Với sự xuất hiện của những tiến bộ và ứng dụng mới trong mô hình học máy và trí tuệ nhân tạo, bao gồm AI tổng hợp, mạng đối thủ tổng hợp, thị giác máy tính và máy biến áp, nhiều doanh nghiệp đang tìm cách giải quyết những thách thức dữ liệu trong thế giới thực cấp bách nhất của họ bằng cách sử dụng cả hai loại dữ liệu tổng hợp: có cấu trúc và không có cấu trúc. Các kiểu dữ liệu tổng hợp có cấu trúc là định lượng và bao gồm dữ liệu dạng bảng, chẳng hạn như số hoặc giá trị, trong khi các kiểu dữ liệu tổng hợp phi cấu trúc là định tính và bao gồm văn bản, hình ảnh và video. Các nhà lãnh đạo doanh nghiệp và nhà khoa học dữ liệu trong nhiều ngành khác nhau nhấn mạnh nhu cầu tổng hợp dữ liệu mới để giải quyết các lỗ hổng dữ liệu, bảo vệ thông tin nhạy cảm và cải thiện tốc độ đưa sản phẩm ra thị trường. Họ đã xác định và khám phá một số trường hợp sử dụng thực tế cho dữ liệu tổng hợp, chẳng hạn như:
- Tạo dữ liệu dạng bảng tổng hợp để tăng kích thước mẫu và các trường hợp biên. Bạn có thể kết hợp dữ liệu này với các bộ dữ liệu thực để cải thiện việc đào tạo mô hình AI và độ chính xác dự đoán.
- Tạo dữ liệu thử nghiệm tổng hợp để tiến hành thử nghiệm, tối ưu hóa và xác thực các ứng dụng và tính năng mới.
- Khám phá các kịch bản “điều gì xảy ra nếu” hoặc các sự kiện kinh doanh mới bằng cách sử dụng dữ liệu tổng hợp được tổng hợp từ các mô phỏng dựa trên tác nhân.
- Sử dụng dữ liệu tổng hợp để ngăn chặn việc lộ dữ liệu nhạy cảm trong các thuật toán học máy.
- Chia sẻ và kiếm tiền từ bản sao tổng hợp chất lượng cao, được bảo vệ quyền riêng tư với các bên liên quan nội bộ hoặc đối tác kinh doanh bên ngoài.
Điều đó nói lên rằng, việc tổng hợp dữ liệu mang lại sự bảo vệ tốt hơn trước các kỹ thuật ẩn danh dữ liệu và quyền riêng tư dữ liệu truyền thống (hãy nghĩ đến việc che giấu), đồng thời thực hiện công việc tốt hơn trong việc bảo toàn tiện ích của dữ liệu. Tuy nhiên, vẫn còn tồn tại sự thiếu tin tưởng của lãnh đạo doanh nghiệp. Để xây dựng niềm tin đó và thúc đẩy việc áp dụng rộng rãi, các nhà cung cấp công cụ tạo dữ liệu tổng hợp sẽ cần giải quyết hai câu hỏi quan trọng mà nhiều lãnh đạo doanh nghiệp hỏi: Dữ liệu tổng hợp có khiến doanh nghiệp của tôi gặp thêm rủi ro về quyền riêng tư dữ liệu không? Dữ liệu tổng hợp phản ánh chính xác dữ liệu hiện có của tôi như thế nào?
May mắn thay, hiện đã có những phương pháp hay nhất để giúp doanh nghiệp đánh giá những câu hỏi này và hy vọng sẽ xây dựng được niềm tin mà họ cần vào dữ liệu tổng hợp để trở nên cạnh tranh hơn trong các thị trường luôn thay đổi ngày nay. Chúng ta hãy xem xét.
