Процессы под контролем: Как обеспечить надёжность прогнозов

Автор: Денис Аветисян

В статье рассматривается проблема воспроизводимости результатов в предиктивном анализе процессов и представляется библиотека SPICE для стандартизации экспериментов и повышения достоверности прогнозов.

"Покупай на слухах, продавай на новостях". А потом сиди с акциями никому не известной биотех-компании. Здесь мы про скучный, но рабочий фундаментал.

Бесплатный Телеграм канал

Рабочий процесс SPICE позволяет систематически исследовать и оптимизировать сложные системы, выявляя взаимосвязи между компонентами и позволяя целенаправленно изменять их параметры для достижения желаемого результата.

Исследование выявляет недостатки существующих подходов к оценке моделей предиктивного анализа процессов и предлагает улучшенную методологию, основанную на библиотеке SPICE для глубокого обучения.

Несмотря на растущий интерес к предиктивному анализу бизнес-процессов, воспроизводимость результатов в данной области часто остается под вопросом. В статье ‘Towards Reproducibility in Predictive Process Mining: SPICE — A Deep Learning Library’ представлена библиотека SPICE, реализующая популярные методы глубокого обучения для предиктивного анализа процессов на основе PyTorch. SPICE предлагает стандартизированную базу с расширенной конфигурацией, позволяющую обеспечить воспроизводимость и объективное сравнение различных моделей. Позволит ли данный подход решить проблему недостаточной прозрачности и сопоставимости результатов в области предиктивного анализа процессов и стимулировать дальнейшие исследования?

Прогнозы процессов: Сложность и вызовы

Прогнозирующее майнинг процессов (PPM) стремится предсказывать будущее поведение процессов, однако сталкивается с существенными трудностями в обеспечении точности и надёжности прогнозов. Несмотря на растущую популярность, PPM часто оказывается уязвимым к шумам в данных и неполноте информации, что приводит к ошибочным предсказаниям и снижению эффективности принимаемых решений. Особую сложность представляет способность модели адаптироваться к меняющимся условиям и новым, ранее не встречавшимся сценариям, поскольку традиционные алгоритмы зачастую переобучаются на исторических данных и теряют свою прогностическую силу в реальной динамичной среде. Повышение точности и надёжности PPM требует разработки более устойчивых к шумам и способных к обобщению моделей, а также применения передовых методов валидации и оценки качества прогнозов.

Современные процессы, будь то логистические цепочки, финансовые транзакции или медицинские протоколы, характеризуются всё возрастающей сложностью и взаимосвязанностью. Это требует от прогностических моделей не просто способности выявлять закономерности в исторических данных, но и учитывать огромное количество факторов, влияющих на их развитие. Однако, параллельно с усложнением систем, возникает проблема воспроизводимости результатов научных исследований — так называемый «кризис воспроизводимости». Недостаточная прозрачность методологии, сложность доступа к данным и зависимость от случайных факторов могут приводить к тому, что результаты, опубликованные в научных статьях, не могут быть подтверждены независимыми исследованиями. Данное обстоятельство ставит под сомнение надёжность прогностических моделей, основанных на этих результатах, и требует разработки новых подходов к верификации и валидации, обеспечивающих достоверность и надёжность прогнозов в условиях растущей сложности систем.

Традиционные подходы к прогнозированию поведения процессов зачастую демонстрируют ограниченную способность к обобщению на новые, ранее не встречавшиеся ситуации. Это связано с тем, что многие модели строятся на основе исторических данных, отражающих лишь определенный набор условий и сценариев. Когда процесс сталкивается с отклонениями от этих условий — например, из-за внешних факторов или изменений в бизнес-логике — точность прогнозов резко падает. Такая неспособность к адаптации существенно затрудняет принятие обоснованных управленческих решений и оптимизацию процессов, поскольку полагаться на устаревшие или нерелевантные прогнозы становится рискованно. В результате, организации сталкиваются с необходимостью постоянной перенастройки моделей и ручного вмешательства, что снижает эффективность и увеличивает затраты на поддержание системы.

