More
than mining processes and prediction of behaviors. A new approach.
Lázaro
Luis Acosta Quintana.[1],
Orlenys López Pintado.[2] ,
Yasser Vázquez Alfonso. [3]& Velasteguí López Efraín=
[4].
As
a result of the boom and technological advancement of computing, the limita=
tion
in the manual analysis of the data has increased. On a daily basis, informa=
tion
systems store large amounts of respective events to the processes they
represent. This situation motivated researchers to look for new alternative=
s.
As a result, process mining arises, with a great impact on the organization=
al
world. This discipline aims to ext=
ract
non-trivial information, in processes of a varied domain of applications. In
this branch, several techniques have been developed to model, extend and
monitor processes. One of the key achievements of process mining is the Aud=
it
2.0 model. Unifying most of the results obtained in this discipline, Audit =
2.0
substantially changes the role of auditors. However, the scarce results in =
some
areas of process mining limit the implementation of this strategy. For example, in predicting behaviors, b=
eing
one of the least exploited areas within the discipline. The fundamental
motivation of the research focuses precisely on this problem. The study foc=
uses
on the limitations of predicting behavior. In that sense, the first stage is
devoted to the general analysis of process mining. It shows the imbalance
between the fundamental stages of this branch and the isolated stages. Fina=
lly,
a critical analysis of various machine learning techniques is performed that
can be used in the problems de tected.
Keywords:
Process Mining, Auditing 2.0, =
Predicting Behaviors, Machine
Learning
Consecuentemente con el auge y av=
ance
tecnológico de la computación,<=
span
style=3D'letter-spacing:-1.0pt'> ha aumentado la
limitación en el análisis manual de los datos. Diariamente, los sistemas de
información almacenan grandes cantidades de eventos respectivos a los proce=
sos
que representan. Esta situación, motivó a los investigadores para buscar nu=
evas
alternativas. Como resultado surge la minería de procesos, con un gran impa=
cto
en el mundo organizacional. Esta disciplina, tiene como objetivo extraer
información no trivial, en procesos de un variado dominio de aplicaciones. =
En
esta rama, diversas técnicas han sido desarrolladas para modelar, extender y
monitorear procesos. Uno de los logros fundamentales de la minería de proce=
sos
lo constituye el modelo Auditoría 2.0. Unificando la mayoría de los resulta=
dos
obtenidos en esta disciplina, Auditoría 2.0 cambia sustancialmente el rol de
los auditores. No obstante, los=
resultados escasos en algunas áreas =
de la
minería de procesos, limitan la<=
span
style=3D'letter-spacing:.45pt'> puesta en
práctica de esta estrategia. Por ejemplo,
en la predicción de c=
omportamientos,
siendo una de las áreas menos explotada
dentro de la disciplina. La motivación fundamental de la investigación se
enfoca precisamente en esta problemática. El estudio realizado, se centra en
las limitaciones de la predicción de comportamientos. En ese sentido, la primera etapa está
dedicada al análisis general de la minería de procesos. Se demuestra, =
el desequilibrio existente entre las
etapas fundamentales de esta rama
y las
etapas aisladas. Finalme=
nte, se
realiza un análisis crítico de variadas técnicas de aprendizaje de máquinas=
que pueden ser utilizadas en la problemática detectada.
Palabras
Claves:
Minería
de Procesos, Auditoría 2.0, Pre=
dicción
de Comportamientos, Aprendizaj=
e de
Máquinas.
Introducción.
1.
Minería de Procesos: Etapas Fundamentales y Trabajos Relacionados.
La minería de procesos es una discipli=
na
en crecimiento dentro de la ciencia de la computación. Su objetivo, se enfo=
ca
en la extracción de conocimiento sobre procesos de un variado dominio de
aplicaciones. En la actualidad, el crecimiento de la informatización ha
provocado que las organizaciones almacenen grandes cantidades de datos
diariamente. Esto imposibilita el análisis de los procesos sin la utilizaci=
ón
de herramientas automatizadas. Como resultado, de manera general se detectan
desviaciones basadas en suposiciones y no en los datos, siendo estos los que
representan el comportamiento ocurrido. En ese sentido, la minería de proce=
sos
es una solución efectiva, ofreciendo técnicas de modelación y mejora de
procesos de manera automática. Los resultados obtenidos es esta área han te=
nido
tanto impacto que en el ańo 2012 se plasmaron varios de los retos fundament=
ales
y paradigmas que rigen la minería de procesos en un manifiesto (Van der Aalst et al, 2011).
Lanzado por un grupo de expertos conoc=
ido
como IEEE Task Force on Process Mining,
dicho manifiesto constituye uno de los documentos fundamentales de esta
disciplina. Además, es un estándar soportado por 53 organizaciones y bajo la
contribución de 77 especialistas en el tema. Todas las técnicas de minería =
de
procesos asumen que es posible recuperar los eventos secuencialmente de un =
log[5]. =
Cada
evento representa una actividad[6] q=
ue
fue ejecutada en una de las ocurrencias (instancias) del proceso en cuestió=
n.
Comúnmente, los registros de eventos incorporan información asociada a los
eventos o las instancias, variando en función del proceso. Los atributos
utilizados con más frecuencia son: persona o dispositivo que ejecuta
la actividad, fecha de ocurrencia,
estado en que se encuentra la actividad (iniciada, sus<=
span
style=3D'letter-spacing:.3pt'>pendida,
terminada, etc.), entre otros. Teniendo en cuenta esta
información, los datos pueden
ser analizados desde diferentes perspectivas (Van der Aalst, 2011).
La perspectiva de control de flujo:
Analiza el orden y relación
entre las actividades. Tiene co=
mo
objetivo caracterizar el proceso intentando representar todas las posibles
secuencias de actividades.
