I n d on e s i an   Jo u r n al   o El e c t r i c al   En gi n e e r i n g   an d   C o m p u te r   S c i e n c e   V o l .   41 ,   N o .   3 M a r c h   20 2 6 ,   pp.   11 24 ~ 11 33   IS S N :   2 502 - 4 7 52 ,   D O I :   10. 1 1591 / i j e e cs .v 41 . i 3 . pp 112 4 - 1133             1124       Jou r n al   h o m e pa ge ht t p: / / i j e e cs . i a e s c or e . c om   B e h a v i o r a l   a n a l y si s   a c r o ss m u l t i p l e   d o m a i n s usi n g   m a c h i n e   l e a r n i n g   a n d   d e e p   l e a r n i n g   m o d e l s       S u r yak an t,   K u m ar   P   K   D e p a rt m e n t   o C o m p u t e S c i e n c e   a n d   E n g i n e e ri n g ,   M C A   P r o g ra m m e ,   V i s v e s v a ra y a   T e c h n o l o g i c a l   U n i v e r s i t y   ( V T U ),     P o s t g ra d u a t e   C e n t e r ,   M y s u ru ,   I n d i a       A r ti c l e   I n fo     A B S TR A C T     Ar t i c l e   h i s t or y :   R e c e i v e d   N ov   11 202 5   R e v i s e D e c   11 2025   A c c e pt e D e c   30 2 025       B e ha v i o r a l   a na l y s i s   u s i ng   m a c hi n e   l e a r n i ng   ( M L )   a n d e e p   l e a r n i ng   ( D L )   ha s   be c o m e   c r i t i c a l   a c r o s s   he a l t hc a r e ,   f i n a nc e ,   c y be r s e c ur i t y ,   e duc a t i o n,   a nd   m a r ke t i ng .   T h i s   s y s t e m a t i c   r e v i e w   s y nt he s i z e s   a dv a nc e m e nt s   i M L -   a nd  DL - dr i v e be ha v i o r a l   a na l y s i s   ( 201 9 - 2025 )   a c r o s s   f i v e   k e y   do m a i n s .   O ur   f i ndi ng s   r e v e a l   t h a t   D e e p   L e a r n i ng   t e c hni qu e s   a c hi e v e   s up e r i o r   pr e d i c t i v e   a c c ur a c y   ( 85 - 97%   i n   he a l t hc a r e   i m a g i ng   a no m a l y   de t e c t i o n) ,   w h i l e   M a c h i ne   L e a r ni ng   r e m a i ns   p r e f e r r e f o r   i nt e r p r e t a b i l i t y   i f i na nc e   ( a c c ur a c y :   78 - 92 % ,   w i t h   e x pl a i n a b i l i t y   a dv a nt a g e ) .   A   m a j o r   t r a de - o f f   e m e r g e s :   D L   m o de l s   de m o ns t r a t e   h i g he r   a c c ur a c y   but   r e qu i r e   s u bs t a n t i a l   l a be l e da t a   a n d   c om put a t i o na l   r e s o ur c e s ,   w he r e a s   M L   m o de l s   o f f e r   t r a ns pa r e nc y   b ut   l i m i t e d   s c a l a b i l i t y .   T hi s   r e v i e w   c o nt r i bu t e s   by :   ( 1)   s y s t e m a t i c a l l y   a na l y z i ng  do m a i n - s pe c i f i c   pe r f o r m a nc e   m e t r i c s   a nd   m o de l   e v o l ut i o n;   ( 2 )   pr o v i di ng   c om pa r a t i v e   s y nt he s i s   o f   M L   v s .   D L   a ppr o a c he s   w i t h   q u a nt i t a t i v e   be nc hm a r k i ng ;   ( 3 )   i de n t i f y i ng   c r i t i c a l   c ha l l e ng e s   ( da t a   q ua l i t y ,   pr i v a c y ,   a l g o r i t hm i c   b i a s ,   i n t e r p r e t a b i l i t y ) ;   a nd   ( 4 )   pr o po s i ng   a c t i o na b l e   f u t u r e   di r e c t i o ns ,   i nc l ud i ng   E xpl a i na b l e   A I ,   F e d e r a t e d   L e a r n i ng ,   a nd   m ul t i m o da l   f us i o n.   W e   a do pt   P R I S M A - g ui de d   m e t ho do l o gy   e xa m i ni ng   10 0+   p e e r - r e v i e w e d   s t ud i e s ,   r e v e a l i ng   t h a t   hy br i M L - D L   a r c hi t e c t ur e s   r e p r e s e n t   t he   e m e r g i ng   b e s t   pr a c t i c e   f o r   b a l a nc i ng   a c c ur a c y   w i t i n t e r p r e t a b i l i t y .   Ke y w or d s :   B e h a v i o r a l   a na l y s i s   Co m pa r a t i v e   a na l y s i s   D e e l e a rni n g   D o m a i n - s pe c i f i c   a ppl i c a t i o n s   E xpl a i na b l e   A I   M a c hi n e   l e a rni n g   P r i v a c y - pr e s e r v i n g   l e a rni n g   T hi s   i s   an   ope n   ac c e s s   ar t i c l e   u nde r   t he   C C   B Y - SA   l i c e ns e .     Cor r e s pon di n g   Au t h or :   S ur y a ka n t   D e pa rt m e n t   o f   Co m put e S c i e n c e   a nd   E n g i n e e r i ng,   M CA   P ro gr a m m e   V i s v e s v a r a y a   T e c hn o l o gi c a l   U n i v e r s i t y   (V T U ) P o s t gra du a t e   Ce nt e r   M y s ur u I n di a     E m a i l :   s u r y a ka nt b i de m a ni @ g m a i l . c o m       1.   I N TR O D U C TI O N   B e h a v i o r a l   a na l y s i s - e xt r a c t i n g   pa t t e rn s   f r o m   h u m a a nd  s y s t e m   be h a v i o r s   a c r o s s   di v e r s e   da t a   m o da l i t i e s   (v i de o ,   a udi o ,   s e n s o r s ,   t e xt ,   b i o m e t ri c s ,   l o gs ) - ha s   b e c o m e   e s s e n t i a l   f o r   o pe r a t i o na l   e ff i c i e n c y ,   s e c ur i t y ,   a n pe r s o na l i z a t i o n .   T ra di t i o n a l   r u l e - b a s e s y s t e m s   f a i l   t o   c a pt u r e   c o m pl e x,   n o n - l i n e a r   b e ha v i o r a l   pa t t e rn s   a nd  l a c a d a pt a b i l i t y   t o   e vo l v i n t hr e a t s   o us e p r e f e r e n c e s .   W h i l e   num e r o us   do m a i n - s pe c i f i c   r e v i e w s   e xi s t ,   n o   c o m p re h e n s i v e   s y n t h e s i s   c o m pa r e s   m a c h i n e   l e a rn i ng  ( ML )   v e r s us   d e e l e a rn i ng  ( DL )   e ff e c t i ve n e s s   a c r o s s   b e h a v i o r a l   a na l y s i s   do m a i n s ,   n o r   do   p r i o r e v i e w s   qua nt i fy   t h e   c r i t i c a l   t ra de - o ff s   be t w e e n   a c c ura c y   a n d   i n t e r p r e t a b i l i t y .   T h i s   g a p   i m pe de s   e v i de n c e - b a s e t e c hn o l o g y   s e l e c t i o n   f o r   p ra c t i t i o n e r s .   T h e   F i gu r e   1   s h o w s   t h e   w o r kf l ow   of   t h e   b e h a v i o ra l   a na l y s i s   a c r o s s   t h e   do m a i n s   us i n g   M L   a nd  D L   a pp r o a c h e s .   P r e v i o us   r e v i e w s   fo c us   o n   s i ngl e   do m a i n s   (e . g. ,   H A R   i n   h e a l t h c a r e ,   f r a ud   de t e c t i o i f i n a n c e o s i ngl e   m e t h o do l o gi e s   (D L - o n l y   o r   M L - on l y   s ur v e y s ).   F e w   s ys t e m a t i c a l l y   c o m pa r e :   -   P r e di c t i v e   pe r f o rm a n c e   a c r o s s   do m a i n s   us i n g   c o m pa ra b l e   m e t r i c s   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In do n e s i a J   E l e c   E ng  &   Co m S c i     IS S N :   2 5 0 2 - 4 7 52       B e ha v i or al   anal y s i s   ac r os s   m u l t i pl e   dom ai ns   us i ng   m a c hi n e   l e ar ni ng   …  ( Sur y ak ant )   1125   -   T r a de - o ff s   be t w e e n   m o de l   a c c ur a c y   a n d   e xpl a i na b i l i t y   -   S c a l a b i l i t y   a n d   p ri v a c y   i m pl i c a t i o n s   o f   di f fe r e nt   a pp r o a c h e s   -   Cr o s s - do m a i t ra n s f e r a b i l i t y   of   t e c h ni que s   T h i s   r e v i e w   c o n t ri b ut e s :   a.   S y s t e m a t i c   c o m pa r a t i v e   a n a l y s i s :   P e r f o r m a n c e   m e t r i c s   ( a c c ur a c y ,   F 1,   A U C)  qua nt i f y i n M L   v s .   D L   a c r o s s   f i v e   ke y   be h a v i o r a l   a na l y s i s   do m a i n s   b.   D o m a i n - s pe c i f i c   i n s i g h t s :   Ide n t i f i c a t i o n   o f   do m i na n t   t e c hni que s   pe do m a i n   a n j us t i f i c a t i o (e . g . ,   t r a n s f o r m e r s   f o r   m ul t i m o da l   f us i o n ,   R a ndo m   F o r e s t s   f o r   f i n a n c e   i nt e rp r e t a b i l i t y )   c.   Cri t i c a l   t ra de - o ff   s y n t h e s i s :   E xp l i c i t   c h a ra c t e ri z a t i o o f   a c c ura c y   v s .   i n t e r p r e t a b i l i t y   t r a de - o ff s   w i t r e a l - w o r l i m pl i c a t i o n s   d.   M e t h o do l o gi c a l   f ra m e w o rk :   P R I S M A - g u i de d   s y s t e m a t i c   re v i e w   p r o t o c o l   e ns u ri ng   re p r o d uc i b i l i t y   a nd   ri go r   e.   A c t i o n a b l e   f ut u r e   di r e c t i o n s :   N e a r - t e r m   r e s e a r c p r i o r i t i e s   ( E xpl a i na b l e   A I,   F e de r a t e L e a rn i ng)  a l i g n e w i t c urr e nt   b e ha v i o r a l   a na l y t i c s   c h a l l e n ge s   T h i s   p a pe i s   o r ga ni z e d   a s   f o l l ow s :   S e c t i o n   p r e s e nt s   b a c kg r o und   t a xo n o m y   a nd   c o r e   m e t h o do l o gi e s   a c r o s s   M L   a n d   D L ,   w i t h   e xp l i c i t   i n c l us i o n / e xc l us i o n   c ri t e r i a .   S e c t i o n   3   e xa m i n e s   do m a i n - s pe c i f i c   a pp l i c a t i o n s   ( h e a l t h c a r e ,   f i na n c e ,   c y b e r s e c ur i t y ,   e duc a t i o n,   m a r ke t i ng)   w i t qua nt i t a t i v e   pe r f o r m a n c e   da t a .   S e c t i o n   p r o v i de s   c o m pa r a t i v e   a n a l y s i s   of   M L   v s .   D L ,   s y n t h e s i z i ng  ke y   t ra de - o ff s .   S e c t i o n   a dd r e s s e s   c r i t i c a l   c ha l l e n ge s   (b i a s ,   p ri v a c y ,   s c a l a b i l i t y pr i o r i t i z e by   do m a i n .   S e c t i o n   6   p r o po s e s   f ut ur e   r e s e a r c di r e c t i o n s ,   a nd  S e c t i o 7   c o n c l ude s   w i t m a j o r   t a ke a w a y s   a n d   l i m i t a t i o n s .           F i gu r e   1 .   W o r kf l o w   of   be h a v i o r a l   a n a l y s i s   us i n g   M L / D L       2.   B A C K G R O U N D   A N D   TA X O N O M Y   F i gu r e   2   i l l us t ra t e s   a   u n i f i e d   e n d - to - e n d   w o r kf l ow   fo r   b e ha v i o r a l   a na l y s i s   a c r o s s   m ul t i p l e   do m a i n s ,   i n t e g r a t i ng   da t a   a c qui s i t i o n,   p r e p r o c e s s i n g,   r e p r e s e nt a t i o l e a rni n g ,   m o de l i n g ,   e v a l ua t i o n,   de pl o y m e n t ,   a nd  pri v a c y   pr e s e r v a t i o n .   T hi s   pi pe l i n e   r e f l e c t s   h o w   M L   a n D L   m o de l s   pr o c e s s   h e t e r o ge n e o us   b e h a v i o r a l   da t a   s uc h   a s   l o gs ,   b i o m e t ri c   pa t t e rn s ,   s e n s o r   s i g n a l s ,   a n d   us e r   i n t e ra c t i o n s .           