기계 학습

시스템이 명확한 지시나 프로그래밍 없이 학습하고 개선할 수 있도록 하는 AI의 애플리케이션입니다.

적응 학습

자가 학습, 적응 학습은 빈번하게 작업자의 프로세스를 반영합니다.

강화 학습

기계 학습의 일부인 강화 학습은 시행착오를 통해 이루어지며, 최상의 결과가 발견될 때까지 다른 행동을 시도합니다.

심도 학습

데이터를 사용하여 패턴을 찾고 새로운 데이터에 대한 예측을 제공하는 알고리즘을 가르치는 자율적인 자체 교육 시스템.

엔터프라이즈 AI의 독특한 점은 무엇입니까?

AntWorks’ ANTstein 통합 기술 스택은 독립적으로 자동화하고 학습합니다. AI를 활용하여 전사적으로 효율적인 의사 결정을 내릴 수 있으며 프랙탈 과학을 통해 원활한 데이터 속도와 데이터 강화를 달성할 수 있습니다.

 

ANTstein 은 ‘실제 데이터’를 보고 프로세스 효율성을 평가하고 장애 지점을 식별하고 고급 운영 진단을 수행할 수 있습니다.

ANTsteindms 프랙탈 분해 기법을 사용하여 인식과 조정을 위한 패턴을 포착하고 데이터 저장 및 정보 요청을 최적화합니다.

ANTstein은 최소한의 데이터 사용으로 최고 수준의 지식을 얻기 위해 구조화 및 비구조화된 다양한 기계 학습 기법을 통합합니다.

엔터프라이즈 AI 및 기계 학습이 기업에 어떻게 도움이 되는가

ANTstein는 컴퓨터 비전, 자연어 모델링, 기계 학습 및 인지 능력을 사용하여 프로세스를 이해하고 지능적으로 자동화합니다. 하지만 그것이 귀하의 사업에 어떤 이득이 됩니까?

데이터 확실성

AntWorks 는 강력한 기계 학습 기능으로만 처리할 수 있는 고도로 비구조화된 데이터의 다중 형식 데이터 수집 기능을 포함합니다.

데이터 디지털화 및 큐레이션

ANTstein 은 기계 학습 기능으로 처리할 수 있는 고도로 비구조화된 데이터를 멀티 포맷으로 수집할 수 있습니다.

고급 운영 진단

ANTstein 은 AI 지원 프로세스 발견 도구를 사용하여 기업에 정확한 프로세스 통찰력을 제공합니다.

지능형 디지털 인력 관리

ANTstein 은 기계 학습을 사용하여 인식 프레임워크와 실시간 디지털 인력 관리를 정의하여 BOT 생산성과 운영 위험 관리를 추진합니다.

“인텔리전스”가 정말로 의미하는 것은 무엇인가?

진정한 "인지적” 및 "지능적" 프로세스 자동화를 달성하는 것은 프로세싱으로 가는 로드맵의 중요한 이정표입니다. 엔드-투-엔드(인간의 접촉점이 없는) 자동화된 프로세스를 고려하려면 솔루션 내부에서 몇 가지 진정한 사고와 학습이 이루어져야 합니다. 그러나 지능에 의한 것이란 정확히 무엇을 의미합니까? 그리고 사용자는 어떻게 한 플랫폼의 "생각 능력/학습 능력" 또는 "IQ"를 다른 플랫폼과 비교할 수 있겠습니까 ? 귀사가 찾고 있는 것이 정확히 무엇인지 안다면 문제는 간단해 질 것입니다. 요컨대 한 솔루션을 다음 솔루션보다 더 ‘지능적’ 으로 만드는 것은 바로 다음과 같은 일련의 학습 능력입니다.

  • 기계 학습
  • 적응 학습 (때때로 자기 학습이라고 함)
  • 인지적 의사 결정
  • 심층 학습
  • 보강 학습
Intelligent Process
Govind

“"AntWorks는 데이터 문제가 기업의 모든 다운스트림 자동화를 위한 원천이기 때문에 이를 해결하는 데 주력했습니다. 데이터를 트랜잭션 수행 및 의사결정에 사용할 수 있는 액세스 가능한 정보로 변환하는 것은 자동화의 성공에 달려 있습니다. ANTstein SQUARE를 통해 이제 기업은 가장 복잡한 비즈니스 프로세스라도 액세스, 자동화 및 확장할 수 있도록 디지털화에서 자동화된 데이터 커리큘럼으로 패러다임을 전환했습니다.”

고빈드 산두(Govind Sandhu)

AntWorks 공동 창립자이자 COO
 

Intelligent Digital Workforce Management

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Data Digitisation and Curation

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