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Pythonによる最適化

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最適化やデータ解析はPythonを使うと瞬時にできるよ,という話です.
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2020年12月の記事一覧

PyCaretによる自動機械学習

PyCaretによる自動機械学習

最近,AutoMLが流行している.某社が高価な値段で売っていて,それに騙されて買っていた企業も多いようだが,いまでは無料でほぼ同じことができる.

一番おすすめはPyCaretだ.現在のバージョンは2.2.3で,活発に開発が進められているようだ.

例として,まずは,毒キノコの判定でもしてみよう.

mashroom = pd.read_csv("http://logopt.com/data/ma

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なぜ今最適化か?

AIブームの次は,最適化のブームが来るよ,というお話です.
まあ,期待半分で,最適化は民主化が進んでおらず,専門家が入らないとどうしょうもない場合が多いので,それほど楽観的ではないですが...

深層学習を用いた需要予測

講義(演習)で,深層学習を用いた需要予測について解説しました.市販の深層学習を利用した予測ソフトと比べるのを宿題としました.実際にやってみると,数十万する市販のソフトが,いかに「ちゃんとしていないか」が分かると思います.

費用対効果

最適化プロジェクトでどのような手法がいいかを聞かれることが多い.これに答えるには,対象とする問題で,最適化を適用したときに得られる費用削減を推定する必要がある.

最適化のソルバーと開発の労力もピンキリであり,費用の削減が大きければ,高価なソルバーを駆使したソリューションが推奨される.

一方,予算もなく,削減可能な費用の推定値も微々たるものの場合には,現状の勘と経験による方法が最適になる,

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PoetryとStreamlit

環境構築のためのPoetryとWebアプリ開発のためのStreamlitの解説を演習でしました.Streamlitは日本語で投稿している人もいるようですが,一番大事なcashについて解説しているのはなかったようなので,あげてみました.

解釈可能なAIと説明可能なAI

解釈可能なAIと説明可能なAI

説明可能なAI (Explainable AI)と解釈可能なAI (Interpretable AI)の違いを理解していない人が多いようなのでメモをしておく.

説明可能なAIは最近の研究の流行で,ブラックボックスである機械学習(特に深層学習)に「なぜ」を付加するためのものであり,色々な手法が提案されている.画像に「このあたりが猫っぽいから」とか,「そこを隠すと猫かどうか判別できないから」とか,「

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OR+AI

ずーっと昔にAI学会に招待されて,OR vs AI というパネルをしたことがある.そのころは,AIは学会員は多いけど三流の研究者が集まっているという感じだっがが,最近では逆転している気がする.

AI全体だと,抽象論のみで機械が考えることができるかを真面目に考えている人たち,実学中心の企業の人たち,機械(深層)学習の人たちに別れていると思うが,三番目が最近伸びている.

これは,機械学習の理論(O

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