O comparație cuprinzătoare a RPA și ML

Automatizarea proceselor robotizate vs învățarea automată este o dezbatere comună în lumea automatizării și a inteligenței artificiale. Ambele au potențialul de a transforma modul în care operează organizațiile, permițându-le să eficientizeze procesele, să îmbunătățească eficiența și să conducă rezultatele afacerii. Cu toate acestea, în timp ce RPA și ML au unele asemănări, ele diferă în funcție de funcționalitate, scop și nivelul de intervenție umană necesar. În acest articol, vom explora asemănările și diferențele dintre RPA și ML și vom examina posibilele lor cazuri de utilizare în diverse industrii.

Definiția și scopul RPA

Automatizarea proceselor robotizate se referă la utilizarea roboților software pentru a automatiza procesele de afaceri bazate pe reguli. Instrumentele RPA pot fi programate pentru a interacționa cu diverse sisteme, cum ar fi aplicații web, baze de date și aplicații desktop. Scopul RPA este de a automatiza sarcini banale, repetitive și de a elimina necesitatea intervenției manuale în aceste sarcini. Prin automatizarea sarcinilor de rutină, RPA ajută organizațiile să îmbunătățească eficiența operațională, să reducă costurile și să elibereze resursele umane pentru a se concentra pe sarcini mai complexe.

Cazuri de utilizare comune și industrii

RPA este o tehnologie care poate fi aplicată în industrii și funcții. Unele dintre cazurile de utilizare comune și industriile care au adoptat RPA includ:

• Finante si Contabilitate: RPA poate fi utilizat pentru sarcini precum procesarea comenzilor, procesarea facturilor și gestionarea salariilor.
• Resurse umane: RPA poate automatiza sarcini precum onboarding-ul angajaților, offboarding-ul și introducerea datelor.
• Serviciu clienți: RPA poate fi folosit pentru a automatiza sarcinile de asistență pentru clienți, cum ar fi răspunsul la întrebări, gestionarea reclamațiilor și procesarea rambursărilor.
• Sănătate: RPA este folosit pentru a automatiza sarcini precum procesarea cererilor, programarea programărilor și gestionarea dosarelor medicale.
• Asigurare: RPA este folosit pentru a automatiza sarcini precum procesarea daunelor, subscrierea și administrarea polițelor.
• Logistica si productie: RPA poate fi utilizat pentru sarcini precum gestionarea stocurilor, procesarea comenzilor și programarea producției.

Beneficiile și limitările RPA

Unele dintre beneficiile RPA includ:

• Eficiență operațională îmbunătățită: RPA poate automatiza sarcinile de rutină, reducând timpul și efortul necesar pentru a le îndeplini.
• Economii: Prin automatizarea sarcinilor, organizațiile pot reduce nevoia de muncă manuală, ceea ce duce la economii de costuri.
• Erori reduse: RPA poate reduce riscul de erori și poate îmbunătăți acuratețea introducerii și procesării datelor.
• Conformitate îmbunătățită: RPA poate fi utilizat pentru a se asigura că procesele sunt efectuate în mod consecvent și în conformitate cu reglementările.

Cu toate acestea, RPA are și unele limitări, cum ar fi:

• Abilitati cognitive limitate: RPA poate îndeplini numai sarcini care au reguli și proceduri bine definite.
• Scalabilitate limitată: Este posibil ca RPA să nu poată gestiona volume mari de date sau procese complexe.
• Incapacitatea de a invata: RPA nu poate învăța din experiențele trecute sau nu se poate adapta la situații noi fără intervenția umană.

Este RPA inteligență artificială?

RPA este adesea considerată o formă de inteligență artificială, dar nu este o soluție completă de inteligență artificială. RPA se bazează pe reguli preprogramate și este capabil să automatizeze doar sarcini de rutină, repetitive.

AI, pe de altă parte, poate învăța din date și se poate adapta la noi situații fără intervenția umană. În timp ce RPA este un instrument util pentru automatizarea sarcinilor de rutină, AI este mai potrivită pentru sarcini mai complexe care necesită abilități de luare a deciziilor și de rezolvare a problemelor.

