Khám phá cách Tự động hóa quy trình bằng robot (RPA) hợp lý hóa quy trình làm việc bằng cách tự động hóa các tác vụ, tăng cường hiệu quả và cải thiện các quy trình AI và ML.
Tự động hóa quy trình bằng robot (RPA) là một dạng công nghệ tự động hóa quy trình kinh doanh dựa trên các rô-bốt phần mềm ẩn dụ (bot) hoặc trên các công nhân trí tuệ nhân tạo (AI). Nó liên quan đến việc sử dụng phần mềm để tự động hóa các tác vụ có cấu trúc, dựa trên quy tắc thường đòi hỏi nỗ lực của con người. Các hệ thống RPA được thiết kế để mô phỏng các hành động mà con người sẽ thực hiện khi tương tác với các hệ thống và phần mềm kỹ thuật số, chẳng hạn như nhập dữ liệu, điền biểu mẫu và xử lý giao dịch. Bằng cách tự động hóa các quy trình lặp đi lặp lại này, RPA hướng đến mục tiêu giảm khối lượng công việc thủ công, giảm thiểu lỗi và nâng cao hiệu quả hoạt động.
RPA hoạt động bằng cách tương tác với giao diện người dùng của các ứng dụng hiện có, tương tự như cách người dùng thực hiện. Điều này có nghĩa là các bot RPA có thể thực hiện các tác vụ như nhấp vào nút, nhập văn bản và trích xuất dữ liệu từ nhiều hệ thống phần mềm khác nhau mà không cần tích hợp trực tiếp ở cấp độ mã. Các tính năng chính của RPA bao gồm bản chất không xâm lấn, nghĩa là có thể triển khai mà không cần thay đổi các hệ thống cơ bản và khả năng hoạt động 24/7, đảm bảo năng suất liên tục.
RPA đóng vai trò quan trọng trong nhiều ứng dụng AI và học máy (ML) bằng cách tự động hóa các bước chuẩn bị và hậu xử lý cần thiết cho quy trình làm việc ML. Sau đây là hai ví dụ cụ thể:
Thu thập và xử lý trước dữ liệu : Trong nhiều dự án ML, một lượng thời gian đáng kể được dành cho việc thu thập, dọn dẹp và chuẩn bị dữ liệu. RPA có thể tự động hóa quy trình thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, chẳng hạn như trang web, cơ sở dữ liệu và hệ thống cũ. Ví dụ, bot RPA có thể được lập trình để thu thập dữ liệu từ các trang web, trích xuất thông tin có liên quan từ các tài liệu và hợp nhất thành định dạng có cấu trúc. Việc thu thập dữ liệu tự động này đảm bảo rằng các mô hình ML nhận được dữ liệu đầu vào chất lượng cao, điều này rất quan trọng để đào tạo các mô hình chính xác và đáng tin cậy. Tìm hiểu thêm về thu thập dữ liệu và chú thích trong các dự án thị giác máy tính.
Triển khai và giám sát mô hình : Sau khi mô hình ML được đào tạo, mô hình đó cần được triển khai và giám sát để đảm bảo mô hình tiếp tục hoạt động như mong đợi. RPA có thể hỗ trợ tự động hóa quy trình triển khai bằng cách xử lý các tác vụ như chuyển tệp mô hình, cấu hình cài đặt và khởi tạo mô hình trong môi trường sản xuất. Ngoài ra, bot RPA có thể giám sát hiệu suất của các mô hình đã triển khai bằng cách theo dõi các số liệu chính, tạo cảnh báo cho các bất thường và thậm chí thực hiện các tác vụ bảo trì thường xuyên. Tự động hóa này hợp lý hóa quy trình triển khai mô hình và giúp duy trì hiệu quả của mô hình theo thời gian. Tìm hiểu thêm về các biện pháp thực hành tốt nhất để triển khai mô hình .
Trong khi RPA tập trung vào việc tự động hóa các tác vụ dựa trên quy tắc thông qua tương tác giao diện người dùng, các công nghệ tự động hóa khác như Automated Machine Learning (AutoML) và kịch bản truyền thống phục vụ các mục đích khác nhau. AutoML hướng đến mục tiêu tự động hóa quy trình đầu cuối để áp dụng máy học vào các vấn đề thực tế, bao gồm lựa chọn mô hình và điều chỉnh siêu tham số. Mặt khác, kịch bản truyền thống liên quan đến việc viết mã để tự động hóa các tác vụ cụ thể, thường yêu cầu tích hợp sâu hơn với các hệ thống cơ bản.
RPA khác với học sâu (DL) và các kỹ thuật AI tiên tiến khác ở chỗ nó chủ yếu xử lý các tác vụ có cấu trúc, xác định thay vì học từ dữ liệu hoặc đưa ra dự đoán. Tuy nhiên, RPA có thể bổ sung cho AI bằng cách xử lý các tác vụ thường lệ xung quanh các ứng dụng AI, cho phép các hệ thống AI tập trung vào các tác vụ nhận thức phức tạp hơn.
Có một số công cụ và nền tảng có sẵn để triển khai RPA, mỗi công cụ cung cấp các tính năng và khả năng khác nhau. Các công cụ RPA phổ biến bao gồm UiPath, Automation Anywhere và Blue Prism. Các nền tảng này cung cấp môi trường phát triển trực quan, nơi người dùng có thể thiết kế quy trình làm việc tự động bằng cách kéo và thả các hoạt động và cấu hình các thuộc tính của chúng. Chúng cũng cung cấp các tính năng như ghi lại màn hình, lập lịch quy trình làm việc và tích hợp với các hệ thống doanh nghiệp khác.
Trong bối cảnh AI và ML, việc tích hợp RPA với các công cụ như Ultralytics YOLO có thể nâng cao khả năng tự động hóa của các dự án thị giác máy tính. Ví dụ, RPA có thể được sử dụng để tự động hóa quy trình dán nhãn hình ảnh để đào tạo các mô hình phát hiện đối tượng , trong đó bot có thể tương tác với các công cụ chú thích để dán nhãn đối tượng dựa trên các quy tắc được xác định trước. Khám phá cách tích hợp có thể hợp lý hóa quy trình làm việc thị giác máy tính của bạn .
Tự động hóa quy trình bằng robot là một công nghệ mạnh mẽ để tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại, dựa trên quy tắc, do đó tăng hiệu quả và giảm lỗi của con người. Các ứng dụng của nó trong quy trình làm việc AI và ML, đặc biệt là trong xử lý dữ liệu trước và triển khai mô hình, làm nổi bật tầm quan trọng của nó trong bối cảnh rộng hơn của các công nghệ tự động hóa. Bằng cách hiểu được khả năng và hạn chế của RPA, các tổ chức có thể tận dụng công nghệ này để nâng cao quy trình hoạt động của họ và thúc đẩy chuyển đổi số. Tìm hiểu cách Ultralytics đang dân chủ hóa AI, làm cho nó trở nên đơn giản đối với tất cả mọi người .
%25202.png)
%202.png)
