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再生第１回 数理最適化と機械学習の融合(MOAI)研究部会（近似動的計画入門 小林和博先生）
2023 10/27に開催された第１回 数理最適化と機械学習の融合に関する研究部会（MOAI Forum) の講演「近似動的計画入門」（小林和博 青山学院大学 准教授）です． アブストラクト: 近似動的計画（approximate dynamic programming, ADP）は，確率的な最適化問題を複数期にわたって解く場合に有効なツールである．動的計画では，いわゆる"次元の呪い"によって大規模な問題を解くことが困難になることがあるが，ADPでは，状態，行動，価値関数などを巧みに用いてこの困難を乗り越えようとするものである．この講演では，近似動的計画を用いる動機，基本的な用語，考え方などを述べる． 以下のMOAIフォーラムのHPから，講演スライドなどをダウンロードできます． https://vagabond-journey-286.notion.site/MOAI-Forum-bad15e6d16984697a4c1871b03af0008 研究部会にご興味のある方は，メイリングリストに登録お願いしま
再生MITの深層学習の講義を日本語で書きながら説明
MITのIntroduction to Deep Learningの前半を日本語で書きながら解説しています． データサイエンス演習のHPはこちら https://vagabond-journey-286.notion.site/d4558a17d60f42ef83c62d3d7a26e584?pvs=4 #DeepLearning #深層学習 #MIT #入門 #データサイエンス演習 @サプライ・チェイン最適化チャンネル（MIKIO KUBO) https://youtube.com/@kubomikio 動画プレイリスト: MIT教科書によるPython言語入門 https://www.youtube.com/playlist?list=PLz8sHu_CzBwO1IblqrK79dc3O4Lh60Yru 最適化モデリング言語 AMPL 解説 https://www.youtube.com/playlist?list=PLz8sHu_CzBwPLp316JiczWZBI8YoiJOaP Python言語による実務で役に立つ100の最適化問題 https://www.youtube.com/playlist?list=PLz8sHu_CzBwPMIdyL_WMEVUw-GOSL-J6w ただでアナリティクスの専門家になる方法 https://www.youtube.com/playlist?list=PLz8sHu_CzBwNTHy3GDouxNPI0QmdACDKZ データサイエンス練習問題集 https://www.youtube.com/playlist?list=PLz8sHu_CzBwPt3BPmwYjseKbQoIsqAO4T データサイエンス講義 https://www.youtube.com/playlist?list=PLz8sHu_CzBwMrcxkEEqzKvphIyAhR_JMD Python言語超入門 https://www.youtube.com/playlist?list=PLz8sHu_CzBwNHOgeAha17VVOvFh7okuZg メタヒューリスティクス https://www.youtube.com/playlist?list=PLz8sHu_CzBwNJt9a0P50hlDfL9P3RcJwS SCMOPT サプライ・チェイン最適化プロジェクト https://www.youtube.com/playlist?list=PLz8sHu_CzBwNLQJeRjadZcSvXG-LmEIGP MITの深層学習講義を日本語で解説 https://www.youtube.com/playlist?list=PLz8sHu_CzBwMRsto31_ddblF82Y4qI03_ サプライ・チェイン最適化講義 https://www.youtube.com/playlist?list=PLz8sHu_CzBwN2b-9Wo2RqzMXdnPVf4Lz8 サプライ・チェイン最適化特論 https://www.youtube.com/playlist?list=PLz8sHu_CzBwO0CePoT8KG2j5tB0SL102z 制約最適化ソルバー SCOP https://www.youtube.com/playlist?list=PLz8sHu_CzBwOxfNC2f5vL0n1QAa073AkI スケジューリング最適化ソルバーOptSeq https://www.youtube.com/playlist?list=PLz8sHu_CzBwOcukYoz2PzoNXAqY5awFRc
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再生スタートアップ成功の秘訣
