RPA ve Makine Öğrenimi Nedir?
Bu yazımızda sizlere RPA ve Makine Öğrenimi hakkında bilgiler vermeye çalışacağız.
Endüstri 4.0 ile hayatımıza giren popüler terimlerden ikisi Robotik Süreç Otomasyonu ve Makine Öğrenimi olmuştur. Makine öğrenimi, öğrenebilen ve veriler üzerinden tahmin yapabilen algoritmaların oluşturduğu sistemdir. Bu sistem, kendisine verilen talimatları harfiyen uygulayarak çalışmaz. Bunun yerine örnek veri girişlerinden öğrenerek veri tabanlı tahminler yapar ve kararlar alır.
Robotik Süreç Otomasyonu’nda ise rutin ve tekrar eden işleri önceden tanımlanmış kurallar doğrultusunda hızlı ve hatasız yapan robotlar mevcuttur. Bu robotların nasıl çalıştığı ya da ne gibi faydalar sağlayabileceğini daha detaylı incelemek için buraya tıklayabilirsiniz.
Makine öğrenimi ile Robotik Süreç Otomasyonu beraber kullanıldığında rutin işlerin nasıl yapılacağını öğrenen robotlar, rutin işlerin de nasıl yapılacağını öğrenebilir ve böylece de gerekli veri girildiğinde sürekli yeni komut vermeye gerek kalmadan hangi işin nasıl yapılacağını da bilen makinelerle hızlıca işler yapılabilir.
Robotik Süreç Otomasyonu (RPA) ve Yapay Zeka Arasındaki Fark Nedir?
Tasarım gereği, RPA insan benzeri zekayı kopyalamaz. Sadece basit insan faaliyetlerini taklit etmek için tasarlanmıştır. Başka bir deyişle, insan davranışını taklit etmez, insan eylemlerini taklit eder. Davranış, bir dizi olası seçenek arasından akıllı seçimler yapmayı ima ederken, eylem yalnızca hareket veya süreç yürütmedir. RPA süreçleri çoğunlukla önceden tanımlanan ve dar bir kapsamı olan iş kuralları tarafından yönlendirilir. Bu nedenle RPA’nın belirsiz veya karmaşık durumlarla başa çıkmada sınırlı yeteneği vardır.
Yapay Zeka ise daha geniş olasılıkları değerlendiren makinelerin, insan zekasının simülasyonunu yapmasıdır. Yapay Zeka hem akıllı karar verme mekanizması hem de insan davranışlarının simülasyonudur. Makine Öğrenimi, Yapay Zeka’nın düzgün işleyebilmesi için önemlidir. Bu sayede Yapay Zeka, tümdengelimli analitik ve tahmine dayalı kararlar alabilir ve insan zekasına benzer.
IEEE Standartları Derneği’nin Haziran 2017’de yayınladığı Akıllı Süreç Otomasyonu’nda Terimler ve Kavramlar Kılavuzu’nda “Robotik Süreç Otomasyonu; bir kombinasyonun otonom olarak yürütülmesini tamamlamak için önceden belirlenmiş iş kurallarına tabi olan yazılım örneği” olarak tanımlamaktadır. Başka bir deyişle, RPA, özel olarak belirli bir işi yürütebilmek, görevi tekrar tekrar ve hatasız olarak gerçekleştirmek üzere programlanmıştır. Ancak, öğrenme işlevini kendini geliştirmek veya becerilerini farklı koşullara uyarlamak için kullanamaz. Burada Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka daha akıllı sistemler devreye girer.
Süreç Odaklı veya Veri Odaklı
Akıllı Otomasyon dediğimizde Robotik Süreç Otomasyonu, Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka beraber kullanılarak oluşturulan bir otomasyon sistemi aklımıza gelir. İşin türüne bağlı olarak, şirketler daha yüksek verimlilik elde etmek için genellikle birden daha fazla otomasyon şekli kullanır. Süreç odaklı otomasyondan veriye dayalı otomasyona geçerken, eğitim verileri, teknik geliştirme, altyapı ve özel uzmanlık gibi ek maliyetler çıkmaktadır. Ancak veriye dayalı otomasyonun, finansal anlamda sağladığı faydalar, maliyetinden çok daha fazla olacağından; ek maliyetleri kolaylıkla kompanse eder.
Rekabetçi ve verimli kalabilmek adına işletmeler artık Akıllı Otomasyona ulaşmak için geleneksel Robotik Süreç’e Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka eklemeye başlamışlardır.
Akıllı Otomasyon Veri Bütünlüğüne Dayanır
Akıllı Otomasyon çerçevesinde eğitim verisi (training data), en önemli bileşendir. Zira bir otomasyon sistemi hangi veriyi nasıl analiz edeceğini daha çok veri geldikçe öğrenir ve sonraki süreçlerde aldığı kararlar bu öğrenme verisine göre şekillenir. Yapay Zeka ya da Makine Öğrenimi tarafından alınan kararların ciddi yansımaları olabileceği otonom sürüş, sağlık hizmetleri gibi sektörlerde, bu tür kararları bilgilendiren eğitim verilerinin doğruluğu kritik önem taşır. Sinir ağlarını ve deep learning’i kullanan Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi modelleri insan müdahalesi olmadan aldığı kararlarda doğruluğunu % 100’e doğru öğrenerek arttırır. İnsanlar karmaşık görevler için akıllı makinelerin verdiği kararlara güvenmeye başladıkça, veri bütünlüğü ve doğruluğu giderek daha önemli hale gelmiştir.