F i gu r e   2 .   C r o s s - do m a i b e h a v i o ra l   a na l y s i s       2. 1 .     R e v i e w   m e th o d o l o gy   T h i s   s y s t e m a t i c   r e v i e w   fo l l ow s   P R IS M A   ( pr e f e r r e d   r e po rt i n g   i t e m s   f o r   s y s t e m a t i c   r e v i e w s   a n m e t a - a n a l y s e s gui de l i n e s   t o   e n s u r e   t r a n s p a r e n c y   a n r e p r o d uc i b i l i t y .   I n c l us i o n/ E xc l us i o C r i t e ri a :   -   D a t a b a s e s   s e a r c h e d :   I E E E   X p l o r e ,   A CM   D i gi t a l   L i b r a r y ,   P u b M e d,   W e b   of   S c i e n c e ,   a r X i v   (2 019 20 25)   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                IS S N :   2 5 0 2 - 4 7 52   In do n e s i a n   J   E l e c   E ng   &   Co m S c i V o l .   41 ,   N o .   3 M a r c h   20 2 6 :   1124 - 1 133   1126   -   K e y w o r ds :   ("b e h a v i o r a l   a na l y s i s "   O R   " us e r   b e h a v i o r "   O R   " s y s t e m   be h a v i o r " A N D   (" m a c h i n e   l e a rn i ng"   O R   " de e l e a rni n g" )   A N D   ( h e a l t h c a r e   O R   f i na n c e   O R   c y b e r s e c ur i t y   O R   e duc a t i o n   O R   m a r ke t i n g)   -   In c l us i o n :   P e e r - r e v i e w e a r t i c l e s ,   c o n f e r e n c e   pa pe r s ,   t e c hni c a l   r e po r t s   de s c ri b i n g   M L / D L   a ppl i c a t i o n s   t o   b e h a v i o r a l   a na l y s i s   -   E xc l us i o n:   N o n - En g l i s h   pub l i c a t i o n s ,   pu r e l y   t h e o r e t i c a l   p a p e r s   w i t h o ut   e xpe ri m e n t a l   v a l i d a t i o n ,   do m a i n - i rr e l e v a n t   p a pe r s   S e l e c t i o n   P r o c e s s :   T w o   i n de pe n de n t   r e v i e w e r s   s c r e e n e 5 00+   a b s t ra c t s ,   r e s ul t i ng  i 100 +   f i n a l   pa pe r s   f o r   f ul l - t e xt   a n a l y s i s .     2. 2 .     C o r e   m e th o d s   an d   t e c h n i q u e s   2. 2 . 1.   F e atu r e   l e ar n i n an d   s e q u e n c e   m o d e l i n g   F o hu m a a c t i o re c o g ni t i o n   ( H A R )   a nd   v i d e o   u nd e rs t a nd i n g ,   v i s i o n   b a c kb o ne s   ( 2 D / 3 D   C N N s )   a nd   t e m p o ra l   m o d e l s   ( R N N ,   L S T M ,   T e m p o ra l   C N N )   e n a b l e   ro b us t   s p a t i o t e m p o ra l   b e ha v i o re c o g ni t i o n,   a c hi e v i ng   89 9 5 %   a c c u ra c y   o s t a nd a rd   b e nc hm a rk s   [ 1 ].   T ra ns f o rm e rs   w i t h   s e l f - a t t e nt i o n   e na b l e   l o ng - ra ng e   c o nt e x t   m o d e l i ng   a nd   c ro s s - m o d a l   a l i g n m e nt ,   a d v a nc i ng   e m o t i o re c o gni t i o t a s k s   w i t 8 7 - 9 3 %   a c c u ra c y   [ 2 ] [ 3 ].     2. 2 . 2.   M u l ti m o d al   t r an s fo r m e r s   M ul t i m o da l   t ra n s f o r m e r s   i nt e g r a t e   t e xt ,   v i s i o n ,   a nd  a ud i o   da t a   t hr o ug h   s ha r e t o ke n   s p a c e s   a n d   c r o s s - a t t e n t i o m e c ha ni s m s   [ 2 ] ,   [ 3 ].   F o e x a m p l e ,   m u l t i m o da l   v i s i o t r a n s f o r m e r s   w i t f o r c e a t t e n t i o m e c h a ni s m s   i m p r o v e   bo d y   l a n gu a ge   r e c o gn i t i o a c c ura c y   by   8 - 12%  c o m pa r e d   t o   u n i m o da l   a pp r o a c h e s   [ 4 ].   L i e t   a l .   [ 5]   i nt r o duc e a   b e h a v i o ra l   m o de l i n g   f ra m e w o r f o r   i n s i de t hr e a t   de t e c t i o b a s e o D o c 2V e c ,   ut i l i z i n g   m u l t i - s o ur c e   e n t e r p ri s e   s e c ur i t y   l o gs .   T h e i r e s e a r c s h o w e t ha t   ha ndl i ng  d i v e r s e   a udi t   l o gs   (s uc h   a s   l o gi r e c o r ds ,   f i l e   a c c e s s   t r a i l s ,   c o m m a n d   h i s t o r i e s )   a s   t e x t - b a s e b e h a v i o r   s e que n c e s   a l l o w s   f o r   e xt r a c t i ng  s e m a n t i c   r e pr e s e nt a t i o n s   t ha t   c o n v e n t i o n a l   f r e que n c y - b a s e o r   r u l e - b a s e s y s t e m s   c a nn o t   a c hi e v e   [ 5 ].   N o t e   o n   T e rm i n o l o g y :   " F o r c e A t t e nt i o T r a n s f o r m e r "   ( n o t   " F a t   t ra n s f o r m e r " r e f e r s   t o   a t t e n t i o me c h a ni s m s   c o n s t r a i n e t o   s a l i e nt   b e ha v i o r a l   r e gi o n s ,   o r i g i na t i ng  f r o m   w o r [ 4 ] .     2. 2 . 3.   S e l f - s u p e r v i s e d   an d   w e ak l y   s u p e r v i s e d   l e ar n i n g   S e l f - s upe r v i s e d   l e a rni ng  r e duc e s   l a b e l i ng  c o s t s   (4 0 - 6 0%   r e d uc t i o n   i a nno t a t i o b u r de n )   w h i l e   i m p r o v i n g   r o b us t n e s s ,   pa rt i c u l a rl y   w h e n   c o m b i n e w i t m ul t i m o d a l   f us i o [ 1 ] .   C r o s s - do m a i ps e udo - l a b e l i n g   a c h i e v e s   7 5 - 85%   a c c u ra c y   i n   b e ha v i o t ra n s f e r   s c e na ri o s   w i t h   l i m i t e d   t a rge t   do m a i a nn o t a t i o n s   [ 3 ] ,   [ 6 ].     2. 2 . 4.   A n o m al d e te c ti o n   an d   U E B A   U s e r   a nd  e n t i t y   be h a v i o r   a n a l y s i s   (U E B A m i n e s   us e r/ s y s t e m   l o gs   f o r   de v i a t i o n s   f r o m   b a s e l i n e   b e h a v i o r   us i n a u t o e n c o de r s   a n i s o l a t i o n   f o r e s t s .   C r i t i c a l   c ha l l e n ge s   i n c l ude   c o n c e pt   dri f t ,   c l a s s   i m b a l a n c e ,   a n m i ni m a l   g r o u n d   t r u t h,   m o t i v a t i ng  e n s e m b l e   s t r a t e gi e s   t ha t   a c h i e v e   82 - 90%   de t e c t i o n   ra t e s   [7] [8] .     2. 3 .     C o m p ar ati v e   l an d s c ap e M L   v s .   D L   T a b l e   1   p r o v i de s   a   s t r uc t u r e d   c o m pa r i s o b e t w e e n   M L   a n d   D L   a pp r o a c h e s   i t h e   c o n t e xt   o b e h a v i o r a l   a n a l y s i s   a c r o s s   m u l t i pl e   do m a i n s .   T h e   c o m pa ri s o n   hi g hl i g ht s   ke y   o p e r a t i o na l ,   t e c hni c a l ,   a n d   pe r f o r m a n c e - r e l a t e d i f fe r e n c e s   t ha t   i n f l ue n c e   m o de l   s e l e c t i o n   f o r   r e a l - w o r l a ppl i c a t i o n s .       T a b l e   1 .   M L   v s .   D L   t r a de - o ffs   i n   b e ha v i o r a l   a na l y s i s   Ch a ra c t e ri s t i c   M a c h i n e   l e a r n i n g   D e e p   l e a rn i n g   D a t a   r e q u i r e m e n t   S m a l l   t o   m e d i u m   L a rg e   ( m i l l i o n s )   In t e r p re t a b i l i t y   H i g h   L o w   (b l a c k - b o x )   F e a t u r e   e n g i n e e ri n g   M a n u a l   ( d o m a i n   e x p e rt i s e )   A u t o m a t i c   Co m p u t a t i o n a l   c o s t   L o w   t o   m e d i u m   V e r y   h i g h   T ra i n i n g   t i m e   M i n u t e s   t o   h o u r s   H o u rs   t o   d a y s   A c c u ra c y   (a v g . )   78 - 88%   85 - 97%   D e p l o y m e n t   s p e e d   F a s t   S l o w   Re a l - t i m e   c a p a b i l i t y   G o o d   L i m i t e d       3.   D O M A I N - S P EC I F I C   A P P LI C A TI O N S   A N D   P ER F O R M A N C A N A L Y S I S   3. 1 .     H e al th c a r e   an d   h u m an   ac ti o n   r e c o gn i ti o n   R e c e n t   s u r v e y s   doc um e n t   p r o g r e s s i o n   f r o m   ha n dc r a f t e f e a t u r e s   t o   t ra n s f o r m e r s   a n d   de e m o de l s ,   w i t e m e rgi n g   t r e nds   i s e l f - s upe r v i s e l e a rn i ng   a n d   m ul t i m o da l   s e n s o f us i o [ 1 ] .   M o b i l e   a nd   w e a r a b l e   H A R   ove r   Io T   de v i c e s   a c h i e v e s   88 - 94%  a c c ur a c y   us i n g   b o os t i n g   a nd  D L   a pp r o a c h e s   [9].   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In do n e s i a J   E l e c   E ng  &   Co m S c i     IS S N :   2 5 0 2 - 4 7 52       B e ha v i or al   anal y s i s   ac r os s   m u l t i pl e   dom ai ns   us i ng   m a c hi n e   l e ar ni ng   …  ( Sur y ak ant )   1127   K e y   f i n di ng:   de e l e a rni n do m i n a t e s   v i s ua l - b a s e H A R   (CN N - b a s e d:   92 - 96%   a c c ura c y );   h o w e ve r ,   fo r   r e s o ur c e - c o n s t ra i n e m o b i l e   e n v i r o n m e n t s ,   l i g ht w e i gh t   M L   m o de l s   ( ra n do m   f o r e s t   w i t h   a c c e l e r o m e t e r   f e a t ur e s r e m a i p ra c t i c a l   w i t 85 - 90 a c c ura c y   a nd  m i ni m a l   po w e r   c o n s um pt i o n.     3. 2 .     F i n an c e   ( f r au d   d e te c ti o n   an d   b e h av i o r al   an o m al d e te c t i o n )   S i g n i f i c a n t   p r o gr e s s   i M L / D L   f ra ud   de t e c t i o n   de m o n s t ra t e s   s t r o n g   r e s ul t s .   R a n do m   f o r e s t   a nd  i s o l a t i o n   f o r e s t   a c h i e v e   91 - 95%  a c c u r a c y   i n   t ra n s a c t i o n   a n o m a l y   de t e c t i o n ,   h o w e v e r ,   p r o duc t i o n   i n t e r p r e t a b i l i t y   c o n c e r n s   l i m i t   D L   de pl oy m e n t   (b l a c k - b o l i a b i l i t y   i f i n a n c i a l   r e gul a t i o n s [ 10] ,   [11 ].   K e y   f i n di ng:   r a ndo m   f o r e s t   do m i na t e s   f i n a n c i a l   f ra ud  de t e c t i o n   ( a c c ura c y :   92 - 94% ,   i nt e r p r e t a b i l i t y :   hi g h ) ,   D L   m o de l s   (L S T M   a u t o e n c o de r s a c h i e v e   94 - 96%   a c c ur a c y   b ut   f a c e   r e gul a t o r y   b a r ri e r s   due   t o   po o r   e xpl a i na b i l i t y   [11].     3. 2 . 1.   P e r fo r m an c e   b e n c h m ar k   T a b l e   2   p r e s e nt s   t h e   c o m pa ra t i v e   pe r f o r m a n c e   o f   f o ur   w i de l y   u s e be h a v i o r a l - m o de l i n g   t e c hni que s - ra n do m   f o r e s t ,   i s o l a t i o f o r e s t ,   L S T M   a ut o e n c o de r ,   a n d   a   h y b r i d   R F + L S T M   e n s e m b l e - e v a l ua t e d   us i n g   a c c ur a c y ,   F 1 - s c o r e ,   a nd  i n t e r p r e t a b i l i t y .   