ぱたへね

はてなダイアリーはrustの色分けができないのでこっちに来た

数理最適化: Optimization Night #1

15日に行われた数理最適化の勉強会に行ってきました。 会場はブレインパッド様の部屋をお借りしました。いつもありがとうございます。

動画はこちらから見ることができます。素晴らしい。

www.youtube.com

技術書典を支える最適化技術

sfujiwaraさんの発表です。

発表資料はこちらで見れます。

speakerdeck.com

技術書典というイベントでのブースの配置を最適化する話です。最適化の余地を残すところと、ハイパーパラメータの調整はやりたくないのバランスを取るところが面白そうでした。

ブースの分類にRubyと機械学習の両方タグがあった場合、Rubyの島に入れるのか、機械学習の島にいれるのか自動で判別するのが難しい問題。会場から上がったRubyの方が愛を感じるからRubyでしょに対して、sfujiwaraさんがそれが人間の判断じゃんと返したところが面白かったです。愛をどう特徴量に落とすのかがキモですね。一つは、タグの希少度だと思います。Rubyと自作キーボードだと、どっちに愛があるのか難しいですね。

技術書典はまだ行ったことがないので次は行ってみたいですね。

「カルチョビット」で選手のトレーニングメニューを最適化してみた。

mas_yamamotoさんの発表です。

発表資料はこちらです。

www.slideshare.net

ゲームのトレーニングを最適化しようというお題でした。いくつもの組み合わせを見ると最適化したくなってしまうのは職業病ではと若干心配になりました。

面白かったのは、手持ちのカードだけで最適化してしまうと上手く行かないところがある所です。次に引くカードの予測が入っていないため、目先の最適化だけで進めると後で要らないカードが残ってしまう。一方で未来のカードは何が来るのか分からないので最適化に使えない。これは、次に来るカードの確率も入れて最適化するしか無いなと思いました。

Google OR Tools で数理最適化に入門する

杉山さんの発表です。

発表資料はこちらです。

speakerdeck.com

ツールを選ぶ選択肢としてpipでインストールできるとうれしい、本日二回目の話題でした。pipうれしいですね。MiniZincという制約ソルバーは少し触った事があったので、デモ自体はふーんという感じで聞いてました。どの最適化ツールもそれなりに面倒ですね。数理最適化が仕事の人ならともかく、たまにツールとして使いたいってときに、もっと簡単なのがあっても良いと思います。

制約条件を英語で書いたら勝手に制約条件にしてくれる技術(多分Deep Learningでできるよ)に期待します。

その他

最適化問題の良い本を教えてもらいました。

ナース・スケジューリング (シリーズ:最適化モデリング)

https://www.amazon.co.jp/dp/4764905582www.amazon.co.jp

そういえば、Veritakの開発者がこういう最適化をやっていると聞きました。

https://nurse-scheduling-software.com/profile2.pdf

僕のお勧めは、離散最適化で良ければCorseraのこのコースです。

www.coursera.org

すごく面白かったので、次回か次々回には発表したいですね。 発表ネタはあるのですが、日本ディープラーニング協会のE資格の勉強が結構大変・・・