La perspectiva organizacional:
Se
centra en los actores involucrados y sus relaciones con las actividades. Su
objetivo es estructurar el conocimiento obtenido atendiendo a roles o para
obtener el grafo social.
La perspectiva de los casos: Se refiere a los atributos de las instancias. Aun
cuando esta representa una ejecución del proceso, puede enriquecerse con
información que la caracterice, atendiendo a datos generales de dicha
ejecución.
La perspectiva del tiempo:
Utiliza la información relacionada con los tiempos de
ocurrencia y frecuencias de los eventos. Tiene como objetivo detectar posib=
les
cuellos de botella, así como intentar predecir la duración de los futuros
eventos.
Tradicionalmente, las diferentes técni=
cas
de minería de procesos toman como punto de entrada un registro de eventos. =
A su
vez, según sus características, dividen en tres etapas fundamentales esta
disciplina (Van der Aalst, 2011) descubrimiento de modelos, chequeo de correspondencia y
extensión de modelos. Estas etapas interactúan entre sí con, el objetivo de
obtener modelos que representen en la medida de lo posible la realidad de l=
os
procesos. Para ello, se deben tener en cuenta las 4 dimensiones utilizadas =
para
evaluar modelos (Adriansyah et al, 2015., Buijs et al, 2012., Dongen et al,
2014., Pintado, 2015., Rozinat y Van der Aalst, 2008 & Van der Aalst
et al, 2010)
Completitud: Mide
cuánto del comportamiento ocurrido en el proceso es representado por el mod=
elo
obtenido. Un modelo completo debe ser capaz de reproducir todo el
comportamiento observado en el log.
Simplicidad: Esta
dimensión se centra en determinar de todos los modelos que reproduzcan el
comportamiento del proceso, el que sea estructuralmente más simple.
Precisión: Evalúa
el modelo atendiendo a cuánto del comportamiento representado no ocurre
realmente en el proceso. Tiene como objetivo evitar modelos muy generales, =
en
ese sentido, serán penalizados modelos que reflejen comportamiento no obser=
vado
en el registro de eventos.
Generalización: Determina cuánto del comportamiento no ocurrido,
pero que puede ser correcto, debe ser representado, evitando modelos demasi=
ado
precisos.
El principal desafío de los algoritmos=
de
descubrimiento, radica en detectar las diferentes relaciones entre las
actividades del proceso, teniendo en cuenta los principales patrones
estructurales (Medeiros, 2006). En esta área se han realizado numerosas
investigaciones, dando lugar a disimiles algoritmos para descubrir modelos =
de
variadas características. Algunas investigaciones asumen condiciones como
completitud y ausencia de ruidos en los registros de eventos, muy difíciles=
de
lograr en entornos reales (Weerdt, Backer, Vanthienen & =
Baesens, 2012). Entre estos, se encuentra el algoritmo
Alpha (Van der Aalst, Weij=
ters
& Maruster, 2004), siendo uno de los pioner=
os en
esta rama.
Varias investigaciones se centran en la
utilización de heurísticas para el descubrimiento de modelos. Por ejemplo, =
el
algoritmo Heuristic Miner<=
/span> (Burattin A. and Sperduti,=
2010.,
Greco et al, 2006., Weijters y Ribeiro, 2011 &a=
mp; Weijters et al, 2006), que es capaz de lidiar con reg=
istros
de eventos con ruido, no obstante, falla al determinar tareas duplicadas y =
no
recupera el patrón selección no libre. Sin embargo, el Heuristic
Miner se encuentra entre los de mayor aceptació=
n en
esta ´área. Otro algoritmo que emplea heurísticas es el Genetic
Miner (Bratosin, 20=
11.,
MEDEIROS et al, 2007., Medeiros, 2006 & Turner, 2009), es robusto ante
ruidos y es capaz de recuperar todos los patrones estructurales más comunes=
.
Al igual que el H=
euristic
Miner, este algoritmo ha servido de guía para o=
tras
investigaciones posteriores. Un resultado relacionado (Pintado, 2015) inten=
ta
aprovechar las ventajas de ambos y eliminar sus limitaciones, mostrando una
nueva estrategia para obtener modelos robustos. El algoritmo Evolutionary Tree Miner (Buijs et al, 2012 =
& Buijs, 2014), es una técnica reciente relacionada con=
los
algoritmos genéticos, el cual obtiene resultados considerables utilizando
alineamientos entre el log y el modelo (Buijs e=
t al,
2012). Los algoritmos mencionados relacionan estrechamente las tres etapas =
fundamentales
de la minería de procesos. En sus enfoques utilizan técnicas que evalúan
modelos, luego, basándose en los resultados obtenidos, construyen ex- tensi=
ones
hasta lograr el modelo final como resultado del algoritmo. Esto permite la
obtención de modelos con índices de calidad elevados.
Desde otra perspectiva, se encuentra el
algoritmo Inductive Miner<=
/span> (Leemans S., Fahland D. &a=
mp; Van der Aalst, 2013), que utiliza teoría de grafos para la
obtención del modelo. En su versión inicial, presenta problemas para detect=
ar
ciclos complejos, tareas invisibles y no construye el patrón selección no
libre. No obstante, en su extensión (Leemans, 2=
014),
se tienen en cuenta los efectos de las secuencias de eventos incompletas pa=
ra
intentar solucionar los problemas anteriores. Otro resultado (Leemans S., Fahland D. &a=
mp; Van der Aalst, 2015), utiliza la información relacionada =
con
los tiempos de ejecución de los eventos, para diferenciar tareas concurrent=
es
de tareas intercaladas.
1.1.
Trabajos aislados.
