MACHINE LEARNING SYSTEMS AND METHODS FOR AUTOMATED PROCESS DISCOVERY

Techniques for using trained machine learning (ML) model(s) to identify a process in a stream of event data at least in part by receiving information corresponding to a stream of events corresponding to interactions between a user and application program(s) executing on a computing device; organizing events in the stream of events into a plurality of windows of events; generating, using the trained ML model(s), a respective plurality of numeric representations corresponding to the plurality of windows; determining a measure of similarity between each of the numeric representations and stored and previously-determined numeric representation(s) of the process to obtain a plurality of measures of similarity; and identifying, using the determined measures of similarity, the process in the stream of events as comprising events in those windows, among the plurality of windows, whose determined measure of similarity to the stored numeric representation(s) of the process was greater than a first threshold. L'invention concerne des techniques d'utilisation d'un ou de plusieurs modèles d'apprentissage automatique (ML) entraînés pour identifier un processus dans un flux de données d'événement au moins en partie par réception d'informations correspondant à un flux d'événements correspondant à des interactions entre un utilisateur et un ou plusieurs programmes d'application s'exécutant sur un dispositif informatique ; d'organisation d'événements dans le flux d'événements en une pluralité de fenêtres d'événements ; de génération, à l'aide du ou des modèles ML entraînés, d'une pluralité respective de représentations numériques correspondant à la pluralité de fenêtres ; de détermination d'une mesure de similarité entre chacune des représentations numériques et une ou plusieurs représentations numériques stockées et déterminées précédemment du processus pour obtenir une pluralité de mesures de similarité ; et d'identification, à l'aide des mesures de similarité déterminées, du processus dans le flux d'événements comme comprenant des événements dans ces fenêtres, de la pluralité de fenêtres, dont la mesure de similarité déterminée avec la ou les représentations numériques stockées du processus était supérieure à un premier seuil.