論文の概要: Quantifying and Explaining Machine Learning Uncertainty in Predictive Process Monitoring: An Operations Research Perspective

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.06412v1
• Date: Thu, 13 Apr 2023 11:18:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-14 14:43:46.133471
• Title: Quantifying and Explaining Machine Learning Uncertainty in Predictive Process Monitoring: An Operations Research Perspective
• Title（参考訳）: 予測プロセスモニタリングにおける機械学習の不確かさの定量化と説明:運用研究の展望
• Authors: Nijat Mehdiyev, Maxim Majlatow and Peter Fettke
• Abstract要約: 本稿では,情報システムと人工知能を統合した総合的多段階機械学習手法を提案する。 提案したフレームワークは、データ駆動推定の無視など、既存のソリューションの共通的な制限を十分に解決する。 本手法では,Shapley Additive Explanationsの局所的およびグローバル的変異とともに,時間間隔予測を生成するために,Quantile Regression Forestsを用いている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper introduces a comprehensive, multi-stage machine learning methodology that effectively integrates information systems and artificial intelligence to enhance decision-making processes within the domain of operations research. The proposed framework adeptly addresses common limitations of existing solutions, such as the neglect of data-driven estimation for vital production parameters, exclusive generation of point forecasts without considering model uncertainty, and lacking explanations regarding the sources of such uncertainty. Our approach employs Quantile Regression Forests for generating interval predictions, alongside both local and global variants of SHapley Additive Explanations for the examined predictive process monitoring problem. The practical applicability of the proposed methodology is substantiated through a real-world production planning case study, emphasizing the potential of prescriptive analytics in refining decision-making procedures. This paper accentuates the imperative of addressing these challenges to fully harness the extensive and rich data resources accessible for well-informed decision-making.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,情報システムと人工知能を効果的に統合し,業務分野における意思決定プロセスを強化する総合的多段階機械学習手法を提案する。 提案手法は, 重要な生産パラメータに対するデータ駆動推定の無視, モデル不確かさを考慮せずに点予測を排他的に生成すること, および不確実性の原因に関する説明の欠如など, 既存のソリューションの共通的限界に十分対処する。 本手法では, 時間間隔予測にQuantile Regression Forestsを用い, 局所およびグローバルなSHapley Additive Explanationsの変種と併用して, 予測プロセス監視問題について検討した。 提案手法の実用性は実世界の生産計画ケーススタディを通じて実証され, 意思決定手順の洗練における規範分析の可能性を強調した。 本稿では,これらの課題に対処する上での命令をアクティベートし,豊富なデータ資源を十分に活用する。

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