[Night 6] Anti-alignments in Conformance Checking
The speaker presents anti-alignments as a tool for conformance checking. The idea of anti-alignment is to search, for a model N and a log L, what are the runs of N which differ as much as possible from all the runs in L. Among other uses, anti-alignments serve as witnesses for imprecisions of the model, therefore, they are used to measure precision. We give several algorithms to compute and approximate anti-alignments.
Speaker: Thomas Chatain, assistant professor, École Normale Supérieure Paris-Saclay.
March 17, 2021
Wednesday Nights of Petri Nets and their Extensions: https://pais.hse.ru/en/seminar-pne
Faculty of Computer Science: https://cs.hse.ru/en/
Facebook: https://www.facebook.com/hsefcs
Twitter: https://twitter.com/CS_HSE
Видео [Night 6] Anti-alignments in Conformance Checking канала ФКН ВШЭ
Speaker: Thomas Chatain, assistant professor, École Normale Supérieure Paris-Saclay.
March 17, 2021
Wednesday Nights of Petri Nets and their Extensions: https://pais.hse.ru/en/seminar-pne
Faculty of Computer Science: https://cs.hse.ru/en/
Facebook: https://www.facebook.com/hsefcs
Twitter: https://twitter.com/CS_HSE
Видео [Night 6] Anti-alignments in Conformance Checking канала ФКН ВШЭ
Показать
Комментарии отсутствуют
Информация о видео
Другие видео канала
[ДОД 2021] Об образовательных программах ФКНBayer Digital Campus Challenge 2021 WorkshopКурс «Машинное обучение 2». Лекция 4 (Евгений Соколов)Курс «Распределенные системы». Лекция 11 (Олег Сухорослов)Студент ФКН Константин Еленик о стажировке в ЯндексеКурс «Продвинутый C++». Лекция 13 (Данила Кутенин)Computer Methods of Cognitome Analysis (Day 2)Курс «Инструменты промышленной разработки». Лекция 4 (Данила Кутенин)Деградация скоринговых моделей (Владислав Суханов)Пятое открытое заседание Ученого совета ФКН. Доклады Максима Рахубы и Дениса ДеркачаGeometric deep learning for functional protein designКурс «Машинное обучение 2». Лекция 8 (Евгений Соколов)Образы аффинного пространства (Иван Аржанцев)Курс «Распределенные системы». Лекция 14 (Олег Сухорослов)[ДОД 2021] Бакалавриат «Компьютерные науки и анализ данных»: особенности онлайн-обучения[ДОД 2018]: Вступительное слово декана ФакультетаКурс «Машинное обучение 2». Лекция 5 (Евгений Соколов)[ИТ-лекторий] Большие данные в спортивной индустрии - SAPИндустриальный вебинар «Как машинное обучение используется при анализе текстов»Гомологии и их комбинаторный вид (Виктор Лопаткин)