Aunque no incluidas, existen diversas
técnicas que contribuyen y se relacionan estrechamente con las tres etapas
fundamentales de la minería de procesos. Entre ellas, las técnicas de
agrupamiento, que a pesar de no se propias de esta disciplina, han sido
aplicadas con diversos objetivos. El principal, ha sido contribuir al
descubrimiento de modelos, intentando solucionar el problema de los llamados
modelos espagueti (Van der Aalst, 2011). En ese
sentido, se han realizado diversas investigaciones, algunas proponen determ=
inar
la similitud de las trazas (instancias) atendiendo a la frecuencia de
ocurrencia de sus actividades (Song M., Gu¨nther C. & Van der=
Aalst,
2008). No obstante, este enfoque no es eficaz en presencia de ciclos comple=
jos,
construcciones de selección no libre y tareas invisibles. Otros resultados =
Chandra J y Van der Aalst=
(2009),
asumen que las actividades son letras y las instancias son palabras. Luego,
utilizan esta información para determinar la similitud de las trazas basánd=
ose
en patrones. Otra investigación relacionada (Chandra
J y Van der Aalst, 2009), determina la similitu=
d de
dos trazas basándose en la cantidad mínima de cambios que se necesitan para=
igualarlas.
Aunque generalmente se utiliza el agrupamiento de trazas como soporte para =
el
descubrimiento de modelos, existen otros enfoques. Por ejemplo, el agrupami=
ento
puede ser utilizado para detectar desviaciones en el proceso (Hompes, s/f). Otra variante puede ser, utilizar el
agrupamiento en combinación con las reglas propuestas en DecSerFlow
(Chesani et al.2007), permitiendo analizar el p=
roceso
con otro enfoque. Además, el agrupamiento de trazas puede ser utilizado des=
de
la perspectiva del tiempo. Un ejemplo de ello (Luengo D y Sepu´lveda
M., 2011), utiliza los tiempos de ejecución de los eventos para agrupar des=
de
esta perspectiva.
Otro grupo de técnicas se definen bajo=
el
nombre de soporte operacional. Una gama relativamente nueva dentro de esta =
disciplina
que es de gran interés para el análisis de procesos. Dividiéndose en tres
etapas: detección, predicción y recomendación de comportamientos, el soporte
operacional es una de las áreas de investigación menos explotada en la mine=
ría de
procesos. Las técnicas descritas previamente, son utilizadas en el análisis=
de
trazas finalizadas[7]
o casos históricos. A diferencia, los resultados en esta área se cent=
ran
en el análisis de trazas no finalizadas[8] o
casos actuales.
La figura 1 muestra una comparación en=
tre
ambos enfoques, teniendo en cuenta las técnicas de soporte operacional y las
etapas clásicas de minería de procesos. Nótese que, la detección, predicció=
n y
recomendación de comportamientos, están orientadas al trabajo con casos act=
uales.
Sin embargo, la detección también es aplicable a las trazas finalizadas. Por
otro lado, las técnicas de descubrimiento, chequeo y extensión de modelos e=
stán
destinadas al trabajo con casos históricos. Es importante seńalar que, el
soporte operacional, a pesar de utilizar modelos de procesos en la mayoría =
de
los casos, tiene como objetivo el análisis de trazas. Esto ocurre, debido a=
que
las técnicas de esta área no contribuyen directamente a la modelación. No
obstante, pudiese considerarse que el soporte operacional está estrechamente
relacionado con la extensión de modelos. El soporte operacional, en conjunto
con las etapas fundamentales de la minería de procesos dan lugar al modelo
Auditoría 2.0 (Van Aalst et al, 2010), como nueva estrategia para la audito=
ria
de procesos.
Figura 1. Comparación
de la utilización de las diferentes técnicas de minería de procesos en casos
actuales y casos históricos. (Tomada de: Van
der Aalst
et al. 2010).
2. <=
/span>Modelo Auditoría 2.0.
El modelo Auditoría 2.0, presentado en=
el
ańo 2010 por van der Aaslt=
y colaboradores, cambia drásticamente el rol de los auditores. Típicamente,=
el
trabajo de los analistas ha estado limitado, debido a los grandes volúmenes=
de
datos almacenados. Con la utilización de esta nueva estrategia de auditoría,
las elevadas cantidades de eventos registrados no son una limitante. En
consecuencia, posibilita la extracción de conocimiento a mayor escala. En
Auditoría 2.0, las diferentes funcionalidades aparecen divididas, debido a =
las
fuentes de datos para las cuales están dirigidas. En un primer grupo se
encuentran las técnicas de descubrimiento, chequeo y extensión de modelos,
utilizadas a partir de los datos históricos. Luego, a estas técnicas contri=
buye
la comparación entre modelos reales y modelos ideales.
De esta forma, a partir de los casos
históricos, se pueden detectar violaciones o inconsistencias en el proceso.
Además de detectar violaciones, los modelos pueden ser evaluados con otros
objetivos. Por ejemplo, si el modelo que se obtiene debe ser descriptivo, en
este caso una traza no representada por el mismo no necesariamente sería una
violación. En ese sentido, el modelo podría no estar correctamente construi=
do.
Basándose en el conocimiento adquirido=
a
partir de las trazas finalizadas, y enfocadas en los casos actuales, se
encuentran las técnicas de soporte operacional. En este punto, orientadas al
funcionamiento en tiempo real, dichas técnicas habilitan a los auditores pa=
ra
el análisis de procesos desde otro enfoque. Aunque el modelo Auditoría 2.0
propone utilizar la mayoría de las técnicas de minería de procesos, fuese
conveniente adicionar otros enfoques. Por ejemplo, el agrupamiento de datos,
con el objetivo de detectar desviaciones, así como obtener varios modelos q=
ue
se relacionen en lugar de un único modelo. Otra posible extensión, tendría
lugar vinculando otras disciplinas como minería de datos con el objetivo de
mejorar las técnicas de soporte operacional (De Leoni M. y Van der Aalst, 2014)
3. Predicción de Comportamientos: Análisis
Crítico y Trabajos Relacionados.
