اكتشف كيف تعمل أتمتة العمليات الروبوتية (RPA) على تبسيط عمليات سير العمل من خلال أتمتة المهام وتعزيز الكفاءة وتحسين عمليات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.
أتمتة العمليات الروبوتية (RPA) هي شكل من أشكال تكنولوجيا أتمتة العمليات التجارية القائمة على روبوتات برمجية مجازية (روبوتات) أو على عاملين في مجال الذكاء الاصطناعي (AI). وهي تتضمن استخدام البرمجيات لأتمتة المهام المنظمة والقائمة على القواعد التي تتطلب عادةً جهداً بشرياً. وقد صُممت أنظمة أتمتة العمليات الآلية لمحاكاة الإجراءات التي يقوم بها الإنسان عند التفاعل مع الأنظمة والبرمجيات الرقمية، مثل إدخال البيانات وملء النماذج ومعالجة المعاملات. ومن خلال أتمتة هذه العمليات المتكررة، تهدف الأتمتة الآلية إلى تقليل عبء العمل اليدوي وتقليل الأخطاء وتعزيز الكفاءة التشغيلية.
تعمل أتمتة العمليات الآلية من خلال التفاعل مع واجهة المستخدم للتطبيقات الحالية، على غرار ما يفعله المستخدم البشري. وهذا يعني أن روبوتات أتمتة العمليات الآلية يمكن أن تؤدي مهام مثل النقر على الأزرار وإدخال النص واستخراج البيانات من أنظمة برمجية مختلفة دون الحاجة إلى التكامل المباشر على مستوى التعليمات البرمجية. تشمل الميزات الرئيسية لأتمتة العمليات الآلية طبيعتها غير الغازية، مما يعني أنه يمكن تنفيذها دون تغيير الأنظمة الأساسية، وقدرتها على العمل على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع، مما يضمن إنتاجية مستمرة.
تلعب أتمتة العمليات الآلية للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي (ML) دورًا مهمًا في العديد من تطبيقات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي (ML) من خلال أتمتة الخطوات التحضيرية وما بعد المعالجة الضرورية لسير عمل التعلم الآلي. فيما يلي مثالان ملموسان:
جمع البيانات والمعالجة المسبقة: في العديد من مشاريع التعلّم الآلي، يتم إنفاق قدر كبير من الوقت في جمع البيانات وتنظيفها وإعدادها. يمكن لأتمتة أتمتة عملية جمع البيانات من مصادر متنوعة، مثل المواقع الإلكترونية وقواعد البيانات والأنظمة القديمة. على سبيل المثال، يمكن برمجة روبوتات أتمتة أتمتة العمليات الآلية لكشط البيانات من المواقع الإلكترونية واستخراج المعلومات ذات الصلة من المستندات وتوحيدها في تنسيق منظم. يضمن هذا التجميع الآلي للبيانات حصول نماذج التعلّم الآلي على بيانات مدخلات عالية الجودة، وهو أمر بالغ الأهمية لتدريب نماذج دقيقة وموثوقة. تعرف على المزيد حول جمع البيانات والتعليقات التوضيحية في مشاريع الرؤية الحاسوبية.
نشر النموذج ومراقبته: بعد تدريب نموذج التعلم الآلي، يجب نشره ومراقبته لضمان استمرار أدائه كما هو متوقع. يمكن أن تساعد أتمتة العمليات الآلية في أتمتة عملية النشر من خلال التعامل مع مهام مثل نقل ملفات النموذج، وتكوين الإعدادات، وبدء تشغيل النموذج في بيئة الإنتاج. بالإضافة إلى ذلك، يمكن لروبوتات أتمتة العمليات الآلية مراقبة أداء النماذج التي تم نشرها من خلال تتبع المقاييس الرئيسية، وإنشاء تنبيهات عن الحالات الشاذة، وحتى تنفيذ مهام الصيانة الروتينية. تعمل هذه الأتمتة على تبسيط عملية نشر النموذج وتساعد في الحفاظ على كفاءة النموذج بمرور الوقت. اكتشف المزيد حول أفضل الممارسات لنشر النماذج.
