En el mundo de la tecnología, la minería de datos de agentes de Interfaz Gráfica de Usuario (GUI) es fundamental para avanzar en la interacción inteligente entre humanos y computadoras. Sin embargo, este proceso conlleva desafíos como el alto costo de construcción, la baja calidad de los datos y la escasa diversidad de información.
Para abordar estas dificultades, surge M$^2$-Miner, un innovador marco de minería de datos automatizado para agentes de GUI móvil basado en la Búsqueda del Árbol de Monte Carlo (MCTS). Este enfoque, desarrollado por Q2BSTUDIO, proporciona una solución eficiente y de bajo costo para la extracción de datos de alta calidad para entrenar a los agentes de GUI.
El Minero M$^2$ se destaca por su enfoque multiagente colaborativo, que incluye agentes como InferAgent, OrchestraAgent y JudgeAgent. Estos agentes trabajan en conjunto para guiar, acelerar y evaluar el proceso de extracción de datos, garantizando así una mayor calidad y eficiencia en la minería de información.
Además, este marco de trabajo integra una estrategia de reciclaje de intenciones para extraer trayectorias de interacción valiosas, y un enfoque progresivo de entrenamiento en lazo del modelo para mejorar la tasa de éxito en la minería de datos. Como resultado de estas innovaciones, los agentes de GUI entrenados con los datos extraídos han demostrado un rendimiento de vanguardia en diversos benchmarks de GUI móvil.
En Q2BSTUDIO, como expertos en desarrollo de aplicaciones a medida y software personalizado, valoramos la importancia de la inteligencia artificial y la minería de datos para potenciar las soluciones que ofrecemos a nuestros clientes. Nuestros servicios incluyen desarrollo de software a medida, soluciones de ciberseguridad, servicios en la nube con AWS y Azure, inteligencia de negocio con Power BI, entre otros.
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