RPA ve AI’ın Buluşması

Original article was published by Pınar Doğan on Artificial Intelligence on Medium


Robotic Process Automation, yaygın kullanımıyla RPA son yılların yükselen teknolojisi. Tekrar eden ve kural bazlı süreçlerin otomasyonu ile zaman ve emek alan bu işlerin robot yazılımlar sayesinde çok daha kısa sürede ve hatasız bir şekilde gerçekleştirilmesi sağlanıyor. Deloitte’in 2019 yılında yaptığı bir ankete göre, katılımcıların %59’u süreçlerini RPA’ye entegre etmeye başlamış ve 2021 yılına kadar bu oranın %72 olması öngörülüyor. Türkiye’de de 100’den fazla büyük şirket RPA kullanımına geçmiş durumda.

photo taken from this website

RPA’in yaygınlaşması sonucunda katı kuralları olan ve tekrarlayan süreçlerimizi RPA robot yazılımlarına teslim ettik, bunun faydalarını deneyimledik, peki neden kural bazlı olmayıp karar alınmasını gerektiren süreçlerimizde de RPA’in gücünden faydalanmayalım ki? İşte burada devreye Artificial Intelligence giriyor, yaygın kullanımıyla AI. AI, Netflix’in dizi/film önerilerinde, gelen mail’lerin spam olanlarının otomatik olarak ayıklanıp klasörlendirilmesinde, telefonumuzun içindeki Siri’de, alışveriş sitelerindeki “bunu alan şunu da aldı” önerilerinde ve daha pek çok örnekte var olan ve artık hayatımızın bir parçası haline gelmiş bir kavram. RPA ile bütünleşik olarak çalıştığında bilişsel zeka gerektiren süreçlerin de otomasyonunu mümkün kılıyor.

RPA alanındaki öncü yazılım firması olan UiPath, Gartner’ın Magic Quadrant’ının RPA alanında iki yıldır liderliğini koruyor. Firma değeri ve hedeflenen vizyona ulaşma durumu eksenlerinde değerlendirilen 16 RPA yazılımı içerisinde iki yıldır en yüksek puanları UiPath alıyor. UiPath iş dünyası dışında, biz kullanıcılar nezdinde de diğer RPA yazılımları arasında öne çıkacak özelliklere sahip. UiPath Community Edition adında ücretsiz bir yazılım versiyonuna ve UiPath Academy adında ücretsiz bir eğitim portalına sahip olması sayesinde kullanıcılara bu programı kendi kendilerine öğrenebilme ve becerilerini geliştirebilme imkanı sunuyor.

Geçtiğimiz yıl UiPath, Enterprise sürümü için AI Fabric ürününü tanıtarak AI ile RPA’in UiPath içerisinde bütünleşik olarak çalışmasına olanak sağladı. UiPath Yapay Zeka’yı beyin, RPA’yi ise onun elleri olarak tanımlıyor. Beyin güzel kurgular ve modeller geliştirebilir fakat eller olmadan bunları uygulayabilme imkanına sahip değildir.

Peki bu AI Fabric nasıl çalışır?

photo taken from this website

AI Fabric işleyişi UiPath Automation Cloud üzerinden başlatılıyor. Burada AI Fabric altında yeni bir proje oluşturuluyor. RPA kısmındaki her şey bu projenin içerisinde yer alacak.

Datasets sekmesinden veri seti, yani modelin öğrenme kaynakları olan veriler sisteme yükleniyor. Verilerin büyük bir kısmı modelin öğrenmesi için “training data” olarak kullanılırken küçük bir kısmı eğitilen modelin istediğimiz doğrulukta sonuç verip vermediğini tespit edebilmek için “testing data” olarak kullanılıyor.

ML Packages sekmesinden kullanılacak Makina Öğrenmesi modeli belirtiliyor. Daha önce Veri Bilimci ekibi tarafından Python kullanılarak oluşturulmuş bir model yüklenebileceği gibi, programın içerisindeki kullanıma hazır (Out-of-the-Box) modeller ya da 3. parti firmaların oluşturduğu hazır modeller de seçilebiliyor. Seçilen modelin “retrainable” yani yeniden öğretilebilir olması çok önemli, çünkü bu sayede sistemimiz işlerken karşılaştığı gerçek hayat senaryolarından da öğrenmeye devam ederek gittikçe daha akıllı bir hale gelecek.

Pipeline sekmesi kullanılarak Training Run için model ve training veri seti bir paket haline getiriliyor ve modelin öğrenme süreci başlatılıyor. İkinci adım olarak aynı işlem Evaluation Run için model ve testing veri setinden oluşturulan test (evaluation) paketi kullanılarak da yapılıyor. Eğer değerlendirmede istenilen doğruluk oranına ulaşıldıysa, makina öğrenmesi modelimiz hazır demektir. Bu süreçlerle ilgili log’lar da ML Logs sekmesinde tutuluyor.

ML Skills sekmesinde yeni bir ML Skill oluşturularak üstteki adımlarda hazırlanmış olan model UiPath içerisinde kullanılmaya hazır hale geliyor.

İşleyişin bundan sonraki adımları UiPath üzerinde gerçekleştiriliyor. Burada önemli bir nokta: üzerinde çalışılacak UiPath’e bağlı olan Robot’un, ML Skill’in eklendiği UiPath Cloud hesabına da bağlı olması gerekiyor.

Süreç UiPath’te tasarlanıyor ve AI’ın devreye gireceği kısım ML Skill activity’si kullanarak program içerisine yükleniyor. Eğer modelimiz retrainable ise sürecin içerisinde bir döngü kullanılarak gerçek senaryo örneklerinin bir sonraki adımda modelin eğitilmesi için kullanılacak test veri setleri halini alması sağlanıyor.

Sistemin işleyişi sırasında AI verdiği karardan tam olarak emin olmadığında (güvenilirlik seviyesi belirlenen sınırın altında kaldığında) kullanıcıdan karar vermesini talep ediyor. Bu talep UiPath Orchestrator altında kullanıcıya bir task olarak atanıyor. Modelin yeniden eğitilebilir olması sayesinde kullanıcının verdiği kararlar da proje için bir training data görevi görüyor ki buna da Learning Loop deniyor.

UiPath, AI Fabric aracılığıyla Robot’lara düşünme yetisi tanımlayarak kullanım alanını bir hayli genişletmiş gibi görünüyor.