Los
resultados obtenidos hasta el momento en la predicción de comportamientos, =
se
basan fundamentalmente en la utilización de análisis estadísticos. Entre el=
los,
destaca una investigación realizada por (Van der
Aalst et al. 2011), en la cual se
propone una estrategia general para el soporte operacional. En ese caso, se
analiza la duración de los eventos y su tiempo de espera antes de comenzar.=
Con
ello, se extiende un modelo que será utilizado para predecir comportamiento=
s.
Otras investigaciones (Van der Aalst, Pesic y Minseok, 2010., V=
an der Aalst, Schonenberg y =
Song, 2011), trabajan igualmente desde la perspectiva=
del
tiempo utilizando datos estadísticos y modelos de procesos básicos.
En
ninguna de las investigaciones mencionadas se analiza la influencia de los
atributos de los eventos, así como la influencia de las posibles secuencias=
de
los mismos. Por ejemplo, un modelo de procesos debe tener cierto nivel de
generalización, permitiendo comportamientos no reflejados en los datos (pero
que pudieran ser correctos). En ese
sentido, una predicción puede indicar la ocurrencia de un evento determinad=
o.
Sin embargo, para la secuencia de eventos ocurrida puede que esta predicción
sea improbable.
Un
caso similar ocurre cuando el evento que se predice, representa un
comportamiento reflejado por el proceso. No obstante, debido al análisis de=
las
frecuencias de ejecución de los eventos, puede ocurrir que la probabilidad =
con
la que se estima dicha predicción sea incorrecta. Igualmente ocurre con la
predicción de atributos, en este caso, lo que sucede comúnmente es que se
estiman los valores utilizando métodos puramente estadísticos. Esto imposib=
ilita
el análisis de los atributos según las secuencias de eventos ocurridas. Otra
variante a utilizar sería representar el proceso utilizando arboles de
prefijos, de esta forma solo serían consideradas las secuencias de eventos
ocurridas. En comparación con las técnicas mencionadas, este enfoque brinda
mayor precisión en las predicciones, no obstante, se pierde la capacidad de
generalización. Además, persiste la problemática mencionada con respecto a =
la
influencia de las secuencias de eventos y los atributos.
Recientemente,
una investigación realizada por van der Aalst y
colaboradores (Nakatumba, =
Westergaard
& Van der Aalst, 2012), propone un meta-mod=
elo
para el soporte operacional. Dicho enfoque puede resultar útil para general=
izar
estrategias que permitan diagnosticar, comparar, predecir y recomendar
comportamientos. No obstante, dada=
la
naturaleza de dicha investigación, continúan las limitaciones detectadas.
Según
el análisis realizado, el principal reto a la hora de realizar predicciones,
radica en la utilización de técnicas capaces extraer conocimiento de los da=
tos
de cada suceso. Además, que permitan analizar la influencia de los mismos en
las diferentes etapas del proceso. Esta problemática constituye uno de los
principales desafíos planteados en el manifiesto de minería de procesos.
4. Aprendizaje de
Máquinas: Basamentos Fundamentales y Técnicas de Interés.
El
aprendizaje, al igual que la inteligencia, tiene diferentes concepciones se=
gún
el área de la ciencia en la que se analiza. Del aprendizaje de máquinas o
aprendizaje automático, específicamente, se puede decir que tiene grandes
similitudes con el aprendizaje de los animales. Existe un gran número de
técnicas de esta disciplina que tienen sus basamentos en descubrimientos de
carácter biológico, creando a partir de ellos modelos computacionales. De igual manera, se puede considerar qu=
e los
resultados obtenidos por los investigadores del aprendizaje automático, pue=
den
aportar a las teorías del aprendizaje animal. Desde el punto de vista de la
computación, se puede decir que una máquina aprende cuando cambia su
estructura, programa o información, debido a cambios en el entorno que estu=
dia.
Similarmente, se dice que una máquina ha aprendido cuando ha sido capaz de
estructurar la información, detectando las relaciones significativas. Con e=
llo,
debe poder analizar nuevos datos basándose en el conocimiento obtenido. En
muchas ocasiones, el campo del aprendizaje automático se solapa con el de la
minería de datos y la estadística.
En
un inicio, se pudiese considerar la creación de programas de computado- ras=
, ya
diseńados y optimizados para resolver las tareas concretas que se necesiten=
. De
esta forma, se evitaría la utilización del aprendizaje automático,
sustituyéndolo por algoritmos que resuelvan la misma problemática sin la
necesidad de inducir conocimiento. No obstante, existen varias razones para
rechazar esta hipótesis, demostrando la necesidad del aprendizaje de máquin=
as,
a continuación, se describen algunas:
1. Las grandes cantidades de datos
almacenados respectivos a las problemáticas que se estudian, pueden
imposibilitar su análisis de forma manual. Debido a ello, sería complejo
diseńar programas desconociendo total o parcialmente el problema a resolver=
. En
ese sentido, las computadoras poseen capacidades que les permiten analizar
grandes volúmenes de información en menor tiempo. Además, existen varias
técnicas de aprendizaje automático diseńadas para aprender a medida que los
datos son obtenidos.
<=
![if !supportLists]>2. Algunas tareas no pueden ser
definidas de forma precisa, excepto, atendiendo a ejemplos de entrada y sal=
ida.