T ra di t i o na l   m a c hi n e   l e a rni n g   m e t h o ds   s uc a s   ra n do m   f o r e s t   a nd  i s o l a t i o n   f o r e s t   a c hi e v e   s t r o n g   pe r f o r m a n c e ,   w i t a c c ur a c i e s   of   92%   a n d   9 1% ,   r e s pe c t i v e l y ,   a n d   hi g i n t e r p r e t a b i l i t y ,   m a ki ng  t h e m   w e l l - s ui t e f o r   do m a i n s   t h a t   r e qui r e   t ra n s pa r e nt   de c i s i o n - m a ki n g ,   s uc a s   f i n a n c e ,   e duc a t i o n,   a n c y b e r s e c ur i t y   a n o m a l y   de t e c t i o n   [10 ] ,   [12 ],   [13] .   I c o n t r a s t ,   t h e   L S T M   a ut o e n c o de r ,   a   de e l e a rni n g   a r c hi t e c t u r e   o pt i m i z e f o r   r e c o n s t r uc t i n g   a n d   de t e c t i n g   de v i a t i o n s   i s e que nt i a l   b e h a v i o ra l   pa t t e rn s ,   a c h i e v e s   a   hi g h e r   a c c u r a c y   of   95%  a n a n   F 1 - s c o r e   o f   0. 92,   c o n s i s t e n t   w i t h   f i ndi n gs   f r o m   r e c e n t   w o r o s e que n c e - b a s e b e h a v i o r a l   m o de l i n g   [1 4 ] ,   [ 1 5] .   H ow e ve r ,   d ue   t o   i t s   n e u r a l - n e t w o r c o m pl e xi t y ,   i t s   i n t e rn a l   de c i s i o n   p r o c e s s e s   r e m a i n   l e s s   t ra n s pa r e nt   w i t h o ut   e xpl a i na b l e   A t e c hni que s   [ 16 ].   T h e   b e s t   o ve r a l l   pe r f o r m a n c e   i s   a c hi e v e by   t h e   e n s e m b l e   (R F   +   L S T M m o de l ,   w h i c h   r e c o r ds   96%   a c c ura c y   a n a F 1 - s c o r e   of   0. 94.   T hi s   h y b r i a pp r o a c h   l e v e r a ge s   t h e   s e que n t i a l   l e a r n i ng  c a p a b i l i t y   of   L S T M s   t o ge t h e r   w i t t h e   i n t e r p r e t a b i l i t y   a nd  f e a t u r e - s e l e c t i o n   s t r e n gt h s   o f   ra n do m   f o r e s t ,   o ffe r i n a n   o pt i m a l   b a l a n c e   b e t w e e n   a c c ur a c y   a n t r a n s p a r e n c y .   S uc h   e n s e m b l e   f r a m e w o r ks   ha v e   be e n   i n c r e a s i n g l y   r e c o m m e n de f o r   r e a l - w o r l d   b e h a v i o r a l   a na l y t i c s   w h e r e   b o t p r e di c t i v e   r e l i a b i l i t y   a n d   i nt e r p r e t a b i l i t y   a r e   c ri t i c a l   [ 1 7 ] ,   [ 18 ].       T a b l e   2 .   F ra ud  de t e c t i o n   m o de l   pe r f o r m a n c e   c o m pa r i s o n   M e t h o d   A c c u ra c y   F1 - S c o r e   In t e r p re t a b i l i t y   Ra n d o m   fo r e s t   92%   0 . 8 9   H i g h   Is o l a t i o n   fo r e s t   91%   0 . 8 7   H i g h   L S T M   a u t o e n c o d e r   95%   0 . 9 2   L o w   E n s e m b l e   (R F   +   L S T M )   96%   0 . 9 4   M e d i u m       3. 3 .     C yb e r s e c u r i ty   ( an o m al d e t e c ti o n   an d   i n s i d e r   th r e at   d e t e c t i o n )   A na l y s i s   of   be h a v i o ra l   pa t t e rn s   i c y be r s e c ur i t y   de t e c t s   m a l i c i o us   a c t i v i t i e s   b y   ob s e r v i n g   us e a n s y s t e m   a n o m a l i e s .   B e ha v i o r a l   b i o m e t ri c s   (ke y s t r o ke   d y n a m i c s ,   m o us e   m o ve m e n t ,   na v i ga t i o n   p a t t e rn s a c hi e v e   88 - 96%  de t e c t i o n   a c c ura c y   i n   i de n t i t y   v e r i f i c a t i o n.   N e t w o r t r a f f i c   a n o m a l y   de t e c t i o n   us i n g   D L   i de nt i f i e s   m a l w a r e   s p r e a d   w i t 89 - 9 4%   a c c u r a c y   [1 9 ].   A s   s t a t e d   by   S a m i n a t h a e t   al .   [20] us e b e ha v i o r   a n a l y t i c s   (U B A i s   v i e w e a s   a   f o r m   o f   s e c ur i t y   a s s e s s m e n t ,   m e t h o t ha t   a na l y z e s   us e r   b e ha v i o r   o n e t w o r ks   a n d   s y s t e m s .   T h i s   a pp r o a c i s   u t i l i z e t o   r e c o gn i z e   a   us e r   a c t i o t ha t   i s   h a rm f ul .   D e e l e a rni ng  a n d   m a c h i n l e a rn i ng  t e c hn i q ue s   s e r v e   a s   t h e   f o un da t i o o f   t hi s   t y p e   of   s t ra t e gy   [ 20 ].   K e y   f i n di n g :   M L   m o de l s   ( i s o l a t i o f o r e s t ,   L O F e xc e l   a t   r e a l - t i m e   U E B A   w i t 8 5 - 91%   a c c ura c y ;   D L   m o de l s   ( a ut o e n c o de r s a c hi e v e   92 - 95%   b ut   r e qui r e   s ub s t a n t i a l   h i s t o r i c a l   b a s e l i n e   da t a .   H y b r i a pp r o a c h e s   c o m b i ni n g   b o t h   a c hi e v e   94 - 97%  w i t b a l a n c e l a t e n c y   [1 9 ].     3. 4 .     Ed u c ati o n   ( s tu d e n p e r fo r m an c e   p r e d i c t i o n   an d   l e ar n i n an al yti c s )   B e h a v i o r a l   a na l y s i s   i e - l e a rni n g   p r e di c t s   s t ude n t   pe r f o r m a nc e ,   e n g a ge m e n t ,   a n d   d r o po ut   ri s us i n g   L M S   pl a t f o r m   l o gs .   Co n v e nt i o n a l   M L   ( ra n do m   f o r e s t ,   S V M ,   l o gi s t i c   r e g r e s s i o n )   a c h i e v e s   82 - 88%   a c c ura c y   fo r   pe r f o r m a n c e   p r e di c t i o [1 3 ] [ 2 1] .   S e que nt i a l   D L   m o de l s   (L S T M c a p t u r e   l e a rni n g   dy n a m i c s ,   i m p r o v i n a c c ur a c y   t o   86 - 92%  f o r   e a rl y   dr o po ut   de t e c t i o [1 4 ].   By   ut i l i z i n g   c l a s s i f i c a t i o n   a l go r i t h m s   s uc a s   de c i s i o n   t r e e ,   r a n do m   f o r e s t   a n d   l o gi s t i c   r e g r e s s i o n ,   r e s e a r c h e r s   ha v e   a c hi e v e h i g a c c u r a c y   i p r e di c t i ng  s t ude nt   e n ga ge m e nt   l e v e l s ,   t h e r e by   i m pr o v i n g   da t a s e t   qua l i t y   a n d   e n a b l i n g   m o r e   e f f e c t i v e   i nt e r v e nt i o n s   a n d   de c i s i o n - m a ki ng  i e duc a t i o n a l   i n s t i t u t i o n s   [ 2 2 ].   N u ha   e t   a l .   [23 e m p l o y e a   m u l t i - l a y e r   c o n v o l ut i o na l   n e u ra l   n e t w o rk  (CN N t o   a na l y z e   t he   s t u de n t s '   e y e   m o v e m e nt ,   f a c i a l   e xp r e s s i o n,   a nd  E E G   d a t a   i o r de t o   g a t h e i n f o rm a t i o n   a b o ut   t h e i c o g ni t i v e   e n g a ge m e nt .   U s i ng  m u l t i m o da l   da t a   s uc h   a s   E E G ,   e y e   m o ve m e nt ,   p ul s e   ra t e ,   a nd  g a l v a ni c   s k i n   r e s po n s e   [ 2 3] ,   L i   e t   a l .   e v a l u a t e d   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                IS S N :   2 5 0 2 - 4 7 52   In do n e s i a n   J   E l e c   E ng   &   Co m S c i V o l .   41 ,   N o .   3 M a r c h   20 2 6 :   1124 - 1 133   1128   s t ude nt s '   c o g ni t i v e   e n g a ge m e nt .   I o r de t o   m i x   v a ri o us   i npu t   m o da l i t i e s   a nd  p r o duc e   m o r e   a c c u r a t e   e v a l u a t i o r e s u l t s ,   t h e y   i m p l e m e n t e d   a   de e l e a rni ng   s y s t e m   b a s e d   o a   m u l t i - l a y e r   a t t e nt i o m e c ha ni s m   [2 4 ].   K e y   f i n di ng:   M L   m o de l s   s uf f i c e   fo r   e a r l y - s e m e s t e r   pe r f o r m a n c e   p r e di c t i o n   (8 3 - 87%   a c c u r a c y );   L S T M   n e t w o r ks   pr o v i de   s upe ri o r   ri s i de n t i f i c a t i o (88 - 92%)   by   m o de l i n g   t e m po ra l   l e a rni n g   s e que n c e s   [1 4 ].     3. 5 .     M ar k e ti n g   an d   r e ta i l   (c o n s u m e r   b e h av i o r   an d   r e c o mm e n d ati o n   s ys te m s)   B e h a v i o r a l   a n a l y s e s   t r a n s f o r m   m a rke t i n g   t hr o ug c o n s um e p r e f e r e n c e   m o de l i n g ,   c h u rn  p r e di c t i o n,   a n pe r s o na l i z e r e c o m m e n d a t i o n s   [ 25 ] .   Co n v e nt i o n a l   M L   ( de c i s i o n   t r e e s ,   ra n do m   f o r e s t s a c h i e v e s   80 - 87%  c h u rn  p r e d i c t i o a c c ura c y   [ 26 ] .   D e e l e a rni n g   m o de l s   ( CN N s   f o r   s e que n t i a l   pu r c h a s e s ,   R N N s   f o r   us e i nt e n t   [ 17 ],   t r a n s f o r m e r s   f o s e nt i m e nt   a na l y s i s a c h i e v e   85 - 9 3%  a c c ura c y   w i t i m p r o v e r e c o m m e n da t i o r e l e v a n c e   [2 7 ] .   Ma   e l   a l .   [28]   i n t r o duc e a   B E R T - L S T M   N e t - S of t M a x   m o de l   a i m e a t   a s s e s s i n c o n s u m e r   s e n t i m e n t   r e g a r di ng  a   s pe c i f i c   pr o duc t   a nd  i de nt i fy i n g   pu r c ha s e   i n t e n t T h e   a ut h o r   p r e s e nt s   t h e   s i g n i f i c a n c e   of   pl a t f o r m   i nt e r a c t i o a n d   c us t o m e t ra i t s   de m o n s t ra t e d   t ha t   d e e l e a rni n g   o ut pe r f o r m s   c o n v e n t i o n a l   m a c h i n e   l e a rn i ng  m e t h o ds   f o r   p r e di c t i n g   pu r c h a s e s   i n   r e a l - w o r l r e t a i l   s e t t i ngs   [ 29 ] .   M e ng  a nd  F a ng  [30]   ut i l i z e CN N   a nd  L S T M   m o de l s   o n   d a t a   f r o m   a n   o n l i n e   s h o ppi n pl a t f o r m ,   i n c o rpo r a t i n g   i m a ge s   a n t e xt   t pr e di c t   c o n s um e r   p r e f e r e n c e s   a n d   e m o t i o n s ,   e nh a n c i ng  pe rs o n a l i z e r e c o m m e n d a t i o n s .   K e y   F i n d i n g :   M L   m o de l s   p r o v i de   i n t e r p r e t a b l e   c h u rn  p r e di c t i o a n d   c us t o m e s e gm e nt a t i o n;   D L   m o de l s   c a p t u r e   c o m pl e s e que n t i a l   pu r c h a s e   p a t t e rn s ,   i m p r o v i n g   r e c o m m e n da t i o n   a c c ura c y   by   10 - 15%  [ 31 ] - [ 33 ].       4.   C O M P A R A TI V A N A L Y S ES :   M A C H I N L EA R N I N G   V S   D EEP   LEA R N I N G   4. 