Yapay Zeka Makine Öğrenemi, RPA Teknolojisiyle Buluşuyor…

AI Fabric Nedir ?

AI Fabric, Makine Öğrenimi modellerini dağıtmanıza, yönetmenize ve sürekli iyileştirmenize ve bunları Studio’daki RPA iş akışlarında kullanmanıza olanak tanıyan bir hizmettir. Süreçlerinizde kullanacağınız Machine Learning modelleri bir Python IDE’de veya H20 Driverless AI gibi bir AutoML platformu kullanarak oluşturabilirsiniz.

RPA ve Veri Bilimi Entegrasyonu

Data Scientest

Makine öğrenimi modeli, robotunuzun yeni bir beceri elde etmek için ihtiyaç duyduğu “bilgiyi” içerir. Robotun bu beceriyi kullanabilmesi için ML modellerini oluşturup AI Fabric’e yüklemekten sorumludur.

RPA Developer

Otomasyon iş akışlarının geliştirilmesi ve test edilmesinden sorumludur. RPA Geliştiricileri, robotlarında bulunan ML paketlerini ML aktiviteleri ile kullanır. Bu paketleri, bağlı robotun sağlandığı Orchestrator’dan alır.

Neden AI Fabric ?

• Robotların kendi başlarına karar verememelerinin nedeni sadece belirlenen bir bilgi birikimiyle hareket etmeleridir. RPA teknolojisi AI ile entegre edildiğinde robotlar yaptıkları işlerden yeni skiller kazanabilir. Bu sayede potansiyelleri bir hayli artacaktır.
• Yapay zeka ile geliştirilmiş robotlar okuyabilir, yazabilir, dinleyebilir, yorumlayabilir ve karmaşık kararlar alarak kurumunuza geleneksel bir RPA robotundan daha fazla katkı sağlayabilir.
• Ai Fabric ile, kurumlar için otomasyonu yeni bir seviyeye çıkararak daha karmaşık ve bilişsel süreçleri otomatize etmemize yardımcı olur.

Nasıl Süreçler Hedefleniyor ?

Nasıl Çalışır ?

• Bir ML model seçin ve AI Fabric’e yükleyin
• Deploy edildekten sonra, daha karmaşık ve bilişsel bir süreci otomatize etmek için paketi bir iş akışınıza ekleyin.

• Bir karar noktasına gelindiğinde robot, sahip olduğu yeni bir beceri sayesinde bu adımı insan müdahalesi olmadan halledebilir.
• İstisnalar durumunda, platform insanları modelin döndürdüğü sonuçları doğrulamaya götürür ve modeli eğitmek için veriler ile modele geri besler.

AI Fabric Arayüzü

Dashboard

AI Fabric’te oluşturduğunuz bir projenin tüm detaylarını görebileceğiniz bir dashboard ekranıdır.

Datasets

ML modelimizin öğrenme kaynakları olan veri setleri bu panel üzerinden sisteme yüklenir. Veri Setleri Training Data ve Test Data olmak üzere iki kısımdan oluşur. Training data modelimizi eğitmek için kullandığımız veri setlerini içerir.Test data ise modelimizi test etmek için kullanılan datalardan oluşur.

ML Packages

ML modelinin yüklendiği veya seçildiği paneldir. Python ile kendi oluşturduğunuz ML modelini yükleyebilir veya platform üzerinde Out of the box packages alanından hazır bulunan modellerinde birini seçebilirsiniz. Seçtiğiniz modellerin «Retrainable» (Yeniden eğitilebilir) olmasına dikkat ediniz.

Pipelines

Oluşturduğunuz veri setlerini bir paket haline getirerek ML modelinizi eğitebilirsiniz. Score alanında bulunan değer ile oluşturduğunuz veri setinin doğruluğunu teyit ettikten sonra ML modelinizi oluşturmak üzere Ml Skills paneline geçebilirsiniz

Training Pipeline, Evaluation Pipeline ve Full Pipeline olmak üzere 3 farklı pipeline türü vardır.

ML Skills

Hazır olan ML paketinizi bu panel üzerinden yönetebilirsiniz. Yeni ML Skills paketleri oluşturabilir, paket versiyonlarını güncelleyebilir veya rollback yaparak eski versiyonlara erişebilirsiniz. Gpu kullanımını aktif edebilir/ deaktif edebilirsiniz.

ML Logs

Veri setleriniz eğitilirken ML log üzerinden log mesajlarını kontrol edebileceğiniz paneldir.

Uipath Studio ML Aktiviteleri Kullanımı

Süreç akışı tasarlanıyor ve sağ tarafta belirtilen ML aktivitelerine platformda oluşturduğunuz ML paketlerini import ederek kullanılabiliyorsunuz.