Sin embargo, se desconocen las relaciones entre los datos. En esos casos,
convienen técnicas capaces de analizar la información y modificar su estruc=
tura
interna para representar el conocimiento.
<=
![if !supportLists]>3. Las condiciones del ambiente do=
nde se
desarrolla la problemática pueden cambiar constantemente. En ese sentido, l=
as
técnicas de aprendizaje automático pueden adaptarse a nuevas condiciones
reduciendo la necesidad de rediseńar los programas.
4. Nuevos conocimientos son obteni=
dos
constantemente acerca de las tareas a resolver. El rediseńo de los sistemas=
en
esos casos sería una solución poco práctica.
No obstante, el aprendizaje de máquinas puede estar habilitado para =
manejar
dichos cambios sin necesidad de rediseńo.
Teniendo en cuenta la tipología de los
datos de entrada, los algoritmos de aprendizaje automático se dividen en va=
rios
grupos. A continuación, se describen de manera general los fundamentales (H=
arrington,
2012 & Nilsson, 1996)
Aprendizaje supervisado: Se refiere a =
los
algoritmos que parten de ejemplos en forma de tuplas, =
refiriéndos
cada una a los datos de la entrada y su correspondiente salida. El objetivo=
de
estas técnicas es obtener funciones o estructuras que establezcan una
correspondencia entras las entradas y las salidas deseadas. Esta gama, a su
vez, se divide en dos grupos: clasificación y predicción de valores numéric=
os
(también conocido como regresión).
Aprendizaje
no supervisado:
El aprendizaje se lleva a cabo a partir ejemplos
formados solamente por datos de entrada, para los cuales se desconocen sus
categorías. Los algoritmos de esta área intentan reconocer patrones dentro =
de
los datos, con el objetivo de etiquetarlos y poder etiquetar nuevas entrada=
s.
Entre estas técnicas se encuentran algoritmos de agrupamiento, algoritmos p=
ara
encontrar reglas de asociación y conjuntos de datos frecuentes.
Atendiendo a los dos grupos descritos,=
se
realizó un estudio de las técnicas pertenecientes a cada uno, que se prevé
pueden ser utilizadas en la predicción de comportamientos. Lo que resta de =
esta
sección, se dedicó al análisis crítico de las estructuras y algoritmos
identificados.
4.1. Aprendizaje
Supervisado. Clasificación.
Las técnicas=
de
clasificación tienen lugar cuando la variable a predecir (variable objetivo=
) es
de tipo nominal, aunque una variable nominal puede ser mapeada a una variab=
le
discreta. En ese sentido, se espera que un clasificador una vez ter- minado=
su
aprendizaje, sea capaz de asociar a una entrada su variable objetivo
correspondiente. Además, debe ser capaz de generalizar los comportamientos
presentes en los datos. La mayoría de las técnicas de esta gama, cuentan con
dos etapas: una etapa de entrenamiento y una etapa de predicción de nuevos
valores. En la primera etapa, un conjunto de datos es suministrado al
algoritmo, para ser utilizados en el proceso de aprendizaje. Es importante
seńalar que, dichos datos deben reflejar de manera general todo el espacio =
de entrada,
de lo contrario, la estructura puede no aprender correctamente. Algunos de =
los
clasificadores más comunes son los ´arboles de decisión, el método k-nn conocido como k vecinos más cercanos (del inglés K=
nearest neighbours), las =
redes
neuronales y las máquinas de soporte vectorial.
Los arboles =
de
decisión (Harrington, 2012., Nilsson, 1996 & Shwartz y Shai, 2014), son estructuras que dividen los datos de entrada atendiendo a sus
atributos, hasta llegar a un estado final o decisión. Formalmente, se puede
decir que cada nodo representa un estado, mientras que los arcos representa=
n posibles
decisiones dado un estado. Los nodos hoja, particularmente, se refieren al
resultado final del conjunto de decisiones tomadas. Bajo este principio, los
algoritmos que construyen árboles de
decisión realizan cortes secuencialmente en los datos, hasta llegar al valo=
r de
la variable objetivo. En cada estado, las divisiones en la información se
realizan teniendo en cuenta el concepto entropía, basándose en los atributo=
s.
De esta forma, el
árbol se construye eligiendo primero aquellos atributos que contengan mayor
cantidad de información. Una vez finalizado el proceso de entrenamiento, la
estructura resultante puede ser utilizada tanto para predecir como para tom=
ar decisiones.
Los árboles de decisión pueden ser construidos utilizando atributos tanto
discretos como continuos. No obstante, el resultado de una predicción siemp=
re
es nominal, de ahí que se encuentre en el grupo de los clasificadores. Una =
de
las mayores ventajas de los árboles de decisión, es su facilidad de compren=
sión
por los humanos, convirtiéndolos en un paradigma en la toma de decisiones.
Además, pueden tratar de forma consistente con datos que presenten ruidos o=
atributos
irrelevantes. También, se destaca que su construcción es computacionalmente
factible. Sin embargo, es necesario seńalar que esta estructura es propensa=
a
sobreajuste[9] (comúnmente se utiliza=
el
término en ingles overfitting).
El algoritmo k-<=
span
class=3DSpellE>nn (Harrington et al, 2014), a diferencia de los árboles de decisión, no
construye una estructura en concreto, aunque pueden utilizarse estructuras =
de
datos para su optimización. El objetivo de esta técnica es clasificar un nu=
evo
valor, para el cual se desconoce a qué grupo pertenece. Para ello, el algor=
itmo
se basa en los k vecinos más cercanos al él, donde la distancia se mide en =
base
a los valores de sus atributos. Este enfoque se basa en la premisa de que, =
si los
k elementos más cercanos al ejemplo a predecir se encuentran en su mayoría =
en
un grupo determinado, es probable que el caso a predecir también pertenezca=
a
esta categoría. El valor seleccionado de k, supone en esta técnica, cambios=
en
cuanto a la generalización-especificación, el crecimiento de k es directame=
nte
proporcional a la capacidad de generalización. Una extensión de este algori=
tmo
puede ser la utilización de distancias ponderadas, dando mayor peso a los
elementos más cercanos. El algoritmo k-nn, pese=
a que
realiza la clasificación con altos valores de precisión y es robusto ante r=
uidos,
es computacionalmente costoso y no recomendado para grandes volúmenes de da=
tos.
