数理最適化と機械学習を比較してみる - めもめも
数理最適化 Advent Calendar 2022 の記事です。 何の話かと言うと Pythonではじめる数理最適化 ―ケーススタディでモデリングのスキルを身につけよう― 作者:岩永二郎,石原響太,西村直樹,田中一樹オーム社Amazon 上記の書籍の第7章では、次のような問題を取り扱っています。 細かい点は書籍に譲りますが、まず、生データとして次のようなデータが与えられます。 これは、あるショッピングサイトの利用履歴を集計して得られたもので、あるユーザーが同じ商品を閲覧した回数（freq）と、その商品を最後に閲覧したのが何日前か（rcen）の2つの値から、そのユーザーが次にサイトにやってきた時に、再度、その商品を閲覧する確率（prob）を実績ベースで計算したものです。実績ベースのデータなので、ガタガタしたグラフになっていますが、理論的には、 ・freq が大きいほど prob は大きくな
「［改訂新版］ITエンジニアのための機械学習理論入門」が発売されます - めもめも
[改訂新版]ITエンジニアのための機械学習理論入門 作者:中井 悦司技術評論社Amazon 2015年に初版が発行された「ITエンジニアのための機械学習理論入門」の改訂版が発売されることになりました。2021年7月17日より一般販売がはじまる予定です。カバーする範囲は、初版とほぼ同じですが、言葉足らずで解りにくかった部分を書き換えたほか、より理解を深めるための情報を「コラム」という形で追加させていただきました。 そして何よりも（！）サンプルコードをPython 3で全面的に書き直して、Google Colaboratoryのノートブックとして提供するようにしました。これで、実行環境をローカルに用意することなく、気軽にコードを試していただくことができます。 参考までに、本書の前付けより、「改訂にあたり」を掲載させていただきます。 改訂にあたり 本書の初版を出版したのは、2015年の秋ごろです
「確率分布をファーストクラスオブジェクトとして扱う」という観点で Tensorflow Probability を理解する - めもめも
何の話かと言うと Tensorflow Probability の公式ページを見ると、 「TensorFlow Probability は確率的推論と統計的分析のためのライブラリです。」 という言葉が目に飛び込んできますが、機械学習モデルを扱うライブラリーとしての Tensorflow とどういう関係にあるのかがよくわかりません。 ここでは、「確率分布をファーストクラスオブジェクトとして扱う」というプログラミング言語的な観点から、Tensorflow Probability を説明してみます。 「確率分布」というオブジェクト 数学で言うところの「変数 x」には、通常、実数や複素数などのスカラー値が入ります。一方、プログラミング言語の「変数」には、もっと多様なものを代入することができます。次の例では、変数 f に対して、「関数 is_even()」を代入しています。 def is_even(
「ITエンジニアのための強化学習理論入門」が発売されます - めもめも
www.amazon.co.jp 表題の書籍が技術評論社より発売されることになりました。執筆にご協力いただいた方々には、あらためてお礼を申し上げます。販売開始に先立って、「はじめに」「目次」「図表サンプル」を掲載させていただきますので、先行予約される方の参考にしていただければと思います。 はじめに 「Q LearningとSARSAの違いを説明してください。」皆さんは、この質問に即答できるでしょうか？ 本書を読めば、自信を持って答えられます！ —— と、謎の宣伝文句（？）から始まりましたが、少しばかり背景を説明しておきましょう。 2015年に『ITエンジニアのための機械学習理論入門』(技術評論社)を出版させていただいた後、驚くほどの勢いで機械学習の入門書が書店にあふれるようになりました。そしてまた、回帰モデルによる数値予測、分類モデルによる画像データの識別など、教師データを用いた機械学習モ
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