Predição de tempo restante para conclusão de processos de negócio utilizando aprendizado profundo - Silva, Ronildo Oliveira da; Magalhães, Regis Pires; Cruz, Lívia Almada; de Souza, Criston Pereira; Vasconcelos, Davi Romero de; Macêdo, José Antônio Fernandes de (Anais do Simpósio Brasileiro de Banco de Dados (SBBD); 2023: Anais do XXXVIII Simpósio Brasileiro de Bancos de Dados, 2023)
A predição eficiente do tempo restante para conclusão de uma instância de processo contribui na prevenção de esperas incertas, descoberta de gargalos em processos e assistência em sistemas de alerta. Este trabalho utiliza arquiteturas de aprendizado profundo baseadas em redes recorrentes para predizer o tempo restante para conclusão de um processo de negócio, que superam soluções do estado da arte. As arquiteturas utilizadas são validadas com dois conjuntos de dados públicos, facilitando a reprodutibilidade dos experimentos.