Đảm bảo quyền riêng tư dữ liệu tổng hợp
Mặc dù được coi là dữ liệu nhân tạo hoặc “dữ liệu giả” vì nó do máy tính tạo ra chứ không phải được tạo bởi các sự kiện thực tế (chẳng hạn như giao dịch mua hàng của khách hàng, đăng nhập internet hoặc chẩn đoán bệnh nhân), dữ liệu tổng hợp vẫn có thể tiết lộ thông tin nhận dạng cá nhân (PII) khi sử dụng làm dữ liệu huấn luyện cho các mô hình AI. Ví dụ: nếu một doanh nghiệp ưu tiên độ chính xác trong việc tạo dữ liệu tổng hợp, kết quả đầu ra có thể vô tình bao gồm quá nhiều thuộc tính nhận dạng cá nhân, do đó vô tình làm tăng nguy cơ rủi ro về quyền riêng tư của công ty. Hơn nữa, khi các kỹ thuật lập mô hình ngày càng trở nên phức tạp trong khoa học dữ liệu, bao gồm các mô hình học sâu, dự đoán và tổng hợp, các công ty và nhà cung cấp phải nỗ lực làm việc để ngăn chặn các kết nối không chủ ý có thể làm rò rỉ danh tính của một người và khiến họ bị tấn công bởi bên thứ ba.
May mắn thay, các doanh nghiệp quan tâm đến dữ liệu tổng hợp có thể thực hiện các bước để giảm rủi ro về quyền riêng tư của mình:
Giữ dữ liệu của bạn ở đúng vị trí
Trong khi nhiều công ty đang di chuyển các ứng dụng phần mềm hiện có của họ sang đám mây để tiết kiệm chi phí, cải thiện hiệu suất và khả năng mở rộng thì việc triển khai tại chỗ vẫn tiếp tục đóng vai trò then chốt trong việc nâng cao quyền riêng tư và khả năng bảo vệ. Điều này đúng một phần với dữ liệu tổng hợp. Khi xử lý dữ liệu tổng hợp hoàn toàn (dữ liệu được tạo mà không có dữ liệu hiện có để đào tạo mô hình) hoặc dữ liệu tổng hợp không chứa bí mật hoặc PII, sẽ có rủi ro tối thiểu liên quan đến việc sử dụng phương pháp triển khai đám mây công cộng. Tuy nhiên, các công ty nên xem xét việc triển khai tại chỗ khi dữ liệu tổng hợp của họ phụ thuộc vào dữ liệu nhạy cảm hiện có. Mặc dù các nhà cung cấp đám mây bên thứ ba cung cấp các biện pháp bảo vệ quyền riêng tư và bảo mật tích hợp mạnh mẽ, việc gửi và lưu trữ dữ liệu khách hàng PII nhạy cảm trong các đám mây như vậy có thể khiến tổ chức của bạn gặp rủi ro tiềm ẩn và có thể bị nhóm bảo mật của bạn chặn.
Có quyền kiểm soát và bảo vệ mạnh mẽ
Không phải tất cả các trường hợp sử dụng dữ liệu tổng hợp đều yêu cầu quyền riêng tư, nhưng một số trường hợp thì có. Do đó, các nhà lãnh đạo về rủi ro, bảo mật và tuân thủ nên triển khai cơ chế kiểm soát mức độ rủi ro về quyền riêng tư mà họ mong muốn trong quá trình tạo dữ liệu tổng hợp. “Quyền riêng tư khác biệt” là một trong những cơ chế như vậy, cho phép các nhà khoa học dữ liệu và nhóm quản lý rủi ro quản lý mức độ riêng tư mong muốn của họ (thường trong phạm vi epsilon từ 1 đến 10, trong đó 1 đại diện cho quyền riêng tư cao nhất). Phương pháp này che giấu sự đóng góp của bất kỳ cá nhân nào, khiến không thể suy ra thông tin cụ thể về một người, bao gồm cả việc thông tin của họ có được sử dụng hay không. Nó tự động xác định các điểm dữ liệu riêng lẻ dễ bị tổn thương và tạo ra “nhiễu” để che giấu thông tin cụ thể của chúng. Mặc dù việc thêm nhiễu làm giảm độ chính xác đầu ra một chút (đây là “chi phí” cho quyền riêng tư khác biệt), nhưng nó không làm ảnh hưởng đến tiện ích hoặc chất lượng dữ liệu so với các kỹ thuật che giấu dữ liệu truyền thống. Nói cách khác, một tập dữ liệu tổng hợp riêng tư khác vẫn phản ánh các thuộc tính thống kê của tập dữ liệu thực của bạn. Ngoài ra, còn có những lợi ích khi sử dụng các kỹ thuật bảo mật khác biệt, bao gồm bảo vệ dữ liệu mạnh mẽ trước các cuộc tấn công quyền riêng tư tiềm ẩn, đảm bảo quyền riêng tư có thể chứng minh được về rủi ro tích lũy từ các lần phát hành dữ liệu liên tiếp và tính minh bạch của dữ liệu, vì không cần phải giữ bí mật các thông số hoặc tính toán riêng tư khác biệt.
