👨‍🎨 ✍️ 🏪 RPA + التعلم الآلي = الأتمتة الذكية 🍞 🌤️ 🅿️

تحية يا خبروفيتس! في مارس ، أطلقت OTUS دورة جديدة ، مطور برامج الروبوت (RPA) ، استنادًا إلى UiPath و PIX . تحسبًا لبدء الدورة ، قمنا بترجمة لك مادة مفيدة حول ما سيحدث إذا قمت بدمج RPA في التعلم الآلي.

أحدثت أتمتة العمليات الروبوتية (RPA) ضجة في العديد من الصناعات. نظرًا لأن العمل يركز على الابتكار الرقمي ، فإن أتمتة المهام المتكررة من أجل زيادة الكفاءة وتقليل الأخطاء التي يسببها العامل البشري هي أولوية.

لن تتعب الروبوتات ، ولن تشعر بالملل وستكمل المهام بشكل واضح من أجل مساعدة زملائها من البشر على زيادة الإنتاجية وتوفير الوقت لأداء المهام ذات المستوى الأعلى.

بالإضافة إلى RPA البسيط ، يمكن تحقيق الأتمتة الذكية من خلال دمج التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي في أتمتة العمليات الروبوتية لأتمتة المهام المتكررة مع طبقة إضافية من الإدراك والتنبؤ الشبيه بالإنسان.

RPA

وفقًا للفكرة الأساسية ، لا يُقصد بـ RPA تقليد الذكاء البشري. كقاعدة ، تقليد ببساطة النشاط البشري البدائي. وبعبارة أخرى ، لا يُحاكي الجيش الوطني الرواندي السلوك البشري ؛ بل يُقلّد الأفعال البشرية. ينطوي السلوك على اختيار معقول من مجموعة من الخيارات الممكنة ، في حين أن الفعل هو مجرد حركة أو عملية. غالبًا ما تكون عمليات RPA مدفوعة بقواعد عمل محددة مسبقًا يمكن تحديدها بدقة ، لذا فإن RPAs لديها قدرة محدودة على العمل في بيئات غامضة أو معقدة.

يمكنك أيضًا القراءة حول كيفية الجمع بين AI و RPA لإنشاء أتمتة ذكية .

من ناحية أخرى ، الذكاء الاصطناعي هو محاكاة لآلةالذكاء البشري ، مما يعني وجود مجموعة واسعة من النتائج والنتائج المحتملة. إن الذكاء الاصطناعي هو آلية ذكية لصنع القرار وتقليد للسلوك البشري. في الوقت نفسه ، يعد التعلم الآلي خطوة ضرورية نحو إنشاء الذكاء الاصطناعي. يساهم في ظهور التحليلات الاستنتاجية والقرارات التنبؤية ، التي تقترب أكثر فأكثر من النتائج التي يمكن توقعها من الشخص.

نشرت جمعية معايير IEEE دليل IEEE لقواعد ومفاهيم الأتمتة الذكية في يونيو 2017. في ذلك ، يتم تعريف أتمتة العمليات الروبوتية على أنها "مثيل تم تكوينه مسبقًا للبرامج التي تستخدم منطق الأعمال وتصميم رقصات محددة مسبقًا للأفعال لأداء مجموعة من العمليات والإجراءات والمعاملات والمهام بشكل مستقل تمامًا في واحد أو أكثر من أنظمة البرامج غير ذات الصلة لتوفير نتيجة أو خدمة مع القدرة على التحكم شخص في حالات استثنائية. "

بمعنى آخر ، RPA هو ببساطة نظام يمكنه بشكل متكرر وبدون إخفاق تنفيذ مجموعة محددة من المهام ، لأنه يمكن برمجته لأداء هذا النوع من العمل. ومع ذلك ، لا يمكن لـ RPA استخدام وظيفة التعلم لتعديل نفسها أو تكييف مهاراتها مع مجموعة مختلفة من الظروف ، وهذا هو المكان الذي يساهم فيه التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي بشكل مكثف في إنشاء أنظمة أكثر ذكاءً.

التحكم في العمليات أو إدارة البيانات؟

الأتمتة الذكية هي مصطلح يمكن تطبيقه على المنطقة الأكثر تعقيدًا من استمرارية أتمتة سير العمل ، والتي تتكون من أتمتة محطة العمل الآلية ، وأتمتة العمليات الروبوتية ، وتعلم الآلة ، والذكاء الاصطناعي. اعتمادًا على نوع العمل ، غالبًا ما تستخدم الشركات نوعًا واحدًا أو أكثر من أنواع الأتمتة لزيادة الكفاءة أو الفعالية. بينما تنتقل من الأتمتة التي تعتمد على العمليات إلى الأتمتة الأكثر مرونة التي تعتمد على البيانات ، تنشأ تكاليف إضافية في شكل مجموعات بيانات التدريب والتطوير التقني والبنية التحتية والمعرفة المتخصصة. لكن الفوائد المحتملة من حيث الأفكار الجديدة والتنمية المالية يمكن أن تزيد بشكل ملحوظ.

يجب أن تفكر الشركات الآن في دمج التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي مع RPs التقليدية لتحقيق أتمتة ذكية من أجل الحفاظ على القدرة التنافسية والعمل بكفاءة.

