論文の概要: An Innovative Next Activity Prediction Approach Using Process Entropy and DAW-Transformer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.10573v1
• Date: Fri, 14 Feb 2025 22:02:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-18 14:14:56.720551
• Title: An Innovative Next Activity Prediction Approach Using Process Entropy and DAW-Transformer
• Title（参考訳）: プロセスエントロピーとDAW変換器を用いた次世代活動予測手法
• Authors: Hadi Zare, Mostafa Abbasi, Maryam Ahang, Homayoun Najjaran,
• Abstract要約: 本稿では,エントロピー駆動モデル選択手法とDAW-Transformerを提案する。 6つの公開データセットで実験を行い,プロセスエントロピーを用いて評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.139735602624267
• License:
• Abstract: Purpose - In Business Process Management (BPM), accurate prediction of the next activities is vital for operational efficiency and decision-making. Current Artificial Intelligence (AI)/Machine Learning (ML) models struggle with the complexity and evolving nature of business process event logs, balancing accuracy and interpretability. This paper proposes an entropy-driven model selection approach and DAW-Transformer, which stands for Dynamic Attribute-Aware Transformer, to integrate all attributes with a dynamic window for better accuracy. Design/methodology/approach - This paper introduces a novel next-activity prediction approach that uses process entropy to assess the complexity of event logs and dynamically select the most suitable ML model. A new transformer-based architecture with multi-head attention and dynamic windowing mechanism, DAW-Transformer, is proposed to capture long-range dependencies and utilize all relevant event log attributes. Experiments were conducted on six public datasets, and the performance was evaluated with process entropy. Finding - The results demonstrate the effectiveness of the approach across these publicly available datasets. DAW-Transformer achieved superior performance, especially on high-entropy datasets such as Sepsis exceeding Limited window Multi-Transformers by 4.69% and a benchmark CNN-LSTM-SAtt model by 3.07%. For low-entropy datasets like Road Traffic Fine, simpler, more interpretable algorithms like Random Forest performed nearly as well as the more complex DAW-Transformer and offered better handling of imbalanced data and improved explainability. Originality/ value - This work's novelty lies in the proposed DAW-Transformer, with a dynamic window and considering all relevant attributes. Also, entropy-driven selection methods offer a robust, accurate, and interpretable solution for next-activity prediction.
• Abstract（参考訳）: 目的 - ビジネスプロセス管理(BPM)では、運用効率と意思決定において、次のアクティビティの正確な予測が不可欠です。 現在の人工知能(AI)/マシンラーニング(ML)モデルは、ビジネスプロセスイベントログの複雑さと進化する性質、正確性と解釈可能性のバランスに苦慮している。 本稿では,エントロピー駆動型モデル選択手法と動的属性認識変換器(DAW-Transformer)を提案する。 本稿では,プロセスエントロピーを用いてイベントログの複雑さを評価し,最も適切なMLモデルを動的に選択する,新しい次世代の予測手法を提案する。 マルチヘッドアテンションと動的ウインドウ機構を備えた新しいトランスフォーマーベースのアーキテクチャであるDAW-Transformerは、長距離依存関係をキャプチャし、関連するイベントログ属性をすべて活用するために提案されている。 6つの公開データセットで実験を行い,プロセスエントロピーを用いて評価した。 発見 - 結果は、これらの公開データセットにまたがるアプローチの有効性を示す。 DAW-Transformerは、特にSepsisのような高エントロピーデータセットが4.69%、ベンチマークCNN-LSTM-SAttモデルが3.07%、優れたパフォーマンスを実現した。 Road Traffic Fineのような低エントロピーデータセットでは、Random Forestのようなよりシンプルで解釈可能なアルゴリズムが、より複雑なDAW-Transformerと同様に実行され、不均衡なデータの扱いがより良くなり、説明性が改善された。 原点/値 - この作業の斬新さは、動的ウィンドウと関連するすべての属性を考慮して提案されたDAW-Transformerにある。 また、エントロピー駆動選択法は、次の活性予測のための堅牢で正確で解釈可能な解を提供する。

関連論文リスト

• Multi-Agent Sampling: Scaling Inference Compute for Data Synthesis with Tree Search-Based Agentic Collaboration [81.45763823762682]
