第2回：ナップサック問題を色々な方法で解いてみた【ブレインパッドの数理最適化ブログ】 - Platinum Data Blog by BrainPad
本記事は、当社オウンドメディア「Doors」に移転しました。 約5秒後に自動的にリダイレクトします。 ブレインパッドの社員が「数理最適化技術」に関して連載するこの企画。 第2回は、当社のデータサイエンティストが、有名問題「ナップサック問題」の様々な解法を紹介しながら、実際に筆者が設定した問題例を解く過程を紹介しています。 こんにちは。アナリティクスサービス部の内池です。この記事では 【連載】ブレインパッドの数理最適化ブログ の第2弾として、最適化手法入門 データサイエンス入門シリーズ を読んで学んだことを活かし、現実の問題を様々な方法で解いていきたいと思います。 今回のテーマは組合せ最適化の有名問題であるナップサック問題です。ナップサック問題といえば「動的計画法」を思い浮かべる方が多いと思いますが、動的計画法だけでも様々なバリエーションがある他、動的計画法以外の効率的な解法も存在します。こ
動的計画法（ナップサック問題） - アルゴリズム講習会
動的計画法（ナップサック問題） 動的計画法とナップサック問題について解説します。 動的計画法とは 直接計算すると大きな時間がかかってしまう問題に対し、途中の計算結果をうまく再利用することで計算効率を上げる手法のこと。 「途中の計算結果を再利用」＝「同じ計算をしない」ということ 難しいように見えて考え方自体は単純 ICPC国内予選でもC問題～F問題くらいに何かしらの形で2,3題ほどでます 英語では「Dynamic Programming」と呼び、略して「DP」と呼ぶことが多いです。 動的計画法で効率的に解ける問題の一つに、ナップサック問題というものがあります。 ナップサック問題 ナップサック問題は、価値と重さが決まっている複数の品物を容量が一定のナップサックに詰め込むとき、ナップサックに詰め込める品物の価値の和の最大値は何であるか？ という問題です。 具体的には、以下の図のようになります。ナ
「報酬10分の1に」「時給80ドルのライターだったがクビ」。海外で「AIに仕事を奪われた」悲鳴上がる（篠原修司） - エキスパート - Yahoo!ニュース
生成AIの『ChatGPT』や『Stable Diffusion』などの登場により、「AIに仕事を奪われてしまうのではないか？」と不安視する声があがっていますが、海外ではすでにそのような事例が報告されています。 「時給80ドルのライターとしての仕事がなくなった」 海外の大型掲示板『Reddit』で話題になっているのは、ある匿名のライターが今月投稿した「AIに仕事を奪われた」という報告です（クライアントからの特定を防ぐため、普段と異なるアカウントを利用しているとのこと）。 この人物はフリーライターとして10年以上の経歴を持ち、トップブランドとの仕事の経験もあったそうです。 昨年には新しいクライアントも獲得し、時給50ドルで仕事がスタートしたものの、彼の書く文章が優れていたことからクライアントが自主的に時給80ドルまでアップしてくれ、いまでは主要な収入源にまで成長していたとのことでした。 しか
1冊の単語帳を610日かけて全読したら語彙力が1万語になった
きっかけは、読書猿さんとの飲み会だった。 「海外の記事やSNSを読むのに英語力が足りない。しゃべれなくても書けなくてもいいけど、スラスラ読めるようになりたい」と愚痴ったところ、「まず2万語」と言われたのが最初だ。 語彙力こそパワー、ボキャブラリーを増やすぞとばかりに選んだのがこれだ。 理由は、英語を学んできた人たちの評価がダントツだったことが一つ。もう一つは、お試しで手にしてみたところ、「ちょっと難しいけれど、頑張れば読めないこともない」というレベルだった点だ。 本書を610日間かけて読み切った結果はこうなる。Preply のボキャブラリーテストによると、ほぼ一万語に到達できた。 7870 words （2021年4月） 9944 words （2023年4月） ぶっちゃけ私一人では無理だった。初志は継続せず、どこかで挫折する理由を探し出していた。 だが、私を一人にしない技法を用いることで
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