Rolul învățării automate în automatizarea proceselor

Învățarea automată este un subset al AI care permite mașinilor să învețe din date și să își îmbunătățească performanța în timp. În timp ce RPA este un instrument util pentru automatizarea sarcinilor de rutină, ML poate fi folosit pentru a automatiza sarcini mai complexe care necesită abilități de luare a deciziilor și de rezolvare a problemelor. Unele dintre modurile în care ML poate fi utilizat în automatizarea proceselor includ următoarele:

• Analize predictive: Algoritmii ML pot fi utilizați pentru a prezice rezultate viitoare pe baza datelor istorice, permițând organizațiilor să ia decizii mai bune.
• Procesarea limbajului natural (NLP): Algoritmii ML pot fi folosiți pentru a înțelege și interpreta limbajul uman, permițând organizațiilor să automatizeze sarcini precum asistența pentru clienți și procesarea documentelor.
• Recunoașterea imaginii și a vorbirii: Algoritmii ML pot fi utilizați pentru a recunoaște imaginile și vorbirea, permițând organizațiilor să automatizeze sarcini precum controlul calității și operațiunile centrului de apeluri.

Ce este învățarea automată (ML)?

Învățarea automată este un subset al inteligenței artificiale care implică crearea de algoritmi și modele care permit sistemelor informatice să învețe din date și să ia predicții sau decizii fără a fi programate în mod explicit pentru a face acest lucru. Iată câteva puncte cheie de înțeles:

Definiția și scopul ML

Scopul principal al ML este de a automatiza procesele de luare a deciziilor și de a îmbunătăți acuratețea utilizând algoritmi care învață și se îmbunătățesc continuu din date.

Mai exact:

• ML este o tehnică care utilizează algoritmi pentru a învăța din date și pentru a face predicții sau decizii.
• Permite mașinilor să învețe din experiență și să se îmbunătățească în timp.
• Scopul este de a crea algoritmi care pot face predicții sau decizii pe baza datelor de intrare, fără a fi programați în mod explicit pentru a face acest lucru.

Tipuri de algoritmi de învățare automată

Există trei tipuri principale de algoritmi de învățare automată:

• Învățare supravegheată: Aceasta implică utilizarea datelor etichetate pentru a antrena algoritmul să recunoască tipare și să facă predicții bazate pe date noi, neetichetate.
• Învățare fără supraveghere: Aceasta implică utilizarea datelor neetichetate pentru a identifica modele și relații în cadrul datelor.
• Consolidarea învățării: Aceasta implică utilizarea unui sistem bazat pe recompense pentru a antrena algoritmul să ia decizii bazate pe maximizarea recompenselor.

Cazuri de utilizare comune și industrii

Învățarea automată are diverse aplicații în diverse industrii, cum ar fi:

• Sănătate: Învățarea automată poate ajuta la analiza datelor medicale, la prezicerea probabilității bolii și la îmbunătățirea rezultatelor pacientului.
• Finante: Învățarea automată poate ajuta la identificarea tranzacțiilor frauduloase și la prognoza tendințelor pieței.
• Cu amănuntul: Învățarea automată poate ajuta la analiza datelor clienților pentru a identifica modele de cumpărare și pentru a personaliza recomandările.
• De fabricație: Învățarea automată poate ajuta la optimizarea proceselor de producție și la anticiparea defecțiunilor echipamentelor.

Beneficiile și limitările ML

Învățarea automată are mai multe beneficii și limitări.

Beneficii:

• Precizie și eficiență sporite: Învățarea automată poate analiza cantități mari de date pentru a face predicții și decizii mai precise, adesea mai rapid decât o pot face oamenii.
• Îmbunătățirea procesului decizional: Învățarea automată poate ajuta la automatizarea proceselor de luare a deciziilor și la reducerea erorilor.
• Personalizare: Învățarea automată poate ajuta la personalizarea recomandărilor și experiențelor pentru utilizatorii individuali.
• scalabilitate: Algoritmii de învățare automată pot fi scalați cu ușurință pentru a procesa cantități mari de date.

Limitări:

• Prejudecăți și interpretabilitate: Algoritmii de învățare automată pot reflecta părtiniri prezente în datele folosite pentru a le antrena și poate fi dificil să interpretezi modul în care au ajuns la decizii.
• Calitatea și cantitatea datelor: Algoritmii de învățare automată necesită date de înaltă calitate, etichetate pentru a fi eficienți, iar acuratețea lor poate fi limitată de cantitatea de date disponibilă.
• Expertiza tehnica: Învățarea automată necesită expertiză tehnică specializată pentru a dezvolta și menține algoritmi și modele.