Có cái nhìn sâu sắc về các số liệu liên quan đến quyền riêng tư
Khi quyền riêng tư khác biệt không phải là một lựa chọn, người dùng doanh nghiệp nên theo dõi các số liệu liên quan đến quyền riêng tư để giúp họ hiểu được mức độ tiếp xúc với quyền riêng tư của mình. Dưới đây là hai số liệu phổ biến, tuy không toàn diện nhưng đóng vai trò là nền tảng vững chắc:
- Điểm rò rỉ: Điểm này đo tỷ lệ các hàng trong tập dữ liệu tổng hợp giống với tập dữ liệu gốc. Mặc dù tập dữ liệu tổng hợp có thể đạt được độ chính xác cao nhưng nó có thể ảnh hưởng đến quyền riêng tư do bao gồm quá nhiều dữ liệu gốc. Rò rỉ dữ liệu xảy ra khi dữ liệu gốc hoặc dữ liệu thực tế chứa thông tin về mục tiêu nhưng dữ liệu đó sẽ không thể truy cập được khi sử dụng mô hình AI để dự đoán hoặc phân tích.
- Điểm lân cận: Độ gần được xác định bằng cách tính khoảng cách giữa dữ liệu gốc và tập dữ liệu tổng hợp. Khoảng cách nhỏ hơn cho thấy rủi ro về quyền riêng tư cao hơn vì nó giúp tách biệt các hàng nhất định khỏi dữ liệu dạng bảng tổng hợp dễ dàng hơn.
Đánh giá chất lượng dữ liệu tổng hợp
Việc áp dụng trên toàn doanh nghiệp cũng đòi hỏi các nhà lãnh đạo doanh nghiệp và nhà khoa học dữ liệu phải tin tưởng vào chất lượng đầu ra dữ liệu tổng hợp. Cụ thể, họ phải nắm bắt nhanh chóng và dễ dàng mức độ chặt chẽ của dữ liệu tổng hợp duy trì các thuộc tính thống kê của mô hình dữ liệu hiện có của họ. Mặc dù một số trường hợp sử dụng đảm bảo dữ liệu tổng hợp có độ chính xác thấp hơn, như dữ liệu minh họa để tạo bản trình diễn sản phẩm thực tế, tài sản đào tạo nội bộ hoặc các kịch bản đào tạo mô hình AI nhất định, nhưng các trường hợp sử dụng khác yêu cầu độ chính xác cao, chẳng hạn như khi tổng hợp dữ liệu bệnh nhân trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe. Trong trường hợp sử dụng thứ hai, vì một công ty chăm sóc sức khỏe có thể sử dụng đầu ra tổng hợp để xác định những hiểu biết mới về bệnh nhân nhằm đưa ra quyết định tiếp theo, các nhà lãnh đạo doanh nghiệp phải đảm bảo rằng dữ liệu tổng hợp phản ánh chính xác các điều kiện kinh doanh thực tế của họ.
