Catatan editor: Karena pasar otomatisasi terus berkembang, Platform UiPath juga diperbarui untuk melayani kebutuhan otomatisasi pelanggan kami dengan sebaik-baiknya. Dengan demikian, beberapa nama produk dalam artikel ini telah berkembang sejak artikel tersebut pertama kali diterbitkan. Untuk informasi terbaru, silakan kunjungi halaman AI Center kami .
Saya suka bekerja dengan data. Tapi apakah itu membuatku frustrasi? Anda bertaruh.
Setelah bekerja sebagai ilmuwan data selama lebih dari lima tahun, saya merasakan sakitnya mencoba menyeimbangkan ambisi saya untuk data dengan keterbatasan yang muncul saat mengoperasionalkan data. Misalnya, saya meninggalkan posisi di perusahaan yang saya sukai karena kami tidak memiliki sumber daya untuk memasukkan model pembelajaran mesin (ML) ke dalam produksi. Kami bekerja sangat keras untuk menyelesaikan tugas menggunakan data dan akhirnya tidak memiliki kesempatan untuk memengaruhi produk. Saat pekerjaan Anda terhambat oleh tantangan organisasi dan operasional, Anda akan mudah berkecil hati dan melupakan alasan mengapa Anda suka bekerja dengan data.
Di blog ini, saya ingin bercerita tentang perjalanan seorang ilmuwan data:
Apa yang memotivasi minat kami pada dunia data
Keterbatasan yang kita hadapi saat harapan bertemu dengan kenyataan
Kemungkinan yang kami miliki untuk mengubah cara kami mengoperasionalkan data dengan lebih mengintegrasikan ilmu data ke dalam teknologi seperti Robotic Process Automation (RPA)
Mengapa saya antusias dengan AI Fabric, solusi yang mengintegrasikan kecerdasan buatan (AI) dengan RPA, untuk mendorong peluang baru dalam memanfaatkan data secara maksimal
Karena menyukai data, saya suka menjadi pemecah masalah yang kreatif, dan data memberdayakan pemecahan masalah yang kreatif.
Menggunakan data untuk menangani tugas-tugas sulit dan memecahkan tantangan yang berdampak pada kehidupan orang terasa seperti jalur karier alami bagi saya. Banyak ilmuwan data yang bekerja dengan saya terjun ke lapangan untuk mempelajari cara menggunakan data untuk memecahkan masalah. Kami bersemangat untuk memahami data yang kami miliki, menjelajahi, mengembangkan, dan menggunakan algoritme ML untuk menguji data kami, lalu menemukan cara untuk menghasilkan solusi baru melalui kekuatan dan wawasan yang kami dorong dengan model yang kami buat.
Ketika saya memutuskan untuk menjadi ilmuwan data, saya tahu ada tugas dan kemungkinan sakit kepala yang menyertai pekerjaan itu. Terlepas dari jenis data yang Anda gunakan, Anda pasti akan:
Luangkan waktu untuk memproses dan membersihkan data Anda
Tunggu beberapa saat hingga model Anda berlatih
Luangkan waktu untuk mencoba berbagai hyperparameter
Semakin saya bekerja dengan data, semakin saya sadar tentang betapa rumitnya ilmu data dalam batas-batas organisasi. Realitas yang terkait dengan menjadi ilmuwan data mulai menutupi motivasi awal saya untuk terjun ke lapangan.
Banyak perusahaan menggunakan pendekatan berbasis data untuk pengembangan dan berada pada tahap awal untuk menjelajahi ML. Peran ilmuwan data masih terbilang langka, dan dalam banyak kasus, disalahpahami. Tantangan yang berbeda dapat muncul bagi ilmuwan data saat kami mulai mengoperasionalkan data dalam perusahaan dan bergerak maju menggunakan data untuk memecahkan masalah.
Menetapkan ekspektasi tentang apa yang dapat—dan tidak bisa—dilakukan oleh organisasi dengan ML adalah salah satu area di mana kami menghabiskan banyak waktu kami. Penting untuk mendidik orang lain tentang sifat peran kita sebagai ilmuwan data, di mana kita ingin memfokuskan waktu kita, dan apa yang kita butuhkan agar proyek kita berhasil.
Salah satu tantangan lainnya adalah fakta bahwa operasi ilmu data sering kali tertutup dalam organisasi. Hal ini dapat membatasi kemampuan proyek ilmu data untuk memberikan nilai bagi organisasi.
Model ML saja tidak dapat, dan tidak, melakukan apa pun—mereka harus bekerja sama dengan tim lain dan disertakan sebagai bagian dari proyek yang lebih besar agar berhasil.
Selain itu, seringkali sangat sulit untuk menunjukkan pengembalian investasi (ROI) yang didorong oleh model. Ilmuwan data sering kali menghadapi perjuangan berat dalam memperjuangkan peran ML dalam suatu organisasi. Ilmuwan data dapat memutar banyak siklus untuk mendukung peran yang ingin kita mainkan dan apa yang kita butuhkan untuk membuat dampak.
Menangani data itu sendiri membawa serangkaian tantangan uniknya sendiri. Kami sering menghabiskan lebih banyak waktu untuk mengumpulkan, mengkonsolidasikan, dan membersihkan kumpulan data, daripada bekerja untuk memahami data dan membangun model. Kecuali jika pipeline continuous integration dan continuous delivery (CI/CD) untuk model Anda sudah dibuat di dalam perusahaan, sebagian besar waktu kami akan dicurahkan untuk membuat pipeline yang dapat diskalakan untuk membawa model Anda dari mesin lokal ke staging dan produksi. Hal ini tidak hanya di luar lingkup pekerjaan kami, tetapi juga membutuhkan waktu yang kami butuhkan untuk membangun dan menguji model.