Învățarea automată este un instrument puternic care poate ajuta la automatizarea proceselor de luare a deciziilor și la îmbunătățirea acurateței într-o gamă largă de industrii. Cu toate acestea, este esențial să înțelegeți beneficiile și limitările sale pentru a vă asigura că este utilizat în mod eficient și responsabil.

Automatizarea proceselor robotizate vs învățarea automată

Automatizarea proceselor robotizate și învățarea automată sunt două cuvinte la modă în lumea tehnologiei de astăzi. Ambele tehnologii sunt folosite pentru a automatiza diverse procese și pentru a îmbunătăți eficiența operațională, dar diferă în funcție de funcționalitate și scop.

• RPA este un software bazat pe reguli care poate imita acțiunile umane, automatiza sarcinile repetitive și eficientiza fluxurile de lucru. Funcționează pe date structurate și urmează un set predefinit de reguli pentru a efectua sarcini.
• În schimb, ML este un subset de inteligență artificială care utilizează algoritmi pentru a identifica modele în date și pentru a face predicții. Poate învăța din experiență și se poate îmbunătăți în timp, fără a fi programat în mod explicit.

Diferență de funcționalitate și scop

RPA și ML au funcționalități și scopuri diferite. RPA este cel mai potrivit pentru sarcini care sunt repetitive, bazate pe reguli și care necesită un grad ridicat de precizie. Câteva exemple de sarcini care pot fi automatizate cu RPA includ introducerea datelor, procesarea facturilor și generarea de rapoarte. Pe de altă parte, ML este folosit pentru a rezolva probleme complexe care implică cantități mari de date și necesită analiză predictivă. Câteva exemple de sarcini care pot fi efectuate cu ML includ detectarea fraudelor, analiza sentimentelor și predicția comportamentului clienților.

Comparație între RPA și ML în ceea ce privește tehnologia

Tehnologia folosită în RPA și ML este, de asemenea, diferită. RPA folosește o interfață grafică cu utilizatorul (GUI) pentru a interacționa cu aplicațiile și site-urile web, în ​​timp ce ML utilizează algoritmi și modele statistice pentru a analiza datele. RPA poate fi integrat cu ușurință cu sistemele vechi, iar procesul de implementare este relativ simplu. Pe de altă parte, ML necesită o cantitate semnificativă de pregătire a datelor și antrenament de model înainte de a putea fi implementat.

Diferențele de scalabilitate și adaptabilitate

RPA și ML diferă și în ceea ce privește scalabilitatea și adaptabilitatea. RPA este foarte scalabil și poate fi ușor de scalat în sus sau în jos, în funcție de nevoile organizației. De asemenea, se poate adapta la schimbările din sistemele și procesele de bază fără modificări semnificative. În schimb, modelele ML pot fi dificil de scalat, deoarece necesită o cantitate mare de putere de calcul și hardware specializat. În plus, modelele ML sunt sensibile la modificările datelor de bază și orice modificare poate necesita reantrenarea modelului de la zero.

Nivelul de intervenție umană necesar

O altă diferență semnificativă între RPA și ML este nivelul de intervenție umană necesar. RPA este conceput pentru a automatiza sarcinile repetitive și poate funcționa independent, fără nicio intervenție umană. Cu toate acestea, poate necesita un anumit nivel de supraveghere umană pentru a asigura acuratețea și calitatea rezultatelor. Pe de altă parte, ML necesită intervenție umană sub formă de pregătire a datelor, selecție de model și reglare. În plus, modelele ML pot necesita supraveghere umană pentru a se asigura că predicțiile sunt exacte și imparțiale.

RPA și ML sunt două tehnologii diferite care servesc scopuri diferite. RPA este cel mai potrivit pentru automatizarea sarcinilor repetitive, în timp ce ML este folosit pentru analiza predictivă și rezolvarea problemelor complexe. Tehnologia folosită în RPA și ML este, de asemenea, diferită și diferă în ceea ce privește scalabilitatea, adaptabilitatea și nivelul de intervenție umană necesar.