1 .     P e r fo r m an c e   v s   i n te r p r e tab i l i ty   t r ad e - o ff   F i gu r e   3   p r e s e nt s   t h e   pe r f o r m a n c e   v s .   i n t e r p r e t a b i l i t y   t r a de - o ff   fo r   ke y   M L ,   D L ,   a nd  h y b r i m o de l s .   R e t r i a n gl e s   (D L :   L S T M ,   CN N ,   T ra n s f o r m e r c l us t e r   a t   90 97%  a c c ur a c y   b ut   l o w   i n t e r p r e t a b i l i t y ,   s ui t a b l e   fo r   c y b e r s e c ur i t y / m a r ke t i ng.   B l ue   c i r c l e s   (M L :   r a ndo m   f o re s t ,   S V M )   a c hi e v e   78 88%   a c c u r a c y   w i t h i g h   e xpl a i na b i l i t y ,   p r e f e r r e i f i na n c e / h e a l t h c a r e .   G r e e s qua r e s   ( h y b r i ds )   o ffe r   b a l a n c e 85 95%   pe r f o r m a n c e   v i a   X A i n t e g ra t i o n ,   i de a l   f o r   e duc a t i o n .   -   H i gh - a c c u r a c y ,   l ow - i n t e r p r e t a b i l i t y   r e gi o n :   D L   m o de l s   c l us t e r   h e r e   (L S T M ,   CN N ,   t r a n s f o r m e r s a c hi e v i n g   90 - 97 a c c ura c y   b ut   p r o v i di n g   m i n i m a l   e xpl a i n a b i l i t y .   -   H i gh - i nt e rp r e t a b i l i t y ,   m o de r a t e - a c c ura c y   r e gi o n :   M L   m o de l s   c l us t e r   h e r e   ( ra n do m   f o r e s t ,   S V M a c hi e v i n g   78 - 88 a c c ura c y   w i t h   s t r o n g   i nt e r p r e t a b i l i t y .   -   E m e r gi ng  h y b r i r e gi o n :   e n s e m b l e   a n d   h y b r i d   a r c h i t e c t ur e s   (M L + D L a c h i e v e   85 - 95%   a c c ur a c y   w i t h   m o de r a t e   i nt e r p r e t a b i l i t y   t hr o ug L IM E / S H A P   i n t e g ra t i o n ] .   K e y   i n s i g ht :   T h e   c h o i c e   of   a l go ri t hm   i s   do m a i n - de pe nde n t .   F i na n c e   a n d   h e a l t h c a r e   (w h e r e   e xpl a i na b i l i t y   i s   m a n d a t o r y pr e f e r   M L   o e xpl a i na b l e   D L ;   c y be r s e c ur i t y   a n d   m a rke t i n g   t o l e r a t e   l o w e r   i n t e r p r e t a b i l i t y   fo r   hi g h e r   a c c ura c y .     4. 2   D ata   d e p e n d e n c y   an d   s c a l ab i l i ty   D L   m o de l s   r e qu i r e   1 0 100 ×   m o r e   l a b e l e d a t a   t ha M L   m o de l s .   H e a l t h c a r e   i m a gi ng   b e n c hm a rks   s h o w   CN N s   a c h i e v i n g   9 6%   a c c ura c y   w i t 50 , 000 + l a b e l e i m a ge s ;   e qui v a l e n t   ra n do m   f o r e s t   m o de l s   a c h i e v e   78%  w i t 5, 000   i m a ge s   b ut   r e qui r e   f e a t u r e   e n gi n e e r i n g   e xpe rt i s e   [ 1 5] .   S c a l a b i l i t y   t r a de - o ff :   -   M L :   e xc e l l e n t   f o r   s m a l l - to - m e di u m   d a t a s e t s   ( <   10 0K   s a m p l e s );   po o r   s c a l i ng  b e y o n 1M   s a m pl e s   due   t m a n u a l   f e a t u r e   e n gi n e e r i n g .   -   D L :   p o o r   pe r f o r m a n c e   o n   s m a l l   d a t a s e t s   (<   5K   s a m pl e s   du e   t o   ov e r f i t t i ng);   s u pe ri o r   s c a l a b i l i t y   o n   1M +   s a m pl e s   w i t a ut o m a t e f e a t u r e   d i s c ov e r y   [34 ] .     4. 3 .     D o m ai n - s p e c i fi c   d o m i n an c e   T a b l e   s um m a ri z e s   t h e   do m i n a nt   m a c h i n e   l e a rn i ng  a n de e l e a rni n t e c hn o l o gi e s   a c r o s s   f i ve   m a j o r   b e ha v i o r a l   a na l y s i s   do m a i n s - H e a l t h c a r e   H A R ,   f i n a n c e   f r a u de t e c t i o n,   c y b e r s e c ur i t y   U E B A ,   e duc a t i o n   pe r f o r m a n c e   p r e di c t i o n,   a n m a rke t i n g   c h u rn   a na l y s i s .   T h e   t a b l e   h i g h l i g h t s   h o w   t h e   c h o i c e   of   a l go r i t h m   i s   s t r o n gl y   i n f l ue n c e by   do m a i n - s pe c i f i c   da t a   c ha r a c t e r i s t i c s ,   i n t e r p r e t a b i l i t y   r e qui r e m e n t s ,   a nd  c o m put a t i o na l   c o n s t ra i nt s .   In  h e a l t h c a r e   H A R ,   CN N s   a r e   t h e   do m i na nt   c h o i c e ,   a c h i e v i ng  r e po rt e a c c ura c i e s   b e t w e e n   9 2 96% ,   a s   t h e y   e xc e l   i e xt ra c t i n g   s pa t i a l   a nd  t e m po ra l   f e a t u r e s   f r o m   m u l t i m o da l   s e n s o r   a n d   v i de o   da t a   us e i n   c l i n i c a l   a n a m b i e n t   i n t e l l i ge n c e   a ppl i c a t i o n s   [ 1 ] .   Co n v e r s e l y ,   f i na n c i a l   f r a ud   de t e c t i o c o n t i n ue s   t o   r e l y   o n   ra n do m   f o r e s t ,   w i t h   a c c ura c i e s   of   92 - 94%,   due   t o   i t s   hi g i nt e r p r e t a b i l i t y ,   r o b us t n e s s   t o   n o i s e ,   a nd  s ui t a b i l i t y   fo r   i m b a l a n c e t a b ul a t ra n s a c t i o da t a   w h e r e   t ra n s pa r e n c y   of   de c i s i o n s   i s   m a n d a t o r y   fo r   r e gul a t o r y   c o m pl i a n c e   [10] ,   [ 11] .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In do n e s i a J   E l e c   E ng  &   Co m S c i     IS S N :   2 5 0 2 - 4 7 52       B e ha v i or al   anal y s i s   ac r os s   m u l t i pl e   dom ai ns   us i ng   m a c hi n e   l e ar ni ng   …  ( Sur y ak ant )   1129   In  c y be r s e c ur i t y   U E B A ,   M L D L   e n s e m b l e s   a c h i e v e   t h e   hi g h e s t   r e po rt e a c c u r a c y   (94 97%)  by   c o m b i n i ng   t h e   s pe e a nd   f e a t u r e   i nt e r p r e t a b i l i t y   o f   M L   m o de l s   w i t t h e   s e que n t i a l   m o de l i n g   a n d   a n o m a l y   s e n s i t i v i t y   of   de e n e t w o r ks .   T h i s   h y b r i d   a pp r o a c i s   i n c r e a s i n gl y   a do pt e f o r   i n s i de t hr e a t   de t e c t i o n   a n d   b e h a v i o r a l   b i o m e t ri c s ,   w h e r e   b o t h   p r e c i s i o n   a n d   r e a l - t i m e   i n f e r e n c e   i s   e s s e n t i a l   [7] ,   [8].   F o r   e duc a t i o a na l y t i c s ,   L S T M   n e t w o r ks   do m i n a t e ,   w i t a c c u r a c i e s   i t h e   r a nge   o f   88 92% ,   b e c a us e   t h e y   e ffe c t i ve l y   m o de l   l o n g - t e r m   b e h a v i o r a l   p a t t e rn s ,   s uc h   a s   l e a rn i ng  t ra j e c t o r i e s ,   c l i c ks t r e a m   i n t e r a c t i o n s ,   a n d   e nga ge m e n t   f l uc t ua t i o n s   o v e r   t i m e   [1 2 ] ,   [1 4 ].   I n   m a rke t i n g   c hu rn   p r e d i c t i o n,   G ra di e n t   Bo os t i n m o de l s   r e m a i n   w i de l y   us e d,   a c h i e v i n 85 89%  a c c ur a c y ,   a s   t h e y   pr o v i de   i n t e r p r e t a b l e   f e a t u r e   i m po rt a n c e   s c o r e s   c r i t i c a l   f o r   m a r ke t i n g   s t ra t e gi s t s ,   w h i l e   m a i n t a i ni n g   c o m pe t i t i v e   p r e di c t i v e   pe r f o r m a n c e   o c us t o m e r   b e h a v i o da t a s e t s   [ 2 5 ] ,   [ 2 6 ].   Co l l e c t i v e l y ,   t h e   t a b l e   de m o n s t ra t e s   t ha t   n o   s i ng l e   M L / D L   a pp r o a c i s   u ni v e r s a l l y   o pt i m a l ;   i n s t e a d ,   do m a i n - s pe c i f i c   c o n s t ra i nt s   s uc a s   d a t a   t y pe ,   i nt e r p r e t a b i l i t y   r e q ui r e m e nt s   [ 16 ] ,   a nd   t e m po ra l   c o m p l e x i t y   gui de   t h e   s e l e c t i o o f   t h e   m o s t   e f f e c t i v e   m o de l i ng  t e c hni qu e .   T h e s e   di s t i nc t i o n s   a l s o   hi g hl i g ht   o ppo rt u ni t i e s   f o r   c r o s s - do m a i m o de l   a d a pt a t i o a nd   t h e   de v e l o pm e nt   o f   hy b r i d   f r a m e w o r ks   t a i l o r e d   t o   b e ha v i o r a l   a na l y t i c s .           F i gu r e   3 .   P e r f o r m a n c e   v s   i n t e r p r e t a b i l i t y   t ra de - o ff   a c r o s s   dom a i n s       T a b l e   3 .   D o m a i n - s pe c i f i c   t e c hn o l o g y   do m i na n c e   i b e h a v i o ra l   a na l y s i s   D o m a i n   D o m i n a n t   M L / D L   Re p o r t e d   a c c u ra c y   P ri m a ry   j u s t i f i c a t i o n   H e a l t h c a re   H A R   CN N   (D L )   92 9 6 %   V i s u a l   p a t t e r n   r e c o g n i t i o n   F i n a n c e   f ra u d   Ra n d o m   f o r e s t   (M L )   92 9 4 %   In t e r p re t a b i l i t y   m a n d a t o r y   Cy b e r s e c u ri t y   U E B A   E n s e m b l e   (M L + D L )   94 9 7 %   Ba l a n c e   a c c u ra c y   +   s p e e d   E d u c a t i o n   p e r fo r m a n c e   L S T M   (D L )   88 9 2 %   T e m p o ra l   s e q u e n c e   m o d e l i n g   M a rk e t i n g   c h u rn   G ra d i e n t   b o o s t i n g   ( M L )   85 8 9 %   In t e r p re t a b l e   f e a t u re   i m p o rt a n c e       4. 4 .     M e th o d o l o gi c al   i n n o v ati o n s   E xpl a i na b l e   A I   (X A I)   I nt e gra t i o n :   S H A P   a n d   L IM E   m e t h o ds   a ppl i e t o   D L   m o de l s   r e duc e   i n t e r p r e t a b i l i t y   ga b y   35 - 50%,   e na b l i n de pl oy m e n t   i n   r e gul a t e do m a i n s   [ 3 5 ] - [3 7 ].   F e de r a t e L e a rn i ng  (F L ):   P r i v a c y - pr e s e r v i ng  F L   e n a b l e s   de c e n t ra l i z e t r a i n i ng   a c r o s s   di s t r i b ut e da t a   s o ur c e s   (e . g. ,   h o s pi t a l s ,   f i n a n c i a l   i n s t i t ut i o n s ) ,   m a i nt a i ni n g   a c c ura c y   w i t h i 2 5%   of   c e n t r a l i z e a pp r o a c h e s   w h i l e   p r o t e c t i n g   d a t a   pri v a c y   [ 38 ] [ 39 ].       5.   C H A LLEN G ES   A N D   LI M I TA TI O N S   5. 1 .     D ata   q u al i ty  an d   av ai l ab i l i t y   Is s ue :   B e ha v i o ra l   d a t a s e t s   s uf f e f r o m   m i s s i ng   d a t a ,   n o i s e ,   a nd   c l a s s   i m b a l a nc e .   L a b e l e d   b e ha v i o ra l   d a t a   c o l l e c t i o i s   c o s t l y   (1 0 5 0   h o u rs   pe h o u o f   v i de o   i he a l t h c a re ;   t ho us a nd s   pe ra re   f ra u d   c a s e   i f i na nc e ) .   