Pemantauan model yang sedang berlangsung juga bisa menjadi tantangan yang tidak Anda siapkan. Apakah kita bereksperimen dengan penyimpangan data dari waktu ke waktu? Apakah data di produksi masih sama dengan data yang kita gunakan untuk training? Apakah outputnya masih terkendali? Dengan data baru, apakah model kami berkinerja sebaik model dasar, yang dibangun dengan set pelatihan? Kapan Anda perlu memperbarui model ML?
Untuk kembali ke apa yang saya sukai, saya telah mencari peluang untuk bekerja di perusahaan yang memprioritaskan integrasi ilmu data ke dalam proses dan perencanaan yang lebih luas. Hari ini, saya senang bekerja di perusahaan yang tidak hanya memprioritaskan ilmu data secara internal, tetapi juga secara aktif bekerja untuk membantu perusahaan mengoperasionalkan dan menggunakan model ML untuk mendorong hasil bisnis yang lebih baik.
Karena semakin banyak organisasi menggunakan RPA untuk merampingkan proses, peluang muncul bagi ilmuwan data untuk mengoperasionalkan data dengan cara baru.
Di UiPath, kami berkomitmen untuk menyatukan ilmu data dan RPA dan memberdayakan bisnis untuk mendorong hasil baru menggunakan otomatisasi cerdas. Dengan menyatukan ilmu data dengan RPA, kami ingin meringankan banyak tantangan di atas yang dihadapi ilmuwan data sehari-hari di dunia otomasi. Kami mendorong upaya ini dengan AI Fabric.
Bacaan terkait: Bagaimana Heritage Bank Menggunakan AI dan AI Fabric
Kami percaya bahwa ilmu data dan RPA akan lebih baik jika bekerja sama. Sangat penting untuk menjadikan ilmu data sebagai bagian integral dari Pusat Keunggulan (CoE) RPA dengan menghadirkan ilmuwan data untuk menguraikan apa yang mungkin terjadi saat menggunakan data dan ML untuk meningkatkan kemampuan RPA.
Melalui pengembangan AI Fabric, kami berfokus untuk membantu organisasi memikirkan ML sebagai langkah dalam proses otomatisasi. Kami ingin membantu pengguna mengintegrasikan ML dengan pengembangan RPA dengan lebih lancar. Dengan menggunakan AI Fabric dan RPA, ilmuwan data dapat menyederhanakan pembuatan saluran data dengan alat yang berfokus pada prapemrosesan dan pengumpulan data. Mereka dapat menerapkan model dengan mudah, memantau model, dan menerapkan alur kerja RPA yang dirancang untuk membuat manusia dan model ML bekerja bersama.
Dengan mengintegrasikan ilmu data dengan RPA, kami ingin membantu ilmuwan data membuktikan ROI untuk model yang dibuat dan diterapkan, dan memfokuskan sebagian besar waktu untuk mengeksplorasi data dan menyempurnakan model yang memecahkan masalah dunia nyata.
Saya tahu dari pengalaman pribadi bahwa memberdayakan ilmuwan data untuk fokus pada pemecahan masalah menggunakan data dan mengintegrasikan ilmu data ke dalam proses yang ada dapat mengubah cara organisasi berkembang dan tumbuh.
Yang paling penting bagi saya adalah membantu pelanggan mendorong hasil yang lebih baik. Dalam peran saya di UiPath, saya telah melihat secara langsung bagaimana perusahaan dapat mengotomatiskan proses yang lebih kompleks dengan mengintegrasikan ilmu data dengan RPA. Sangat menyenangkan melihat ilmuwan data terbebas dari tantangan operasionalisasi data umum saat perusahaan membangun ilmu data ke dalam penerapan RPA melalui produk seperti AI Fabric.
Pelajari lebih lanjut tentang AI Fabric atau daftar dengan Program Pratinjau Orang Dalam kami untuk akses awal ke penawaran baru di AI Fabric.
Sistem Kontrol Otomatisasi
Apa perlengkapan CNC dalam permesinan CNC? Dan bagaimana Anda seharusnya menggunakannya? Dalam artikel ini, Anda akan menemukan apa itu jig serta fixture dan bagaimana tepatnya penggunaannya? serta makna, Bagian &berbagai jenis jig dan juga komponen dengan konsep kerjanya. Terhadap hal ini, mesi
Kemajuan dalam desain digital Desain digital dan alat simulasi telah mengubah cara kerja para insinyur dan desainer. Selama beberapa dekade terakhir, alat ini menjadi lebih cepat dan lebih kaya fitur karena daya komputasi menjadi lebih murah dan lebih mudah diakses. Masalah besar yang berjalan di
Dalam dunia manufaktur, geometri kompleks mengacu pada bagian dengan desain tiga dimensi dengan fitur seperti undercut, ruang berongga, atau struktur internal yang rumit. Geometri kompleks dapat mencerminkan struktur yang lebih bulat dan organik, yang secara historis membuatnya sangat sulit atau mah
Ketika Anda mendengar istilah menara pendingin, yang terlintas di benak Anda adalah menara silinder tinggi yang ditemukan di pembangkit listrik tenaga nuklir dan lebar di bagian dasarnya. Namun, menara pendingin tidak hanya ditemukan di pembangkit nuklir, tetapi juga di berbagai industri sebagai bag