Для обучения и оценки многошаговых моделей предсказаний входные данные дополняются маркерами START и END, выравниваются по длине с помощью специальных токенов и могут включать временные и ресурсные характеристики для обучения многозадачным моделям.

Данные и задачи: Основа надёжных прогнозов

Эффективность прогностического анализа процессов (PPM) напрямую зависит от качества используемых журналов событий. Эти журналы служат первичным источником данных для выявления закономерностей, обучения моделей и последующего прогнозирования. Высококачественные журналы событий характеризуются полнотой информации о каждом событии, включая временные метки, идентификаторы активности, и, при необходимости, связанные с событием атрибуты. Отсутствие или неточность данных в журналах событий может привести к искажению результатов анализа и снижению точности прогнозов. Для обеспечения надежности PPM необходимо тщательно контролировать процесс сбора и обработки данных, а также проводить регулярную валидацию журналов событий на предмет соответствия установленным стандартам и полноты информации.

Разделение данных на обучающую, валидационную и тестовую выборки является критически важным этапом при построении прогностических моделей в рамках анализа событийных журналов. Обучающая выборка используется для тренировки модели и оптимизации ее параметров. Валидационная выборка применяется для настройки гиперпараметров модели и предотвращения переобучения. Тестовая выборка, полностью независимая от процессов обучения и валидации, служит для оценки обобщающей способности модели и определения ее эффективности на новых, ранее не встречавшихся данных. Правильное разделение данных позволяет получить надежную оценку производительности модели и гарантировать ее способность к прогнозированию в реальных условиях, избегая ситуаций, когда модель хорошо работает только на данных, на которых она была обучена.

Прогнозирование процессов (Process Prediction Mining, PPM) включает в себя несколько основных задач, требующих различных подходов к реализации. К ним относятся: предсказание следующего действия (Next Activity Prediction), определяющее наиболее вероятное следующее событие в процессе; предсказание оставшегося времени (Remaining Time Prediction), оценивающее продолжительность оставшейся части процесса; предсказание следующей временной метки (Next Timestamp Prediction), позволяющее установить ожидаемое время выполнения следующего события; и предсказание суффикса (Suffix Prediction), направленное на определение последовательности действий, завершающих процесс. Каждая из этих задач требует специфических алгоритмов и метрик оценки качества, учитывающих особенности прогнозируемых данных и цели анализа.

Современные архитектуры для предсказательной силы

Сети долгой краткосрочной памяти (LSTM) широко применяются в задачах предиктивного управления процессами (PPM) для моделирования последовательных данных, поскольку они способны учитывать временные зависимости. Однако, обучение LSTM сетей может быть нестабильным и медленным, особенно при работе с большими объемами данных или сложными процессами. Применение техник нормализации, таких как Batch Normalization или Layer Normalization, позволяет стабилизировать процесс обучения, ускорить сходимость и улучшить обобщающую способность модели. Нормализация уменьшает внутреннее ковариационное смещение, позволяя использовать более высокие скорости обучения и избегать проблем с затуханием или взрывом градиентов, что приводит к повышению точности прогнозирования и общей производительности системы PPM.

Пакетная нормализация (Batch Normalization) и нормализация слоев (Layer Normalization) являются техниками, повышающими стабильность и эффективность обучения архитектур LSTM. Пакетная нормализация нормализует активации в пределах каждого мини-пакета данных, уменьшая внутреннее смещение ковариаты и позволяя использовать более высокие скорости обучения. Нормализация слоев, в отличие от пакетной, нормализует активации по признакам для каждого отдельного примера, что делает её более подходящей для рекуррентных нейронных сетей и ситуаций с переменной длиной последовательностей. Обе техники помогают смягчить проблему затухающих или взрывающихся градиентов, ускоряя сходимость и улучшая обобщающую способность модели.

Архитектура Transformer, основанная на механизмах самовнимания (self-attention), представляет собой эффективную альтернативу для моделирования долгосрочных зависимостей в данных технологических процессов. В отличие от рекуррентных сетей, таких как LSTM, Transformer позволяет параллельно обрабатывать все элементы последовательности, что значительно ускоряет обучение. Механизм самовнимания вычисляет веса, определяющие вклад каждого элемента последовательности в представление других элементов, что позволяет модели эффективно учитывать контекст и устанавливать связи между удаленными точками данных. Это особенно важно для данных технологических процессов, где изменения в одном временном интервале могут влиять на значения в более поздних интервалах, и где традиционные методы обработки последовательностей могут оказаться неэффективными из-за затухания градиентов или ограниченной способности запоминать информацию на больших расстояниях.

Оценка и стандартизация предсказательной производительности

Оценка точности предсказания следующего действия является ключевой задачей, для которой используются метрики, такие как точность ($Accuracy$) и сбалансированная точность ($Balanced\ Accuracy$). Последняя особенно важна при работе с наборами данных, где классы представлены неравномерно. Исследования показывают, что современные подходы к предсказанию следующего действия демонстрируют впечатляющие результаты, достигая в некоторых случаях до 92% точности. Это свидетельствует о значительном прогрессе в области анализа последовательностей событий и открывает возможности для создания более эффективных систем поддержки принятия решений и автоматизации процессов.

Для оценки точности предсказания следующего момента времени в задачах прогнозирования последовательностей событий применяются метрики MAE (Mean Absolute Error) и Log-Cosh. MAE рассчитывает среднюю абсолютную разницу между предсказанным и фактическим временем, предоставляя интуитивно понятное представление об ошибке. В то же время, Log-Cosh, являясь вариантом логарифмической функции потерь, менее чувствительна к выбросам, чем, например, среднеквадратичная ошибка. Использование обеих метрик позволяет комплексно оценить качество предсказания временных интервалов, выявляя как систематические ошибки, так и влияние аномальных значений на общую производительность модели. Сопоставление результатов, полученных с помощью MAE и Log-Cosh, предоставляет исследователям более полную картину эффективности различных подходов к прогнозированию временных характеристик последовательностей.

В представленной работе подчеркивается важность SPICE как основополагающей структуры для стандартизации и обеспечения воспроизводимости сравнения различных подходов к предсказанию последующих действий (PPM). Эта инициатива призвана решить проблему воспроизводимости, широко распространенную в научных исследованиях, предлагая единый, четко определенный протокол оценки. SPICE позволяет исследователям объективно сопоставлять эффективность различных методов, исключая субъективность и обеспечивая надежность результатов. Благодаря унификации метрик и процедур, SPICE способствует более быстрому прогрессу в области PPM, позволяя ученым строить новые исследования на прочной и проверенной базе знаний, что особенно важно для развития практических приложений и систем.

Исследование продемонстрировало значительное улучшение в точности предсказания оставшегося времени выполнения активности при использовании прямого подхода. В частности, данный метод позволил достичь на 20% более высоких результатов по сравнению с итеративными методами предсказания. Это существенное повышение производительности напрямую связано с внедрением стандартизированного подхода к оценке и сравнению различных методов прогнозирования (PPM). Такой подход не только повышает общую точность прогнозов, но и способствует воспроизводимости результатов, что особенно важно для развития и внедрения систем прогнозирования в различных областях, от управления ресурсами до персонализированных рекомендаций. Полученные данные подчеркивают важность унификации метрик и методов оценки для обеспечения надежности и сопоставимости результатов исследований в области прогнозирования временных рядов.

Уточнение прогнозов с помощью расширенной выборки

Предсказание суффиксов в последовательностях значительно выигрывает от применения методов случайной и жадной выборки. Эти техники позволяют генерировать разнообразные и при этом эффективные последовательности, избегая монотонности и повышая реалистичность предсказаний. Случайная выборка, в частности, исследует широкий спектр возможных продолжений, в то время как жадная выборка фокусируется на наиболее вероятных, обеспечивая баланс между разнообразием и точностью. Использование этих методов не только улучшает качество предсказываемых процессов, но и открывает возможности для создания более адаптивных и интеллектуальных систем, способных генерировать сложные и правдоподобные последовательности данных.