---

Explorarea minții în mașină

---

Aplicații ale RPA și ML în știința datelor și AI

Automatizarea proceselor robotizate și învățarea automată au un impact semnificativ asupra domeniului științei datelor și al inteligenței artificiale. Ambele tehnologii sunt folosite pentru a automatiza diferite procese, pentru a îmbunătăți eficiența operațională și pentru a îmbunătăți calitatea procesului decizional bazat pe date.

• RPA poate fi utilizat pentru a automatiza introducerea datelor și procesele de gestionare a datelor, reducând riscul de erori și îmbunătățind calitatea datelor. Poate fi folosit și pentru a automatiza sarcini repetitive în pregătirea datelor, cum ar fi curățarea și formatarea datelor.
• ML poate fi folosit pentru analiza predictivă și generarea de informații, permițând organizațiilor să ia decizii bazate pe date. Poate fi folosit pentru a identifica modele și anomalii în seturi mari de date, pentru a clasifica datele în categorii și pentru a face predicții pe baza datelor istorice.

Cum poate RPA să îmbunătățească calitatea datelor și să eficientizeze procesele de gestionare a datelor?

RPA poate îmbunătăți calitatea datelor și eficientiza procesele de gestionare a datelor prin automatizarea sarcinilor repetitive și reducerea riscului de erori. Unele dintre modalitățile prin care RPA poate fi utilizat pentru a îmbunătăți calitatea datelor includ:

• Automatizarea introducerii datelor: RPA poate automatiza sarcinile de introducere a datelor, reducând riscul de erori și îmbunătățind acuratețea datelor.
• Raționalizarea managementului datelor: RPA poate eficientiza procesele de gestionare a datelor prin automatizarea sarcinilor repetitive, cum ar fi curățarea, formatarea și integrarea datelor.
• Îmbunătățirea securității datelor: RPA poate fi utilizat pentru a automatiza procesele de securitate a datelor, cum ar fi criptarea datelor și controlul accesului, reducând riscul de încălcare a datelor și acces neautorizat.

Folosirea ML pentru analize predictive și generare de informații

ML poate fi valorificat pentru analiza predictivă și generarea de informații, permițând organizațiilor să ia decizii bazate pe date. Unele dintre modurile în care ML poate fi utilizat pentru analize predictive și generare de informații includ:

• Identificarea tiparelor și anomaliilor: Algoritmii ML pot fi utilizați pentru a identifica modele și anomalii în seturi mari de date, permițând organizațiilor să detecteze tendințe și să facă predicții.
• Clasificarea datelor: ML poate fi folosit pentru a clasifica datele în categorii, permițând organizațiilor să analizeze și să înțeleagă modelele și relațiile de bază.
• Efectuarea de previziuni: ML poate fi folosit pentru a face predicții bazate pe date istorice, permițând organizațiilor să prezică rezultatele viitoare și să ia decizii informate.

Studii de caz ale RPA și ML care lucrează împreună pentru rezultate mai bune

RPA și ML pot lucra împreună pentru a îmbunătăți eficiența operațională și pentru a îmbunătăți calitatea procesului decizional bazat pe date. Câteva exemple despre modul în care RPA și ML pot fi utilizate împreună includ:

• Automatizarea introducerii datelor și a gestionării datelor: RPA poate fi folosit pentru a automatiza introducerea datelor și procesele de gestionare a datelor, în timp ce ML poate fi folosit pentru a analiza datele și a identifica modele și tendințe.
• Raționalizarea proceselor financiare: RPA poate fi folosit pentru a automatiza procesele financiare, cum ar fi procesarea facturilor și conturile de plătit, în timp ce ML poate fi folosit pentru a detecta frauda și a identifica oportunitățile de economisire a costurilor.
• Îmbunătățirea experienței clienților: RPA poate fi folosit pentru a automatiza procesele de servicii pentru clienți, cum ar fi chatbot-urile și răspunsurile la e-mail, în timp ce ML poate fi folosit pentru a analiza datele clienților și pentru a oferi recomandări personalizate.

Industrii în care puterea combinată a RPA și ML poate fi transformatoare

Puterea combinată a RPA și ML poate fi transformatoare în multe industrii, inclusiv:

• Finante: RPA și ML pot fi folosite pentru a eficientiza procesele financiare, pentru a detecta frauda și pentru a îmbunătăți serviciile pentru clienți.
• Sănătate: RPA și ML pot fi utilizate pentru a automatiza sarcinile administrative, pentru a îmbunătăți rezultatele pacienților și pentru a îmbunătăți calitatea asistenței medicale.
• Cu amănuntul: RPA și ML pot fi folosite pentru a automatiza gestionarea stocurilor, a personaliza experiențele clienților și pentru a îmbunătăți eficiența lanțului de aprovizionare.

