g u t x .com.tr İpek yolu - Çin'i anlamaya götürürüm

Robotik süreç otomasyonu + makine öğrenimi = akıllı otomasyon

Tam metin 2541 Kelimeler, tahmini öğrenme süresi 8 dakika

Kaynak: kaoyanzipiao.tuxi

Robotik süreç otomasyonu + makine öğrenimi = akıllı otomasyon?

"Robotlar yorulmayacak, sıkılmayacak ve görevleri doğru bir şekilde yerine getirecek, insan meslektaşlarının üretkenliği artırmasına yardımcı olacak ve insanları üst düzey görevlere odaklanmaları için özgürleştirecek."

Robotik süreç otomasyonu birçok farklı sektörde yaygın ilgi gördü.

Şirketler dijital yeniliğe odaklandıkça, tekrarlayan görevlerin otomasyonu verimliliği artırabilirken insan hatasını azaltır Bu çekici bir iş önerisidir.

Kaynak: Pexels

Basit robotik süreç otomasyonuna ek olarak, makine öğrenimi, yapay zeka ve robotik süreç otomasyonu da akıllı otomasyona ulaşmak için birleştirilebilir ve tekrarlayan görevlerin otomasyonu, ek insan benzeri algılama ve tahmin katmanları aracılığıyla sağlanabilir.

Robotik süreç otomasyonu ile yapay zeka arasındaki fark

Tasarım açısından robotik süreç otomasyonu, insan benzeri zekayı kopyalamak için tasarlanmamıştır, ancak genellikle temel insan faaliyetlerini taklit etmek için tasarlanmıştır. Başka bir deyişle, robotik süreç otomasyonu insan davranışını taklit etmez, ancak insan eylemlerini taklit eder.

Davranış, bir dizi olası seçenek arasından akıllıca bir seçim yapmayı ifade eder ve eylem sadece hareket veya süreç yürütmedir.

Robotik süreç otomasyonu süreci genellikle dar tanımlanmış önceden tanımlanmış iş kuralları tarafından yönlendirilir, bu nedenle robotik süreç otomasyonu belirsiz veya karmaşık ortamlarla başa çıkma konusunda sınırlı beceriye sahiptir.

Öte yandan, yapay zeka, insan zekasını simüle etmek için makineler kullanıyor ve daha geniş bir olası girdi ve sonuç yelpazesi gerektiriyor. Yapay zeka yalnızca akıllı bir karar verme mekanizması değil, aynı zamanda insan davranışının bir simülasyonudur.

Aynı zamanda, makine öğrenimi, insanlardan beklenen sonuçlara daha da yaklaşmak için tümdengelimli analize ve tahmine dayalı karar vermeye yardımcı olan yapay zeka için gerekli bir basamaktır.

IEEE Standartları Derneği, Haziran 2017'de "IEEE Akıllı Süreç Otomasyonu Terminolojisi ve Kavram Kılavuzu" nu yayınladı. Bunlar arasında robotik süreç otomasyonunun tanımı şöyledir:

"Önceden yapılandırılmış yazılım örneği, sonuçları veya hizmetleri elde etmek için insan yönetimine ihtiyaç duymadan bir veya daha fazla ilgisiz yazılım sisteminin süreçlerini, etkinliklerini, işlemlerini ve görevlerini otomatik olarak yürütmek için iş kurallarını ve önceden tanımlanmış etkinlik düzenlemesini kullanır."

Başka bir deyişle, robotik süreç otomasyonu, belirli bir görev için özel olarak tasarlandığı için hatasız olarak tanımlanmış bir dizi görevi tekrar tekrar gerçekleştirebilen bir sistemdir. Ancak öğrenme işlevini kendini geliştirmek için kullanamaz, becerilerini farklı ortamlara uyarlayamaz, bu nedenle makine öğrenimi ve yapay zeka daha akıllı sistemlerin inşasına giderek daha fazla katkı sağlıyor.

Süreç odaklı ve veri odaklı

Akıllı otomasyon, robotik masaüstü otomasyonu, robotik süreç otomasyonu, makine öğrenimi ve yapay zekayı içeren otomasyon destekli iş akışı sürekliliğinin daha karmaşık ucuna uygulanabilen bir terimdir. İşin türüne bağlı olarak, şirketler genellikle verimliliği ve etkinliği artırmak için bir veya daha fazla otomasyon türü kullanır. İnsanlar süreç odaklı otomasyondan daha uyarlanabilir veri odaklı otomasyona geçtikçe, eğitim verileri, teknoloji geliştirme, altyapı ve uzmanlık maliyetleri artacaktır. Bununla birlikte, ek içgörü ve finansal etki açısından, potansiyel avantaj büyük ölçüde artırılabilir.

Rekabet gücünü ve verimliliği sürdürmek için şirketler artık akıllı otomasyona ulaşmak için geleneksel robotik süreç otomasyonuna makine öğrenimi ve yapay zeka eklemeyi düşünmelidir.