Doğru Makine Öğrenme (ML) Modelleri Doğru Eğitim Verileri Gerektirir
Veri bütünlüğü, temsili kaynak verilerle başlar, doğru şekilde etiketlenir ve modeller eğitilir. Test edilmesinin ardından da dağıtıma hazır hale gelir.
Herhangi bir veri bilimcisine sorulduğunda doğru şekilde etiketlenmiş eğitim verilerinin tariflerindeki en önemli bileşen olduğunu söyleyecektir. “Kirli” verilere örnekler arasında eksik, taraflı ve aykırı veriler veya üretimde işlenecek gelecekteki verileri temsil etmeyen veri kümeleri yer alır. Belirli bir modelin doğru tahminler yürütmesindeki en kritik nokta, veri özelliklerinin seçilmesidir. Parametrelerin üst üste istiflendiği ağlarda, her bir yinelemede anahtar özelliklerin doğru tanımlanması, model oluşturma uygulamasının başarısı için kritik öneme sahiptir. Zayıf eğitim verileri, yanlış özelliklerin seçilmesine veya daha fazla önem verilmesine neden olarak genellenemeyen modellere yol açabilir.
Örneğin, MRI görüntülemelerinde eğer belirli organları tespit ediyorsa, belirli bir MRI makinesinden temsili eğitim görüntüleri seçmek ve ardından her organ için ilgili alanların ilgili sınırlarını doğru bir şekilde izole etmek, bu organların fotoğraflarını kullanmaktan daha iyi tespit sonuçlarına yol açacaktır.
Diğer bir örnek ise, ilgili bilgileri faturalardan programlı olarak çıkarmak için optik karakter tanıma (OCR) kullanan borçlu hesap sistemlerinde görülebilir. Etkili ve doğru bir model oluşturmak için her faturadaki “Adres”, “Ad” ve “Toplam” gibi önemli alanlar, farklı fatura türlerinden doğru bir şekilde ayırt edilmelidir. Bu öğeler eksik veya yanlış etiketlenirse, ortaya çıkan modelin doğruluğunu yitirecektir.
Makine Öğrenimi ve RPA Beraber Ne Yapabilir?
Robotik Süreç Otomasyonu, birçok farklı sektörde ses getirmektedir. İşletmeler dijital dönüşüme odaklandıkça, verimliliği artırıp insan hatalarını azaltmanın yolunu aramış, tekrar eden görevlerin otomasyonunu da çözüm yolu olarak belirlemişlerdir. Robotlar çalışırken yorulmadığı, sıkılmadığı için insanlar kalan boş vakitlerinde üretkenliği yüksek, üst düzey görevlere odaklanabilirler.
Basit RPA’nın ötesine geçmek için Makine Öğrenimi (Machine Learning) ve Yapay Zekayı (Artificial Intelligence) Robotik Süreç Otomasyonu ile entegre ederek Akıllı Otomasyon (Intelligent Automation) süreçleri yaratmak mümkündür. Böylece insan benzeri algılama ve tahmin de yapabilecek olan otomasyonlar, tekrarlayan görevlerde insan yardımına daha az ihtiyaç duyacaklardır.
Makine öğrenimini RPA ile bağlamak, iş otomasyonu entegre ve stratejik bir şekilde takip edildiğinde anlamlıdır. İş süreçlerini verimli, geleceğe yönelik ve stratejik olarak otomatikleştirmek için bu iki teknolojiyi birleştirmek kaçınılmazdır.
RPA’ya zeka aşılayarak, Makine Öğrenimi yeteneklerini Süreç Otomasyonu ile birleştirerek, hem yapılandırılmış hem de yapılandırılmamış verileri analiz edebilen, kavrayabilen ve bunlardan sonuçlar çıkarabilen gelişmiş bir RPA formu tasarlanabilir. Bu güçlü ortak yaşam, sadece işlemekle kalmaz, aynı zamanda verileri etkili şekilde kullanabilir. Bu yeni oluşturulan akıllı RPA, üzerinde işlem yapmadan önce verileri analiz eder, sürekli olarak verilerden öğrenir, zamanla daha akıllı hale gelir, önceki öğrenmeye dayalı akıllı kararlar verir.
Bu nedenle, süreçleri RPA ve ML yardımıyla otomatikleştirmek, özellikle büyük miktarda verinin işlenmesi, analiz edilmesi, karşılaştırılması ve yapılandırılması gerektiğinde anlamlıdır. Makine öğrenimi, düşünme ve öğrenme görevini karşılarken, RPA yürütmeyi üstlenecektir.
Süreci otomatize ederek dijital dönüşüme ayak uydurmak ve insanların tekrar eden sıkıcı işleri yapmasını önleyerek onları daha kreatif ve önemli işlere yöneltebilmek için RPA ile tanışmak isterseniz Kronnika RPA ile tanışmak için buraya tıklayabilir, otomatize etmek istediğiniz süreci senaryolaştırabilir ya da var olan robotlardan ihtiyacınıza göre seçebilirsiniz.
Kronnika ve RPA Çözümlerimiz Hakkında Daha Detaylı Bilgi İçin: