Akademik Künye
Bu yazı, aşağıda künyesi verilen hakemli çalışmanın özetidir.
- Makale
- Enhancing Business Process Anomaly Detection with Sequence Capturing Hybrid Autoencoders
- Yazarlar
- Teoman Berkay Ayaz; Alper Özcan; Akhan Akbulut
- Sunulduğu etkinlik
- 2025 9th International Symposium on Innovative Approaches in Smart Technologies (ISAS)
- Sayfa
- 1–5
- Yayın tarihi
- 27.06.2025
- DOI
- 10.1109/ISAS66241.2025.11101780 — Yayıncı sayfası
Derin öğrenmede her ağ mimarisinin kendine özgü güçlü ve zayıf yanları var. Bu güçlü yanları bir araya getirmenin bir yolu, farklı sinir ağlarını birleştirerek hibrit bir model kurmaktır. İş süreci anomali tespiti, özelleşmiş sinir ağlarının kayda değer başarım artışı sağlayabildiği alanlardan biri. Teoman Berkay Ayaz, Alper Özcan ve Akhan Akbulut'un bildirisi bu alanda hibrit mimarileri inceliyor.
Çalışma, dizi yakalayan otokodlayıcıları (sequence capturing autoencoders) evrişimli sinir ağlarıyla (CNN) birlikte çalıştırıyor. Otokodlayıcılar iş süreci dizilerinden öznitelik açısından zengin gizil temsiller çıkarıyor; CNN katmanları ek öznitelik çıkarımıyla bu temsilleri zenginleştiriyor.
Sonuçlara göre farklı mimarileri birleştirmek, olay düzeyinde anomali tespitinde yüzde 8'e varan (F1 skoru 0,552'den 0,633'e), iz düzeyinde ise yüzde 3'e varan (0,734'ten 0,766'ya) başarım artışı sağlıyor. Hibrit model, BPI Challenge 2020 kapsamında yayımlanan beş veri kümesinde yalnızca GRU kullanan bir otokodlayıcıyla karşılaştırılıyor ve her veri kümesinde öne geçmiyor: öznitelik boyutu arttıkça kazanç azalıyor, BPIC20-PR veri kümesinde ise hibrit model hem olay hem iz düzeyinde geride kalıyor (F1 skoru 0,390'dan 0,365'e ve 0,617'den 0,555'e). Bildiri ayrıca hibrit derin model kurulumuna ilişkin ek deneysel bulgular sunuyor.
Bildiri, 27-28 Haziran 2025'te Gaziantep'te düzenlenen ISAS 2025 – 9. Uluslararası Akıllı Teknolojilerde Yenilikçi Yaklaşımlar Sempozyumu'nda sunuldu ve IEEE tarafından yayımlanan bildiri kitabında (s. 1-5) yer aldı. Aynı alandaki dergi makalemiz için SPECTRE yazımıza bakabilirsiniz.