أتمتة ذكية

تعتمد الأتمتة الذكية على سلامة البيانات

كجزء من الأتمتة الذكية ، تعد بيانات التدريب مكونًا مركزيًا يعتمد عليه كل شيء آخر. في صناعات مثل القيادة الذاتية والرعاية الصحية ، حيث يمكن أن يكون للقرارات التي تتخذها AI / ML عواقب وخيمة ، فإن دقة بيانات التدريب التي تبلغ عن هذه الأنواع من القرارات أمر بالغ الأهمية. نظرًا لأن دقة النماذج الحديثة للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي التي تستخدم الشبكات العصبية ونهج التعلم العميق 100٪ ، فإن هذه الآليات تعمل بشكل مستقل أكثر من أي وقت مضى ويمكنها اتخاذ قرارات دون تدخل بشري. يمكن أن يكون للانحرافات الصغيرة أو عدم الدقة في بيانات التدريب عواقب مميتة وغير متوقعة. وبالتالي ، أصبحت سلامة البيانات ودقتها جانبًا متزايد الأهمية.عندما يبدأ الناس في الاعتماد بشكل أكبر على القرارات التي تتخذها الأجهزة الذكية في المهام المعقدة.

تتطلب نماذج التعلم الآلي الدقيقة بيانات تدريب دقيقة

تتضمن سلامة البيانات وجود بيانات مصدر تمثيلية ، والترميز الدقيق لهذه البيانات قبل مرحلة التدريب ، واختبار نموذج التعلم الآلي ونشره. إن سير العمل التكراري لإعداد البيانات وهندسة الميزات والنمذجة والتحقق من الصحة هو خطة العمل القياسية لمعالجة البيانات.

سيخبرك أي متخصص في علوم البيانات أن وجود بيانات تدريب جيدة التسمية ربما يكون العنصر الأكثر أهمية في صنع نموذج. قد تكون أمثلة البيانات "القذرة" مفقودة ، أو بيانات متحيزة ، أو قيم متطرفة ، أو ببساطة مجموعات بيانات لا تمثل البيانات التي سيتم العمل عليها في الإنتاج. تعد هندسة الأحرف أيضًا خطوة مهمة في التعلم الآلي ، أي اختيار خصائص البيانات التي يحتمل أن تكون الأكثر أهمية لضمان دقة التنبؤ بهذا النموذج. في الشبكة العصبية ، حيث يتم فرض المعلمات على بعضها البعض ، يعد التعريف الصحيح للميزات الرئيسية في كل تكرار أمرًا بالغ الأهمية للنجاح في بناء النموذج. يمكن أن تؤدي بيانات التدريب السيئة إلى اختيار العلامات أو ترجيحها بشكل غير صحيح ،وهو ما سيؤدي بدوره إلى تكوين نماذج لا يمكن استخدامها لمجموعة أكبر من البيانات من الإنتاج.

على سبيل المثال ، بالنسبة للنموذج الذي يكتشف الأعضاء الفردية على التصوير بالرنين المغناطيسي ، تحتاج إلى تحديد صور التدريب التمثيلية من جهاز التصوير بالرنين المغناطيسي المحدد ، ثم تحديد مناطق معينة تهم كل جهاز بدقة ، مما سيؤدي إلى تحسين نتائج التعرف ، بدلاً من استخدام صور هذه الأعضاء من مصادر عامة. مثال آخر هو نظام فوترة البائع الذي يستخدم التعرف البصري على الأحرف (OCR) لاستخراج المعلومات ذات الصلة من الفواتير برمجيًا. يجب فصل الحقول الرئيسية في كل فاتورة ، مثل "العنوان" و "الاسم" و "الملخص" بوضوح عن نص الأنواع المختلفة من الفواتير حتى يتمكن النموذج من العمل بدقة وكفاءة. إذا لم يتم وضع علامة على هذه العناصر بشكل كامل أو غير صحيح ، فستتأثر دقة النموذج الناتج.

مشكلة الموضوعية

تختلف النماذج الحديثة للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي عن الذكاء البشري من حيث أنها تعتمد بشكل كامل على بيانات المصدر ولا تمتلك عادةً آلية تعاودية تلقائية للحصول على بيانات جديدة ومعالجتها لتصحيح المسار ، أي إعادة التدريب المستمر. وهذا يعني أن البيانات غير المتوازنة التي تم الحصول عليها أثناء التدريب يمكن أن تؤدي في النهاية إلى تحيز غير متوقع ونتائج غير متوقعة (وأحيانًا مسيئة). عندما يظهر قدر كبير من التحيز في النظام ، يصبح من الصعب الاعتماد على القرارات التي يتخذها هذا النظام.

يؤدي التعليق التوضيحي الجيد للبيانات إلى RPA ذكي عالي الجودة

تقع بيانات التدريب الدقيقة في قلب معظم مشروعات علوم البيانات الناجحة. من خلال التعليقات التوضيحية الدقيقة للبيانات ، يمكن لنماذج التعلم الآلي ونماذج الذكاء الاصطناعي اتخاذ قرارات أكثر دقة ، وبالاقتران مع عمليات RPA الأساسية ، يمكن للشركات تحقيق أتمتة ذكية حقًا.

هذا كل شئ. إذا كنت قد قرأت المقالة حتى النهاية ، فإننا ندعوك إلى درس مجاني ستتعلم فيه كيفية كتابة روبوت في UiPath ، والذي يقرأ البيانات من csv و xlsx ويقوم بأتمتة إرسال النتائج عبر البريد الإلكتروني.

RPA + التعلم الآلي = الأتمتة الذكية