Hãy xem xét độ trung thực và các số liệu liên quan đến chất lượng khác kỹ hơn:
Fidelity
Một thước đo quan trọng là “độ trung thực”. Nó đánh giá chất lượng của dữ liệu tổng hợp về mức độ tương tự với dữ liệu thực và mô hình dữ liệu. Doanh nghiệp không chỉ cần hiểu rõ hơn về cách phân bổ theo cột mà còn về mối quan hệ giữa các cột khác, cả một-một (một biến) và một-nhiều (đa biến). Hiểu được điều sau là rất quan trọng do tính phức tạp và kích thước của hầu hết các bảng dữ liệu hiện có. May mắn thay, các mạng thần kinh mới nhất và các mô hình AI tổng quát rất xuất sắc trong việc nắm bắt các mối quan hệ phức tạp này trong các bảng cơ sở dữ liệu và dữ liệu chuỗi thời gian. Số liệu về độ trung thực được hiển thị bằng biểu đồ thanh và bảng tương quan, mặc dù có thể dài nhưng cung cấp thông tin chi tiết có giá trị. Nếu chưa có quyền truy cập vào phân tích độ trung thực, bạn có thể bắt đầu bằng cách sử dụng các gói Python nguồn mở, chẳng hạn như số liệu SD.
Tiện ích
Các mô hình AI yêu cầu đủ dữ liệu để đào tạo hiệu quả và việc thu thập bộ dữ liệu thực có thể tốn thời gian. Dữ liệu tổng hợp cung cấp giải pháp thay thế nhanh hơn cho các mô hình học máy đào tạo. Do đó, việc hiểu được tiện ích của dữ liệu tổng hợp trong đào tạo mô hình AI trước khi chia sẻ nó với các nhóm thích hợp là rất có giá trị. Về cơ bản, số liệu này đo lường độ chính xác dự đoán tương đối của mô hình học máy khi được đào tạo trên dữ liệu thực so với dữ liệu tổng hợp.
Công bằng
Một thước đo quan trọng khác là “sự công bằng”, một chủ đề đang trở nên nổi bật do những thành kiến tiềm ẩn có trong các bộ dữ liệu do doanh nghiệp thu thập. Nếu tập dữ liệu hiện có thể hiện sai lệch thì dữ liệu tổng hợp cũng sẽ bị sai lệch. Hiểu rõ hơn về mức độ sai lệch này có thể giúp doanh nghiệp nhận ra và có khả năng khắc phục nó. Mặc dù không phổ biến trong các giải pháp dữ liệu tổng hợp ngày nay và không quan trọng bằng quyền riêng tư, độ trung thực hoặc tiện ích, việc hiểu được sự thiên vị trong dữ liệu tổng hợp của bạn sẽ giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định sáng suốt.
Cách bắt đầu với dữ liệu tổng hợp trong watsonx.ai
Các nhà xây dựng AI và nhà khoa học dữ liệu có thể tạo dữ liệu dạng bảng tổng hợp bằng cách nhập dữ liệu từ cơ sở dữ liệu, tải tệp lên hoặc tạo lược đồ dữ liệu tùy chỉnh trong IBM® watsonx.ai™. Mô hình dựa trên số liệu thống kê này có thể được sử dụng để tạo dữ liệu giúp cải thiện độ chính xác dự đoán của các mô hình đào tạo AI thông qua các trường hợp đặc biệt và cỡ mẫu lớn hơn. Dữ liệu này cũng có thể được sử dụng để giúp nâng cao tính chân thực của các bản demo khách hàng và tài liệu đào tạo nhân viên.