D o m a i n - s pe c i f i c   i m p a c t :   -   H e a l t h c a r e :   l i m i t e a c c e s s   t o   m e di c a l   da t a   due   t o   H IP A A   r e s t ri c t i o n s ;   s y n t h e t i c   da t a   ge n e ra t i o n   a c hi e v e s   85 92%   f i de l i t y   b ut   i n t r o duc e s   b i a s   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                IS S N :   2 5 0 2 - 4 7 52   In do n e s i a n   J   E l e c   E ng   &   Co m S c i V o l .   41 ,   N o .   3 M a r c h   20 2 6 :   1124 - 1 133   1130   -   F i na n c e :   i m b a l a n c e f ra ud/ l e gi t i m a t e   t ra n s a c t i o n   ra t i o s   (1: 100 0)  r e qui r e   s pe c i a l i z e r e s a m pl i n t e c hn i q ue s .   -   E duc a t i o n:   m i s s i n g   d a t a   i n   L M S   l o gs   (40 60 s p a r s i t y l i m i t s   t e m po r a l   m o de l i n g   e ff e c t i v e n e s s .   M i t i g a t i o n:   S e l f - s upe r v i s e a n d   s e m i - s u pe r v i s e l e a rni n g   r e d uc e   l a b e l i ng  r e qu i r e m e nt s   b y   40 - 60%  [ 27 ].     5. 2 .     P r i v ac y   an d   d ata   p r o te c ti o n   Is s ue :   b e h a v i o r a l   d a t a   i n c l ude s   s e n s i t i v e   pe r s o na l l y   i de nt i f i a b l e   i n f o r m a t i o (l o c a t i o n   p a t t e rn s ,   b i o m e t r i c   t e m pl a t e s ,   a c t i v i t y   l o gs ).   G D P R   a n C CP A   c o m pl i a n c e   r e qui r e s   e xp l i c i t   c o n s e nt   a n da t a   m i ni m i z a t i o n .   D o m a i n - s pe c i f i c   i m p a c t :   -   H e a l t h c a r e :   H IP A A   r e qui r e s   de - i de n t i f i c a t i o n;   b e ha v i o r a l   f e a t u r e s   o f t e n   r e - i de n t i fy   i n d i v i dua l s   t hr o ug a gg r e ga t e p a t t e rn s .   -   F i na n c e :   T r a n s a c t i o d a t a   d i r e c t l y   l i n ks   t o   f i na n c i a l   i de nt i t y ;   pri v a c y   b r e a c h e s   c a rr y   r e gul a t o r y   pe n a l t i e s .   -   E duc a t i o n:   S t u de nt   a c t i v i t y   l o gs   r e v e a l   l e a r ni ng   d i s a b i l i t i e s ,   s o c i o e c o n o m i c   s t a t us ,   a nd   ps y c h o l o g i c a l   s t a t e s .   M i t i g a t i o n:   F e de ra t e d   L e a rn i ng  a n d   D i f f e r e n t i a l   P ri v a c y   t e c hni que s   a c hi e v e   92 98%   ut i l i t y   pr e s e r v a t i o w i t h   fo r m a l   p r i v a c y   gua ra n t e e s   [4 0 ].     5. 3 .     A l go r i th m i c   b i as   an d   f ai r n e s s   Is s ue m o d e l s   t ra i n e o n   b i a s e o r   u nr e p r e s e n t a t i v e   da t a s e t s   pe r pe t ua t e   di s c r i m i na t i o n .   B e h a v i o r a l   bi o m e t r i c   s y s t e m s   s h o w   10 - 20%  h i g h e f a l s e   r e j e c t i o n   r a t e s   f o r   u n de rr e p r e s e n t e d   de m o gra p hi c s   [ 4 1 ].   D o m a i n - s pe c i f i c   i m p a c t :   -   E duc a t i o n:   P r e di c t i v e   m o de l s   s h o w   b i a s   a ga i n s t   f i r s t - ge n e ra t i o n ,   l o w - i n c o m e ,   a nd  m i n o r i t y   s t ude nt s .   -   F i na n c e :   C r e d i t   f r a ud  m o de l s   m a y   f l a l e gi t i m a t e   t r a n s a c t i o ns   f r o m   s pe c i f i c   de m o gr a p hi c   g r o ups .   -   H e a l t h c a r e :   A c t i v i t y   r e c o gn i t i o m o de l s   pe r f o r m   po o r l y   fo r   e l de rl y   a n d   di s a b l e po pul a t i o n s .   M i t i g a t i o n:   F a i rn e s s - a w a r e   M L ,   s t ra t i f i e s a m pl i n g ,   a n d   a l go ri t hm i c   a ud i t i ng  r e duc e   di s p a ri t i e s   t o   <   5 %   [ 4 1 ].     5. 4 .     M o d e l   i n t e r p r e tab i l i ty  an d   e x p l ai n ab i l i ty   Is s ue :   D L   b l a c k - b o m o de l s   i m pe de   t r us t   i n   hi g h - s t a ke s   do m a i n s   ( h e a l t h c a r e ,   f i na n c e ,   c r i m i na l   j us t i c e ).   R e gul a t o r s   i n c r e a s i n g l y   m a n d a t e   e xpl a i na b i l i t y .   D o m a i n - s pe c i f i c   i m p a c t :   -   H e a l t h c a r e :   Cl i n i c i a n s   r e qu i r e   u n de r s t a n d i n o f   di a g n o s t i c   r e c o m m e n da t i o n s   f o r   l e ga l   l i a b i l i t y .   -   F i na n c e :   R e gul a t o r s   de m a n d   i nt e r p r e t a b l e   f ra ud   a l e rt   t r i g ge r s .   -   E duc a t i o n:   S t ude nt s   a n d   pa r e nt s   e xpe c t   t ra n s pa r e nt   pe r f o r m a n c e   a s s e s s m e nt .   M i t i g a t i o n:   S H A P ,   L IM E ,   a t t e n t i o v i s ua l i z a t i o n ,   a n d   l a y e r - w i s e   r e l e v a n c e   p r o pa ga t i o n   r e duc e   e xpl a i na b i l i t y   ga [3 6 ] ,   [3 7 ].     5. 5 .     S c a l ab i l i ty   an d   r e a l - ti m e   p r o c e s s i n g   Is s ue :   D L   m o de l s   r e qui r e   G P U   a c c e l e r a t i o n;   M L   m o de l s   o f t e e na b l e   e dge   de pl oy m e n t .   D o m a i n - s pe c i f i c   i m p a c t :   -   C y be r s e c ur i t y :   r eal - t i m e   t hr e a t   de t e c t i o n   r e qu i r e s   s ub - s e c o n l a t e n c y ;   G P U - b a s e D L   i nt r o duc e s   de l a y s .   -   H e a l t h c a r e   w e a ra b l e s :   Io T   de v i c e s   l a c c o m put a t i o n a l   c a p a c i t y   fo r   D L   i n f e r e n c e .   -   E duc a t i o n:   l a r ge - s c a l e   L M S   s y s t e m s   pr o c e s s   1000s   of   c o n c urr e n t   s t ude n t s ;   c e n t ra l i z e D L   i s   c o s t - pr o h i b i t i v e .   M i t i g a t i o n:   m o de l   c o m p r e s s i o ( qu a nt i z a t i o n,   p ru ni ng) ,   e dge   c o m pu t i n g   f ra m e w o r ks   ( T e n s o r F l o w   L i t e ,   O N N X ) ,   a nd   l i g ht w e i g ht   a r c hi t e c t u r e s   (M o b i l e N e t s ,   D i s t i l B E R T e na b l e   e f f i c i e nt   de p l oy m e nt   [ 18 ] ,   [4 2 ] ,   [4 3 ].       6.   F U TU R E   R ES EA R C H   D I R EC TI O N S   6. 1 .     Ex p l ai n ab l e   an d   i n t e r p r e tab l e   b e h av i o r al   m o d e l s   D e s pi t e   i m p r e s s i v e   D L   pe r f o r m a n c e ,   o pa c i t y   i m pe de s   de p l oy m e n t   i r e gul a t e d   do m a i n s .   F u t u r e   r e s e a r c h   s h o ul d   a d a pt   S H A P   (S H a pl e y   A ddi t i v e   e xP l a na t i o ns a n L IM E   (l o c a l   i nt e r p r e t a b l e   m o de l - a g n o s t i c   e xpl a n a t i o n s s pe c i f i c a l l y   f o r   b e h a v i o ra l   p r e di c t i o t a s ks ,   e na b l i n g   p ra c t i t i o n e r s   t o   j us t i f y   m o de l   de c i s i o n s   t s t a ke h o l de r s   a n d   r e gul a t o r s   [ 38 ] ,   [ 39 ].     6. 2 .     F e d e r ate d   an d   p r i v ac y - p r e s e r v i n l e a r n i n g   F e de r a t e L e a rn i ng  e n a b l e s   c o l l a b o r a t i v e   t r a i ni n a c r o s s   i n s t i t ut i o n s   ( h o s pi t a l s ,   b a n ks ,   s c h o o l s w i t h o ut   s ha r i ng  ra w   b e h a v i o r a l   da t a   [ 4 ] .   Co m b i ni n F L   w i t s o ph i s t i c a t e D L   f r a m e w o r ks   a c hi e v e s   pr i v a c y - c o n s c i o us   b e h a v i o r a l   m o de l i n w hi l e   m a i n t a i ni n g   h i g h   p r e di c t i v e   pr e c i s i o [3 7 ] ,   [ 38 ].   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In do n e s i a J   E l e c   E ng  &   Co m S c i     IS S N :   2 5 0 2 - 4 7 52       B e ha v i or al   anal y s i s   ac r os s   m u l t i pl e   dom ai ns   us i ng   m a c hi n e   l e ar ni ng   …  ( Sur y ak ant )   1131   6. 3 .     M u l ti m o d al   a nd  c r o s s - d om ai n   fu s i on   H um a b e ha v i o i s   i nh e r e n t l y   m ul t i m o da l   (t e xt ,   s pe e c h ,   ge s t ur e s ,   a n d   p h y s i o l o gi c a l   s i g n a l s ).   F u t u r e   r e s e a r c s h o ul d   e xpl o r e   t r a n s f o r m e r - b a s e a n d   G N N - b a s e f ra m e w o r ks   t h a t   i nt e gra t e   di v e r s e   b e h a v i o r a l   m o da l i t i e s .   C r o s s - do m a i t ra n s f e r   l e a rn i ng  c o ul d   e na b l e   m o de l s   de ve l o p e i o n e   do m a i (e . g . ,   h e a l t h c a r e   H A R t o   ge n e ra l i z e   e f f e c t i v e l y   t o   a n o t h e do m a i n   (e . g. ,   i n du s t ri a l   s a f e t y   m o n i t o ri n g)   [4 4 ] ,   [4 5 ].     6. 4 .     Ed ge   c o m p u ti n an d   r e a l - ti m e   an al yti c s   Io T   p r o l i f e r a t i o de m a n ds   o n - de v i c e   b e h a v i o r a l   a na l y s i s   w i t m i ni m a l   l a t e n c y   a n d   e n e r gy   c o n s um pt i o n .   L i g h t w e i g h t   a r c h i t e c t u r e s   (M o b i l e N e t V 3,   T i ny B E R T f i n e - t u n e f o r   b e h a v i o ra l   da t a   s t r e a m s   e n a b l e   c o n t i n uo us   m o n i t o r i n g   a n ra p i r e s po n s e   s y s t e m s   [ 46 ] ,   [ 47 ].     6. 5   Eth i c al   A I   an d   b i as   r e d u c ti o n   Fu t u r e   s t udi e s   m us t   p r i o r i t i z e   f a i rn e s s   a s s e s s m e n t ,   b i a s   m i t i g a t i o n ,   a n d   e t hi c a l   d a t a   go v e r na n c e .   T hi s   i n c l ude s   c r e a t i n g   f a i rn e s s   b e n c h m a r ks   f o r   b e ha v i o r a l   m o de l s   a c r o s s   de m o g r a p hi c   g r o ups   a nd   e s t a b l i s h i ng  e t hi c a l   gui de l i n e s   f o r   r e s po n s i b l e   da t a   c o l l e c t i o n ,   c o n s e nt   m a na ge m e n t ,   a n d   A go v e rn a n c e   [4 8 ].     6. 6   Em e r g i n p a r ad i gm s q u an tu m   an d   n e u r omo r p h i c   c o m p u ti n g   Q ua n t u m   m a c h i n e   l e a rni n (Q M L a n n e u r o m o rp h i c   a r c hi t e c t u r e s   r e p r e s e nt   e m e r gi ng  f r o n t i e r s .   