Una amplia gama =
de
algoritmos y estructuras se encuentran bajo el nombre de redes neuronales
artificiales, constituyendo un paradigma en el aprendizaje computacional.
Basadas en las características del sistema nervioso animal, las redes neuro=
nales
están compuestas por un conjunto de nodos, interconectados estructuralmente=
por
aristas de pesos ajustables. Diver=
sos
tipos de redes neuronales han sido diseńadas, diferenciándose entre sí tant=
o en
estructura como en mecanismos de entrenamiento. Entre las redes más básicas=
se
encuentran Adaline y Perceptrón (Harrington, 20=
12
& Ben Krose et al, 1993), las cuales no son
capaces de resolver problemas no lineales. Por otro lado, el Perceptrón
Multicapa (Ben Krose et al, 1993 & <=
span
style=3D'font-size:12.0pt;line-height:115%;font-family:"Times New Roman",se=
rif'>Nilsson,
1996), en conjunto con el método de
entrenamiento propagación hacia atrás (del inglés back=
propagation),
es capaz de aproximar relaciones no lineales entre datos de entrada y salid=
a.
Esta red se ha convertido en una de las arquitecturas más utilizadas
actualmente. Las redes neuronales son robustas ante datos que presenten rui=
dos.
Además, es importante seńalar que son capaces de ajustar su estructura inte=
rna
para representar la in- formación. De esta forma, no es necesario conocer d=
etalladamente
las relaciones entre los datos. No obstante, algunos parámetros importantes
deben ser seleccionados por el usuario, por ejemplo: cantidad de capas ocul=
tas,
cantidad de nodos por capa, umbrales, etc. En ese sentido, el diseńo de red=
es neuronales
ha sido apoyado por la utilización de algoritmos evolutivos, para la obtenc=
ión
de valores que arrojen resultados satisfactorios. La limitación fundamental=
en
la utilización de redes neuronales radica en el alto coste computacional
requerido para su entrenamiento. Sin embargo, esta gama de técnicas continúa
siendo utilizada e investigada debido a su capacidad de aprendizaje.
Las máquinas de soporte vectorial (And=
rew,
2013. & Zhang, 2001), son un conjunto de algoritmos utilizados para
problemas de clasificación. Un ele=
vado número
de investigadores consideran esta técnica como uno de los mejores
clasificadores. Una máquina de soporte vectorial, intenta dado un conjunto =
de
datos de entrada obtener un modelo de predicción, basándose en la obtención=
de
un conjunto de hiperplanos[10] =
que
los dividan. La manera más simple de realizar una separación es utilizando =
una
recta o un hiperplano N-dimensional, no obstante, en la mayoría de los casos
esto no es posible. Esta problemát=
ica
trae como consecuencia un elevado coste computacional para este tipo de
algoritmos. Como solución, se plantea la utilización de funciones Kernel para proyectar la información a un espacio de
características de mayor dimensión. Las máquinas de soporte vectorial
constituyen un mecanismo aceptado en sustitución de clasificadores como las
redes neurona- les. En ese sentido, cabe seńalar que el entrenamiento de es=
tos
algoritmos es muy eficiente. Sin embargo, se necesitan definir parámetros c=
omo
la función Kernel.
Pese a que todas las técnicas analizad=
as
tienen ventajas y desventajas, existe una limitación en común: la problemát=
ica
conocida como clasificación desequilibrada. Considérese, una situación donde
algunas clasificaciones estén representadas por cantidades de elementos pot=
encialmente
menores que el resto. Cuan- do esto ocurre, de manera general los
clasificadores presentan problemas para etiquetar las entradas pertenecient=
es a
estos grupos. Diversas investigaciones han sido realizadas para intentar
solucionar esta problemática. De los resulta- dos obtenidos, uno de los que=
ha
tenido mayor impacto es el meta-algoritmo AdaBoost (Harrington,
2012 & Shwartz & Shai, 2014).
Utilizando múltiples clasificadores de=
un
mismo tipo, dicho algoritmo los entrena secuencialmente, teniendo en cuenta=
en
cada momento los errores detectados en el entrenamiento anterior. Finalment=
e,
en presencia de un caso de entrada desconocido, ´este es sometido a cada un=
o de
los clasificadores, donde cada clasificador influye en el resultado final s=
egún
haya sido su error en el entrenamiento.
4.2. Aprendizaje
Supervisado. Regresión.
Al igual que el enfoque de clasificaci=
ón,
la regresión se encuentra en el área de los algoritmos que utilizan aprendi=
zaje
supervisado. Esta variante, es utilizada cuando la variable a predecir es
numérica y continua, a diferencia de las técnicas de clasificación. El méto=
do
de regresión lineal (Harrington, 2012 & Montgomery, 2015) es comúnmente
utilizado en esta área. La regresión lineal tiene como objetivo modelar las
relaciones existentes entre los atributos del caso de análisis y la variabl=
e a
predecir. Para lograr este resultado, se plantea una ecuación que contiene =
los
atributos multiplicados por coeficientes.