Watsonx.ai là studio AI thế hệ tiếp theo dành cho doanh nghiệp dành cho máy học và AI tổng hợp, được hỗ trợ bởi các mô hình nền tảng. Với studio watsonx.ai, các nhà xây dựng AI, bao gồm các nhà khoa học dữ liệu, nhà phát triển ứng dụng và nhà phân tích kinh doanh, có thể đào tạo, xác thực, điều chỉnh và triển khai cả khả năng học máy truyền thống và khả năng AI tổng hợp mới. Watsonx.ai được thiết kế để tạo điều kiện thuận lợi cho việc cộng tác và khả năng mở rộng trong phát triển ứng dụng AI và có thể được triển khai trong môi trường đám mây lai.
Hãy xem dịch vụ tạo dữ liệu tổng hợp của chúng tôi trên watsonx.ai bởi một trong hai truy cập bản dùng thử miễn phí của chúng tôi or lên lịch cuộc gọi 30 phút với một trong những watsonx.ai chuyên gia sản phẩm để được hướng dẫn chi tiết.
Khám phá lợi ích của watsonx.ai
Mở khóa bản dùng thử miễn phí của bạn ngay hôm nay
Thông tin khác từ Dữ liệu và Phân tích
Bản tin IBM
Nhận các bản tin và cập nhật chủ đề của chúng tôi nhằm cung cấp thông tin chi tiết và lãnh đạo tư tưởng mới nhất về các xu hướng mới nổi.
Theo dõi ngay
Các bản tin khác
- Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Trao quyền cho chính mình. Truy cập Tại đây.
- PlatoAiStream. Thông minh Web3. Kiến thức khuếch đại. Truy cập Tại đây.
- Trung tâmESG. Than đá, công nghệ sạch, Năng lượng, Môi trường Hệ mặt trời, Quản lý chất thải. Truy cập Tại đây.
- PlatoSức khỏe. Tình báo thử nghiệm lâm sàng và công nghệ sinh học. Truy cập Tại đây.
- nguồn: https://www.ibm.com/blog/synthetic-data-generation-building-trust-by-ensuring-privacy-and-quality/
- : có
- :là
- :không phải
- :Ở đâu
- $ LÊN
- 1
- 10
- 17
- 2020
- 2023
- 25
- 28
- 29
- 30
- 300
- 31
- 32
- 40
- 400
- 7
- 72
- 8
- 9
- a
- Giới thiệu
- tăng tốc
- truy cập
- khả năng tiếp cận
- có thể truy cập
- chính xác
- chính xác
- chính xác
- Đạt được
- ngang qua
- thực tế
- thêm
- thêm vào
- Ngoài ra
- địa chỉ
- nhận nuôi
- Nhận con nuôi
- tiến bộ
- đối thủ
- Quảng cáo
- Sau
- chống lại
- AI
- Áp dụng AI
- Mô hình AI
- Đào tạo AI
- trường hợp sử dụng ai
- thuật toán
- Tất cả
- cho phép
- Đã
- Ngoài ra
- thay thế
- Mặc dù
- đàn bà gan dạ
- Amazon RDS
- trong số
- amp
- an
- phân tích
- Các nhà phân tích
- phân tích
- và
- bất kì
- Các Ứng Dụng
- Phát triển ứng dụng
- các ứng dụng
- thích hợp
- LÀ
- bài viết
- nhân tạo
- trí tuệ nhân tạo
- Trí tuệ nhân tạo (AI)
- AS
- xin
- đánh giá
- Tài sản
- liên kết
- At
- Các cuộc tấn công
- thuộc tính
- khán giả
- Tháng Tám
