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
岩永二郎／共著 石原響太／共著 西村直樹／共著 田中一樹／共著
発売日：2021年9月
- ページ数
- ３００ｐ
- ISBN
- 978-4-274-22735-6
- 著者情報
- 岩永 二郎（イワナガ ジロウ）
株式会社エルデシュ代表取締役。２００８年早稲田大学大学院修士課程修了。２０２１年筑波大学大学院博士課程修了。博士（社会工学）。２００８年株式会社数理システム（現株式会社ＮＴＴデータ数理システム）、２０１６年Ｒｅｔｔｙ株式会社を経て２０１９年より株式会社エルデシュ代表取締役。早稲田大学データサイエンス研究所招聘研究員。上智大学非常勤講師。筑波大学非常勤講師。２０１４年日本オペレーションズ・リサーチ学会事例研究賞受賞。国内のデータ解析コンペティションでは３度の受賞。専門は数理最適化、機械学習、自然言語処理
石原 響太（イシハラ コウタ）
ＡＬＧＯＲＩＴＨＭＩＣ ＮＩＴＲＯＵＳ株式会社代表取締役。東京大学大学院情報理工学系研究科数理情報学専攻修了。ＮＴＴデータ数理システム、ＰＫＳＨＡ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙでアルゴリズム開発・数理最適化技術を応用したビジネスソリューションの開発に従事。２０１８年ＡＬＧＯＲＩＴＨＭＩＣ ＮＩＴＲＯＵＳ株式会社を設立。事業会社に対して数理最適化等の技術提供や技術コンサルティングを行っている
西村 直樹（ニシムラ ナオキ）
株式会社リクルート所属。２０１５年東京工業大学大学院社会理工学研究科修士課程修了。２０２０年筑波大学大学院システム情報工学研究科博士後期課程修了。博士（社会工学）。２０１５年株式会社リクルートホールディングス入社。２０２０年度より筑波大学理工情報生命学術院非常勤講師、東京工業大学情報理工学院非常勤講師。おもにウェブサービスでの数理最適化施策の推進に従事
田中 一樹（タナカ イッキ）
株式会社ディー・エヌ・エー所属、データサイエンティスト。２０１７年慶應義塾大学大学院修士課程修了。修士（工学）。ゲーム領域を中心とした機械学習／ＡＩの応用を楽しんでいる。ゲーム以外のエンタメ・サービス領域における新規案件開拓にも日々奔走。国内外のデータ分析コンペティションで優勝・入賞の経験をもつ。Ｋａｇｇｌｅ Ｍａｓｔｅｒ
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商品説明
現実問題を通じて数理最適化を学ぶ。実務スキルが身につく５つのケーススタディを徹底解説。課題整理→実装→モデル検証の流れを体験しましょう。
Pythonで実務に使える数理最適化のスキルを身につけよう！
本書は、Pythonを用いた数理最適化の入門書です。さまざまな課題をPythonを使って実際に解いてみることで、数理モデルを実務で使いこなす力を身につけます。
第1章と第2章はチュートリアルです。中学校で習う連立一次方程式や、高校で習う線形計画法を題材として、数理最適化の流れや考えかたを説明します。シンプルな課題設定なので、数学的な難しさを感じることなく、Pythonに集中して基礎を学習することができます。
第3章〜第7章では、実際に起こりうるさまざまな課題を数理最適化によって解いていきます。学校のクラス編成やサークル活動における車のグループ分けなどの学生にとっても身近な課題や、配布クーポンの効果最大化や効率のよい配送計画の立案などのビジネスにおいてたびたびぶつかる課題などを解いていくことで、手順や注意点、効率のよい方法などが学べます。
※お届け日が変更になりました
9月8日→9月29日
商品詳細
- 出版社名
- オーム社
- サイズ
- ２１ｃｍ
- 対象年齢
- 一般
- フォーマット
- 単行本
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