Добро пожаловать во вторую часть статьи «Понимание ключевых технологий автоматизации».

Эта серия предназначена для краткого ознакомления со сложными технологическими методами, используемыми в мире автоматизации.

Для тех, кто, возможно, пропустил первую статью о роботизированной автоматизации процессов, вы можете найти ее здесь.

В этой статье основное внимание будет уделено машинному обучению (ML) и четырем ключевым вещам, которые нужно знать, давайте сразу к ним.

1. Определение:

Машинное обучение — это функция искусственного интеллекта (ИИ), которая использует алгоритмы, позволяющие компьютерным программам автоматически улучшаться и обучаться с течением времени.

2. Машины учатся на собственном опыте

  • Алгоритмы используются, чтобы помочь машинам (в большинстве случаев компьютерам) подражать человеческому поведению, «обучаясь» на представленной им информации.
  • Очень эффективное использование машинного обучения — это выявление тенденций на основе данных и, со временем, прогнозирование будущих моделей.
  • Как только машина начнет обучаться, ей не нужно будет следовать заранее определенным формулам, поскольку она начнет предсказывать результаты.

3. Машинное обучение имеет огромный спектр применения

  • ML может использоваться в фармацевтике и медицине для диагностики, исследований, производства лекарств и лучевой терапии; для поддержки бизнес-процессов, электронной коммерции, распознавания изображений, распознавания голоса — список можно продолжить.
  • В деловом мире машинное обучение является большим преимуществом в процессах «среднего офиса» финансовой отрасли. «Миддл-офис» занимается управлением рисками, бизнес-транзакциями и ИТ.
  • В этом контексте типы машинного обучения, которые мы рассчитываем использовать в Roots Automation, могут поддерживать следующий процесс, поскольку они обычно имеют большой объем данных для анализа: обработка исключений, обеспечение качества, анализ данных, отчетность, соответствие нормативным требованиям.

4. Преимущества машинного обучения

  • Выявление тенденций — мы вкратце коснулись этого ранее. Одним из наиболее заметных преимуществ машинного обучения является возможность анализировать огромные объемы данных и находить общие черты, которые могут быть упущены людьми.
  • Одним из распространенных примеров машинного обучения является электронная коммерция: если мы знаем, что человеку А нравится продукт X, мы думаем, что ему также понравится продукт Z.
  • Алгоритм определил что-то, что нравится человеку А, и может продолжать предлагать ему дополнительные варианты.
  • Непрерывное обучение. С опытом возможности машинного обучения становятся более эффективными и точными. Продолжая пример с электронной коммерцией, если мы знаем, что человеку А на самом деле не нравится продукт Z, но нравится продукт Y, это дает машине больше информации о человеке А и может давать более обоснованные рекомендации в будущем.

Это верхушка айсберга машинного обучения и то, как его можно использовать различными способами.

Здесь, в Roots Automation, у нас есть готовая возможность ML, которая позволяет нашим ботам изучать нюансы любого процесса, в котором они участвуют. Может ли ML быть вариантом для поддержки ваших бизнес-процессов?

Чтобы продолжить разговор, закажите бесплатную демонстрацию с нашей командой или узнайте, как мы можем обучить идеального цифрового сотрудника для вашего бизнеса, свяжитесь с нами сегодня: [email protected] www.rootsautomation.com

Далее, 4 вещи, которые нужно знать о когнитивных вычислениях.