- Tháng Tám 2
- tác giả
- tự động
- có sẵn
- trở lại
- thanh
- dựa
- BE
- bởi vì
- trở nên
- trước
- Lợi ích
- BEST
- thực hành tốt nhất
- Hơn
- giữa
- thiên vị
- có thành kiến
- thành kiến
- bị chặn
- Blog
- Màu xanh da trời
- cả hai
- mang lại
- rộng
- xây dựng
- xây dựng lòng tin
- người xây dựng
- Xây dựng
- được xây dựng trong
- kinh doanh
- Lãnh đạo doanh nghiệp
- các doanh nghiệp
- nhưng
- nút
- by
- tính
- CAN
- khả năng
- bị bắt
- Chụp
- carbon
- thẻ
- Thẻ
- trường hợp
- trường hợp
- CON MÈO
- Phân loại
- nhất định
- thách thức
- kiểm tra
- vòng tròn
- tốt nghiệp lớp XNUMX
- khách hàng
- chặt chẽ
- đám mây
- mã
- hợp tác
- màu sắc
- Cột
- Cột
- kết hợp
- Chung
- cộng đồng
- Các công ty
- công ty
- Của công ty
- so
- cạnh tranh
- phức tạp
- tuân thủ
- hiểu
- toàn diện
- thỏa hiệp
- Thỏa hiệp
- tính toán
- máy tính
- Tầm nhìn máy tính
- máy tính tạo ra
- điều kiện
- sự tự tin
- Kết nối
- Hãy xem xét
- xem xét
- liên lạc
- Container
- chứa
- nội dung
- tiếp tục
- liên tiếp
- đóng góp
- điều khiển
- sửa chữa
- Tương quan
- Phí Tổn
- tiết kiệm chi phí
- có thể
- tạo ra
- Tạo
- quan trọng
- quan trọng
- CSS
- khách hàng
- khách hàng
- dữ liệu khách hàng
- khách hàng
- tiền thưởng
- giao dịch hàng ngày
- dữ liệu
- rò rỉ dữ liệu
- điểm dữ liệu
- dữ liệu riêng tư
- bảo vệ dữ liệu
- chất lượng dữ liệu
- khoa học dữ liệu
- kho dữ liệu
- Cơ sở dữ liệu
- cơ sở dữ liệu
- bộ dữ liệu
- Ngày
- xử lý
- thập kỷ
- Ra quyết định
- quyết định
- sâu
- học kĩ càng
- Mặc định
- các định nghĩa
- Bằng cấp
- cung cấp
- Demo
- phụ thuộc
- triển khai
- triển khai
- triển khai
- triển khai
- Mô tả
- thiết kế
- mong muốn
- xác định
- phát triển
- Phát triển
- chẩn đoán
- siêng năng
- trực tiếp
- khoảng cách
- Phân phối
- do
- tài liệu
- làm
- làm
- lái xe
- hai
- suốt trong
- mỗi
- dễ dàng
- dễ dàng hơn
- dễ dàng
- dễ dàng
- nền kinh tế
- Cạnh
- Hiệu quả
- hay
- sự xuất hiện
- mới nổi
- nhấn mạnh
- Công nhân
- cho phép
- cho phép
- nâng cao
- tăng cường
- đảm bảo
- đảm bảo
- đảm bảo
- đăng ký hạng mục thi
- doanh nghiệp
- Toàn bộ
- môi trường
- chủ yếu
- Ether (ETH)
- đánh giá
- Ngay cả
- sự kiện
- BAO GIỜ
- luôn thay đổi
- sự tiến hóa
- Excel
- Sự phấn khích
- triển lãm
- hiện tại
- tồn tại
- Ra
- giục
- Khám phá
- Tiếp xúc
- mức độ
- ngoài
- tạo điều kiện
- sai
- NHANH
- nhanh hơn
- Tính năng
- cảm thấy
- lòng trung thành
- Tập tin
- theo
- tiếp theo
- phông chữ
- Trong
- buộc
- May mắn thay
- Nền tảng
- phân số
- khung
- Miễn phí
- dùng thử miễn phí
