- nesil
- üretken
- üretici ters ağlar
- üretken yapay zeka
- jeneratör
- almak
- grafikler
- kavramak
- Grid
- Büyümek
- garantiler
- güdümlü
- vardı
- Var
- Başlık
- sağlık
- yükseklik
- yardım et
- okuyun
- Yüksek
- Yüksek kaliteli
- daha yüksek
- en yüksek
- İnşallah
- Ne kadar
- Ancak
- http
- HTTPS
- melez
- karma bulut
- IBM
- ICO
- ICON
- özdeş
- tanımlar
- belirlemek
- belirlenmesi
- Kimlik
- if
- görüntü
- görüntüleri
- hayal gücü
- muazzam
- darbe
- uygulamak
- önemli
- ithal
- imkânsız
- iyileştirmek
- gelişmiş
- in
- Diğer
- yanlışlıkla
- dahil
- içerir
- Dahil olmak üzere
- Artırmak
- artmış
- artan
- giderek
- indeks
- gösterir
- bireysel
- Endüstri
- bilgi vermek
- bilgi
- bilgi
- yenilikler
- girişler
- kavrama
- anlayışlar
- örnek
- İstihbarat
- ilgili
- iç
- Internet
- içine
- karmaşık
- Tanıtımlar
- IT
- tekrarlama
- ONUN
- kendisi
- İş
- jpg
- tutmak
- anahtar
- Eksiklik
- gecikmeli
- büyük
- büyük
- son
- liderleri
- Liderlik
- sızıntı
- öğrenme
- en az
- seviye
- kaldıraç
- sevmek
- çizgi
- yerel
- yerel
- giriş
- Bakın
- alt
- makine
- makine öğrenme
- ana akım
- korumak
- tutar
- yapmak
- YAPAR
- Yapımı
- yönetmek
- çok
- pazar
- Pazar payı
- Piyasalar
- Maskeler
- malzemeler
- olgunluk
- maksimum genişlik
- Mayıs..
- anlamına geliyor
- önlemler
- mekanizma
- yöntem
- metrik
- Metrikleri
- göç
- dk
- en az
- dakika
- Telefon
- model
- Modelleme
- modelleri
- Daha
- çoğu
- çok
- şart
- my
- Navigasyon
- gerek
- ağlar
- sinirsel
- nöral ağlar
- yeni
- Bülten
- gelecek nesil
- yok hayır
- Gürültü
- hiçbir şey değil
- Kasım
- şimdi
- sayılar
- edinme
- of
- kapalı
- teklif
- Teklifler
- on
- ONE
- bir tek
- açık
- açık kaynak
- Iyimserlik
- optimizasyon
- optimize
- seçenek
- Opsiyonlar
- or
- kuruluşlar
- organizasyonlar
- orijinal
- Diğer
- bizim
- dışarı
- çıktı
- paketler
- Kanal
- parametreler
- belirli
- ortaklar
- hasta
- hasta verileri
- performans
- kişi
- Şahsen
- PHP
- pii
- asıl
- yer
- Platon
- Plato Veri Zekası
- PlatoVeri
- OYNA
- oynandı
- fişe takmak
- noktaları
- politika
- Popüler
- popülerlik
- pozisyon
- Çivi
- potansiyel
- potansiyel
- powered
- uygulamalar
- tahmin
- öngörü
- mevcut
- korunması
- presleme
- yaygın
- önlemek
- birincil
- öncelik
- gizlilik
- Gizlilik teknikleri
- özel
- süreç
- işleme
- PLATFORM
- Ilerleme
- önem
- özellikleri
- korumak
- koruma
- kanıtlanabilir
- sağlayıcılar
- sağlar
- halka açık
- Genel bulut
- satın alma
- Python
- nitel
- kalite
- nicel
- Çeyrek
- Sorular
- Hızlı
- hızla
- menzil
- hızlı
- daha doğrusu
- Okuma
- gerçek
- Gerçek dünya
- реалистичный,en
- son
- tanımak
- Kırmızı
- azaltmak
- azaltır
- yansıtmak
- yansıtır
- ilişkin
- İlişkiler
- bağıl
- Bildirileri
- güvenilirlik
- güvenmek
- Rönesans
- cevap
- temsil
- gerektirir
- gerektirir
- Araştırmacılar
- duyarlı
- Ortaya çıkan
- açığa vurmak
- gelir
- Risk
- riskler
- robotlar
- gürbüz
- Rol
- koşmak
- güvenceler
- Adı geçen
- Tasarruf
- ölçeklenebilirlik
- senaryolar
- Bilim
- bilim adamları
- Gol
- Ekran
- scriptler
- Gizli
- güvenli
- güvenlik
- görmek
- Aramak
- arayan
- görüldü
- gönderme
- hassas
- SEO
- hizmet vermek
- hizmet
- set
- birkaç
- paylaş
- paylaşımı
- meli
- gösterilen
- görme
- önemli
- yer
- beden
- boyutları
- küçük
- daha küçük
- Yazılım
- katı
- çözüm
- Çözümler
- biraz
- bir şey
- sofistike
- Kaynak
- uzmanlar
- özel
- özellikle
- hız
- Sponsor
- kareler
- paydaşlar
- başlama
- başladı
- istatistiksel
- Basamaklar
- Yine
- yapılandırılmış
- stüdyo
- abone ol
- böyle
- yeterli
- Anket
- SVG
- sentez
- sentetik
- sentetik veri
- Sistemler
- Bizi daha iyi tanımak için
- Konuşmak
- Hedef
- görevleri
- takım
- takım
- teknikleri
- şartlar
- üçüncü
- test
- Test yapmak
- metin
- göre
- o
- The
- Dünya
- ve bazı Asya
- Onları
- tema
- sonra
- Orada.
- böylece
- bu nedenle
- Bunlar
- onlar
- düşünmek
- üçüncü şahıslara ait
- Re-Tweet
- düşünce
- düşünce liderliği
- İçinden
- zaman
- zaman tükeniyor
- Başlık
- için
- bugünkü
- birlikte
- çok
- araçlar
- üst
- konu
- geleneksel
- Tren
- eğitilmiş
- Eğitim
- işlemsel
- işlemler
- dönüştürücü
- transforme
- transformatörler
- Şeffaflık
- şeffaf
- Trendler
- deneme
- trilyonlar
- gerçek
- Güven
- iki
- tip
- türleri
- tipik
- geçiren
- anlamak
- anlayış
- Güncellemeler
- Yükleme
- URL
- kullanım
- kullanım durumu
- Kullanılmış
- kullanıcılar
- kullanma
- yarar
- DOĞRULA
- onaylama
- Değerli
- Değerler
- çeşitlilik
- çeşitli
- satıcıları
- Video
- vizyonumuz
- vmware
- Savunmasız
- W
- depo
- Varant
- oldu
- we
- ne zaman
- olup olmadığını
- hangi
- süre
- Daha geniş
- irade
- ile
- içinde
- olmadan
- WordPress
- sözler
- İş
- çalışma
- Dünya
- Dünyanın en
- yazılı
- yıl
- sen
- zefirnet