В целом, роботизированная автоматизация процессов предлагает организациям мощный инструмент для автоматизации повторяющихся задач и оптимизации бизнес-процессов. Это позволяет повысить эффективность, сократить количество ошибок и повысить производительность, способствуя экономии средств и совершенству эксплуатации.
– Искусственный интеллект (AI) и машинное обучение (ML)
Искусственный интеллект (AI) и машинное обучение (ML) – тесно связанные области, которые включают разработку интеллектуальных систем, способных выполнять задачи, которые обычно требуют человеческого интеллекта. В то время как ИИ – это более широкое понятие, охватывающее различные методы и подходы, ML – это специфическое подмножество ИИ, которое фокусируется на алгоритмах и моделях, позволяющих машинам учиться и делать прогнозы или решения на основе данных.
Вот несколько ключевых моментов для понимания AI и ML:
1. Искусственный интеллект (ИИ): ИИ относится к разработке компьютерных систем, которые могут выполнять задачи, обычно требующие человеческого интеллекта, такие как рассуждения, решение проблем, восприятие, обучение и принятие решений. Системы искусственного интеллекта стремятся имитировать когнитивные способности человека и демонстрировать разумное поведение.
2. Машинное обучение (ML): ML – это раздел искусственного интеллекта, который фокусируется на разработке алгоритмов и моделей, которые позволяют машинам учиться на основе данных и улучшать свою производительность без явного программирования. Алгоритмы ML позволяют системам автоматически распознавать закономерности, делать прогнозы и адаптироваться к новым данным.
3. Обучение: В ML модели обучаются на большом объеме данных для выявления закономерностей и взаимосвязей. Это обучение включает в себя ввод в модель входных данных и известных выходных меток, что позволяет модели учиться и делать прогнозы или решения на основе новых, невидимых данных. Модели ML можно обучать с помощью различных методик, включая обучение под наблюдением, без присмотра, полу-под наблюдением и с подкреплением.