Los algoritmos de regresión intentan
determinar los valores de dichos coeficientes. La limitación fundamental de
estas técnicas, es que, pese a que reducen el error global, los errores loc=
ales
influyen notablemente en las predicciones. Una forma de resolver esto es so=
brecargando
en la función los datos cercanos a los de interés, de esta forma, se logra =
una
predicción más precisa (Harrin=
gton,
2012). No obstante, tiene como desventaja, que para cada predicción debemos
aplicar el algoritmo de regresión, lo que aumenta considerablemente el costo
computacional. En ocasiones, la va=
riable
a predecir muestra cambios considerables en algunos segmentos dentro del
espacio de valores. En ese sentido, convendría utilizar el método de regres=
ión
segmentada (Oosterbaan et al,1990), que plantea
analizar los datos por intervalos. Este enfoque mejora los resultados en
comparación con la regresión lineal clásica. Otra problemática ocurre cuando
las características de los datos, no permiten encontrar una ecuación lineal=
que
los represente. Debido a ello, varias investigaciones han sido llevadas a c=
abo
utilizando regresiones no lineales. En muchos casos, los métodos de regresi=
ón son
factibles, dado su bajo costo computacional. Además, atendiendo a las
características de los datos, existen varios métodos de regresión que pueden
ser seleccionados, aumentando el alcance de dicha técnica.
En entornos reales, es común encontrar
situaciones en las que no se puedan determinar claramente las ecuaciones que
las representen. En ese sentido, existe una variante de regresión que puede=
ser
de utilidad, conocida como regresión basada en árboles (Buja A. & Lee, =
2001
& Harrington, 2012).
Lo que propone dicha estrategia, es
dividir los datos consecutivamente, hasta lograr que cada división pueda ser
representada con un modelo de regresión lineal. Luego, llevar a cabo el
entrenamiento para cada división obtenida. Finalmente, la estructura constr=
uida,
funcionaría de forma similar a los árboles de decisión analizados en el
apartado anterior, con la diferencia de que las hojas contendrán modelos de
regresión lineal. Esta nueva variante, eleva el costo computacional en
comparación con el uso de regresión lineal solamente. Sin embargo, habilita
dichas técnicas para analizar datos con relaciones complejas entre sus
variables.
4.3.
Aprendizaje no Supervisado.
En muchas situaciones reales, a difere=
ncia
de los casos analizados previamente, no se tiene una variable respuesta para
los datos de entrada. En estos casos, en lugar de clasificar o predecir val=
ores
numéricos, lo que se busca comúnmente es extraer información útil, por ejem=
plo:
posibles agrupamientos. El objetiv=
o de
estas técnicas es encontrar subconjuntos dentro del espacio de entrada,
minimizando las diferencias entre elementos pertenecientes a un mismo grupo=
. La
similitud entre dos elementos de la entrada es computada mediante una funci=
ón
de distancia atendiendo a los valores de sus atributos. Diversos algoritmos=
han
sido desarrollados para automatizar este procedimiento. Uno de los más conocidos es el algoritm=
o K-Means (Alsabti et al,1997=
.,
Harrington, 2012., Morissette y Chartier, 2013.=
&
Shwartz y Shai, 2014) el cual divide los datos =
de
entrada en K subgrupos, tomando K como parámetro. La principal dificultad p=
ara
utilizar este algoritmo, es que para entornos reales difícilmente se conoce=
el
número ´óptimo de K. Sin embargo, algunas investigaciones han sido llevadas=
a
cabo para determinar métricas que aseguren una buena selección de K (Pham, Dimov & Nguyen,=
2005)
El algoritmo basado en encadenamiento =
(Shwartz S. & Shai, 2014), es otra variante clásic=
a para
realizar agrupamientos. A diferencia del algoritmo K-m=
eans,
tiene en cuenta las distancias internas y ex- ternas de los grupos. Dicho
algoritmo propone analizar iterativamente el espacio de entrada, uniendo ca=
da
vez los dos grupos más cercanos en un nuevo grupo.
Diferentes métricas de distancia pueden
ser utilizadas: basándose en la distancia mínima, distancia máxima y distan=
cia
promedio. Al igual que K-means, se puede contar=
con
un parámetro K, el cual determinaría la finalización del algoritmo una vez
obtenidos K grupos. No obstante, existe otra variante utilizando un umbral,=
que
se obtiene teniendo en cuenta la distancia máxima entre dos elementos del
espacio de entrada. En este caso, el algoritmo une dos grupos siempre que no
sobrepasen el umbral.
Existe otra estrategia que propone agr=
upar
en dos etapas. La primera etapa utiliza una red neuronal conocida como SOM =
(del
inglés Self-Organizing Map=
)
(Richard et al, 1999., Vesanto & AlhoniemI, 2000 & Yin, 2008), para reducir el esp=
acio
de entrada en un número menor de prototipos que lo represente de manera apr=
oximada.
