[For beginners] がんばれデータサイエンティスト！

深層学習によるビジネス時系列分析ツール NeuralForecast（3）<br>– 時系列回帰モデルを深層学習で構築する方法 –

深層学習によるビジネス時系列分析ツール NeuralForecast（3）
– 時系列回帰モデルを深層学習で構築する方法 –

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、...
Python SciPyで手を動かしながら学ぶ数理最適化<br>– 第5回: Scikit-learnモデルとSciPy最適化の統合 –

Python SciPyで手を動かしながら学ぶ数理最適化
– 第5回: Scikit-learnモデルとSciPy最適化の統合 –

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...
Python SciPyで手を動かしながら学ぶ数理最適化<br>– 第4回: 整数最適化と組合せ最適化 –

Python SciPyで手を動かしながら学ぶ数理最適化
– 第4回: 整数最適化と組合せ最適化 –

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...
Python SciPyで手を動かしながら学ぶ数理最適化<br>– 第3回: 非線形最適化の基礎 –

Python SciPyで手を動かしながら学ぶ数理最適化
– 第3回: 非線形最適化の基礎 –

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...
Python SciPyで手を動かしながら学ぶ数理最適化<br>– 第2回: 線形最適化の基礎 –

Python SciPyで手を動かしながら学ぶ数理最適化
– 第2回: 線形最適化の基礎 –

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...
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