分析结果

由 AI 驱动的对 Unassisted Task Mining 中记录的桌面数据的分析，以识别自动化候选方案。

完成任务变体的记录后，即可利用 AI。

Unassisted Task Mining 已与 UiPath™ AI Center™ 集成，以运行机器学习模型并分析数据集。

您上传的数据集应至少包含 10,000 个操作，但我们建议最好包含 50,000 个操作。该模型最多可支持在项目中收集的 20 万个操作。作为一种快速估计方法，活动用户通常每小时提供 200 到 1,000 个操作，具体取决于他们正在录制的场景。

运行从 AI Center™ 集成的机器学习模型后，您将在 Unassisted Task Mining 项目中看到任务发现结果。 这些结果是通过收集所有记录的操作和屏幕截图，并利用 AI 确定单独的步骤及其可重复性来确定的。

模型确定经常重复的离散步骤后，它将创建任务以将这些步骤分组到可视化中。

查看显示的任务、追踪记录和趋势，将有助于深入了解您的组织和流程。运行机器学习模型后，您可以遵循我们的Unassisted Task Mining 分析指南（请参阅下一小节中的步骤），利用最佳实践推动项目的持续发现和可操作性。