👨🏾‍💼 🏵️ 🌜 RPA + मशीन लर्निंग = बुद्धिमान स्वचालन 🥞 👅 🧗🏻

सलाम, ख़बरों को! मार्च में, OTUS ने UiPath और PIX पर आधारित एक नया कोर्स , Software Robot Developer (RPA) लॉन्च किया । पाठ्यक्रम की शुरुआत की प्रत्याशा में, हमने आपके लिए उपयोगी सामग्री का अनुवाद किया है यदि आप मशीन सीखने में आरपीए को एकीकृत करते हैं तो क्या होगा।

रोबोटिक प्रोसेस ऑटोमेशन (RPA) ने कई उद्योगों को प्रभावित किया है। जैसा कि व्यवसाय डिजिटल नवाचार पर केंद्रित है, दक्षता बढ़ाने के लिए और मानव कारक के कारण होने वाली त्रुटियों को कम करने के लिए दोहराए गए कार्यों को स्वचालित करना एक प्राथमिकता है।

रोबोट थक नहीं पाएंगे, ऊब नहीं पाएंगे और अपने मानव सहयोगियों को उत्पादकता बढ़ाने और उच्च-स्तरीय कार्यों को करने के लिए खाली समय देने में मदद करने के लिए स्पष्ट रूप से कार्यों को पूरा करेंगे।

एक साधारण आरपीए के अलावा, मानव सीखने की धारणा और पूर्वानुमान की अतिरिक्त परत के साथ दोहराए जाने वाले कार्यों को स्वचालित करने के लिए रोबोट सीखने की प्रक्रिया में मशीन लर्निंग और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस को एकीकृत करके बुद्धिमान स्वचालन प्राप्त किया जा सकता है।

RPA

मूल विचार के अनुसार, RPA का उद्देश्य मानव बुद्धि की नकल करना नहीं है। एक नियम के रूप में, वह बस आदिम मानव गतिविधि का अनुकरण करती है। दूसरे शब्दों में, RPA मानव व्यवहार की नकल नहीं करता है, यह मानव कार्यों की नकल करता है। व्यवहार संभव विकल्पों की एक सीमा से एक उचित विकल्प का अर्थ है, जबकि एक कार्रवाई केवल एक आंदोलन या एक प्रक्रिया है। RPA प्रक्रियाओं को अक्सर पूर्वनिर्धारित व्यावसायिक नियमों द्वारा संचालित किया जाता है जिन्हें कड़ाई से परिभाषित किया जा सकता है, इसलिए RPA में अस्पष्ट या जटिल वातावरण के साथ काम करने की सीमित क्षमता होती है।

आप बुद्धिमान स्वचालन बनाने के लिए AI और RPA को कैसे मिलाएं, इसके बारे में भी पढ़ सकते हैं ।

दूसरी ओर, कृत्रिम बुद्धिमत्ता एक मशीन का अनुकरण हैमानव बुद्धि , जो संभावित उत्पादन और परिणामों की एक विस्तृत श्रृंखला की उपस्थिति का अर्थ है। एआई एक बुद्धिमान निर्णय लेने वाला तंत्र और मानव व्यवहार की नकल दोनों है। इसी समय, मशीन बुद्धि कृत्रिम बुद्धि के निर्माण की दिशा में एक आवश्यक कदम है। यह डिडक्टिव एनालिटिक्स और प्रेडिक्टिव फैसलों के उद्भव में योगदान देता है, जो एक व्यक्ति से अपेक्षित परिणाम के करीब और करीब हो रहे हैं।

IEEE स्टैंडर्ड एसोसिएशन ने अपने IEEE गाइड टू इंटेलिजेंट ऑटोमेशन रूल्स और कॉन्सेप्ट्स को जून 2017 में प्रकाशित किया। इसमें रोबोटिक प्रोसेस ऑटोमेशन को "सॉफ़्टवेयर के पूर्व-कॉन्फ़िगर किए गए उदाहरण के रूप में परिभाषित किया गया है जो व्यावसायिक तर्क का उपयोग करता है और क्रियाओं की पूर्वनिर्धारित कोरियोग्राफी पूरी तरह से स्वायत्तता से एक या एक से अधिक असंबंधित सॉफ्टवेयर सिस्टम में प्रक्रियाओं, कार्यों, लेनदेन और कार्यों के संयोजन को नियंत्रित करने की संभावना के साथ एक परिणाम या सेवा प्रदान करता है। असाधारण मामलों में व्यक्ति। ”

