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机器人流程自动化+机器学习=智能自动化

来源:未知 浏览: 发布日期:2020-02-14 05:32分享到:
[导读]:机器人不会疲倦,不会感到无聊,并且会精准地执行任务,帮助人类同行提高生产率,让人们腾出时间专注于高阶任务。 随着企业专注于数字创新,重复性任务的自动化可以提高效率,同时减

  “机器人不会疲倦,不会感到无聊,并且会精准地执行任务,帮助人类同行提高生产率,让人们腾出时间专注于高阶任务。”

  随着企业专注于数字创新,重复性任务的自动化可以提高效率,同时减少人为错误,这是一个极具吸引力的业务建议。

  除了简单的机器人流程自动化,还可以将机器学习、人工智能与机器人流程自动化相结合来实现智能自动化,通过额外的类人感知和预测层,实现重复性任务的自动化。

  从设计上看,机器人流程自动化并非为了复制类人智能,通常只是为了模仿人类的基本活动而设计。换句话说,机器人流程自动化并非模仿人类行为,而是模仿人类动作。

  机器人流程自动化的流程通常由狭义定义的预定义业务规则驱动,因此机器人流程自动化处理模糊或复杂环境的能力有限。

  另一方面,人工智能是用机器模拟人类智能,需要更广泛的可能输入和结果。人工智能既是一种智能决策机制,又是人类行为模拟。

  同时,机器学习是人工智能的必要敲门砖,有助于演绎分析和预测性决策,从而越来越接近人类预期的结果。

  IEEE标准协会于2017年6月发布了《 IEEE智能流程自动化术语和概念指南》。其中,机器人流程自动化的定义为:

  “预配置的软件实例,使用业务规则和预定义的活动编排来自动执行一个或多个不相关的软件系统的过程、活动、交易和任务,无需人为管理就能获取成果或服务。”

  换言之,机器人流程自动化仅仅是一个系统,它可以重复执行一组已定义的任务,并且不会出错,因为它是为该任务专门设计的。但它不能运用学习的功能来进行自我提升,也不能使其技能适应不同的环境,因此机器学习和人工智能正在为构建更多的智能系统做出越来越多的贡献。

  智能自动化是一个术语,可以应用到自动化辅助工作流连续体更复杂的一端,该连续体包括机器人桌面自动化、机器人流程自动化、机器学习和人工智能。根据业务类型的不同,公司通常会采用一种或多种自动化类型来提高效率和效能。随着人们从流程驱动的自动化转向适应性更强的数据驱动自动化,训练数据、技术开发、基础设施和专业知识等方面的成本也会增加。但是,从额外的洞察力和财务影响来看,潜在优势可以大大增强。

  为了保持竞争力和效率,企业现在必须考虑将机器学习和人工智能添加到传统机器人流程自动化,以实现智能自动化。

  在智能自动化框架中,训练数据是中心组件,所有其他组件都依赖于它。在诸如自动驾驶和医疗保健等行业中,人工智能或机器学习做出的决策可能会产生严重影响,因此,这些决策类型的训练数据的准确性至关重要。随着使用神经网络和深度学习的现代人工智能和机器学习模型的准确性逐步提高到100%,这些引擎比以往任何时候都更加自主地工作,可以在没有人为干预的情况下做出决策。训练数据的微小变化或不准确可能会产生严重后果和意想不到的影响。因为人类开始依赖智能机器做出的决策来完成复杂的任务,所以数据的完整性和准确性变得越来越重要。

  数据完整性包括从具有代表性的源数据开始,然后在机器学习模型的培训、测试和部署之前准确地标记这些数据。数据准备、特征工程、建模和验证的迭代工作流是标准的数据科学剧本。

  任何数据科学家都会解释说,正确标记训练数据的可用性可能是其秘诀中最重要的成分。“脏”数据的例子包括丢失数据、偏差数据和离群数据,或者仅仅是数据集,不代表要在生产中处理的未来数据。特征工程也是机器学习过程中的重要步骤,即选择最关键的数据特征,来预测给定模型的准确度。在一个参数层叠的神经网络中,每次迭代中关键特征的正确识别对模型建立的成功至关重要。低质量的训练数据可能导致选择或加权不正确的特征,从而导致无法将模型推广到更广泛的生产数据群体。

  例如,对于在核磁共振图像中检测特定器官的模型,从特定的核磁共振机器中选择具有代表性的训练图像,然后准确地隔离每个器官特定感兴趣区域的相关边界,将比简单地使用公共来源的器官照片获得更好的检测结果。另一个例子可以在应付账款系统中看到,该系统使用光学字符识别 (OCR) ,以编程方式从发票中提取相关信息。必须将每个发票中的关键字段(例如“地址”,“名称”和“总计”)与不同类型的发票的主体准确区分开,从而创建有效且准确的模型。如果这些项目的标签不完整或不正确,则会影响所得模型的准确性。

  当前的人工智能和机器学习模型与人类智能有所不同,部分原因在于它们完全依赖于初始训练数据,并且通常没有自动递归机制来吸收和处理新数据以进行过程校正(即连续再训练)。这意味着,在训练过程中引入的不平衡数据可能会随着时间的推移而导致意外的偏差,并可能产生意外(有时是攻击性的)结果。大量的偏差引入系统时,就很难依靠这些系统做出的决策。

  准确的训练数据是大多数成功的数据科学项目的基础。BasicAI 为许多不同行业的企业提供高质量的数据注释服务,这是大多数客户对话的中心主题。借助准确的数据注释,机器学习模型和人工智能模型可以做出越来越准确的决策,并且与机器人流程自动化业务的基本流程结合使用时,可以实现真正的智能自动化。

  我们正逐渐迈向“智能+”社会,“智能+”带来新变革相信会令大家耳目一新,一起期待真正实现的那一天!

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