このビデオは、スタートアップの成功に向けた鍵となる要因を示しています。 1. **友人から口コミで広がる素晴らしい製品**: 顧客からの積極的な口コミや推薦が、スタートアップの成長を加速させる要因となります。良い製品やサービスを提供し、顧客満足度を高めることが重要です。 2. **理解しやすい**: 複雑で理解しづらい製品やビジネスモデルよりも、シンプルで理解しやすいアプローチが成功につながりやすいです。 3. **市場で指数関数的な成長**: 成長のペースが急速で指数関数的であることが、スタートアップの成功に不可欠です。市場での急速な拡大を実現するための戦略が必要です。 4. **本物のトレンド vs 偽物のトレンド**: 一時的なトレンドではなく、本物の市場ニーズや消費者の変化する嗜好に焦点を当てることが重要です。偽物のトレンドに振り回されず、持続可能な価値を提供することが成功の秘訣です。 5. **熱心な創設者**: 創業者は情熱的で、自分のビジョンに対する熱意を持つことが必要です。困難に立ち向かい、夢を追求する情熱が成功につながります。 6. **野心的なビジョン**: 小規模な成功ではなく、大きな市場での成功を追求する野心があることが重要です。大胆なビジョンを追求し、それに向かって努力することが求められます。 7. **ハードなスタートアップ vs イージーなスタートアップ**: 時には困難な道を選び、競争に挑み、市場を開拓する覚悟が必要です。イージーな道を選ばず、ハードな努力を惜しまないことが成功の秘訣です。 8. **自信を持って未来を見据える（ただし、柔軟に対応する！）**: 自信を持ってビジョンを追求しつつも、市場の変化に対応し、柔軟性を持つことが重要です。確信を持って進む一方で、調整や変化への適応も行うことが成功につながります。 9. **もしうまくいけば巨大な市場**: スタートアップが成功すれば、巨大な市場を開拓できる潜在的な可能性がある分野を選ぶことが戦略的です。 10. **チーム（非明白な洞察力）**: 優れたチームを組むことが重要で、明白な洞察力だけでなく、非明白な課題や機会を見つける力も必要です。 11. **楽観的**: 楽観的な姿勢は、困難に立ち向かう助けになります。困難を克服し、ポジティブな姿勢を維持することが成功の秘訣です。 12. **アイデアの発生源**: 創業者やチームはアイデアの発生源を持ち、新たなアプローチや製品を生み出す能力があることが重要です。 13. **「私たちは解決策を見つけるだろう」**: 困難に直面しても、チームは問題を解決する自信を持つことが成功につながります。 14. **「私がそれを持っている」**: 自信を持って自分たちのビジョンや製品にコミットし、それを成功させる使命感を持つことが重要です。 15. **行動の偏向**: アイデアや計画を実行に移す決意と行動力が成功に不可欠です。 16. **無経験の幸運**: 未経験の分野において、新しいアプローチや視点から幸運を引き寄せることができる場合があります。 17. **勢い：慣性を失わない**: 成功に向かっている勢いを維持し、モメンタムを失わないことが成功の要因です。 18. **競争優位性：競争上の優位性**: 自社の製品やサービスに競争上の優位性を持つことが市場での成功を支えます。 19. **合理的なビジネスモデル**: ビジネスモデルは収益を生み出すために合理的で持続可能である必要があります。 20. **配布戦略**: 製品やサービスの効果的な配布戦略を持つことが成功の一環です。顧客に製品を届け、市場での存在感を高める方法を戦略的に計画し実行することが求められます。 21. **最高の創設者の特性 - 節約、焦点、執着、愛**: 創業者は資源を効果的に管理し、ビジョンに焦点を当て、夢中になり、製品やサービスに愛情を持つことが成功に貢献します。 22. **スタートアップが勝つ理由**: スタートアップの成功は、問題を解決し、市場で価値を提供する能力に依存しています。他社と競り合いながらも、それを実現することが勝利への鍵です。 23. **1つのNO vs 1つのYES**: スタートアップの成功は、多くの断られる可能性がある中で、1つの賛成を得ることができるかどうかにかかっていることがあります。断られることに耐え、肯定的な結果を追求し続けることが重要です。 24. **急速に変化する市場**: 市場は変化し続けます。スタートアップは市場の変化を敏感に捉え、適応能力を持つことが成功の鍵です。 25. **プラットフォームの転換**: ビジネスの成熟度に応じて、プラットフォームやビジネスモデルを転換する柔軟性を持つことが、競争力を維持し、成長を継続させるために重要です。
再生StanfordのBoyd先生のスライドをもとに凸最適化を深いところまで解説（5. 凸最適化 Part 3）
StanfordのBoyd先生のスライドをもとに凸最適化について語っています．今回は第5回の凸最適化問題のPart 3で，一般化不等式最適化，ベクトル最適化，パレート最適，多目的計画などについてです． 本とスライドはこちらでダウンロードできます．https://stanford.edu/~boyd/cvxbook/ #機械学習 #数理最適化 #Stanford #凸最適化 #凸関数 @サプライ・チェイン最適化チャンネル（MIKIO KUBO) https://youtube.com/@kubomikio
