サプライチェーン最適化、数理最適化、AI、SCMOPT、最適化ソルバー、python、可視化などのテーマで実務に役立つ様々な情報発信を行います。
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実務的な需要予測手法
量的な予測手法の分類 予測は大きく質的な予測と量的な予測に分けられる.ここでは,量的な予測に限定して話を進める.量的予測手法は,大きく分けて時系列モデルと回帰モデルに分類できる. 時系列モデル 時系列予測は,時系列データ […]
![pct184520140904114551](https://www.logopt.com/wp-content/uploads/2019/04/pct184520140904114551-820x440.jpg)
野々部教授の講演ビデオ
弊社技術顧問の野々部宏司教授が2015年度の最適化セミナーでご講演された内容です. スケジューリング最適化ソルバーOptSeqの作者の1人でもあられる先生が,資源制約付きスケジューリング問題に対するモデルの拡張を分かりや […]
![face-109968_1920](https://www.logopt.com/wp-content/uploads/2019/04/face-109968_1920-1024x682-820x440.jpg)
深層学習の歴史(パーセプトロンからTuring賞まで)
いま流行の深層学習(deep learning)はニューラルネットから生まれ,そのニューラルネットはパーセプトロンから生まれた.起源であるパーセプトロンまで遡ろう. 1958年に,コーネル大学の心理学者であったF. Ro […]
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茨木教授の基調講演
弊社技術顧問の茨木俊秀先生が2018年度のスケジューリング学会で基調講演をされました. 制約最適化ソルバーSCOPの作者の1人でもあられる先生が,困難な最適化問題に対するアプローチを分かりやすく解説されています. ア […]
![Slide 3 (1)](https://www.logopt.com/wp-content/uploads/2019/03/Slide-3-1-1024x576-820x440.jpeg)
深層学習のフレームワーク
最近の深層学習フレームワークの変遷はめまぐるしい.今年に入って人気が落ちてきたTensorFlowが思い切って2.0にバージョンアップしたように,すごい勢いで開発が進んでいる. ここでは,その歴史と最新の情報について概観 […]