بينما تركز أتمتة أتمتة العمليات الآلية على أتمتة المهام القائمة على القواعد من خلال تفاعلات واجهة المستخدم، فإن تقنيات الأتمتة الأخرى مثل التعلم الآلي الآلي (AutoML) والبرمجة النصية التقليدية تخدم أغراضًا مختلفة. يهدف AutoML إلى أتمتة العملية الشاملة لتطبيق التعلّم الآلي على مشاكل العالم الحقيقي، بما في ذلك اختيار النموذج وضبط المعلمات الفائقة. من ناحية أخرى، تتضمن البرمجة النصية التقليدية كتابة تعليمات برمجية لأتمتة مهام محددة، وغالبًا ما تتطلب تكاملًا أعمق مع الأنظمة الأساسية.
تختلف أتمتة العمليات الآلية عن التعلم العميق (DL) وتقنيات الذكاء الاصطناعي المتقدمة الأخرى من حيث أنها تتعامل في المقام الأول مع المهام المنظمة والحتمية بدلاً من التعلم من البيانات أو إجراء تنبؤات. ومع ذلك، يمكن لأتمتة العمليات الآلية أن تكمل الذكاء الاصطناعي من خلال التعامل مع المهام الروتينية التي تحيط بتطبيقات الذكاء الاصطناعي، مما يسمح لأنظمة الذكاء الاصطناعي بالتركيز على المهام المعرفية الأكثر تعقيدًا.
هناك العديد من الأدوات والمنصات المتاحة لتنفيذ أتمتة العمليات المؤتمتة، وكل منها يقدم ميزات وقدرات مختلفة. تشمل أدوات أتمتة العمليات المؤتمتة الشائعة UiPath و Automation Anywhere و Blue Prism. وتوفر هذه المنصات بيئات تطوير مرئية حيث يمكن للمستخدمين تصميم سير عمل الأتمتة من خلال سحب وإسقاط الأنشطة وتكوين خصائصها. كما أنها توفر ميزات مثل تسجيل الشاشة، وجدولة سير العمل، والتكامل مع أنظمة المؤسسة الأخرى.
في سياق الذكاء الاصطناعي والتعلّم الآلي، يمكن أن يؤدي دمج أتمتة العمليات الآلية مع أدوات مثل Ultralytics YOLO إلى تعزيز قدرات الأتمتة لمشاريع الرؤية الحاسوبية. على سبيل المثال، يمكن استخدام الأتمتة الآلية لأتمتة عملية تصنيف الصور لتدريب نماذج اكتشاف الكائنات، حيث يمكن للروبوتات التفاعل مع أدوات التعليقات التوضيحية لتسمية الكائنات بناءً على قواعد محددة مسبقًا. استكشف كيف يمكن لعمليات التكامل تبسيط سير عمل الرؤية الحاسوبية لديك.
تُعد أتمتة العمليات الروبوتية تقنية قوية لأتمتة المهام المتكررة والقائمة على القواعد، وبالتالي زيادة الكفاءة وتقليل الأخطاء البشرية. وتسلط تطبيقاتها في تدفقات عمل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، لا سيما في المعالجة المسبقة للبيانات ونشر النماذج، الضوء على أهميتها في المشهد الأوسع لتقنيات الأتمتة. من خلال فهم إمكانيات وقيود الأتمتة الآلية، يمكن للمؤسسات الاستفادة من هذه التقنية لتعزيز عملياتها التشغيلية ودفع عجلة التحول الرقمي. تعرّف على كيفية قيام Ultralytics بإضفاء الطابع الديمقراطي على الذكاء الاصطناعي، مما يجعلها بسيطة للجميع.
%25202.png)
%202.png)
