5 research outputs found

    University of Helsinki Department of Computer Science Annual Report 1998

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    GĂ©nĂ©ration de connaissances Ă  l’aide du retour d’expĂ©rience : application Ă  la maintenance industrielle

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    Les travaux de recherche prĂ©sentĂ©s dans ce mĂ©moire s’inscrivent dans le cadre de la valorisation des connaissances issues des expĂ©riences passĂ©es afin d’amĂ©liorer les performances des processus industriels. La connaissance est considĂ©rĂ©e aujourd'hui comme une ressource stratĂ©gique importante pouvant apporter un avantage concurrentiel dĂ©cisif aux organisations. La gestion des connaissances (et en particulier le retour d’expĂ©rience) permet de prĂ©server et de valoriser des informations liĂ©es aux activitĂ©s d’une entreprise afin d’aider la prise de dĂ©cision et de crĂ©er de nouvelles connaissances Ă  partir du patrimoine immatĂ©riel de l’organisation. Dans ce contexte, les progrĂšs des technologies de l’information et de la communication jouent un rĂŽle essentiel dans la collecte et la gestion des connaissances. L’implĂ©mentation gĂ©nĂ©ralisĂ©e des systĂšmes d’information industriels, tels que les ERP (Enterprise Resource Planning), rend en effet disponible un grand volume d’informations issues des Ă©vĂ©nements ou des faits passĂ©s, dont la rĂ©utilisation devient un enjeu majeur. Toutefois, ces fragments de connaissances (les expĂ©riences passĂ©es) sont trĂšs contextualisĂ©s et nĂ©cessitent des mĂ©thodologies bien prĂ©cises pour ĂȘtre gĂ©nĂ©ralisĂ©s. Etant donnĂ© le potentiel des informations recueillies dans les entreprises en tant que source de nouvelles connaissances, nous proposons dans ce travail une dĂ©marche originale permettant de gĂ©nĂ©rer de nouvelles connaissances tirĂ©es de l’analyse des expĂ©riences passĂ©es, en nous appuyant sur la complĂ©mentaritĂ© de deux courants scientifiques : la dĂ©marche de Retour d’ExpĂ©rience (REx) et les techniques d’Extraction de Connaissances Ă  partir de DonnĂ©es (ECD). Le couplage REx-ECD proposĂ© porte principalement sur : i) la modĂ©lisation des expĂ©riences recueillies Ă  l’aide d’un formalisme de reprĂ©sentation de connaissances afin de faciliter leur future exploitation, et ii) l’application de techniques relatives Ă  la fouille de donnĂ©es (ou data mining) afin d’extraire des expĂ©riences de nouvelles connaissances sous la forme de rĂšgles. Ces rĂšgles doivent nĂ©cessairement ĂȘtre Ă©valuĂ©es et validĂ©es par les experts du domaine avant leur rĂ©utilisation et/ou leur intĂ©gration dans le systĂšme industriel. Tout au long de cette dĂ©marche, nous avons donnĂ© une place privilĂ©giĂ©e aux Graphes Conceptuels (GCs), formalisme de reprĂ©sentation des connaissances choisi pour faciliter le stockage, le traitement et la comprĂ©hension des connaissances extraites par l’utilisateur, en vue d’une exploitation future. Ce mĂ©moire s’articule en quatre chapitres. Le premier constitue un Ă©tat de l’art abordant les gĂ©nĂ©ralitĂ©s des deux courants scientifiques qui contribuent Ă  notre proposition : le REx et les techniques d’ECD. Le second chapitre prĂ©sente la dĂ©marche REx-ECD proposĂ©e, ainsi que les outils mis en Ɠuvre pour la gĂ©nĂ©ration de nouvelles connaissances afin de valoriser les informations disponibles dĂ©crivant les expĂ©riences passĂ©es. Le troisiĂšme chapitre prĂ©sente une mĂ©thodologie structurĂ©e pour interprĂ©ter et Ă©valuer l’intĂ©rĂȘt des connaissances extraites lors de la phase de post-traitement du processus d’ECD. Finalement, le dernier chapitre expose des cas rĂ©els d’application de la dĂ©marche proposĂ©e Ă  des interventions de maintenance industrielle. ABSTRACT : The research work presented in this thesis relates to knowledge extraction from past experiences in order to improve the performance of industrial process. Knowledge is nowadays considered as an important strategic resource providing a decisive competitive advantage to organizations. Knowledge management (especially the experience feedback) is used to preserve and enhance the information related to a company’s activities in order to support decision-making and create new knowledge from the intangible heritage of the organization. In that context, advances in information and communication technologies play an essential role for gathering and processing knowledge. The generalised implementation of industrial information systems such as ERPs (Enterprise Resource Planning) make available a large amount of data related to past events or historical facts, which reuse is becoming a major issue. However, these fragments of knowledge (past experiences) are highly contextualized and require specific methodologies for being generalized. Taking into account the great potential of the information collected in companies as a source of new knowledge, we suggest in this work an original approach to generate new knowledge based on the analysis of past experiences, taking into account the complementarity of two scientific threads: Experience Feedback (EF) and Knowledge Discovery techniques from Databases (KDD). The suggested EF-KDD combination focuses mainly on: i) modelling the experiences collected using a knowledge representation formalism in order to facilitate their future exploitation, and ii) applying techniques related to data mining in order to extract new knowledge in the form of rules. These rules must necessarily be evaluated and validated by experts of the industrial domain before their reuse and/or integration into the industrial system. Throughout this approach, we have given a privileged position to Conceptual Graphs (CGs), knowledge representation formalism chosen in order to facilitate the storage, processing and understanding of the extracted knowledge by the user for future exploitation. This thesis is divided into four chapters. The first chapter is a state of the art addressing the generalities of the two scientific threads that contribute to our proposal: EF and KDD. The second chapter presents the EF-KDD suggested approach and the tools used for the generation of new knowledge, in order to exploit the available information describing past experiences. The third chapter suggests a structured methodology for interpreting and evaluating the usefulness of the extracted knowledge during the post-processing phase in the KDD process. Finally, the last chapter discusses real case studies dealing with the industrial maintenance domain, on which the proposed approach has been applied

