プロセス結果予測における説明可能性のガイドライン

• ビジネスプロセスの結果予測は重要な研究分野です。
• 本論文では、説明可能なモデルを得るためのガイドラインを提案します。
• 特に、モデルの解釈性と信頼性に焦点を当てています。

ビジネスプロセスの結果予測は、近年の機械学習の進展により注目されています。本論文では、プロセスデータの特性に基づいて、解釈性と信頼性を評価するための新しい指標を提案します。特に、透明なモデルとブラックボックスモデルの説明を比較する点が新しいアプローチです。機械学習やデータ分析に関心のある研究者や実務者にとって有益な内容です。

機械学習やデータ解析に興味がある研究者や実務者に向いています。