Informacja o cookies

Zgadzam się Nasza strona zapisuje niewielkie pliki tekstowe, nazywane ciasteczkami (ang. cookies) na Twoim urządzeniu w celu lepszego dostosowania treści oraz dla celów statystycznych. Możesz wyłączyć możliwość ich zapisu, zmieniając ustawienia Twojej przeglądarki. Korzystanie z naszej strony bez zmiany ustawień oznacza zgodę na przechowywanie cookies w Twoim urządzeniu.

Publikacje Pracowników Politechniki Lubelskiej

Publikacje Pracowników PL z lat 1990-2010

Publikacje pracowników Politechniki Lubelskie z lat 1990-2010 dostępne są jak dotychczas w starej bazie publikacji
LINK DO STAREJ BAZY

MNiSW
70
Lista 2021
Status:
Warianty tytułu:
Metody eksploracji i prognozowania procesów z wykorzystaniem głębokiego uczenia
Autorzy: Cieplak Tomasz, Rymarczyk Tomasz, Kłosowski Grzegorz, Maj Michał, Pliszczuk Damian, Rymarczyk Paweł
Dyscypliny:
Aby zobaczyć szczegóły należy się zalogować.
Rok wydania: 2021
Wersja dokumentu: Drukowana | Elektroniczna
Język: angielski
Numer czasopisma: 3
Wolumen/Tom: 97
Strony: 146 - 149
Web of Science® Times Cited: 0
Scopus® Cytowania: 0
Bazy: Web of Science | Scopus | Baztech
Efekt badań statutowych NIE
Materiał konferencyjny: NIE
Publikacja OA: TAK
Licencja:
Sposób udostępnienia: Otwarte czasopismo
Wersja tekstu: Ostateczna wersja opublikowana
Czas opublikowania: W momencie opublikowania
Data opublikowania w OA: 1 marca 2021
Abstrakty: angielski | polski
The first part of the article presents analytical methods to understand how processes (security or business) occur and function over time. The second part presents the concept of a predictive system using deep learning methods that would enable the prediction of subsequent operations or steps that are part of the process under consideration. The article was supplemented with a review of scientific publications related to the content and theoretical foundations were provided. The research was of an applied nature, therefore the considerations are based on the example of analysis and forecasts based on historical data contained in process logs.
Pierwsza część artykułu przedstawia metody analityczne pozwalające zrozumieć, w jaki sposób procesy (dotyczące bezpieczeństwa lub biznesu) zachodzą i funkcjonują w czasie. W drugiej części przedstawiono koncepcję systemu predykcyjnego wykorzystującego metody głębokiego uczenia, które umożliwiałyby przewidywanie kolejnych operacji lub kroków wchodzących w skład rozważanego procesu. Uzupełnieniem artykułu był przegląd publikacji naukowych pod kątem merytorycznym oraz podano podstawy teoretyczne. Badania miały charakter aplikacyjny, dlatego rozważania opierają się na przykładzie analiz i prognoz opartych na danych historycznych zawartych w logach procesów.