  本研究の目的は,マルチエージェントサンプリングによるデータ合成の問題を調べることでギャップを埋めることである。 逐次サンプリングプロセス中にワークフローが反復的に進化する木探索に基づくオーケストレーションエージェント(TOA)を紹介する。 アライメント、機械翻訳、数学的推論に関する実験は、マルチエージェントサンプリングが推論計算スケールとしてシングルエージェントサンプリングを著しく上回ることを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-22T15:16:44Z)
• PIVOT-R: Primitive-Driven Waypoint-Aware World Model for Robotic Manipulation [68.17081518640934]
  ロボット操作のためのPrIrmitive-driVen waypOinT-aware world model(PIVOT-R)を提案する。 PIVOT-RはWAWM(Waypoint-aware World Model)と軽量アクション予測モジュールで構成される。 私たちのPIVOT-RはSeaWaveベンチマークで最先端のオープンソースモデルより優れており、4段階の命令タスクで平均19.45%の相対的な改善を実現しています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-14T11:30:18Z)
• Sampling Foundational Transformer: A Theoretical Perspective [12.7600763629179]
  本稿では,複数のデータモダリティを扱える基本サンプリング変換器(SFT)を提案する。 SFTは多くのベンチマークで競合する結果を得たが、他の非常に特殊なモデルに比べて推論が速い。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-11T16:53:09Z)
• Dynamic Model Switching for Improved Accuracy in Machine Learning [0.0]
  そこで我々は,CatBoostとXGBoostの直感的に遷移する適応アンサンブルを導入する。 ユーザは、80%の精度でベンチマークを設定し、パフォーマンスの向上を保証する場合に限って、システムが新しいモデルに動的に移行するように促す。 この動的モデルスイッチング機構は、現実世界のシナリオにおけるデータの進化的な性質と一致する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-31T00:13:02Z)
• AutoFT: Learning an Objective for Robust Fine-Tuning [60.641186718253735]
  ファンデーションモデルは、微調整によって下流タスクに適応できるリッチな表現をエンコードする。 手作り正則化技術を用いた頑健な微調整への最近のアプローチ 我々は、堅牢な微調整のためのデータ駆動型アプローチであるAutoFTを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-18T18:58:49Z)
• Fairer and More Accurate Tabular Models Through NAS [14.147928131445852]
  本稿では,多目的ニューラルアーキテクチャサーチ (NAS) とハイパーパラメータ最適化 (HPO) を,表データの非常に困難な領域への最初の応用として提案する。 我々はNASで精度のみに最適化されたモデルが、本質的に公正な懸念に対処できないことをしばしば示している。 公平性、正確性、あるいは両方において、最先端のバイアス緩和手法を一貫して支配するアーキテクチャを作成します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-18T17:56:24Z)
• A Transformer-based Framework For Multi-variate Time Series: A Remaining Useful Life Prediction Use Case [4.0466311968093365]
  本研究は,時系列予測のためのエンコーダ変換アーキテクチャに基づくフレームワークを提案する。 C-MAPPSベンチマークデータセットの4セットすべてに対して,提案手法の有効性を検証した。 機械寿命の初期段階と劣化経路のモデル認識を可能にするため, 新たな拡張窓手法が提案された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-19T02:30:35Z)
• End-to-End Meta-Bayesian Optimisation with Transformer Neural Processes [52.818579746354665]
  本稿では,ニューラルネットワークを一般化し,トランスフォーマーアーキテクチャを用いて獲得関数を学習する,エンド・ツー・エンドの差別化可能な最初のメタBOフレームワークを提案する。 我々は、この強化学習(RL)によるエンドツーエンドのフレームワークを、ラベル付き取得データの欠如に対処できるようにします。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-25T10:58:46Z)
• Optimizing Non-Autoregressive Transformers with Contrastive Learning [74.46714706658517]
  非自己回帰変換器(NAT)は、逐次順序ではなく全ての単語を同時に予測することにより、自動回帰変換器(AT)の推論遅延を低減する。 本稿では,データ分布ではなく,モデル分布からのサンプリングによるモダリティ学習の容易化を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-23T04:20:13Z)
• Full Stack Optimization of Transformer Inference: a Survey [58.55475772110702]
  トランスフォーマーモデルは広範囲のアプリケーションにまたがって優れた精度を実現する。 最近のTransformerモデルの推測に必要な計算量と帯域幅は、かなり増加しています。 Transformerモデルをより効率的にすることに注力している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-27T18:18:13Z)
• Universal Transformer Hawkes Process with Adaptive Recursive Iteration [4.624987488467739]
  非同期イベントシーケンスは、自然界に広く分布し、地震記録、ソーシャルメディアでのユーザ活動など人間の活動も行われている。 これらの不規則なデータから情報を抽出する方法は、研究者が注目する永続的なトピックである。 最も有用なモデルの1つは点過程モデルであり、それに基づいて、研究者は多くの顕著な結果を得る。 近年、ニューラルネットワークの基礎となるポイントプロセスモデル、特にリカレントニューラルネットワーク(RNN)が提案され、従来のモデルと比較され、その性能が大幅に向上している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-29T09:55:12Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。