Q M L   c o ul a c c e l e r a t e   pa t t e rn  r e c o gn i t i o i b e h a v i o ra l   d a t a   t hr o ug h   q ua nt um   p a r a l l e l i s m ;   n e u r o m o r p hi c   s y s t e m s   c o ul e na b l e   e n e r gy - e ff i c i e n t ,   a d a p t i v e   c o gn i t i v e   m o de l i n [ 4 6 ] ,   [ 4 7 ] .       7.   C O N C LU S I O N   T h i s   s y s t e m a t i c   r e v i e w   s y n t h e s i z e s   b e ha v i o r a l   a n a l y s i s   t e c hni que s   a c r o s s   f i v e   c r i t i c a l   do m a i n s h e a l t h c a r e ,   f i na n c e ,   c y be r s e c ur i t y ,   e duc a t i o n ,   a n d   m a r ke t i ng b a s e o n   l i t e ra t u r e   pub l i s h e b e t w e e n   2019   a n 2025 .   T h e   f i n d i n gs   i n d i c a t e   t h a t   n o   s i ngl e   pa ra di g m ,   w h e t h e M L   o D L ,   c o n s i s t e nt l y   do m i na t e s   a c r o s s   a l l   do m a i n s .   I n s t e a d ,   t h e   c h o i c e   o f   t e c h n i que   de pe n ds   s t r o ngl y   o n   do m a i n - s pe c i f i c   r e qui r e m e nt s .   H e a l t h c a r e   a n d   e duc a t i o t e n d   t o   f a v o r   D L   a p p r o a c h e s   due   t o   t h e i e ffe c t i ve n e s s   i m o de l i n g   s e que nt i a l   a n d   v i s ua l   b e h a v i o r a l   d a t a ,   a c hi e v i n g   a c c ura c y   l e v e l s   b e t w e e n   8 8%   a n d   9 6% .   I c o n t ra s t ,   f i na n c e   a nd   c y b e r s e c ur i t y   pri o r i t i z e   a   b a l a n c e   b e t w e e n   p r e di c t i v e   a c c ura c y   a n i n t e r p r e t a b i l i t y ,   o f t e n   r e l y i n o e n s e m b l e - b a s e M L   m e t h o ds   t ha t   a c hi e v e   a c c ur a c y   r a t e s   b e t w e e n   9 4%   a nd  97%   w i t m o de ra t e   e xpl a i na b i l i t y .   I m a rke t i n g ,   D L   t e c hn i q ue s   a r e   i n c r e a s i ngl y   a do pt e f o r   r e c o m m e nda t i o n   s y s t e m s ,   de m o n s t r a t i ng  i m p r o v e m e n t s   o a pp r o xi m a t e l y   85 93%   c o m pa r e w i t t ra di t i o na l   M L   a pp r o a c h e s .   A   ke y   ob s e r v a t i o a c r o s s   t h e   l i t e r a t u r e   i s   t h e   pe r s i s t e n t   t ra de - o ff   b e t w e e n   a c c ur a c y   a n d   i n t e r p r e t a b i l i t y .   D e e l e a rni n g   m o de l s   t y pi c a l l y   pr o v i de   hi g he r   p r e d i c t i v e   a c c ura c y   (90 97% b ut   s uf fe r   f r o m   l i m i t e t r a n s p a r e n c y   due   t o   t h e i r   b l a c k - b o n a t u r e ,   w he r e a s   m a c hi n e   l e a rni n m o de l s   o ffe r   s t r o n ge r   i n t e r p r e t a b i l i t y   w i t s l i g ht l y   l o w e r   a c c ura c y   (78 88% ).   T h i s   i nt e rp r e t a b i l i t y a c c ur a c y   ga p   r e m a i n s   a   m a j o r   b a rr i e t o   t h e   a do pt i o o f   D L   m o de l s   i n   s e n s i t i v e   do m a i n s   s uc a s   f i n a n c e   a n d   h e a l t h c a r e .   A m o ng  t h e   do m i n a nt   t e c hn i q ue s   i de n t i f i e i n   t h e   r e v i e w e s t udi e s   a r e   T ra n s f o r m e a r c h i t e c t u r e s   f o r   m ul t i m o da l   a n d   s e que n t i a l   b e h a v i o r a l   a n a l y s i s ,   de e a ut o e n c o de r s   f o r   a n o m a l y   d e t e c t i o n   i n   c y b e r s e c ur i t y   (92 95%  a c c ur a c y ),   ra n do m   f o r e s t   a nd   g r a d i e n t   b oo s t i n g   m e t h o ds   f o r   f i na n c e   a nd   m a r ke t i ng   (85 94%   a c c u r a c y   w i t s t r o ng  i n t e r p r e t a b i l i t y ),   a n L S T M   n e t w o r ks   fo r   t e m po ra l   b e h a v i o ra l   p r e d i c t i o i n   e duc a t i o (88 9 2%  a c c ur a c y ).   R e c e n t   de v e l o pm e n t s   i n   e xp l a i n a b l e   a rt i f i c i a l   i nt e l l i ge n c e   (X A I)  h a v e   b e gun   t o   r e duc e   t h e   i nt e r p r e t a b i l i t y   ga by   a ppr o xi m a t e l y   35 50% ,   m a k i n g   a dv a n c e D L   m o de l s   i n c r e a s i ngl y   v i a b l e   i r e a l - w o r l a ppl i c a t i o n s .   A n o t h e i m po r t a n t   i n s i g ht   i s   t h e   e m e r ge n c e   o f   a   s c a l a b i l i t y i n t e r p r e t a b i l i t y a c c ur a c y   t ra de - o ff   i b e h a v i o r a l   a na l y s i s   s y s t e m s .   M a c hi n e   L e a rn i n g   m o de l s   t y pi c a l l y   e xc e l   i i nt e rp r e t a b i l i t y   b ut   ha v e   l i m i t a t i o n s   i n   s c a l a b i l i t y ,   w h i l e   de e l e a rni n g   m o de l s   p r o v i de   hi g h e a c c ura c y   a n d   s c a l a b i l i t y   b ut   of t e n   l a c e xpl a i na b i l i t y .   A s   a   r e s ul t ,   h y b r i M L D L   a r c h i t e c t ur e s   a r e   i n c r e a s i n gl y   v i e w e a s   t h e   m o s t   p r o m i s i ng  di r e c t i o n,   c o m b i n i n g   t h e   r e p r e s e n t a t i o n a l   po w e o f   D L   w i t t h e   t ra n s pa r e n c y   of   M L   t hr o ug X A I   i n t e g ra t i o n.   T h e s e   h y b r i d   a pp r o a c h e s   c a n   m a i n t a i a c c u r a c y   l e ve l s   of   a pp r o xi m a t e l y   90 95%  w hi l e   r e duc i n g   t h e   i n t e r p r e t a b i l i t y   ga t o   a r o un d   20 30% .   N e v e r t h e l e s s ,   s e v e r a l   l i m i t a t i o n s   r e m a i i t hi s   r e v i e w ,   i n c l u di n g   t h e   fo c us   o n   o n l y   f i ve   do m a i n s ,   t h e   h e t e r o ge n e i t y   of   da t a s e t s   a nd   e v a l ua t i o n   m e t r i c s   t ha t   l i m i t s   di r e c t   c o m pa ri s o n   a c r o s s   s t udi e s ,   a n t h e   e m p h a s i s   o n   l i t e r a t u r e   f r o m   20 19 2025  w hi c h   m a y   i n t r o duc e   r e c e n c y   b i a s .   A ddi t i o n a l l y ,   m e t h o do l o gi c a l   di f f e r e n c e s   i n   p r e p r o c e s s i n g ,   f e a t ur e   e n g i n e e r i ng,   a nd  v a l i da t i o n   s t ra t e g i e s   a c r o s s   s t udi e s   c o n s t ra i p r e c i s e   b e n c hm a rki ng  o f   b e h a v i o r a l   a n a l y s i s   t e c h ni que s .       F U N D I N G   I N F O R M A TI O N     T h e   a u t h o r s   s t a t e   n o   f undi n g   i s   i n v o l v e d.     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                IS S N :   2 5 0 2 - 4 7 52   In do n e s i a n   J   E l e c   E ng   &   Co m S c i V o l .   41 ,   N o .   3 M a r c h   20 2 6 :   1124 - 1 133   1132   C O N F LI C O F   I N T ER ES S TA T EM EN T   T h e   a u t h o r s   de c l a r e   n o   c o n f l i c t s   o f   i n t e r e s t .       D A TA   A V A I LA B I LI T Y   D a t a   a v a i l a b i l i t y   do e s   n o t   a p pl y   t o   t hi s   p a pe r   a s   n o   n e w   da t a   w e r e   c r e a t e i t h i s   s t udy .       R EF ER EN C ES   [1 ]   N .   S .   K u m a r   e t   a l . ,   H A RN e t   i n   d e e p   l e a r n i n g   a p p r o a c h a   s y s t e m a t i c   s u r v e y ,   S c i e n t i f i c   R e p o r t s ,   v o l .   1 4 ,   n o .   1 ,   p .   8 3 6 3 ,   A p r .   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 0 3 8 / s 4 1 5 9 8 - 024 - 58074 - y.   [2 ]   S .   H a z m o u n e   a n d   F .   B o u g a m o u z a ,   U s i n g   t ra n s fo r m e rs   fo r   m u l t i m o d a l   e m o t i o n   r e c o g n i t i o n :   t a x o n o m i e s   a n d   s t a t e   o t h e   a rt   re v i e w ,   E n g i n e e r i n g   A p p l i c a t i o n s   o f   A r t i f i c i a l   In t e l l i g e n c e ,   v o l .   1 3 3 ,   p .   1 0 8 3 3 9 ,   J u l .   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . e n g a p p a i . 2 0 2 4 . 1 0 8 3 3 9 .   [3 ]   P.   X u ,   X .   Z h u ,   a n d   D .   A .   Cl i f t o n ,   M u l t i m o d a l   L e a r n i n g   W i t h   T ra n s fo r m e r s :   A   S u r v e y ,   IE E E   T r a n s a c t i o n s   o n   P a t t e r n   A n a l y s i s   a n d   M a c h i n e   In t e l l i g e n c e ,   v o l .   4 5 ,   n o .   1 0 ,   p p .   1 2 1 1 3 1 2 1 3 2 ,   O c t .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / T P A M I. 2 0 2 3 . 3 2 7 5 1 5 6 . .   [4 ]   T .   A g ra w a l ,   M .   Ba l a z i a ,   P .   M u l l e r,   a n d   F .   Br e m o n d ,   M u l t i m o d a l   V i s i o n   T ra n s fo r m e r s   w i t h   F o r c e d   A t t e n t i o n   fo Be h a v i o r   A n a l y s i s ,   P r o c e e d i n g s   -   2 0 2 3   IE E E   W i n t e r   Co n f e r e n c e   o n   A p p l i c a t i o n s   o f   Co m p u t e r   V i s i o n ,   W A C V   2 0 2 3 .   p p .   3 3 8 1 3 3 9 1 ,   D e c .   0 7 ,   2 0 2 3 .   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / W A C V 5 6 6 8 8 . 2 0 2 3 . 0 0 3 3 9 .   [5 ]   L .   L i u ,   C.   C h e n ,   J .   Z h a n g ,   O .   D e   V e l ,   a n d   Y .   X i a n g ,   D o c 2 v e c - b a s e d   i n s i d e t h r e a t   d e t e c t i o n   t h r o u g h   b e h a v i o u r   a n a l y s i s   o m u l t i - s o u rc e   s e c u ri t y   l o g s ,   i n   P r o c e e d i n g s   -   2 0 2 0   IE E E   1 9 t h   In t e r n a t i o n a l   Co n f e r e n c e   o n   T r u s t ,   S e c u r i t y   a n d   P r i v a c y   i n   Co m p u t i n g   a n d   Co m m u n i c a t i o n s ,   T r u s t Co m   2 0 2 0 ,   2 0 2 0 ,   p p .   3 0 1 3 0 9 .   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / T r u s t C o m 5 0 6 7 5 . 2 0 2 0 . 0 0 0 5 0 .   [6 ]   T .   H .   Ra f i ,   F .   A .   N o o r,   T .   H u s s a i n ,   a n d   D .   K .   Ch a e ,   F a i r n e s s   a n d   p ri v a c y   p r e s e r v i n g   i n   fe d e ra t e d   l e a r n i n g :   A   s u rv e y ,   In f o r m a t i o n   F u s i o n ,   v o l .   1 0 5 ,   p .   1 0 2 1 9 8 ,   M a y   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . i n ff u s . 2 0 2 3 . 1 0 2 1 9 8 .   [7 ]   X .   T a o ,   J .   L i u ,   Y .   Y u ,   H .   Z h a n g ,   a n d   Y .   H u a n g ,   A n   i n s i d e r   t h re a t   d e t e c t i o n   m e t h o d   b a s e d   o n   i m p ro v e d   T e s t - T i m e   T ra i n i n g   m o d e l ,   H i g h - Co n f i d e n c e   Co m p u t i n g ,   v o l .   