    GĂ©nĂ©ration de connaissances Ă  l’aide du retour d’expĂ©rience : application Ă  la maintenance industrielle

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    Les travaux de recherche prĂ©sentĂ©s dans ce mĂ©moire s’inscrivent dans le cadre de la valorisation des connaissances issues des expĂ©riences passĂ©es afin d’amĂ©liorer les performances des processus industriels. La connaissance est considĂ©rĂ©e aujourd'hui comme une ressource stratĂ©gique importante pouvant apporter un avantage concurrentiel dĂ©cisif aux organisations. La gestion des connaissances (et en particulier le retour d’expĂ©rience) permet de prĂ©server et de valoriser des informations liĂ©es aux activitĂ©s d’une entreprise afin d’aider la prise de dĂ©cision et de crĂ©er de nouvelles connaissances Ă  partir du patrimoine immatĂ©riel de l’organisation. Dans ce contexte, les progrĂšs des technologies de l’information et de la communication jouent un rĂŽle essentiel dans la collecte et la gestion des connaissances. L’implĂ©mentation gĂ©nĂ©ralisĂ©e des systĂšmes d’information industriels, tels que les ERP (Enterprise Resource Planning), rend en effet disponible un grand volume d’informations issues des Ă©vĂ©nements ou des faits passĂ©s, dont la rĂ©utilisation devient un enjeu majeur. Toutefois, ces fragments de connaissances (les expĂ©riences passĂ©es) sont trĂšs contextualisĂ©s et nĂ©cessitent des mĂ©thodologies bien prĂ©cises pour ĂȘtre gĂ©nĂ©ralisĂ©s. Etant donnĂ© le potentiel des informations recueillies dans les entreprises en tant que source de nouvelles connaissances, nous proposons dans ce travail une dĂ©marche originale permettant de gĂ©nĂ©rer de nouvelles connaissances tirĂ©es de l’analyse des expĂ©riences passĂ©es, en nous appuyant sur la complĂ©mentaritĂ© de deux courants scientifiques : la dĂ©marche de Retour d’ExpĂ©rience (REx) et les techniques d’Extraction de Connaissances Ă  partir de DonnĂ©es (ECD). Le couplage REx-ECD proposĂ© porte principalement sur : i) la modĂ©lisation des expĂ©riences recueillies Ă  l’aide d’un formalisme de reprĂ©sentation de connaissances afin de faciliter leur future exploitation, et ii) l’application de techniques relatives Ă  la fouille de donnĂ©es (ou data mining) afin d’extraire des expĂ©riences de nouvelles connaissances sous la forme de rĂšgles. Ces rĂšgles doivent nĂ©cessairement ĂȘtre Ă©valuĂ©es et validĂ©es par les experts du domaine avant leur rĂ©utilisation et/ou leur intĂ©gration dans le systĂšme industriel. Tout au long de cette dĂ©marche, nous avons donnĂ© une place privilĂ©giĂ©e aux Graphes Conceptuels (GCs), formalisme de reprĂ©sentation des connaissances choisi pour faciliter le stockage, le traitement et la comprĂ©hension des connaissances extraites par l’utilisateur, en vue d’une exploitation future. Ce mĂ©moire s’articule en quatre chapitres. Le premier constitue un Ă©tat de l’art abordant les gĂ©nĂ©ralitĂ©s des deux courants scientifiques qui contribuent Ă  notre proposition : le REx et les techniques d’ECD. Le second chapitre prĂ©sente la dĂ©marche REx-ECD proposĂ©e, ainsi que les outils mis en Ɠuvre pour la gĂ©nĂ©ration de nouvelles connaissances afin de valoriser les informations disponibles dĂ©crivant les expĂ©riences passĂ©es. Le troisiĂšme chapitre prĂ©sente une mĂ©thodologie structurĂ©e pour interprĂ©ter et Ă©valuer l’intĂ©rĂȘt des connaissances extraites lors de la phase de post-traitement du processus d’ECD. Finalement, le dernier chapitre expose des cas rĂ©els d’application de la dĂ©marche proposĂ©e Ă  des interventions de maintenance industrielle

