Rpa + Машинное Обучение = Интеллектуальная Автоматизация

Как правило, это просто имитирует примитивную деятельность человека.

Другими словами, RPA не имитирует человеческое поведение, он имитирует человеческие действия.

Поведение предполагает разумный выбор из ряда возможных вариантов, тогда как действие — это просто движение или выполнение процесса.

Процессы RPA чаще всего управляются предопределенными бизнес-правилами, которые могут быть строго определены, поэтому RPA имеет ограниченные возможности работы с неоднозначными или сложными средами.

Вы также можете прочитать о том, как объединить AI и RPA для создания интеллектуальная автоматизация .

С другой стороны, искусственный интеллект — это имитация машины.

человеческий интеллект , что подразумевает более широкий диапазон возможных выходов и результатов.

ИИ — это одновременно интеллектуальный механизм принятия решений и имитация человеческого поведения.

В то же время машинное обучение является необходимым шагом на пути к созданию искусственного интеллекта.

Это способствует появлению дедуктивной аналитики и прогнозных решений, которые все ближе приближаются к результатам, которых можно было бы ожидать от человека.

Ассоциация по стандартизации IEEE опубликовала свое Руководство IEEE по правилам и концепциям в этой области в июне 2017 года.

интеллектуальная автоматизация .

Он определяет роботизированную автоматизацию процессов как «предварительно сконфигурированный экземпляр программного обеспечения, который использует бизнес-логику и заранее определенную хореографию действий для полностью автономного выполнения комбинации процессов, действий, транзакций и задач в одной или нескольких несвязанных программных системах для достижения управляемого результата или услуга.

" человек в исключительных случаях».

Другими словами, RPA — это просто система, которая может выполнять определенный набор задач неоднократно и без сбоев, поскольку ее можно запрограммировать на выполнение такого типа работы.

Однако RPA не может применять функцию обучения для изменения себя или адаптации своих навыков к другому набору условий, и именно здесь машинное обучение и искусственный интеллект наиболее интенсивно способствуют созданию более интеллектуальных систем.

В зависимости от типа бизнеса компании часто используют один или несколько типов автоматизации для повышения эффективности или результативности.

По мере перехода от автоматизации, управляемой процессами, к более гибкой автоматизации, управляемой данными, возникают дополнительные затраты в виде наборов обучающих данных, технических разработок, инфраструктуры и специализированных знаний.

Но потенциальные выгоды с точки зрения новых идей и финансового развития могут значительно возрасти.

Теперь компаниям необходимо рассмотреть возможность интеграции машинного обучения и искусственного интеллекта с традиционными RP для достижения интеллектуальной автоматизации, чтобы оставаться конкурентоспособными и работать эффективно.

В таких отраслях, как автономное вождение и здравоохранение, где решения, принимаемые с помощью искусственного интеллекта и машинного обучения, могут иметь серьезные последствия, точность данных обучения, которые используются для принятия решений такого типа, имеет решающее значение.

Поскольку современные модели искусственного интеллекта и машинного обучения, использующие нейронные сети и глубокое обучение, приближаются к 100% точности, эти механизмы работают более автономно, чем когда-либо, и могут принимать решения без вмешательства человека.

Небольшие отклонения или неточности в данных обучения могут иметь фатальные и непредвиденные последствия.

Таким образом, целостность и точность данных становятся все более важным аспектом, поскольку люди начинают больше полагаться на решения, принимаемые умными машинами для решения сложных задач.

Итеративный рабочий процесс подготовки данных, разработки функций, моделирования и проверки является стандартным планом работы по обработке данных.

Любой специалист по данным скажет вам, что наличие хорошо размеченных обучающих данных — это, пожалуй, самый важный ингредиент в подготовке модели.

Примерами «грязных» данных могут быть отсутствующие данные, смещенные данные, выбросы или просто наборы данных, которые не являются репрезентативными для данных, с которыми будут работать в производстве.

Разработка признаков также является важным шагом в процессе машинного обучения, т. е.

выбором характеристик данных, которые, вероятно, будут наиболее важными для обеспечения точности прогнозирования данной модели.

В нейронной сети, где параметры накладываются друг на друга, правильная идентификация ключевых функций на каждой итерации имеет решающее значение для успешного построения модели.

Плохие данные обучения могут привести к неправильному выбору или взвешиванию функций, что, в свою очередь, приводит к тому, что модели невозможно использовать в более широком наборе производственных данных.

Например, модель, которая обнаруживает отдельные органы на МРТ, должна будет брать репрезентативные обучающие изображения с конкретного аппарата МРТ, а затем точно определять конкретные области интереса в каждом органе, что приведет к улучшению результатов распознавания, а не просто использовать фотографии этих органов.

из общедоступных источников.

Другим примером является система кредиторской задолженности, которая использует оптическое распознавание символов (OCR) для программного извлечения соответствующей информации из счетов-фактур.

Ключевые поля в каждом счете, такие как «Адрес», «Имя» и «Итого», должны быть четко отделены от тела различных типов счетов, чтобы модель могла работать точно и эффективно.

Это означает, что плохо сбалансированные данные, полученные во время обучения, могут со временем привести к неожиданной предвзятости и неожиданным (а иногда и оскорбительным) результатам.

Когда система вносит значительную предвзятость, становится трудно полагаться на решения, принимаемые этой системой.

Благодаря точному аннотированию данных модели машинного обучения и модели искусственного интеллекта могут принимать более точные решения, а в сочетании с фундаментальными процессами RPA компании могут достичь по-настоящему интеллектуальной автоматизации.

Вот и все.

Если вы дочитали статью до конца, приглашаем вас бесплатный урок , в котором вы научитесь писать робота на UiPath, считывающего данные из csv и xlsx и автоматизирующего отправку результатов по электронной почте.