فيديو

جدول المحتويات:

Anonim

سوف يكون التعلم العميق قريبًا جزءًا غير مرئي من كل مؤسسة ، كما يقول التقرير السنوي الحادي عشر حول التقنيات الناشئة من معهد المستقبل اليوم. يسلط التقرير الضوء على الزيادات الهائلة في القوة الحاسوبية وتوافر كميات هائلة من البيانات كمحركين رئيسيين لاعتماد أوسع للتعلم العميق داخل المؤسسات.

يبدو أن كل هذا يتزامن مع إجماع واحد واسع: هذه هي السنة التي ستتحقق فيها منظمة العفو الدولية في الاتجاه السائد. ومع ذلك ، لا تزال كل منظمة تحتاج إلى خريطة طريق استراتيجية للوصول إلى مستقبل آلي بذكاء - مستقبل حيث يتم اتخاذ القرارات المعقدة في الوقت الحقيقي وعلى نطاق واسع ، مع الاستفادة من خوارزميات وأنظمة التطوير الذاتي. ويمكن أن تلعب تكنولوجيا الأساس مثل Robotic Process Automation (RPA) دورًا استراتيجيًا في تمكين الشركات من تبسيط وتسريع الرحلة إلى التعلم العميق والذكاء الاصطناعي الحقيقي.

بقدر ما أثبت RPA أنه تقنية تحويلية ، فإنه لا يزال ينظر إليه كأداة لأتمتة العمليات البسيطة القائمة على القواعد ومنخفضة التعقيد داخل المؤسسة. لا يوجد إنكار للتكلفة والجودة والإنتاجية المترتبة على RPA ، لكنه لا يزال يفتقر بشكل عام إلى السمعة التخريبية الممنوحة للتعلم العميق والذكاء الاصطناعي.

يقول كريس مازي ، كبير المسؤولين العالميين عن البيانات والتحليلات ، EY ، إن هناك "فرصة خاصة فيما يتعلق بـ RPA" ، في سباق اعتماد الذكاء الاصطناعى والأتمتة الذكية. كما يوضح مازي ، فإن الجمع بين ذكاء الذكاء الاصطناعي والكفاءات التشغيلية لجهاز RPA يمكن أن يساعد في تسريع وتيرة الاستفادة من التقنيات الذكية الناشئة داخل المؤسسة.

تتضمن معظم حلول RPA التقدمية بالفعل مكونات معرفية مدعومة بالتعلم توفر إمكانات معقدة لصنع القرار تتجاوز الأتمتة البسيطة القائمة على القواعد. على سبيل المثال ، تتضمن مجموعة أدوات الأتمتة من WorkFusion المزودة ببرنامج أتمتة ذكي نظامًا للتشغيل الآلي المعرفي يعمل مع RPA لأتمتة أنشطة الحكم الأكثر تعقيدًا والتعلم منها بشكل مستمر.

تم تصميم حلول RPA من الجيل التالي مثل هذا لتوفير الأساس الذي يمكن للشركات من خلاله دمج التكرارات الناشئة لتقنيات الأتمتة الذكية. هذه الحلول قادرة على الاستفادة من قوة مفاهيم التعلم العميق مثل الشبكات العصبية العميقة و NLP لزيادة وتطوير قدرات التعلم الذاتي الخاصة بهم.

أصبح التعلم العميق أكثر سهولة أيضًا لأنه يشق طريقه ببطء من مؤسسات البحث إلى التيار الرئيسي. في الواقع ، من المتوقع أن تصبح أدوات التعلم العميق سهلة الاستخدام كتطبيقات معبأة و SaaS وكذلك مكتبات خاصة بالوظائف على مدى السنوات الثلاث إلى الخمس القادمة. ساعد المصادر المفتوحة للأدوات والأطر والمكتبات أيضًا في تعميم المفهوم وتسريع البحث في إمكانات المؤسسة للتعلم العميق. اليوم ، يمتلك رواد التعليم العميق مثل Google و AWS و Microsoft جميعهم مكتبات تعليمية عميقة مفتوحة المصدر وخوارزميات تدريب ونماذج شبكات عصبية تجعل من السهل على الشركات تجربة التعلم العميق باستخدام بياناتها الخاصة.

حتى مع استمرار التعلم العميق - يتنبأ غارتنر بأن 80 في المائة من علماء البيانات سيحصلون على تعلم عميق في مجموعة أدواتهم بحلول عام 2018 - لا تزال هناك تحديات تتعلق بالمتطلبات المتخصصة ، من حيث التكنولوجيا وخبرة البيانات ، التي يجب معالجتها. ولكن على الرغم من كل ذلك ، سيصبح من الصعب على الشركات أن تتجاهل الإمكانات التخريبية للتعلم العميق لتلبية احتياجات الأعمال المعقدة التي تتجاوز نطاق حلول الأتمتة التقليدية في الوقت الحالي.

موصى به اختيار المحرر