RPA și ML sunt două tehnologii care pot fi utilizate împreună pentru a îmbunătăți eficiența operațională, pentru a îmbunătăți calitatea procesului decizional bazat pe date și pentru a transforma industriile. RPA poate îmbunătăți calitatea datelor și eficientiza procesele de gestionare a datelor, în timp ce ML poate fi valorificat pentru analiza predictivă și generarea de informații. Împreună, RPA și ML pot lucra pentru a îmbunătăți rezultatele și a permite organizațiilor să-și atingă obiectivele de afaceri cu o viteză, acuratețe și eficiență mai mare.

Alegerea dintre RPA și ML pentru proiectele dvs. de știință a datelor

Când vine vorba de alegerea între RPA și ML pentru proiectele de știință a datelor, este esențial să luați în considerare cerințele și obiectivele proiectului, infrastructura tehnică și resursele necesare. Atât RPA, cât și ML au atuurile și limitările lor unice, iar selectarea tehnologiei potrivite pentru proiect este esențială pentru succesul acestuia.

Factori de luat în considerare atunci când decideți între RPA și ML

Unii dintre factorii de luat în considerare atunci când decideți între RPA și ML includ următorii:

• Complexitatea sarcinii: RPA este cel mai potrivit pentru sarcini simple, bazate pe reguli, în timp ce ML este mai potrivit pentru sarcini complexe, bazate pe date.
• Cerințe de precizie: RPA poate oferi un grad ridicat de precizie pentru sarcini repetitive, în timp ce ML poate oferi predicții mai precise pentru sarcini complexe.
• Volumul și varietatea datelor: ML este mai potrivit pentru seturi de date mari și diverse, în timp ce RPA poate gestiona date structurate.
• Interventia omului: RPA poate funcționa independent, fără intervenție umană, în timp ce ML necesită supraveghere umană și intervenție sub formă de pregătire a datelor și selecție de model.

Evaluarea cerințelor și obiectivelor proiectului

Când decideți între RPA și ML, este esențial să evaluați cerințele și obiectivele proiectului. Câteva întrebări de luat în considerare includ:

• Care este scopul proiectului și care sunt obiectivele acestuia?
• Ce tip de date sunt implicate în proiect și cât de mult există?
• Ce nivel de precizie este necesar pentru proiect?
• Este necesară intervenția umană și în ce măsură?
• Care este calendarul proiectului și câte resurse sunt disponibile?

---

Maximizarea beneficiilor CaaS pentru proiectele dvs. de știință a datelor

---

Evaluarea infrastructurii tehnice și a resurselor necesare

Un alt factor important de luat în considerare atunci când alegeți între RPA și ML este infrastructura tehnică și resursele necesare. Câteva întrebări de luat în considerare includ:

• Ce tip de infrastructură hardware și software este necesară pentru proiect?
• Care este costul implementării RPA sau ML și care sunt costurile de întreținere continuă?
• Care este nivelul de expertiză tehnică necesar pentru implementarea RPA sau ML?
• Ce nivel de pregătire și sprijin este necesar pentru echipa de proiect?

Asigurarea utilizării etice și responsabile a ambelor tehnologii

Când utilizați RPA și ML în proiecte de știință a datelor, este esențial să asigurați o utilizare etică și responsabilă. Câteva modalități de a asigura o utilizare etică și responsabilă includ:

• Asigurarea faptului că datele utilizate în proiect sunt imparțiale și reprezentative.
• Asigurarea conformității proiectului cu toate legile și reglementările relevante.
• Asigurarea că proiectul nu încalcă drepturile de confidențialitate ale persoanelor.
• Asigurarea faptului că proiectul nu perpetuează inegalitatea socială sau economică.

Alegerea între RPA și ML pentru proiectele de știință a datelor necesită o analiză atentă a cerințelor și obiectivelor proiectului, a infrastructurii și resurselor tehnice și a utilizării etice și responsabile. Evaluând acești factori, organizațiile pot selecta tehnologia potrivită pentru proiectul lor și își pot atinge obiectivele de afaceri cu o mai mare eficiență și acuratețe.

