Analisar resultados

Depois de concluir as variações de gravação de sua tarefa, é hora de aproveitar a IA.

Unassisted Task Mining is integrated with UiPath® AI Center™ to run the machine learning model and analyze the dataset.

Os conjuntos de dados que você carrega devem conter pelo menos 10.000 ações, mas recomendamos 50 ações como uma boa linha de base. O modelo pode suportar até 200 mil ações coletadas em um projeto. Como uma forma rápida de estimar, um usuário ativo normalmente fornece de 200 a 1 mil ações por hora, dependendo do cenário que está gravando.

After running the machine learning model integrated from AI Center™, you'll see task discovery results in your Unassisted Task Mining Project. These results are determined by collected all the recorded actions and screenshots and leveraging AI to determine discrete steps and their repeatability.

Once the model has determined the discrete steps that are frequently repeated, it will create tasks to group together those steps into visualizations.

Revisar as tarefas, traces e tendências apresentadas vai fornecer informações adicionais sobre sua organização e processo. Você pode seguir nosso Guia de Análise de Task Mining Não Assistidas após ter executado o modelo de machine learning (veja as etapas na próxima subseção) para aproveitar as práticas recomendadas para conduzir a descoberta e a acionabilidade contínuas de seu projeto.