दूसरे शब्दों में, एक आरपीए केवल एक प्रणाली है जो बार-बार और बिना असफलताओं के कार्यों का एक विशिष्ट सेट प्रदर्शन कर सकती है, क्योंकि इसे इस प्रकार के कार्य करने के लिए प्रोग्राम किया जा सकता है। हालाँकि, RPA सीखने के कार्य का उपयोग स्वयं को संशोधित करने या परिस्थितियों के एक अलग सेट में अपने कौशल को अनुकूलित करने के लिए नहीं कर सकता है, और यह यहाँ है कि मशीन लर्निंग और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस अधिक बुद्धिमान प्रणालियों के निर्माण में सबसे अधिक गहन योगदान करते हैं।

प्रक्रिया नियंत्रण या डेटा प्रबंधन?

इंटेलिजेंट ऑटोमेशन एक ऐसा शब्द है, जिसे रोबोटिक वर्कस्टेशन ऑटोमेशन, रोबोट प्रोसेस ऑटोमेशन, मशीन लर्निंग, और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस से मिलकर वर्कफ़्लो ऑटोमेशन के अधिक जटिल क्षेत्र में लागू किया जा सकता है। व्यवसाय के प्रकार के आधार पर, कंपनियां अक्सर दक्षता या प्रभावशीलता बढ़ाने के लिए एक या अधिक प्रकार के स्वचालन का उपयोग करती हैं। जैसे-जैसे आप प्रक्रिया-संचालित स्वचालन से अधिक लचीले डेटा-चालित स्वचालन की ओर बढ़ते हैं, प्रशिक्षण डेटा सेट, तकनीकी विकास, बुनियादी ढांचे और विशेष ज्ञान के रूप में अतिरिक्त लागतें उत्पन्न होती हैं। लेकिन नए विचारों और वित्तीय विकास के संदर्भ में संभावित लाभ में काफी वृद्धि हो सकती है।

कंपनियों को अब प्रतिस्पर्धी रहने और कुशलता से काम करने के लिए बुद्धिमान आरपी को प्राप्त करने के लिए पारंपरिक आरपी के साथ मशीन लर्निंग और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस पर विचार करना चाहिए।

बुद्धिमान स्वचालन

बुद्धिमान स्वचालन डेटा अखंडता पर निर्भर करता है

बुद्धिमान स्वचालन के भाग के रूप में, प्रशिक्षण डेटा एक केंद्रीय घटक है जिस पर बाकी सब कुछ निर्भर करता है। स्वायत्त ड्राइविंग और स्वास्थ्य सेवा जैसे उद्योगों में, जहां एआई / एमएल द्वारा किए गए निर्णयों के गंभीर परिणाम हो सकते हैं, प्रशिक्षण डेटा की सटीकता जो इस प्रकार के निर्णयों के बारे में सूचित करती है, महत्वपूर्ण है। चूंकि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग के आधुनिक मॉडल की सटीकता जो तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करते हैं और गहन शिक्षण 100% तक पहुंचते हैं, ये तंत्र पहले से कहीं अधिक स्वायत्तता से काम करते हैं और मानव हस्तक्षेप के बिना निर्णय ले सकते हैं। प्रशिक्षण डेटा में छोटे विचलन या अशुद्धि के घातक और अप्रत्याशित परिणाम हो सकते हैं। इस प्रकार, डेटा अखंडता और सटीकता तेजी से महत्वपूर्ण पहलू बनता जा रहा है।जैसा कि लोग जटिल कार्यों के लिए स्मार्ट मशीनों द्वारा किए गए निर्णयों पर अधिक भरोसा करना शुरू करते हैं।

सटीक मशीन लर्निंग मॉडल को सटीक प्रशिक्षण डेटा की आवश्यकता होती है

डेटा की अखंडता में प्रतिनिधि स्रोत डेटा की उपस्थिति, प्रशिक्षण चरण से पहले इस डेटा का सटीक मार्कअप, मशीन लर्निंग मॉडल का परीक्षण और तैनाती शामिल है। डेटा की तैयारी, फीचर इंजीनियरिंग, मॉडलिंग और सत्यापन की पुनरावृत्ति वर्कफ़्लो डेटा प्रोसेसिंग के लिए मानक कार्य योजना है।