Luego, los prototipos obtenidos son agrupados utilizado alguno de los
algoritmos de agrupamiento analizados previamente. Esta estrategia tiene como ventaja, que=
puede
ser utilizada en grandes volúmenes de datos, minimizando el coste computaci=
onal. Una posible extensión de esta propuesta=
, consiste
en utilizar funciones de densidad para agrupar utilizando solamente la prim=
era
etapa (Cabanes G, & Bennani, 2010)
En el ámbito de las redes neuronales
existe una problemática conocida como Dilema de la Estabilidad y Plasticidad
del Aprendizaje. La plasticidad se refiere a la capacidad de una red de
aprender nuevos patrones, mientras que la estabilidad permite a una red
entrenada poder retener los conocimientos aprendidos. Diseńar redes que cum=
plan
con una de estas características es sencillo, el principal reto consiste en=
la
creación de redes que cumplan ambos objetivos. En las redes más comunes, co=
mo
Perceptrón Multicapa, Adaline y SOM, el aprender
nuevas características puede suponer el olvido del conocimiento ya obtenido=
, de
ahí una limitación considerable. En ese sentido, una nueva gama de redes
neuronales ha sido desarrollada bajo el nombre de Teoría de la Resonancia
Adaptativa (ART, del inglés Adaptive Resonance Theory). Este m=
odelo de
redes se encuentra en el grupo conocido como redes de aprendizaje competiti=
vo,
al igual que la red SOM. Estas redes poseen variantes de aprendizaje
supervisado (Carpenter A., Grossberg
S. & Reynolds J.,1991), y no supervisado (Carpente=
r
& Stephen, 1987., Carpenter & Stephen, =
1990.,
Carpenter & Stephen, 1991 & Grossberg<=
span
style=3D'letter-spacing:1.0pt'> S.1987).
Basándose en las propuestas básicas de
estas redes, se han obtenido variantes que utilizan lógica difusa (Carpenter A, & Grossberg
,1992. & Carpenter A, & Grossberg,
1991), con el objetivo de brindar mayor realismo. Además, como característi=
ca
fundamental se tiene que crean su propia clasificación de lo que aprenden. =
El
principal impacto de las redes ART radica en su capacidad de utilización en
tiempo real. Esto viene da- do porque la red es capaz de detectar nuevas
características en los datos, lo que supone una nueva clasificación, sin ll=
evar
al olvido del conocimiento previamente obtenido. A diferencia de los algori=
tmos
de agrupamiento analizados, utilizando las redes de la familia ART, se pued=
en desarrollar
técnicas orientadas a agrupar en tiempo real, sin necesidad de nuevos
entrenamientos. Sin embargo, persi=
ste la
problemática general en el diseńo de redes neuronales, la elección de los
parámetros correctos, dígase umbrales, cantidad de capas, etc.
Conclusiones.<= o:p>
ˇ =
El
estudio realizado, en su propósito de analizar el estado actual de las técn=
icas
de predicción de comportamientos, fue divido en 4 etapas lógicas. La primera
parte de la investigación, se dedicó a la minería de procesos, demostrando =
su
impacto en el mundo organizacional. Se
analizaron las principales etapas en que se divide esta disciplina, así como
algunos trabajos aislados. Por ejemplo, el agrupamiento de trazas y el sopo=
rte
operacional, que pudiesen considerarse como etapas independientes. La inter=
acción
de las diferentes técnicas de esta rama da lugar al modelo Auditoría 2.0. E=
sto
cambia drásticamente la forma de trabajo de los auditores, consolidando la
aplicabilidad de la minería de procesos. Específicamente, la predicción de
comportamientos, juega un papel fundamental dentro del modelo Auditoría 2.0,
analizando los procesos desde una perspectiva en línea. De esta parte de la
investigación, es importante seńalar, que la predicción es una de las áreas=
de
investigación menos explotada dentro de la disciplina. A su vez, los result=
ados
obtenidos no logran establecer la predicción de comportamientos como paradi=
gma
en la auditoría de procesos. Además, la carencia de investigaciones
relacionadas en los últimos ańos ha contribuido al estancamiento de este en=
foque.
Finalizando, en concordancia con los investigadores reconocidos en el área,=
se
concluye con uno de los principales retos de la minería de procesos: vincul=
ar
disciplinas externas a la predicción de comportamientos. ˇ =
Atendiendo
a la problemática detectada, se realizó un estudio de las técnicas de la ra=
ma
aprendizaje automático, que puedan ser utilizadas en la predicción de
comportamientos. Centrándose
específicamente en las técnicas de aprendizaje supervisado y no supervisado=
, se
analizan parcialmente estos grupos, teniendo en cuenta los algoritmos y
estructuras de interés. Atendiendo a las características de estas técnicas =
se
concluye, que es de vital importancia su utilización en la predicción de
comportamientos. Además, se estima que la combinación del aprendizaje
automático y la predicción de comportamientos, puede aportar nuevas
funcionalidades y enfoques en la auditoría de procesos. ˇ =
Diversas
líneas de investigación pueden ser identificadas a partir del estudio
realizado. Pudiese ser de interés, tanto la aplicación de otras técnicas de
esta disciplina, así como otras disciplinas. Además, los resultados que se
obtengan a partir de esta investigación, pueden arrojar nuevas teorías en el
soporte operacional en general, dígase detección, predicción y recomendació=
n de
comportamientos. Referencias
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=
artículo
que se publica es de exclusiva responsabilidad de los autores y no
necesariamente reflejan el pensamiento de la Revista Ciencia Digital.
El
articulo queda en propiedad de la revista y, por tanto, su publicación parc=
ial
y/o total en otro medio tiene que ser autorizado por el director de la Revista Ciencia Digital.
[1]
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[2]
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[3] Facultad
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[4] Universidad Técnica de Cotopaxi Ext. La Maná, Latacunga, Ecuador, luis.velastegui7838@utc.edu.ec
[5]
Estándar utilizado en la
minería de procesos para el almacenamiento de la información.
[6] Se corresponde con un paso b=
ien
definido dentro del proceso en que se ejecuta.
[7]El análisis de trazas finaliz=
adas,
suele identificarse con el nombre de fuera análisis de línea (del inglés
offline).
[8] El análisis de trazas no
finalizadas, también aparece bajo el nombre de análisis en línea (del inglés
online).
[9]Es el resultado de sobreentre=
nar un
algoritmo de aprendizaje con ciertos datos para los cuales se conoce su
resultado, perdiendo la capacidad de generalización.
[10] Un hiperplano, en geometría,=
es
una extensión del concepto plano.