Интеграция с системой ИИ

ИИ нужен для для обработки больших объёмов данных, анализа информации и принятия решений. Позволяет оптимизировать процессы (экономия ресурсов и снижение затрат), снизить количество ошибок и повысить производительность.

Этапы интеграции с системой ИИ

• определении цели интеграции
• описание предполагаемого результата
  • место в бизнес-процессе
• описание замысла достижения цели (сбор данных, анализ, визуализация результата)
• сбор данных
  • набор объектов, список параметров, источники
  • форма получения данных из источника (требуется ли преобразование, объединение)
  • достоверность 
• выбор модели нейросети
  • LSTM (для анализа последовательности данных и поиска зависимостей)
  • ARIMA
  • Prophet
• подготовка данных для обучения и проверки нейросети
• обучение нейросети
• форма представления результата
• проверка интеграции на точность на тестовых данных
• запуск интеграции
• коррекция интеграции по результатам применения
  • контроль работы интеграции
  • увеличение объёма данных
  • расширение количества анализируемых объектов и параметров
  • обновление модели нейросети
  • оптимизация запросов на получение данных

 

Понятия

Триггер (trigger) - событие, которое запускает автоматическую процедуру.

Автопроцедура (Workflow)- последовательность шагов, которые выполняются автоматически. Состоит из узлов (nodes), каждый из которых выполняет определённое действие. Узлы соединяются между собой, передавая данные от одного узла к другому. Это позволяет создавать сложные цепочки действий.

Данные - набор структурированной информации

Узел (Node) - Отдельный элемент в рабочем процессе, выполняющий определённую задачу.

Действие (Action) - Операция, выполняемая в рамках рабочего процесса