17वां लर्निंग और इंटेलिजेंट ऑप्टिमाइजेशन कॉन्फ्रेंस (LION17 SCOPE) बिजनेस प्रोसेस माइनिंग के साथ डेटा-संचालित ऑप्टिमाइजेशन पर विशेष सत्र
प्रक्रिया खनन, 'प्रक्रिया विज्ञान' और 'डेटा विज्ञान' के बीच इंटरफेस पर स्थित है, प्रक्रिया मॉडल के साथ घटना डेटा को जोड़ता है और अंतर्दृष्टि प्राप्त करने, बाधाओं की पहचान करने, समस्याओं की भविष्यवाणी करने और संगठनात्मक प्रक्रियाओं को अनुकूलित करने का इरादा रखता है। प्रक्रिया खनन, जो पहले से ही बड़े संगठनों में उच्च-मात्रा प्रक्रियाओं के लिए उपयोग किया जा रहा है, जल्द ही छोटे संगठनों और कम मामलों वाली प्रक्रियाओं के लिए भी 'नया सामान्य' बन जाएगा। प्रक्रिया खोज, अनुरूपता जाँच और मॉडल संवर्द्धन में अनुसंधान प्रयासों में भारी उछाल के बावजूद, उन्हें प्रक्रिया खनन के तीन कार्यक्षेत्रों के रूप में स्थान दिया गया है, कई शोध चुनौतियाँ हैं जिन्हें व्यावसायिक प्रक्रियाओं के डेटा संचालित अनुकूलन के दृष्टिकोण को साकार करने के लिए दूर करने की आवश्यकता है। प्रक्रिया खनन संदर्भ में अनुकूलन प्रतिमान को निम्नलिखित स्तरों पर खोजा जा रहा है: 1. जब प्रक्रिया मॉडल बनाने की बात आती है, तो प्रक्रिया-उन्मुख सूचना प्रणालियों द्वारा उत्पन्न इवेंट लॉग को एक महत्वपूर्ण संसाधन के रूप में माना जाता है। अनुरूपता जाँच को मॉडल और लॉग मरम्मत के साथ एक अनुकूलन समस्या के रूप में तैयार किया जा सकता है। इस प्रकार, अनुरूपता जाँच उन अनुकूलन समस्याओं को हल करने के अनुरूप है जो मॉडल के आकार और इवेंट लॉग में ट्रेसों की लंबाई में तेजी से बढ़ती हैं 2. सटीकता और सरलता के बीच एक समझौता प्राप्त करने के लिए प्रक्रिया मॉडल की क्रमिक खोज और उन्नति के लक्ष्य के साथ, अनुकूलन मेटाहेयुरिस्टिक्स को स्वचालित प्रक्रिया खोज के संदर्भ में भी व्यापक रूप से लागू किया गया है। इनमें से सबसे कुख्यात दृष्टिकोण विकासवादी (जेनेटिक) एल्गोरिदम पर आधारित हैं। हालांकि, इस संदर्भ में कई अन्य मेटाहेयुरिस्टिक्स पर शोध किया गया है, जैसे कि साम्राज्यवादी प्रतिस्पर्धा एल्गोरिदम, झुंड कण अनुकूलन, और नकली चमक 3. विविध स्रोत प्रणालियों से डेटा अंतर्ग्रहण को AI द्वारा समर्थित किया जाता है, जो विभिन्न स्रोतों से संरचित और असंरचित डेटा को पहचानने और अनुकूलित करने की अनुमति देता है तेजी से बढ़ते अनुप्रयोगों के साथ, यह विशेष सत्र मूल, अप्रकाशित शोध योगदानों को आमंत्रित करता है जो प्रक्रिया खनन के लिए डेटा विज्ञान और अनुकूलन तकनीकों के अनुप्रयोग के क्षेत्र में वर्तमान निष्कर्षों को प्रदर्शित करते हैं, जिसमें प्रक्रिया खोज, अनुरूपता जाँच और प्रक्रिया मॉडल संवर्द्धन के लिए एल्गोरिदम का विशेष संदर्भ है। आयोजक: ओम प्रकाश व्यास (भारतीय सूचना प्रौद्योगिकी संस्थान, इलाहाबाद, भारत) और जेरोम गेयर-क्लिंगबर्ग (सेलोनिस, म्यूनिख, जर्मनी)
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पृष्ठ अंतिम बार अद्यतन तिथि:16-09-2024 12:04 PM
