時系列予測モデルの、予測精度を向上させるために、外生変数(説明変数・特徴量)を利用することがあります。 例えば、需要予測のための価格や将来のプロモーション変数、電力負荷予測のための天気データなどです。 時系列データには、...
NeuralForecastは、時系列予測の分野で革新的な変化をもたらすツールです。 前回、NeuralForecastの概要について説明しました。 深層学習によるビジネス時系列分析ツール NeuralForecast(...
“データは新時代の石油” – この言葉が示すように、現代ビジネスにおけるデータの価値は計り知れません。 特に時系列予測は、ビジネスの成長と発展において中心的な役割を果たしています。 今...
Pandasは、データ分析にPythonを使うデータサイエンティストにとって、最もよく使われているツールの1つです。 GPU データフレームのライブラリーの1つに、pandasライクなRAPIDS cuDF(cuda b...
数理最適化と機械学習の融合は、ビジネスの意思決定に革命をもたらす可能性を秘めています。 具体的には、Scikit-learnで数理モデルを構築し、その数理モデルを目的変数としたSciPyを用い最適化問題を解きます。 例え...
今回は、数理最適化のさらに高度な領域である「整数最適化」と「組合せ最適化」に焦点を当てます。 これらの最適化手法は、現実の複雑な問題を解決するために広く用いられています。 有名なところでは、巡回セールスマン問題やナップサ...
書籍や論文、Webサイトなどに記載されている、目の前の数式を LaTeX コードとして手に入れたい! と思った方も多いことでしょう。 私は結構あります。 Pythonのライブラリ pix2tex で実現できます。 という...
非線形最適化は、ビジネス、工学、データサイエンスなど、多岐にわたる分野で不可欠なツールとなっています。 この複雑で魅力的な領域に飛び込む準備はできていますか? 今回は、線形最適化から非線形最適化への遷移、非線形最適化の基...
線形最適化は、複雑な意思決定問題を数学的に定式化し、最適な解を見つけるための強力なツールです。 ビジネスの世界では、資源が限られている中で最大の利益を得る方法を見つける必要があります。また、工学の分野では、与えられた条件...
数理最適化とは、複雑な問題を数学的に解く鍵となる一連の手法です。 この第1回目の記事では、数理最適化の魅力と重要性を探りながら、その基本概念や応用例を紹介します。線形最適化と非線形最適化の違いを明らかにし、数学と現実世界...