マガジンのカバー画像

Pythonによる最適化

249
最適化やデータ解析はPythonを使うと瞬時にできるよ,という話です.
運営しているクリエイター

記事一覧

LM Studio のインストール方法

データサイエンス演習で学生さんたちにLLM(大規模言語モデル)を体験してもらいたいと考えていたが,Haggin Faceでは物足りず,ChatGPTへの登録は面倒だし,お金をとられる可能性もある.(APIコールは3.5でも無料ではできないのだ.)
そこで,ローカルでLLMが動かせる LM Studio を使ってみたらと思い立った.以下に,インストール方法をまとめておく.

以下のサイトに行って,自

もっとみる

PyCaretを用いた機械学習入門 (授業)Part 1 回帰と分類

PyCaretを用いた機械学習について講義で話しました.今回はPart 1で,回帰と分類を解釈可能性も交えて学習しています. #Python #PyCaret #回帰 #分類 #SHAP #解釈可能性
@サプライ・チェイン最適化チャンネル(MIKIO KUBO)
https://youtube.com/@kubomikio

C-Optを使ってGurobiモデルを解くためのwrapper

C-Optは中国製のGurobiもどきだ.ベンチマークでは2位が多い.マニュアルはここにあり,学生は無料で1年使える.日本からでもOK.

https://guide.coap.online/copt/en-doc/index.html#

以下のコードをまずまわしておく.
#c -opt wrapperimport coptpy as cpfrom coptpy import COPT, qui

もっとみる
ML/MO研究部会HP(仮)

ML/MO研究部会HP(仮)

研究部会の原案ができた.

第0回 ML/MO研究部会 (仮)zoomによるオンライン

8/3(木)13:00- 16:00

13:00-14:00 久保 幹雄 東京海洋大 教授 数理最適化と機械学習の融合アプローチ-分類と新しい枠組み -

14:00-15:00 高野 祐一 筑波大学 准教授

S. Ikeda, N. Nishimura, N. Sukegawa, and Y. Taka

もっとみる

データ解析のパッケージ Pandas をもっと簡単にするためのツールたち(授業)

データ解析パッケージ Pandas をもっと簡単にするためのツール pandasGUIとpandas-profiling について講義で話しました. #pandasGUI #Pandas #pandas -profiling #Python #プログラミング言語
@サプライ・チェイン最適化チャンネル(MIKIO KUBO)
https://youtube.com/@kubomikio

解釈可能なAIのための混合整数最適化を用いた最適分類木の理論と応用

混合整数最適化を用いた最適分類木の理論と応用ついて解説してみました.これを使うと解釈可能なAIがGurobiなどを使って作れます. #最適分類木 #Python #AI #数理最適化ソルバー
@サプライ・チェイン最適化チャンネル(MIKIO KUBO)
https://youtube.com/@kubomikio

データデータ解析の定番パッケージ Pandas とビッグデータ用の Vaex についての解説(授業)

データ解析パッケージの定番 Pandas とビッグデータ用の高速化版 Vaex について講義で話しました. #Vaex #Pandas #Python #AI #プログラミング言語
@サプライ・チェイン最適化チャンネル(MIKIO KUBO)
https://youtube.com/@kubomikio

Pythonの35000倍速い(!?)AI開発用の新プログラミング言語 Mojoの解説(Pythonとの違いを中心に)

最近話題のMojoというプログラミング言語について解説してみました.
宣伝ではPythonの35000倍速いとありますが,NumPyと比較した実験もしてみました. #Mojo #Python #AI #プログラミング言語
@サプライ・チェイン最適化チャンネル(MIKIO KUBO)
https://youtube.com/@kubomikio

授業でNumPyを最初に勉強する理由について解説

授業でNumPyを最初に勉強する理由について解説しました. #Python #NumPy
@サプライ・チェイン最適化チャンネル(MIKIO KUBO)
https://youtube.com/@kubomikio
https://twitter.com/MickeyKubo
https://note.com/mikiokubo/

数理最適化と機械学習の融合アプローチ-分類と新しい枠組み--応用編-

数理最適化と機械学習を融合した新しいフレームワークの「応用」について語っています.
応用は,動的ロットサイズ決定問題,起動停止問題,動的配送計画,長距離輸送問題,動的修理人問題などです. #機械学習 #数理最適化 #融合 #MIPlearn #ConstraintLearn
@サプライ・チェイン最適化チャンネル(MIKIO KUBO)
https://youtube.com/@kubomikio

ChatGPT時代のデータサイエンティスト(授業)

ChatGPT時代におけるデータサイエンティストに求められるスキルと勉強法について教えています. #データサイエンティスト #ChatGPT #入門
@サプライ・チェイン最適化チャンネル(MIKIO KUBO)
https://youtube.com/@kubomikio