[发明专利]用于机器人流程自动化的机器学习模型再训练流水线

说明书

公开了一种用于机器人流程自动化(RPA)的机器学习(ML)模型再训练流水线。当将ML模型部署于生产或开发环境中时，RPA机器人在执行其工作流时向ML模型发送请求。当ML模型的置信度水平降至低于某个置信度时，潜在地从大量计算系统中收集训练数据。然后至少部分地使用收集到的训练数据来训练ML模型，并且部署ML模型的新版本。

相关申请的交叉引用

本申请要求于2020年4月30日提交的美国非临时专利申请第16/864,000号的权益。该早前提交的申请的主题以其整体内容通过引用并入于此。

技术领域

本发明大体上涉及机器人流程自动化(RPA)，并且更具体地涉及用于RPA的机器学习(ML)模型再训练流水线。

背景技术

目前，不存在用于使反馈回路自动化以再训练ML模型的标准机制或过程。因此，改进的解决方案可以是有益的。

发明内容

本发明的某些实施例可以提供对本领域中尚未经当前RPA技术完全标识、了解或解决的问题和需求的解决方案。例如，本发明的一些实施例涉及用于RPA的ML模型再训练流水线。

在实施例中，一种用于实现用于RPA的ML模型再训练流水线的计算机实现的方法包括：由RPA机器人调用ML模型；以及由RPA机器人接收来自ML模型的执行的结果。该计算机实现的方法还包括：由RPA机器人确定一个或多个触发条件是否被满足以供标记针对ML模型的数据。当一个或多个触发条件被满足时，该计算机实现的方法还包括：由RPA机器人提示用户提供经标记的数据以供训练或再训练ML模型，并且向服务器发送经标记的数据以供训练或再训练ML模型；或者由RPA机器人将与来自ML模型的结果相关的信息添加至队列以供后续标记。

在另一实施例中，一种用于实现用于RPA的ML模型再训练流水线的计算机实现的方法包括：由RPA机器人确定一个或多个触发条件是否被满足以供标记针对ML模型的数据。当一个或多个触发条件被满足时，该计算机实现的方法还包括：由RPA机器人提示用户提供经标记的数据以供训练或再训练ML模型，并且向服务器发送经标记的数据以供训练或再训练ML模型；或者由RPA机器人将与来自ML模型的结果相关的信息添加至队列以供后续标记。

在又一实施例中，一种用于实现用于RPA的ML模型再训练流水线的计算机实现的方法包括：由RPA机器人调用ML模型；以及由RPA机器人接收来自ML模型的执行的结果。该计算机实现的方法还包括：由RPA机器人确定一个或多个触发条件是否被满足以供标记针对ML模型的数据。当一个或多个触发条件被满足时，该计算机实现的方法还包括：由RPA机器人提示用户提供经标记的数据以供训练或再训练ML模型，并且向服务器发送经标记的数据以供训练或再训练ML模型；或者由RPA机器人将与来自ML模型的结果相关的信息添加至队列以供后续标记。当一个或多个训练标准被满足时，该计算机实现的方法另外包括：由服务器使用经标记的数据来训练ML模型，以产生ML模型的新版本；以及由服务器部署ML模型的新版本。

附图说明

为了容易地理解本发明的某些实施例的优点，将通过参考在附图中图示的特定实施例来呈现上文简要描述的本发明的更具体的描述。虽然应理解，这些图仅描绘了本发明的典型实施例，并且因此不应该被认为是对本发明的范围的限制，但是本发明将通过附图的使用以附加的特异性和细节来描述和阐释，在附图中：

图1是图示了根据本发明的实施例的RPA系统的架构图。

图2是图示了根据本发明的实施例的部署的RPA系统的架构图。

图3是图示了根据本发明的实施例的设计器、活动与驱动(driver)之间的关系的架构图。

图4是图示了根据本发明的实施例的RPA系统的架构图。