5 ,   n o .   1 ,   p .   1 0 0 2 8 3 ,   M a r.   2 0 2 5 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . h c c . 2 0 2 4 . 1 0 0 2 8 3 .   [8 ]   Y .   S o n g   a n d   J .   Y u a n ,   In s i d e r   T h r e a t   D e t e c t i o n   Ba s e d   o n   U s e a n d   E n t i t y   Be h a v i o r   A n a l y s i s   w i t h   a   H y b r i d   M o d e l ,   i n   L e c t u r e   No t e s   i n   Co m p u t e r   S c i e n c e   ( i n c l u d i n g   s u b s e r i e s   L e c t u r e   No t e s   i n   A r t i f i c i a l   In t e l l i g e n c e   a n d   L e c t u r e   No t e s   i n   B i o i n f o r m a t i c s 2 0 2 5 ,   p p .   3 2 3 3 4 0 .   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / 9 7 8 - 3 - 031 - 75764 - 8_17.   [9 ]   O .   O .   O g u n b o d e d e ,   O .   S .   A d e w a l e ,   B.   K .   A l e s e ,   a n d   O .   K .   A k i n y o k u n ,   I n s i d e r   T h r e a t   D e t e c t i o n   T e c h n i q u e s :   R e v i e w   o f   U s e r   Be h a v i o r   A n a l y t i c s   A p p r o a c h ,   In t e r n a t i o n a l   J o u r n a l   o f   R e s e a r c h   i n   E n g i n e e r i n g   a n d   S c i e n c e   ( IJ R E S IS S N ,   v o l .   1 2 ,   n o .   9 ,   p p .   109 1 1 7 ,   2 0 2 4 ,   [O n l i n e ].   A v a i l a b l e :   w w w . i j re s . o r g .   [1 0 ]   L .   H e rn a n d e z   A r o s ,   L .   X .   Bu s t a m a n t e   M o l a n o ,   F .   G u t i e rr e z - P o rt e l a ,   J .   J .   M o re n o   H e rn a n d e z ,   a n d   M .   S .   R o d r í g u e z   Ba rre ro ,   F i n a n c i a l   f ra u d   d e t e c t i o n   t h r o u g h   t h e   a p p l i c a t i o n   o f   m a c h i n e   l e a rn i n g   t e c h n i q u e s :   a   l i t e ra t u re   r e v i e w ,   H u m a n i t i e s   a n d   S o c i a l   S c i e n c e s   Co m m u n i c a t i o n s ,   v o l .   1 1 ,   n o .   1 ,   p .   1 1 3 0 ,   S e p .   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 0 5 7 / s 4 1 5 9 9 - 024 - 03606 - 0 .   [1 1 ]   M .   M .   I s m a i l   a n d   M .   A .   H a q ,   E n h a n c i n g   E n t e rp r i s e   F i n a n c i a l   F ra u d   D e t e c t i o n   u s i n g   M a c h i n e   L e a r n i n g ,   E n g i n e e r i n g ,   T e c h n o l o g y   a n d   A p p l i e d   S c i e n c e   R e s e a r c h ,   v o l .   1 4 ,   n o .   4 ,   p p .   1 4 8 5 4 1 4 8 6 1 ,   A u g .   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 4 8 0 8 4 / e t a s r. 7 4 3 7 .   [1 2 ]   A .   H u s s a i n ,   R.   Z h u ,   a n d   M .   N .   K h a n ,   S t u d e n t   e n g a g e m e n t   d e t e c t i o n   u s i n g   m u l t i m o d a l   b e h a v i o ra l   d a t a   a n d   d e e p   l e a rn i n g ,   I E E E   T r a n s a c t i o n s   o n   L e a r n i n g   T e c h n o l o g i e s ,   v o l .   1 6 ,   n o .   1 ,   p p .   5 5 6 9 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / T L T . 2 0 2 3 . 3 2 4 5 8 9 7 .   [1 3 ]   S .   K .   S h a r m a ,   A .   S i n g h ,   a n d   D .   K u m a r ,   P re d i c t i v e   m o d e l i n g   fo s t u d e n t   p e r fo r m a n c e   u s i n g   m a c h i n e   l e a r n i n g   t e c h n i q u e s ,   IE E E   A c c e s s ,   v o l .   8 ,   p p .   1 4 7 6 0 7 1 4 7 6 2 0 ,   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / A CCE S S . 2 0 2 0 . 3 0 1 5 6 7 1 .   [1 4 ]   P .   Ro m e r o - Z a l d i v a r,   M .   P a r d o ,   a n d   C .   D e l g a d o ,   B e h a v i o ra l   a n a l y t i c s   fo r   a d a p t i v e   l e a rn i n g   s y s t e m s :   A   d e e p   l e a r n i n g   a p p r o a c h ,   Co m p u t e r s   &   E d u c a t i o n ,   v o l .   1 8 0 ,   p .   1 0 4 4 5 1 ,   2 0 2 2 ,   d o i :   h t t p s : / / d o i . o r g / 1 0 . 1 0 1 6 / j . c o m p e d u . 2 0 2 1 . 1 0 4 4 5 1 .   [1 5 ]   A .   G u p t a ,   R .   S i n g h ,   a n d   V .   K .   S h a r m a ,   T ra n s fo r m e r - b a s e d   d e e p   a r c h i t e c t u re s   fo r   b e h a v i o ra l   s e q u e n c e   a n a l y s i s ,   In f o r m a t i o n   F u s i o n ,   v o l .   9 0 ,   p p .   1 1 2 1 2 9 ,   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . i n ff u s . 2 0 2 3 . 0 4 . 0 1 3 .   [1 6 ]   F .   D o s h i - V e l e z   a n d   B .   K i m ,   T o w a r d s   A   Ri g o r o u s   S c i e n c e   o In t e rp r e t a b l e   M a c h i n e   L e a rn i n g .   M a r.   0 2 ,   2 0 1 7 .   [O n l i n e ] .   A v a i l a b l e :   h t t p : / / a rx i v . o r g / a b s / 1 7 0 2 . 0 8 6 0 8   [1 7 ]   H .   K i m   a n d   J .   P a rk ,   D e e p   b e h a v i o ra l   m o d e l i n g   u s i n g   c o n v o l u t i o n a l   a n d   r e c u rre n t   n e u ra l   n e t w o rk s ,   IE E E   T r a n s a c t i o n s   o n   Ne u r a l   Ne t w o r k s   a n d   L e a r n i n g   S y s t e m s ,   v o l .   3 3 ,   n o .   1 0 ,   p p .   5 5 1 8 5 5 3 2 ,   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / T N N L S . 2 0 2 2 . 3 1 4 2 5 3 1 .   [1 8 ]   S .   L i ,   L .   Z h a n g ,   a n d   J .   W u ,   H y b r i d   m a c h i n e   a n d   d e e p   l e a r n i n g   f ra m e w o rk s   fo s c a l a b l e   b e h a v i o ra l   a n a l y t i c s ,   IE E E   A c c e s s ,   v o l .   1 3 ,   p p .   2 2 0 4 1 5 2 2 0 4 2 9 ,   2 0 2 5 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / A CCE S S . 2 0 2 5 . 3 4 0 1 1 5 6 .   [1 9 ]   M .   A h m e d ,   A .   N a s e r   M a h m o o d ,   a n d   J .   H u ,   A   s u rv e y   o n e t w o rk   a n o m a l y   d e t e c t i o n   t e c h n i q u e s ,   J o u r n a l   o f   Ne t w o r k   a n d   Co m p u t e r   A p p l i c a t i o n s ,   v o l .   6 0 ,   p p .   1 9 3 1 ,   J a n .   2 0 1 6 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . j n c a . 2 0 1 5 . 1 1 . 0 1 6 .   [2 0 ]   K .   S a m i n a t h a n ,   S .   T .   R .   M u l k a ,   S .   D a m o d h a ra n ,   R.   M a h e s w a r ,   a n d   J .   L o r i n c z ,   A n   A rt i fi c i a l   N e u ra l   N e t w o rk   A u t o e n c o d e r   f o r   In s i d e C y b e r   S e c u ri t y   T h r e a t   D e t e c t i o n ,   F u t u r e   In t e r n e t ,   v o l .   1 5 ,   n o .   1 2 ,   p .   3 7 3 ,   N o v .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / f i 1 5 1 2 0 3 7 3 .   [2 1 ]   R.   S .   Ba k e r ,   T .   M a rt i n ,   a n d   L .   M .   R o s s i ,   E d u c a t i o n a l   D a t a   M i n i n g   a n d   L e a rn i n g   A n a l y t i c s ,   i n   T h e   H a n d b o o k   o f   Co g n i t i o n   a n d   A s s e s s m e n t ,   H o b o k e n ,   N J ,   U S A :   J o h n   W i l e y   &   S o n s ,   I n c . ,   2 0 1 6 ,   p p .   3 7 9 3 9 6 .   d o i :   1 0 . 1 0 0 2 / 9 7 8 1 1 1 8 9 5 6 5 8 8 . c h 1 6 .   [2 2 ]   K .   T .   Ch o n g ,   N .   B.   I b ra h i m ,   a n d   S .   H .   B.   H u s p i ,   M u l t i c l a s s   S t u d e n t   E n g a g e m e n t   L e v e l   P r e d i c t i o n   u s i n g   B e l i e f - Ru l e   Ba s e d   L a b e l l i n g ,   i n   P r o c e e d i n g s   -   2 0 2 3   6 t h   In t e r n a t i o n a l   Co n f e r e n c e   o f   W o m e n   i n   D a t a   S c i e n c e   a t   P r i n c e   S u l t a n   U n i v e r s i t y ,   W i D S - P S U   2 0 2 3 ,   2 0 2 3 ,   p p .   1 7 4 1 7 9 .   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / W i D S - P S U 5 7 0 7 1 . 2 0 2 3 . 0 0 0 4 4 .   [2 3 ]   N .   S .   N u h a ,   T .   M a h m u d ,   N .   R e z a o a n a ,   M .   S .   H o s s a i n ,   a n d   K .   A n d e r s s o n ,   A n   A p p r o a c h   o A n a l y z i n g   Cl a s s r o o m   S t u d e n t   E n g a g e m e n t   i n   M u l t i m o d a l   E n v i r o n m e n t   b y   U s i n g   D e e p   L e a r n i n g ,   i n   P r o c e e d i n g s   o f   2 0 2 3   IE E E   9 t h   In t e r n a t i o n a l   W o m e n   i n   E n g i n e e r i n g   (W IE Co n f e r e n c e   o n   E l e c t r i c a l   a n d   Co m p u t e r   E n g i n e e r i n g ,   W IE C O N - E C E   2 0 2 3 ,   IE E E ,   N o v .   2 0 2 3 ,   p p .   2 8 6 2 9 1 .   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / W IE CO N - E CE 6 0 3 9 2 . 2 0 2 3 . 1 0 4 5 6 4 8 8 .   [2 4 ]   L i   J ,   W u   Q ,   L i   J ,   X u e   L ,   a n d   Z h a o   J ,   M u l t i - m o d a l   d e e p   l e a rn i n g   f o c o g n i t i v e   l o a d   a s s e s s m e n t   w i t h   E E G ,   E O G ,   E CG   a n d   G S R   s i g n a l s ,   S e n s o r s ,   v o l .   2 0 ,   n o .   2 0 ,   p .   5 9 7 7 ,   2 0 2 0 .   [2 5 ]   K .   K u m a a n d   P .   S ri n i v a s a n ,   D e e p   l e a rn i n g   fo b e h a v i o ra l   a n a l y t i c s   i n   r e t a i l   a n d   m a rk e t i n g ,   I E E E   A c c e s s ,   v o l .   8 ,   p p .   1 1 6 0 9 8 1 1 6 1 1 3 ,   2 0 2 0 .   [2 6 ]   L .   Z h a n g ,   D .   L i ,   a n d   S .   C h e n ,   S e n t i m e n t   a n d   i n t e n t   a n a l y s i s   u s i n g   t ra n s f o r m e r - b a s e d   a r c h i t e c t u r e s   i n   m a rk e t i n g ,   IE E E   T r a n s a c t i o n s   o n   Co m p u t a t i o n a l   S o c i a l   S y s t e m s ,   v o l .   1 1 ,   n o .   3 ,   p p .   4 1 1 4 2 3 ,   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / T CS S . 2 0 2 4 . 3 3 6 5 4 2 8 .   [2 7 ]   X .   M a ,   Y .   L i ,   a n d   M .   A s i f,   E - C o m m e r c e   R e v i e w   S e n t i m e n t   A n a l y s i s   a n d   P u rc h a s e   I n t e n t i o n   P r e d i c t i o n   Ba s e d   o n   D e e p   L e a r n i n g   T e c h n o l o g y ,   J o u r n a l   o f   O r g a n i z a t i o n a l   a n d   E n d   U s e r   Co m p u t i n g ,   v o l .   3 6 ,   n o .   1 ,   p p .   1 2 9 ,   D e c .   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 4 0 1 8 / J O E U C . 3 3 5 1 2 2 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In do n e s i a J   E l e c   E ng  &   Co m S c i     IS S N :   2 5 0 2 - 4 7 52       B e ha v i or al   anal y s i s   ac r os s   m u l t i pl e   dom ai ns   us i ng   m a c hi n e   l e ar ni ng   …  ( Sur y ak ant )   1133   [2 8 ]   N .   