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プロセスマイニング - 基礎と応用 - cover

プロセスマイニング - 基礎と応用

Fouad Sabry

Translator Kei Imano

Publisher: 10億人の知識があります [Japanese]

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Summary

プロセス マイニングとは
 
プロセス マイニングは、データ サイエンスとプロセス管理の分野を関連付けて、イベント ログに基づいた運用プロセスの研究をサポートするアプローチの集合です。 これらの技術は、企業のビジネス プロセスの改善を支援するために開発されました。 プロセス マイニングの目的は、イベント データから洞察を導き出し、適切なアクションを実行することです。 イベント データの可用性とプロセス改善を達成したいという願望は、データ サイエンスの重要な要素であるプロセス マイニングの原動力となります。 プロセス マイニングのアプローチでは、個人、マシン、組織が実際に何を行っているかを実証するためにイベント データが利用されます。 プロセス マイニングにより、運用プロセスがたどる実行パスを特定し、これらのプロセスによって生じるパフォーマンスとコンプライアンスの問題に対処するために利用できる新たな洞察が得られます。
 
メリット
 
(i) 次のトピックに関する洞察と検証:
 
第 1 章: プロセス マイニング
 
第 2 章: ワークフロー
 
第 3: イベント駆動型プロセス チェーン
 
第 4 章: ビジネス プロセス管理
 
第 5 章: シーケンシャル パターン マイニング
 
第 6 章: ビジネス プロセス検出
 
第 7 章: アルファ アルゴリズム
 
第 8 章: 適合性チェック
 
第 9 章: 意思決定マイニング
 
第 10 章: アーティファクト中心のビジネス プロセス モデル
 
(ii) プロセス マイニングに関する一般のよくある質問に答える。
 
(iii) 多くの分野でのプロセス マイニングの使用例の実例。
 
(iv) プロセス マイニング テクノロジーを 360 度完全に理解できるよう、各業界の 266 の新興テクノロジーを簡潔に説明する 17 の付録。
 
本書の対象者
 
専門家、大学生、大学院生、愛好家、趣味人、そしてあらゆる種類のプロセス マイニングについて基本的な知識や情報を超えたいと考えている人。
 
 
Available since: 07/05/2023.
Print length: 72 pages.

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    バンドル調整とは
     
    写真測量とコンピュータ ステレオ ビジョンにおいて、バンドル調整とは、シーンのジオメトリ、相対運動のパラメータ、およびパラメータを記述する 3d 座標を同時に調整することです。さまざまな視点からの多数の 3d 点を表す一連の画像を指定して、画像を取得するために使用されたカメラの光学特性。その名前は、各 3d フィーチャから発生し、各カメラに収束する幾何学的な光線の束を指します。光学中心は、すべての点の対応する画像投影を含む最適性基準に従って最適に調整されます。
     
    メリット
     
    (i) 洞察、および次のトピックに関する検証:
     
    第 1 章: バンドル調整
     
    第 2 章: レーベンバーグ-マルカート アルゴリズム
     
    第 3 章: ガウス-ニュートン アルゴリズム
     
    第 4 章: 最適化におけるニュートン法
     
    第 5 章: 反復的に再重み付けされた最小二乗法
     
    第 6 章: 複数の画像からの 3d 再構成
     
    第 7 章: ホモグラフィー (コンピューター ビジョン)
     
    第 8 章: チェス盤の検出
     
    第 9 章: 視点と点
     
    第 10 章: パウエルのドッグレッグ法
     
    (ii) バンドル調整に関する一般のよくある質問に答えます。
     
    (iii) 多くの分野でのバンドル調整の実際の使用例。
     
    誰この本は
     
    専門家、学部生および大学院生、愛好家、愛好家、およびあらゆる種類のバンドル調整に関する基本的な知識や情報を超えたいと考えている人を対象としています。
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    焼き鈍し法 - 基礎と応用

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    シミュレーテッド アニーリングとは
     
    sa としてよく知られるシミュレーテッド アニーリングの方法は、関数のグローバル最適値の値を近似できる確率論的なアプローチです。 より具体的には、最適化問題を扱う際に、広大な検索空間で大域最適化の近似を可能にするメタヒューリスティックです。 大域的最適解は、多数の局所的最適解に対して sa を使用して見つけることができます。 これは、検索空間が離散的である状況で非常に頻繁に利用されます。 シミュレーテッド アニーリングは、設定された時間内に正確な局所最適値を見つけるよりも、おおよその大域的最適値を取得することが重要な問題を解決する場合、勾配降下法や分岐などの正確なアルゴリズムよりも優れている可能性があります。 これは、おおよそのグローバル最適値を見つけることがより重要な場合に当てはまります。
     
    どのようなメリットがあるか
     
    (i) 以下のトピックに関する洞察と検証 :
     
    第 1 章: シミュレーテッド アニーリング
     
    第 2 章: 適応的シミュレーテッド アニーリング
     
    第 3 章: 自動ラベル配置
     
    第 4 章: 組み合わせ 最適化
     
    第 5 章: 二相進化
     
    第 6 章: コンピューター ビジョンにおけるグラフ カット
     
    第 7 章: 分子動力学
     
    第 8: 学際的な設計の最適化
     
    第 9 章: 粒子群の最適化
     
    第 10 章: 量子アニーリング
     
    (ii) シミュレーテッド アニーリングに関する一般のよくある質問に回答します。
     
    (iii) 多くの分野におけるシミュレーテッド アニーリングの使用例の実例。
     
    (iv) 360 度の各業界における 266 の新技術を簡潔に説明する 17 の付録 シミュレーション アニーリング技術を完全に理解するための本です。
     
    本書の対象者
     
    専門家、学部生、大学院生、愛好家、趣味人、およびアニーリング技術を学びたい人 あらゆる種類の模擬アニーリングに関する基本的な知識や情報を超えた内容です。
     
     
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