NTTデータ数理システムでアルゴリズムを探求している大槻 (通称、けんちょん) です。 好きなアルゴリズムは最小カットやマッチングですが、会社ではなぜか「動的計画法が好きな人」と呼ばれています。今回は動的計画法を用いて得られた最適解を復元するための汎用的な方法について紹介します。 0. はじめに 動的計画法を用いて効率的に解くことのできる最適化問題は数多くあります。パッと思いつくだけでも ナップサック問題 迷路などの最短路問題 区間スケジューリング問題 音声認識パターンマッチング問題 レーベンシュタイン距離 発電計画問題 分かち書き 隠れマルコフモデル ... などなど、多種多様な分野の問題を動的計画法によって効率よく解くことができます。このように、分野横断的な活用をできることが、動的計画法をはじめとした数理工学的手法の特長であり醍醐味であると常々感じています。今回は動的計画法によって得ら

はじめに: 統計学の重要性 NTT データ数理システムでリサーチャーをしている大槻 (通称、けんちょん) です。 今回は統計検定 1 級について記します。 統計検定とは日本統計学会による公認の資格であり、統計に関する知識や活用力を評価するものです。 日常的に大量のデータが溢れている昨今、データ分析や機械学習に対するニーズは最高の高まりを見せています。最近では何も考えずともただデータを入力するだけでデータ分析や機械学習手法を実行してくれるツールも多数出回るようになりました。 データ分析や機械学習を実際に遂行するにあたって、統計学は強力な基礎になります。確かに最近は便利なツールの発達のおかげで、統計を学ばずともデータ分析を実行できる環境が整いつつありますが、その状態でデータ分析手法や機械学習手法を実際に適用しようとすると、しばしば誤った推論をしてしまったり、複雑な状況に対してどのようなアプロー