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。
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 […]
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 […]
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 […]
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 […]
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 […]