कोई भी डेटा साइंस पेशेवर आपको बताएगा कि एक मॉडल बनाने में अच्छी तरह से लेबल किए गए प्रशिक्षण डेटा होना सबसे महत्वपूर्ण घटक है। "गंदे" डेटा के उदाहरण गायब हो सकते हैं, पक्षपाती डेटा, आउटलेयर, या बस डेटा सेट जो उत्पादन में काम किए जाने वाले डेटा के प्रतिनिधि नहीं हैं। चरित्र इंजीनियरिंग भी मशीन सीखने में एक महत्वपूर्ण कदम है, अर्थात्। डेटा विशेषताओं का चयन जो इस मॉडल के पूर्वानुमान की सटीकता सुनिश्चित करने के लिए सबसे महत्वपूर्ण होने की संभावना है। एक तंत्रिका नेटवर्क में, जहां मापदंडों को एक-दूसरे पर आरोपित किया जाता है, मॉडल के सफल निर्माण के लिए प्रत्येक पुनरावृत्ति में मुख्य विशेषताओं की सही परिभाषा महत्वपूर्ण है। खराब प्रशिक्षण डेटा से गलत चयन या संकेतों का भार हो सकता है,बदले में उत्पादन से डेटा के व्यापक सेट के लिए उपयोग नहीं किए जा सकने वाले मॉडल का निर्माण होगा।

उदाहरण के लिए, एक एमआरआई पर व्यक्तिगत अंगों का पता लगाने वाले मॉडल के लिए, आपको एक विशिष्ट एमआरआई डिवाइस से प्रतिनिधि प्रशिक्षण छवियों का चयन करने की आवश्यकता है, और फिर प्रत्येक अंग के लिए ब्याज के विशिष्ट क्षेत्रों की सटीक पहचान करें, जिससे सार्वजनिक स्रोतों से इन अंगों की तस्वीरों का उपयोग करने के बजाय, मान्यता परिणामों में सुधार होगा। एक अन्य उदाहरण एक वेंडर बिलिंग सिस्टम है, जो प्रोग्राम से प्रासंगिक जानकारी निकालने के लिए ऑप्टिकल कैरेक्टर रिकग्निशन (OCR) का उपयोग करता है। प्रत्येक चालान में प्रमुख फ़ील्ड, जैसे "पता", "नाम" और "सारांश", को स्पष्ट रूप से विभिन्न प्रकार के चालान के शरीर से अलग किया जाना चाहिए ताकि मॉडल सही और कुशलता से काम कर सके। यदि इन तत्वों को पूरी तरह या गलत तरीके से चिह्नित नहीं किया गया है, तो परिणामस्वरूप मॉडल की सटीकता को नुकसान होगा।

निष्पक्षता के साथ समस्या

कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन लर्निंग के आधुनिक मॉडल मानव बुद्धि से भिन्न होते हैं कि वे पूरी तरह से स्रोत डेटा पर निर्भर होते हैं और आमतौर पर पाठ्यक्रम में सुधार के लिए नए डेटा को प्राप्त करने और प्रसंस्करण के लिए एक स्वचालित पुनरावर्ती तंत्र नहीं होता है, अर्थात, निरंतर पुनर्प्राप्ति। इसका अर्थ है कि प्रशिक्षण के दौरान प्राप्त खराब संतुलित डेटा अंततः अप्रत्याशित पूर्वाग्रह और अप्रत्याशित (और कभी-कभी आक्रामक) परिणाम पैदा कर सकता है। जब सिस्टम में एक महत्वपूर्ण मात्रा में पूर्वाग्रह दिखाई देता है, तो इस प्रणाली द्वारा किए गए निर्णयों पर भरोसा करना मुश्किल हो जाता है।

अच्छा डेटा एनोटेशन उच्च गुणवत्ता वाले बुद्धिमान आरपीए की ओर जाता है

सटीक प्रशिक्षण डेटा सबसे सफल डेटा विज्ञान परियोजनाओं के केंद्र में है। सटीक डेटा एनोटेशन के साथ, मशीन लर्निंग मॉडल और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मॉडल अधिक सटीक निर्णय ले सकते हैं, और मौलिक आरपीए प्रक्रियाओं के संयोजन से कंपनियां वास्तव में बुद्धिमान स्वचालन प्राप्त कर सकती हैं।

बस इतना ही। यदि आपने लेख को अंत तक पढ़ा है, तो हम आपको एक नि: शुल्क पाठ के लिए आमंत्रित करते हैं , जिसमें आप सीखेंगे कि यूआईपैथ में एक रोबोट कैसे लिखना है, जो सीएसवी और xlsx से डेटा पढ़ता है और ई-मेल द्वारा परिणाम भेजने को स्वचालित करता है।

RPA + मशीन लर्निंग = बुद्धिमान स्वचालन