需要の食い合いを考慮した商品の購入数予測 - Preferred Networks Research & Development
本記事は、2023年夏季インターンシッププログラムで勤務された上原祐輝さんによる寄稿です。 背景 商品の購入数予測は重要 近年、小売業界ではDXが進み、多くのビジネスプロセスが効率化されています。その中で、特に購入数予測は企業の競争力を左右する重要な要素となっています。購入数予測とは、過去のデータやトレンドを元に、将来の商品の購入数や需要を予測することを指します。正確な購入数予測は、在庫の無駄を削減し、商品の売り切れリスクを減少させるだけでなく、適切な価格設定を可能にし、利益の最大化に寄与します。 PFNにおいても購入数予測に取り組んでいますが、これまでのモデルでは商品間の需要の食い合いを捉えられていませんでした。そこで、本インターンシップでは需要の食い合いを考慮した商品の購入数予測モデルの開発に取り組みました。 既存モデルの問題点 購入数の予測において、最も基本的なアプローチの一つが各店
Optunaで始めるハイパーパラメータ最適化 - Preferred Networks Research & Development
この記事は、電気情報通信学会会誌に寄稿した解説記事「Optunaで始めるハイパパラメータ最適化」の転載です。この記事のパワーアップ版ともいえる書籍「Optunaによるブラックボックス最適化」が2月21日に出版されます。Optuna開発チームのメンバーが、Optunaについてより詳しく、よりわかりやすく説明し、より豊富な事例を紹介していますので、ぜひ予約して発売日からお読みください！ 出典 柳瀬利彦, Optunaで始めるハイパパラメータ最適化, 電子情報通信学会誌 Vol.104 No.7 pp.728-733 2021年7月 ©電子情報通信学会2021 Abstract 機械学習アルゴリズムの性能を引き出すためには，ハイパパラメータをデータやタスクに応じて適切に調整する必要がある．本稿では，その自動的な調整のためのツールとして，オープンソースのハイパパラメータ最適化フレームワークであるO
Pythonのlinter/formatterを誰でも手軽に設定できるようにするためのPFN社内ツール “pysen” の紹介 - Preferred Networks Research & Development
Home Blog Pythonのlinter/formatterを誰でも手軽に設定できるようにするためのPFN社内ツール “pysen” の紹介 Python向けのlinter/formatter設定ツール「pysen」を pypi.org および github.com で一般公開しました。 このツールは主にPython向けのlinter/formatterの設定を一元管理し、Preferred Networks社内でよく使われているツール環境を誰でも簡単に設定できるように支援するツールです。チームごとに分散しうるようなツールに関するノウハウをコードとして集約し、PFN社内での共有を促進させることを目的として開発しています。pysenは実際にPFN社内で使われており、2020年4月に開発がスタートしてから、2021年3月現在でおよそ100を超える社内リポジトリに導入されています。 上図:
ハイパーパラメータ自動最適化ツール「Optuna」公開 - Preferred Networks Research & Development
ハイパーパラメータ自動最適化フレームワーク「Optuna」のベータ版を OSS として公開しました。この記事では、Optuna の開発に至った動機や特徴を紹介します。 公式ページ 公式ドキュメント チュートリアル GitHub ハイパーパラメータとは？ ハイパーパラメータとは、機械学習アルゴリズムの挙動を制御するパラメータのことです。特に深層学習では勾配法によって最適化できない・しないパラメータに相当します。例えば、学習率やバッチサイズ、学習イテレーション数といったようなものがハイパーパラメータとなります。また、ニューラルネットワークの層数やチャンネル数といったようなものもハイパーパラメータです。更に、そのような数値だけでなく、学習に Momentum SGD を用いるかそれとも Adam を用いるか、といったような選択もハイパーパラメータと言えます。 ハイパーパラメータの調整は機械学習ア
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