В ходе исследований предсказания суффиксов, применение метода случайной выборки позволило достичь показателя сходства (símDL) в 0.391. Этот результат демонстрирует эффективность данной техники в генерации последовательностей, приближенных к ожидаемым. В частности, случайная выборка обеспечивает более разнообразные и потенциально более релевантные предсказания по сравнению с детерминированными подходами. Полученное значение сходства указывает на то, что предсказанные суффиксы в среднем обладают значительной степенью соответствия с эталонными данными, что открывает возможности для улучшения точности и полезности предсказанных последовательностей процессов.

Использование методов перебора, таких как случайная и жадная выборка, значительно повышает точность и релевантность предсказываемых последовательностей процессов. Вместо того, чтобы полагаться на единственный, наиболее вероятный вариант, эти методы исследуют широкий спектр возможных продолжений, что позволяет выявлять более подходящие и правдоподобные результаты. Это особенно важно в сложных сценариях, где существует множество равновероятных путей развития событий, и где стандартные алгоритмы могут упустить оптимальное решение. Достигнутая точность в 0.391 при предсказании суффиксов, благодаря применению случайной выборки, демонстрирует потенциал этих методов для улучшения качества предсказаний и повышения надежности автоматизированных систем.

Дальнейшие исследования в области предсказания процессов (PPM) должны быть направлены на интеграцию усовершенствованных методов выборки с современными архитектурами машинного обучения. Особенно важно разработать стандартизированные рамки для оценки эффективности этих комбинаций, что позволит объективно сравнивать различные подходы и выявлять наиболее перспективные направления развития. Такая унификация позволит не только оптимизировать точность предсказаний, но и облегчит адаптацию PPM к различным задачам и доменам, раскрывая весь потенциал данного подхода для анализа и моделирования сложных последовательностей. Внедрение этих усовершенствований, вероятно, приведет к значительному прогрессу в таких областях, как обработка естественного языка, биоинформатика и анализ временных рядов.

Исследование, представленное в статье, демонстрирует стремление к систематизации и стандартизации в области Predictive Process Mining. Авторы выявляют уязвимости в существующих подходах к экспериментальной оценке моделей, подчеркивая важность корректного разделения данных и использования адекватных метрик. Этот подход перекликается с философией Дональда Кнута: «Прежде чем оптимизировать код, убедитесь, что он работает правильно». В контексте Predictive Process Mining, это означает, что прежде чем стремиться к повышению точности предсказаний, необходимо обеспечить воспроизводимость и надежность экспериментальных результатов. SPICE, как предложенная библиотека, является инструментом для проверки и подтверждения корректности, позволяя исследователям и практикам ‘взломать’ неопределенность и добиться истинного понимания процессов.

Куда двигаться дальше?

Представленная работа, выявляя проблемы воспроизводимости в предиктивном анализе процессов, скорее открывает ящик Пандоры, чем предлагает окончательное решение. Стандартизация, воплощенная в SPICE, — это не финишная прямая, а лишь качественно сформулированный вопрос. Каждый эксплойт начинается с вопроса, а не с намерения. Вместо того чтобы полагаться на кажущуюся объективность метрик, необходимо признать, что любая оценка — это проекция, искаженное отражение реальности, сформированное конкретным алгоритмом и набором данных.

Будущие исследования должны сосредоточиться не только на улучшении существующих моделей, но и на критическом осмыслении самой концепции “предиктивности” в контексте сложных, динамичных процессов. Иллюзия контроля над процессами — опасный соблазн. Более того, необходимо разработать методы для оценки устойчивости моделей к намеренным искажениям данных — ведь любое правило имеет свою цену, и всегда найдется способ его обойти.

В конечном счете, истинный прогресс в предиктивном анализе процессов заключается не в создании все более точных предсказаний, а в понимании границ предсказуемости. Задача не в том, чтобы “увидеть будущее”, а в том, чтобы научиться эффективно функционировать в условиях неопределенности, признавая, что система всегда сложнее любой её модели.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.16715.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-12-21 14:22