「機械学習と数理最適化の融合｜moai-lab」
機械学習と数理最適化の融合パターン 機械学習（ML）と数理最適化（MO）は、それぞれが強力な問題解決ツールですが、近年、互いの強みを活かす形で融合が進んでいます。この融合は、問題解決の新たな可能性を切り開くと期待されています。ここでは、MLとMOの融合を7つのパターンに分類し、それぞれの特徴を解説します。 1. ML -> MO (ML-first MO-second: ML先 MO後) このパターンでは、まず機械学習を用いてデータから予測や知見を獲得し、その結果を基に数理最適化問題を解きます。 例: 機械学習で需要予測を行い、その予測結果に基づいて生産計画の最適化問
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2025-01-04 08:02:23
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