Роботизированная автоматизация процессов
Роботизированная автоматизация процессов или RPA — это приложение технологии, которое регулируется логикой бизнеса и предназначено для автоматизации бизнес-процессов. Компания может развернуть инструменты RPA для настройки программного обеспечения или робота для сбора и интерпретации приложений для обработки любых функций, будь то транзакция, манипулирование данными, запуск ответов или связь с другими цифровыми системами. Приложение может варьироваться от создания простого автоматического ответа на электронное письмо до развертывания множества ботов, каждый из которых запрограммирован на автоматизацию задач в системе управления бизнес-процессами.
Технология предоставляет компаниям возможность сократить расходы на персонал и человеческий фактор. Это можно сделать за счет развертывания ботов, которые обычно недороги и просты в реализации. Такие боты не требуют специального программного обеспечения или глубокой системной интеграции.
Обработка естественного языка
Обработка естественного языка (NLP), являющаяся подмножеством комбинации компьютерных наук, информационной инженерии и ИИ, занимается взаимодействием между компьютерным и человеческим языками специально для обработки данных естественного языка.
Решения для текстовой аналитики способны решать сложные задачи наиболее экономичным способом. С развитием технологий ИИ сегодня все больше и больше профессионалов проявляют интерес к работе с текстовыми/речевыми данными.
Фактически, современные подходы НЛП основаны на глубоком обучении, которое оценивает и использует шаблоны данных для улучшения понимания программы.
Когнитивные вычисления
Сочетание когнитивных наук и информатики, оказывающее значительное влияние на частную и профессиональную жизнь людей, называется когнитивными вычислениями. Цель этой технологии — стимулировать человеческий интеллект с помощью компьютеризированных мыслительных процессов. К ним относятся машинное обучение, компьютерное зрение, распознавание речи, обработка естественного языка и робототехника.
Кроме того, большинство когнитивных систем полагаются на алгоритмы глубокого обучения и нейронные сети для обработки информации.
Компьютерное зрение
Computer Vision занимается теорией и технологией построения искусственной системы, которая получает информацию и ввод от изображений и многомерных данных. Датчики зрения воздействуют на объект, предоставляя высокоуровневую информацию об окружающей среде и машине.
Технология компьютерного зрения тесно связана с ИИ, чтобы интерпретировать то, что он видит, и в дальнейшем выполнять соответствующий анализ и процессы в соответствии с ним.
Машинное обучение/Глубокое обучение
Приложение ИИ, которое дает системе возможность автоматически учиться и совершенствоваться на основе опыта без какого-либо эксклюзивного программирования, считается технологией машинного обучения. Основное внимание уделяется разработке таких программ, которые могут получать доступ к данным и использовать их для улучшения своего обучения с помощью наблюдений или данных, прямого опыта или инструкций для поиска закономерностей в данных.
Технология позволяет анализировать большие объемы данных, обеспечивая быстрые и точные результаты. Сочетание машинного обучения с когнитивными технологиями может открыть больше окон для эффективной обработки массивной информации.
Глубокое обучение можно назвать подмножеством технологии машинного обучения, которая имитирует функциональные возможности человеческого мозга для обработки данных и создания шаблонов, которые в дальнейшем используются для принятия решений. Эта технология способна учиться без присмотра на неструктурированных или немаркированных данных. Этот процесс также считается глубоким нейронным обучением или глубокой нейронной сетью. Он использует иерархический уровень искусственных нейронных сетей для выполнения процесса машинного обучения. Такие сети построены подобно человеческому мозгу, с узлами нейронов, которые связаны друг с другом подобно паутине.
Сообщение «5 лучших передовых технологий, которые должен знать бизнес в 2022 году» впервые появилось на .