再生StanfordのBoyd先生のスライドをもとに凸最適化を深いところまで解説（5. 凸最適化 Part 2）
StanfordのBoyd先生のスライドをもとに凸最適化について語っています．今回は第5回の凸最適化問題のPart 2で，線形，分数計画，凸2次，2次錐，ロバスト最適化，確率計画，幾何計画などについてです． 本とスライドはこちらでダウンロードできます．https://stanford.edu/~boyd/cvxbook/ #機械学習 #数理最適化 #Stanford #凸最適化 #凸関数 @サプライ・チェイン最適化チャンネル（MIKIO KUBO) https://youtube.com/@kubomikio
再生数理最適化ソルバーのベンチマークの可視化
数理最適化ソルバーを様々なベンチマーク問題例で比較してみました． 商用とフリーの両方が含まれますが，訳あって2つの主流の商用ソルバーは含まれていません． https://mattmilten.github.io/mittelmann-plots/ #数理最適化 #ベンチマーク #比較 #Gurobi #C-OPT @サプライ・チェイン最適化チャンネル（MIKIO KUBO) https://youtube.com/@kubomikio 動画プレイリスト: MIT教科書によるPython言語入門 https://www.youtube.com/playlist?list=PLz8sHu_CzBwO1IblqrK79dc3O4Lh60Yru 最適化モデリング言語 AMPL 解説 https://www.youtube.com/playlist?list=PLz8sHu_CzBwPLp316JiczWZBI8YoiJOaP Python言語による実務で役に立つ100の最適化問題 https://www.youtube.com/playlist?list=PLz8sHu_CzBwPMIdyL_WMEVUw-GOSL-J6w ただでアナリティクスの専門家になる方法 https://www.youtube.com/playlist?list=PLz8sHu_CzBwNTHy3GDouxNPI0QmdACDKZ データサイエンス練習問題集 https://www.youtube.com/playlist?list=PLz8sHu_CzBwPt3BPmwYjseKbQoIsqAO4T データサイエンス講義 https://www.youtube.com/playlist?list=PLz8sHu_CzBwMrcxkEEqzKvphIyAhR_JMD Python言語超入門 https://www.youtube.com/playlist?list=PLz8sHu_CzBwNHOgeAha17VVOvFh7okuZg メタヒューリスティクス https://www.youtube.com/playlist?list=PLz8sHu_CzBwNJt9a0P50hlDfL9P3RcJwS SCMOPT サプライ・チェイン最適化プロジェクト https://www.youtube.com/playlist?list=PLz8sHu_CzBwNLQJeRjadZcSvXG-LmEIGP MITの深層学習講義を日本語で解説 https://www.youtube.com/playlist?list=PLz8sHu_CzBwMRsto31_ddblF82Y4qI03_ サプライ・チェイン最適化講義 https://www.youtube.com/playlist?list=PLz8sHu_CzBwN2b-9Wo2RqzMXdnPVf4Lz8 サプライ・チェイン最適化特論 https://www.youtube.com/playlist?list=PLz8sHu_CzBwO0CePoT8KG2j5tB0SL102z 制約最適化ソルバー SCOP https://www.youtube.com/playlist?list=PLz8sHu_CzBwOxfNC2f5vL0n1QAa073AkI スケジューリング最適化ソルバーOptSeq https://www.youtube.com/playlist?list=PLz8sHu_CzBwOcukYoz2PzoNXAqY5awFRc
再生StanfordのBoyd先生のスライドをもとに凸最適化を深いところまで解説（3. 凸関数 Part 3）
StanfordのBoyd先生のスライドをもとに凸最適化について語っています．今回は第3回のPart 3で共役関数，準凸関数，対数凸関数，一般化不等式に対する凸性などについてです． 本とスライドはこちらでダウンロードできます．https://stanford.edu/~boyd/cvxbook/ #機械学習 #数理最適化 #Stanford #凸最適化 #凸関数 @サプライ・チェイン最適化チャンネル（MIKIO KUBO) https://youtube.com/@kubomikio