- từ
- đầy đủ
- Hơn nữa
- Thu được
- đạt được
- đạt được
- khoảng trống
- tạo ra
- tạo ra
- tạo ra
- thế hệ
- thế hệ
- mạng lưới nghịch cảnh
- Trí tuệ nhân tạo
- máy phát điện
- được
- đồ thị
- sự hiểu biết
- lưới
- Phát triển
- bảo đảm
- hướng dẫn
- có
- Có
- Nhóm
- chăm sóc sức khỏe
- cao
- giúp đỡ
- tại đây
- Cao
- chất lượng cao
- cao hơn
- cao nhất
- Hy vọng
- Độ đáng tin của
- Tuy nhiên
- http
- HTTPS
- Hỗn hợp
- Đám mây lai
- IBM
- ICO
- ICON
- giống hệt nhau
- xác định
- xác định
- xác định
- Bản sắc
- if
- hình ảnh
- hình ảnh
- trí tưởng tượng
- bao la
- Va chạm
- thực hiện
- quan trọng
- nhập khẩu
- không thể
- nâng cao
- cải thiện
- in
- Mặt khác
- vô tình
- bao gồm
- bao gồm
- Bao gồm
- Tăng lên
- tăng
- tăng
- lên
- chỉ số
- chỉ
- hệ thống riêng biệt,
- các ngành công nghiệp
- báo
- thông tin
- thông báo
- đổi mới
- đầu vào
- cái nhìn sâu sắc
- những hiểu biết
- ví dụ
- Sự thông minh
- quan tâm
- nội bộ
- Internet
- trong
- phức tạp
- Giới thiệu
- IT
- sự lặp lại
- ITS
- chính nó
- Việc làm
- jpg
- Giữ
- Key
- Thiếu sót
- tụt hậu
- lớn
- lớn hơn
- mới nhất
- các nhà lãnh đạo
- Lãnh đạo
- bị rò rỉ
- học tập
- ít nhất
- Cấp
- tận dụng
- Lượt thích
- Dòng
- địa phương
- miền địa phương
- đăng nhập
- Xem
- thấp hơn
- máy
- học máy
- Mainstream
- duy trì
- duy trì
- làm cho
- LÀM CHO
- Làm
- quản lý
- nhiều
- thị trường
- thị phần
- thị trường
- Mặt nạ
- nguyên vật liệu
- trưởng thành
- max-width
- Có thể..
- có nghĩa
- các biện pháp
- cơ chế
- phương pháp
- số liệu
- Metrics
- di cư
- phút
- tối thiểu
- phút
- di động
- kiểu mẫu
- người mẫu
- mô hình
- chi tiết
- hầu hết
- nhiều
- phải
- my
- THÔNG TIN
- Cần
- mạng
- Thần kinh
- mạng thần kinh
- Mới
- Tin
- thế hệ kế tiếp
- Không
- Tiếng ồn
- không
- Tháng mười một
- tại
- số
- có được
- of
- off
- cung cấp
- Cung cấp
- on
- ONE
- có thể
- mở
- mã nguồn mở
- Lạc quan
- tối ưu hóa
- tối ưu hóa
- Tùy chọn
- Các lựa chọn
- or
- cơ quan
- tổ chức
- nguyên
- Nền tảng khác
- vfoXNUMXfipXNUMXhfpiXNUMXufhpiXNUMXuf
- ra
- đầu ra
- gói
- trang
- thông số
- riêng
- Đối tác
- bệnh nhân
- dữ liệu bệnh nhân
- hiệu suất
- người
- Cá nhân
- PHP
- ngoan đạo
- quan trọng
- Nơi
- plato
- Thông tin dữ liệu Plato
- PlatoDữ liệu
- Play
- chơi
- Plugin
- điểm
- điều luật
- Phổ biến
- phổ biến
- vị trí
- Bài đăng
- tiềm năng
- có khả năng
- -
- thực hành
- dự đoán
- dự đoán
- trình bày
- bảo quản
- nhấn
- thịnh hành
- ngăn chặn
- chính
- ưu tiên
- riêng tư
- Kỹ thuật bảo mật