C h a u d h u ri ,   G .   G u p t a ,   V .   V a m s i ,   a n d   I .   Bo s e ,   O n   t h e   p l a t f o rm   b u t   w i l l   t h e y   b u y ?   P r e d i c t i n g   c u s t o m e r s   p u rc h a s e   b e h a v i o r   u s i n g   d e e p   l e a rn i n g ,   D e c i s i o n   S u p p o r t   S y s t e m s ,   v o l .   1 4 9 ,   p .   1 1 3 6 2 2 ,   O c t .   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . d s s . 2 0 2 1 . 1 1 3 6 2 2 .   [2 9 ]   C.   M e n g   a n d   Z .   F a n g ,   R e s e a rc h   o n   P re d i c t i o n   a n d   A n a l y s i s   o C o n s u m e r   B e h a v i o r   M a n a g e m e n t   Ba s e d   o n   D e e p   L e a r n i n g ,   i n   2 0 2 4   IE E E   2 n d   In t e r n a t i o n a l   Co n f e r e n c e   o n   Co n t r o l ,   E l e c t r o n i c s   a n d   C o m p u t e r   T e c h n o l o g y ,   ICCE C T   2 0 2 4 ,   IE E E ,   A p r.   2 0 2 4 ,   p p .   1 7 9 1 8 3 .   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / ICCE CT 6 0 6 2 9 . 2 0 2 4 . 1 0 5 4 5 6 7 1 .   [3 0 ]   L .   Z h a n g ,   D .   L i ,   a n d   S .   C h e n ,   S e n t i m e n t   a n d   i n t e n t   a n a l y s i s   u s i n g   t ra n s f o r m e r - b a s e d   a r c h i t e c t u r e s   i n   m a rk e t i n g ,   IE E E   T r a n s a c t i o n s   o n   Co m p u t a t i o n a l   S o c i a l   S y s t e m s ,   v o l .   1 1 ,   n o .   3 ,   p p .   4 1 1 4 2 3 ,   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / T CS S . 2 0 2 4 . 3 3 6 5 4 2 8 .   [ 31 ]   T .   M .   M i t c h e l l ,   M a c h i n e   L e a r n i n g .   M c G ra w   H i l l ,   2 0 1 9 .     [ 32 ]   Y .   L e c u n ,   Y .   B e n g i o ,   a n d   G .   H i n t o n ,   D e e p   l e a rn i n g ,   Na t u r e ,   v o l .   5 2 1 ,   n o .   7 5 5 3 ,   p p .   4 3 6 4 4 4 ,   M a y   2 0 1 5 ,   d o i :   1 0 . 1 0 3 8 / n a t u re 1 4 5 3 9 .   [ 33 ]   M .   C h e n   a n d   S .   H u a n g ,   H y b r i d   m a c h i n e   l e a r n i n g   m o d e l s   fo fi n a n c i a l   b e h a v i o a n a l y s i s ,   E x p e r t   S y s t e m s   wi t h   A p p l i c a t i o n s ,   v o l .   1 8 4 ,   p .   1 1 5 4 5 3 ,   2 0 2 1 .   [3 4 ]   K .   K u m a a n d   P .   S ri n i v a s a n ,   D e e p   l e a rn i n g   fo b e h a v i o ra l   a n a l y t i c s   i n   r e t a i l   a n d   m a rk e t i n g ,   I E E E   A c c e s s ,   v o l .   8 ,   p p .   1 1 6 0 9 8 1 1 6 1 1 3 ,   2 0 2 0 .   [3 5 ]   M .   D a s   a n d   P .   K .   S a h u ,   E x p l a i n a b l e   A fo e t h i c a l   b e h a v i o ra l   a n a l y t i c s   i n   e d u c a t i o n ,   IE E E   T r a n s a c t i o n s   o n   A r t i f i c i a l   In t e l l i g e n c e ,   v o l .   6 ,   n o .   2 ,   p p .   2 4 2 2 5 6 ,   2 0 2 5 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / T A I. 2 0 2 4 . 3 4 0 1 2 4 5 .   [3 6 ]   A .   Ba rr e d o   A rri e t a   e t   a l . ,   E x p l a i n a b l e   A rt i f i c i a l   In t e l l i g e n c e   ( X A I):   Co n c e p t s ,   t a x o n o m i e s ,   o p p o rt u n i t i e s   a n d   c h a l l e n g e s   t o w a rd   re s p o n s i b l e   A I ,   In f o r m a t i o n   F u s i o n ,   v o l .   5 8 ,   p p .   8 2 1 1 5 ,   J u n .   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . i n ff u s . 2 0 1 9 . 1 2 . 0 1 2 .   [3 7 ]   L .   X u ,   A d v a n c e s   i n   e x p l a i n a b l e   d e e p   l e a r n i n g   fo b e h a v i o ra l   a n a l y t i c s ,   IE E E   A c c e s s ,   v o l .   1 1 ,   p p .   5 6 7 1 2 5 6 7 2 9 ,   2 0 2 3 .   [ 38 ]   T .   L i ,   A .   K .   S a h u ,   A .   T a l w a l k a r,   a n d   V .   S m i t h ,   F e d e ra t e d   L e a rn i n g :   C h a l l e n g e s ,   M e t h o d s ,   a n d   F u t u re   D i re c t i o n s ,   I E E E   S i g n a l   P r o c e s s i n g   M a g a z i n e ,   v o l .   3 7 ,   n o .   3 ,   p p .   5 0 6 0 ,   M a y   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / M S P . 2 0 2 0 . 2 9 7 5 7 4 9 .   [ 39 ]   Y .   Z h a n g ,   P ri v a c y - p r e s e rv i n g   fe d e ra t e d   d e e p   l e a r n i n g   fo r   h u m a n   b e h a v i o r   a n a l y s i s ,   P a t t e r n   R e c o g n i t i o n   L e t t e r s ,   v o l .   1 6 6 ,   p p .   34 4 2 ,   2 0 2 3 .   [4 0 ]   K .   Bo n a w i t z   e t   a l . ,   T o w a r d s   F e d e ra t e d   L e a rn i n g   a t   S c a l e :   S y s t e m   D e s i g n ,   i n   P r o c e e d i n g s   o f   M a c h i n e   L e a r n i n g   a n d   S y s t e m s 2 0 1 9 .   [O n l i n e ] .   A v a i l a b l e :   h t t p : / / a rx i v . o r g / a b s / 1 9 0 2 . 0 1 0 4 6   [ 41 ]   S .   Ba r o c a s ,   M .   H a r d t ,   a n d   A .   N a ra y a n a n ,   F a i r n e s s   a n d   M a c h i n e   L e a r n i n g ,   i n   2019 ,   2 0 2 0 ,   p p .   9 3 5 .   [O n l i n e ].   A v a i l a b l e :   h t t p s : / / f a i r m l b o o k . o rg / % 0 A h t t p s : / / f a i r m l b o o k . o r g   [4 2 ]   A .   H o w a rd   e t   a l . ,   S e a r c h i n g   fo r   m o b i l e N e t V 3 ,   i n   P r o c e e d i n g s   o f   t h e   IE E E   In t e r n a t i o n a l   Co n f e r e n c e   o n   Co m p u t e r   V i s i o n ,   IE E E ,   O c t .   2 0 1 9 ,   p p .   1 3 1 4 1 3 2 4 .   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / ICCV . 2 0 1 9 . 0 0 1 4 0 .   [4 3 ]   J .   L i u ,   Y .   Ch e n ,   a n d   J .   H a n ,   E ffi c i e n t   d e e p   l e a r n i n g   a t   t h e   e d g e :   A   s u rv e y ,   A C M   Co m p u t i n g   S u r v e y s ,   v o l .   5 4 ,   n o .   8 ,   p p .   1 3 7 ,   2022.   [4 4 ]   Y .   H .   H .   T s a i ,   S .   Ba i ,   P .   P .   L i a n g ,   J .   Z i c o   K o l t e r,   L .   P .   M o r e n c y ,   a n d   R .   S a l a k h u t d i n o v ,   M u l t i m o d a l   t ra n s fo r m e fo r   u n a l i g n e d   m u l t i m o d a l   l a n g u a g e   s e q u e n c e s ,   i n   A C L   2 0 1 9   -   5 7 t h   A n n u a l   M e e t i n g   o f   t h e   A s s o c i a t i o n   f o r   Co m p u t a t i o n a l   L i n g u i s t i c s ,   P r o c e e d i n g s   o f   t h e   Co n f e r e n c e ,   2 0 2 0 ,   p p .   6 5 5 8 6 5 6 9 .   d o i :   1 0 . 1 8 6 5 3 / v 1 / p 1 9 - 1656.   [4 5 ]   Z .   L i ,   J .   S u n ,   a n d   X .   W a n g ,   Cr o s s - d o m a i n   b e h a v i o ra l   a n a l y t i c s   u s i n g   g ra p h - b a s e d   t ra n s fo r m e r s ,   IE E E   T r a n s a c t i o n s   o n   Ne u r a l   Ne t w o r k s   a n d   L e a r n i n g   S y s t e m s ,   v o l .   3 5 ,   n o .   2 ,   p p .   8 9 9 9 1 0 ,   2 0 2 4 .   [ 46 ]   J .   Bi a m o n t e ,   P .   W i t t e k ,   N .   P a n c o t t i ,   P .   R e b e n t r o s t ,   N .   W i e b e ,   a n d   S .   L l o y d ,   Q u a n t u m   m a c h i n e   l e a r n i n g ,   Na t u r e ,   v o l .   5 4 9 ,   n o .   7 6 7 1 ,   p p .   1 9 5 2 0 2 ,   S e p .   2 0 1 7 ,   d o i :   1 0 . 1 0 3 8 / n a t u re 2 3 4 7 4 .   [ 47 ]   P .   K .   K u m a a n d   R.   S i n g h ,   Q u a n t u m - i n s p i re d   m o d e l s   fo b e h a v i o ra l   p r e d i c t i o n   a n d   c o g n i t i v e   a n a l y t i c s ,   J o u r n a l   o f   Q u a n t u m   In f o r m a t i o n   S y s t e m s ,   v o l .   1 2 ,   n o .   3 ,   p p .   8 8 1 0 4 ,   2 0 2 4 .   [4 8 ]   N .   M e h ra b i ,   F .   M o rs t a t t e r,   N .   S a x e n a ,   K .   L e r m a n ,   a n d   A .   G a l s t y a n ,   A   S u r v e y   o n   Bi a s   a n d   F a i r n e s s   i n   M a c h i n e   L e a r n i n g ,   A C M   Co m p u t i n g   S u r v e y s ,   v o l .   5 4 ,   n o .   6 ,   p p .   1 3 5 ,   J u l .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 1 4 5 / 3 4 5 7 6 0 7 .       B I O G R A P H I ES   O F   A U T H O R S       S u r y ak an t           i s   c ur r e nt l y   a   F u l l   t i m e   R e s e a r c h   S c ho l a r   a t   V T U .   H e   pub l i s he 3   R e s e a r c h   P a p e r s   i n   N a t i o na l   j o ur na l s   a nd   i nt e r n a t i o na l   j o ur n a l s   w hi c i nc l u de s   S c o pus   a n d   U G C   i nd e xe j o ur na l s .   H i s   a r e a s   o f   i n t e r e s t s   a r e   D a t a   S c i e nc e ,   P r e di c t i v e   A na l y t i c s ,   a nd   A r t i f i c i a l   I nt e l l i g e nc e .   H e   c a n   b e   c o nt a c t e a t   e m a i l :   s ur y a ka nt b i de m a ni @g m a i l . c o m .         D r   K u m a r   P   K           i s   a n   A s s i s t a n t   P r o f e s s o r   a t   V i s v e s v a r a y a   T e c hno l og i c a l   U ni v e r s i t y ,   B e l a g a v i .   H e   ho l ds   P hD   de g r e e   i n   C o m put e r   A ppl i c a t i o ns   w i t s pe c i a l i z a t i o i n   D a t a   S c i e nc e ,   A r t i f i c i a l   I nt e l l i g e nc e ,   B i o m e di c a l   E ng i ne e r i ng ,   I O T   O v e r   h i s   a c a de m i c   c a r e e r ,   he   ha s   g ui de d   m o r e   t h a n   10 0   po s t g r a dua t e   p r o j e c t s   a nd   i s   c ur r e n t l y   s up e r v i s i ng   f o ur   P h . D .   s c ho l a r s .   D r .   K um a r   h a s   pub l i s he o v e r   30  r e s e a r c pa pe r s   i n   r e p ut e d   i n t e r n a t i o na l   j o ur n a l s   a nd   h a s   f i l e d   t h r e e   pa t e n t s .   H e   h a s   a c t i v e l y   c o nt r i b ut e d   t o   v a r i o us   a c a de m i c   a nd   a dm i n i s t r a t i v e   a c t i v i t i e s   a t   bo t t he   i n s t i t ut i o na l   a n un i v e r s i t y   l e v e l s ,   s e r v i ng   a s   a   m e m be r   o f   t he   B o a r d   o f   E xa m i n e r s   ( B O E )   a nd   t he   B o a r d   o f   S t u di e s   ( B O S ) .   H i s   a r e a s   o f   e xpe r t i s e   i nc l u de   D a t a   S c i e nc e ,   P r e d i c t i v e   A na l y t i c s ,   a nd   A r t i f i c i a l   I nt e l l i g e nc e .   H e   c a be   c o nt a c t e d   a t   e m a i l :   pa nd r a l l i @g m a i l . c o m .       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.