    FIN-DM: finantsteenuste andmekaeve protsessi mudel

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    Andmekaeve hĂ”lmab reeglite kogumit, protsesse ja algoritme, mis vĂ”imaldavad ettevĂ”tetel iga pĂ€ev kogutud andmetest rakendatavaid teadmisi ammutades suurendada tulusid, vĂ€hendada kulusid, optimeerida tooteid ja kliendisuhteid ning saavutada teisi eesmĂ€rke. Andmekaeves ja -analĂŒĂŒtikas on vaja hĂ€sti mÀÀratletud metoodikat ja protsesse. Saadaval on mitu andmekaeve ja -analĂŒĂŒtika standardset protsessimudelit. KĂ”ige mĂ€rkimisvÀÀrsem ja laialdaselt kasutusele vĂ”etud standardmudel on CRISP-DM. Tegu on tegevusalast sĂ”ltumatu protsessimudeliga, mida kohandatakse sageli sektorite erinĂ”uetega. CRISP-DMi tegevusalast lĂ€htuvaid kohandusi on pakutud mitmes valdkonnas, kaasa arvatud meditsiini-, haridus-, tööstus-, tarkvaraarendus- ja logistikavaldkonnas. Seni pole aga mudelit kohandatud finantsteenuste sektoris, millel on omad valdkonnapĂ”hised erinĂ”uded. Doktoritöös kĂ€sitletakse seda lĂŒnka finantsteenuste sektoripĂ”hise andmekaeveprotsessi (FIN-DM) kavandamise, arendamise ja hindamise kaudu. Samuti uuritakse, kuidas kasutatakse andmekaeve standardprotsesse eri tegevussektorites ja finantsteenustes. Uurimise kĂ€igus tuvastati mitu tavapĂ€rase raamistiku kohandamise stsenaariumit. Lisaks ilmnes, et need meetodid ei keskendu piisavalt sellele, kuidas muuta andmekaevemudelid tarkvaratoodeteks, mida saab integreerida organisatsioonide IT-arhitektuuri ja Ă€riprotsessi. Peamised finantsteenuste valdkonnas tuvastatud kohandamisstsenaariumid olid seotud andmekaeve tehnoloogiakesksete (skaleeritavus), Ă€rikesksete (tegutsemisvĂ”ime) ja inimkesksete (diskrimineeriva mĂ”ju leevendus) aspektidega. SeejĂ€rel korraldati tegelikus finantsteenuste organisatsioonis juhtumiuuring, mis paljastas 18 tajutavat puudujÀÀki CRISP- DMi protsessis. Uuringu andmete ja tulemuste abil esitatakse doktoritöös finantsvaldkonnale kohandatud CRISP-DM nimega FIN-DM ehk finantssektori andmekaeve protsess (Financial Industry Process for Data Mining). FIN-DM laiendab CRISP-DMi nii, et see toetab privaatsust sĂ€ilitavat andmekaevet, ohjab tehisintellekti eetilisi ohte, tĂ€idab riskijuhtimisnĂ”udeid ja hĂ”lmab kvaliteedi tagamist kui osa andmekaeve elutsĂŒklisData mining is a set of rules, processes, and algorithms that allow companies to increase revenues, reduce costs, optimize products and customer relationships, and achieve other business goals, by extracting actionable insights from the data they collect on a day-to-day basis. Data mining and analytics projects require well-defined methodology and processes. Several standard process models for conducting data mining and analytics projects are available. Among them, the most notable and widely adopted standard model is CRISP-DM. It is industry-agnostic and often is adapted to meet sector-specific requirements. Industry- specific adaptations of CRISP-DM have been proposed across several domains, including healthcare, education, industrial and software engineering, logistics, etc. However, until now, there is no existing adaptation of CRISP-DM for the financial services industry, which has its own set of domain-specific requirements. This PhD Thesis addresses this gap by designing, developing, and evaluating a sector-specific data mining process for financial services (FIN-DM). The PhD thesis investigates how standard data mining processes are used across various industry sectors and in financial services. The examination identified number of adaptations scenarios of traditional frameworks. It also suggested that these approaches do not pay sufficient attention to turning data mining models into software products integrated into the organizations' IT architectures and business processes. In the financial services domain, the main discovered adaptation scenarios concerned technology-centric aspects (scalability), business-centric aspects (actionability), and human-centric aspects (mitigating discriminatory effects) of data mining. Next, an examination by means of a case study in the actual financial services organization revealed 18 perceived gaps in the CRISP-DM process. Using the data and results from these studies, the PhD thesis outlines an adaptation of CRISP-DM for the financial sector, named the Financial Industry Process for Data Mining (FIN-DM). FIN-DM extends CRISP-DM to support privacy-compliant data mining, to tackle AI ethics risks, to fulfill risk management requirements, and to embed quality assurance as part of the data mining life-cyclehttps://www.ester.ee/record=b547227

    Computer Science 2019 APR Self-Study & Documents

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    UNM Computer Science APR self-study report and review team report for Spring 2019, fulfilling requirements of the Higher Learning Commission
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