- riêng
- quá trình
- xử lý
- Sản phẩm
- Tiến độ
- nổi bật
- tài sản
- bảo vệ
- bảo vệ
- có thể chứng minh được
- nhà cung cấp
- cung cấp
- công khai
- Đám mây công cộng
- mua
- Python
- định tính
- chất lượng
- định lượng
- Quý
- Câu hỏi
- Nhanh chóng
- Mau
- phạm vi
- nhanh
- hơn
- Reading
- thực
- thế giới thực
- thực tế
- gần đây
- công nhận
- đỏ
- giảm
- làm giảm
- phản ánh
- phản ánh
- về
- Mối quan hệ
- tương đối
- Phát hành
- độ tin cậy
- dựa
- sự phục hưng
- trả lời
- đại diện
- yêu cầu
- đòi hỏi
- nhà nghiên cứu
- đáp ứng
- kết quả
- tiết lộ
- doanh thu
- Nguy cơ
- rủi ro
- robot
- mạnh mẽ
- Vai trò
- chạy
- biện pháp bảo vệ
- Nói
- Tiết kiệm
- khả năng mở rộng
- kịch bản
- Khoa học
- các nhà khoa học
- Điểm số
- Màn
- kịch bản
- Bí mật
- an toàn
- an ninh
- xem
- Tìm kiếm
- tìm kiếm
- đã xem
- gửi
- nhạy cảm
- SEO
- phục vụ
- dịch vụ
- định
- một số
- Chia sẻ
- chia sẻ
- nên
- thể hiện
- Thị giác
- có ý nghĩa
- website
- Kích thước máy
- kích thước
- nhỏ
- nhỏ hơn
- Phần mềm
- rắn
- giải pháp
- Giải pháp
- một số
- một cái gì đó
- tinh vi
- nguồn
- chuyên gia
- riêng
- đặc biệt
- tốc độ
- Được tài trợ
- hình vuông
- các bên liên quan
- Bắt đầu
- bắt đầu
- thống kê
- Các bước
- Vẫn còn
- cấu trúc
- phòng thu
- đăng ký
- như vậy
- đủ
- Khảo sát
- SVG
- tổng hợp
- sợi tổng hợp
- dữ liệu tổng hợp
- hệ thống
- Hãy
- Thảo luận
- Mục tiêu
- nhiệm vụ
- nhóm
- đội
- kỹ thuật
- về
- đại học
- thử nghiệm
- Kiểm tra
- văn bản
- hơn
- việc này
- Sản phẩm
- thế giới
- cung cấp their dịch
- Them
- chủ đề
- sau đó
- Đó
- bằng cách ấy
- vì thế
- Kia là
- họ
- nghĩ
- của bên thứ ba
- điều này
- nghĩ
- tư duy lãnh đạo
- Thông qua
- thời gian
- mất thời gian
- Yêu sách
- đến
- hôm nay
- bên nhau
- quá
- công cụ
- hàng đầu
- chủ đề
- truyền thống
- Train
- đào tạo
- Hội thảo
- giao dịch
- Giao dịch
- biến đổi
- chuyển đổi
- máy biến áp
- Minh bạch
- minh bạch
- Xu hướng
- thử nghiệm
- trillions
- đúng
- NIỀM TIN
- hai
- kiểu
- loại
- thường
- đang trải qua
- hiểu
- sự hiểu biết
- Cập nhật
- Đang tải lên
- URL
- sử dụng
- ca sử dụng
- đã sử dụng
- Người sử dụng
- sử dụng
- tiện ích
- HIỆU LỰC
- xác nhận
- Quý báu
- Các giá trị
- nhiều
- khác nhau
- nhà cung cấp
- Video
- tầm nhìn
- vmware
- Dễ bị tổn thương
- W
- Kho
- Sự bảo đảm
- là
- we
- khi nào
- liệu
- cái nào
- trong khi
- rộng hơn
- sẽ
- với
- ở trong
- không có
- WordPress
- từ
- Công việc
- đang làm việc
- thế giới
- thế giới
- viết
- năm
- bạn
- trên màn hình
- zephyrnet