RPA vs AI vs ML

Toate cele trei tehnologii sunt folosite pentru automatizare și au potențialul de a transforma modul în care funcționează organizațiile, diferă în ceea ce privește funcționalitatea, scopul și nivelul de intervenție umană necesar. RPA este cel mai potrivit pentru automatizarea sarcinilor repetitive, în timp ce AI și ML sunt folosite pentru sarcini mai complexe care necesită inteligență, cum ar fi procesarea limbajului natural și analiza predictivă. Înțelegând punctele forte și limitările unice ale fiecărei tehnologii, organizațiile pot alege tehnologia potrivită pentru nevoile lor și își pot atinge obiectivele de afaceri cu o mai mare eficiență și acuratețe.

---

Dezvăluirea păpușii matryoshka: AI vs. ML vs. ANN vs. DL

---

RPA:

• Definiție: Software bazat pe reguli care poate imita acțiunile umane și automatiza sarcinile repetitive.
• funcţionalitate: Automatizează sarcinile repetitive, îmbunătățește eficiența operațională, eficientizează fluxurile de lucru.
• Scop: Cel mai potrivit pentru sarcini care sunt repetitive, bazate pe reguli și care necesită un grad ridicat de precizie.
• Tehnologie: Utilizează o interfață grafică cu utilizatorul (GUI) pentru a interacționa cu aplicații și site-uri web.
• Nivelul intervenției umane: Este necesară intervenția umană minimă.

AVEA:

• Definiție: Un termen larg care se referă la mașini care pot îndeplini sarcini care ar necesita de obicei inteligență umană, cum ar fi percepția, învățarea și rezolvarea problemelor.
• funcţionalitate: Îndeplinește sarcini care necesită inteligență, cum ar fi percepția, învățarea și rezolvarea de probleme.
• Scop: Poate fi folosit pentru o gamă largă de sarcini, cum ar fi procesarea limbajului natural, viziunea computerizată și recunoașterea vorbirii.
• Tehnologie: Include o gamă largă de tehnologii, inclusiv ML și deep learning.
• Nivelul intervenției umane: Variază în funcție de tehnologie și sarcină. Unele sisteme AI necesită intervenție umană semnificativă, în timp ce altele sunt complet automatizate.

ML:

• Definiție: Un subset de IA care utilizează algoritmi pentru a identifica modele în date și pentru a face predicții.
• funcţionalitate: Identifică modele în date, face predicții și se îmbunătățește în timp, fără a fi programat în mod explicit.
• Scop: Folosit pentru a rezolva probleme complexe care implică cantități mari de date și necesită analiză predictivă.
• Tehnologie: Utilizează algoritmi și modele statistice pentru a analiza datele.
• Nivelul intervenției umane: Necesită intervenția umană sub formă de pregătire a datelor, selecție de model și reglare.

Concluzie

Automatizarea proceselor robotizate și învățarea automată sunt două tehnologii puternice care au potențialul de a revoluționa modul în care funcționează organizațiile. Deși ambele sunt folosite pentru a automatiza procesele și a îmbunătăți eficiența operațională, ele diferă în funcție de funcționalitate, scop și nivelul de intervenție umană necesar.

Alegerea între automatizarea proceselor robotizate și învățarea automată necesită o analiză atentă a complexității sarcinii, a cerințelor de precizie și a nivelului de intervenție umană necesar.

RPA este cel mai potrivit pentru automatizarea sarcinilor repetitive, în timp ce ML este folosit pentru analiza predictivă și rezolvarea problemelor complexe. Prin valorificarea punctelor forte ale ambelor tehnologii, organizațiile își pot atinge obiectivele de afaceri cu o mai mare viteză, acuratețe și eficiență.

De la finanțare la asistență medicală și până la retail, posibilitățile RPA și ML sunt nesfârșite, iar potențialul de inovare și transformare este vast. Deci, indiferent dacă sunteți un lider de afaceri, un om de știință de date sau un pasionat de tehnologie, RPA și ML sunt două tehnologii care merită explorate, iar oportunitățile pe care le oferă sunt nelimitate.

• Distribuție de conținut bazat pe SEO și PR. Amplifică-te astăzi.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. Cunoștințe amplificate. Accesați Aici.
• Sursa: https://dataconomy.com/2023/03/robotic-process-automation-vs-machine-learning/