機械学習と数理最適化とは？
概要
機械学習と数理最適化は現代技術の未来を支える重要な技術です。
機械学習と数理最適化 Advent Calendar 2023 チャレンジ の文書です。
1.機械学習について
機械学習はコンピュータがデータから学習し、パターンを発見する技術です。
ディープラーニングの一例として、画像認識では、猫や犬の画像をニューラルネットワークを用いて認識するモデルがあります。
また、顧客の購買履歴を分析して将来の傾向や需要予測を行うことができます。
なお、AIと機械学習についてです。
人工知能 (AI) は機械学習の一分野です。
機械がデータからパターンなど法則性を学習し、解析、予測することを指します。
例えば、自動運転車はAI技術を活用して周囲の状況を認識し、安全な運転判断を行います。
また、顔認識技術もAIの一例であり、写真やビデオから特定の人物を識別することができます。
2.数理最適化について
数理最適化は数学的手法を用いて最良の解を見つける問題解決の手法です。
例えば、物流業界では、運送コストを最小化するために最適な経路や配送スケジュールを計算することが求められます。
また、スーパーでの売り上げを最大化する際に、限られた棚資源の中で最大の利益を上げる棚割当てを作成することができます。
3.まとめ
機械学習と数理最適化は現代技術の進化をけん引するものです。
今のビッグデータの時代において、データから学び最適解を導く力は大変重要です。
これらの技術を活用することで、様々な業界や分野でより効率的で賢い意思決定が可能となります。
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