Akıllı otomasyon, veri bütünlüğüne bağlıdır

Akıllı otomasyon çerçevesinde eğitim verileri merkezi bileşendir ve diğer tüm bileşenler buna bağlıdır. Otonom sürüş ve sağlık hizmetleri gibi sektörlerde yapay zeka veya makine öğrenimi ile alınan kararlar ciddi bir etkiye sahip olabilir, bu nedenle bu karar türleri için eğitim verilerinin doğruluğu kritiktir. Sinir ağlarını ve derin öğrenmeyi kullanan modern yapay zeka ve makine öğrenimi modellerinin doğruluğu giderek% 100'e yükselirken, bu motorlar her zamankinden daha özerk çalışıyor ve insan müdahalesi olmadan kararlar alabiliyor. Eğitim verilerindeki küçük değişiklikler veya yanlışlıklar ciddi sonuçlara ve beklenmedik etkilere neden olabilir. İnsanlar karmaşık görevleri tamamlamak için akıllı makinelerin verdiği kararlara güvenmeye başladıkça, veri bütünlüğü ve doğruluğu giderek daha önemli hale geldi.

Doğru makine öğrenimi modelleri, doğru eğitim verileri gerektirir

Kaynak: Pexels

Veri bütünlüğü, temsili kaynak verilerle başlamayı ve ardından makine öğrenimi modellerinin eğitimi, testi ve dağıtımından önce bu verilerin doğru şekilde etiketlenmesini içerir. Veri hazırlama, özellik mühendisliği, modelleme ve doğrulamanın yinelemeli iş akışı, standart veri bilimi başucu kitabıdır.

Herhangi bir veri bilimcisi, uygun şekilde etiketlenmiş eğitim verilerinin mevcudiyetinin muhtemelen sırrındaki en önemli bileşen olduğunu açıklayacaktır. "Kirli" verilere örnekler arasında eksik veriler, sapmış veriler ve aykırı değerler veya yalnızca üretimde işlenecek gelecekteki verileri temsil etmeyen veri kümeleri bulunur. Özellik mühendisliği, makine öğrenimi sürecinde, yani belirli bir modelin doğruluğunu tahmin etmek için en kritik veri özelliklerinin seçilmesinde de önemli bir adımdır. Basamaklı parametrelere sahip bir sinir ağında, her bir yinelemede anahtar özelliklerin doğru tanımlanması, modelin başarısı için kritik öneme sahiptir. Düşük kaliteli eğitim verileri, özelliklerin yanlış seçilmesine veya ağırlıklandırılmasına yol açabilir ve bu da modelin daha geniş bir üretim verileri grubuna genelleştirilememesiyle sonuçlanabilir.

Örneğin, bir MRI görüntüsündeki belirli organları algılayan bir model için, belirli bir MRI makinesinden temsili bir eğitim görüntüsü seçmek ve ardından her bir organa özgü ilgi alanının ilgili sınırlarını doğru bir şekilde izole etmek, yalnızca genel kullanımdan daha fazlası olacaktır. Daha iyi tespit sonuçları için kaynak organ fotoğrafları. Diğer bir örnek, ilgili bilgileri faturalardan programlı bir şekilde almak için optik karakter tanıma (OCR) kullanan borç hesapları sisteminde görülebilir. Etkili ve doğru bir model oluşturmak için her faturadaki anahtar alanlar ("adres", "ad" ve "toplam" gibi) farklı fatura türlerinin ana gövdesinden doğru bir şekilde ayırt edilmelidir. Bu öğelerin etiketleri eksik veya yanlışsa, ortaya çıkan modelin doğruluğunu etkileyecektir.

Sapma sorunu

Mevcut yapay zeka ve makine öğrenimi modelleri, kısmen ilk eğitim verilerine tamamen bağımlı olduklarından ve süreç düzeltmesi için yeni verileri emmek ve işlemek için otomatik bir yineleme mekanizması bulunmadığından insan zekasından farklıdır (yani sürekli yeniden eğitim). Bu, eğitim sürecinde ortaya çıkan dengesiz verilerin zaman içinde beklenmedik sapmalara neden olabileceği ve beklenmedik (bazen rahatsız edici) sonuçlar üretebileceği anlamına gelir. Sisteme çok sayıda sapma eklendiğinde, bu sistemler tarafından alınan kararlara güvenmek zordur.

İyi veri açıklaması, yüksek kaliteli akıllı robot süreç otomasyonu sağlayabilir

Kaynak: Pexels

Doğru eğitim verileri, çoğu başarılı veri bilimi projesinin temelidir. BasicAI, birçok farklı sektördeki şirketler için yüksek kaliteli veri açıklama hizmetleri sağlar ve bu, çoğu müşteri görüşmesinin ana temasıdır. Doğru veri açıklamalarının yardımıyla, makine öğrenimi modelleri ve yapay zeka modelleri giderek daha doğru kararlar verebilir ve robotik süreç otomasyonu işinin temel süreçleriyle birleştirildiğinde gerçek akıllı otomasyon sağlanabilir.

Yavaş yavaş "akıllı +" bir topluma doğru ilerliyoruz. "Akıllı +" nın getirdiği yeni değişiklikler herkes için ferahlatıcı olacak. Gerçekten gerçekleşeceği günü sabırsızlıkla bekliyoruz!