感染拡大防止のため、本を読む前、読んだ後は手を洗いましょう。みなさまのご協力をお願いします。

検索結果書誌詳細

一般和書
ログインすると許諾を得た一部の
表紙画像をご覧になれます
  • 書誌の詳細です。 現在、この資料への予約は 0 件あります。
  • ・予約するときは「予約カートに入れる」ボタンをクリックしてください。予約するには図書館窓口で発行したパスワードが必要です。
    ・「予約カートに入れる」ボタンが出ない書誌には予約できません。
    詳しくは「マイページについて－インターネットで予約するには」をご覧ください。

蔵書情報

この資料の蔵書に関する統計情報です。現在の所蔵数 在庫数 予約数などを確認できます。

所蔵数 1 在庫数 1 予約数 0

書誌情報サマリ

書名

Pythonではじめる数理最適化　ケーススタディでモデリングのスキルを身につけよう

著者名 岩永二郎／共著 石原響太／共著 西村直樹／共著
出版者 オーム社
出版年月 2021.9
請求記号 417/00584/

この資料に対する操作

カートに入れる を押すと この資料を 予約する候補として予約カートに追加します。

いますぐ予約する を押すと 認証後この資料をすぐに予約します。

登録する本棚ログインすると、マイ本棚が利用できます。

資料情報

各蔵書資料に関する詳細情報です。

No. 所蔵館 資料番号 資料種別 配架場所 別置 帯出 状態
1 鶴舞0237947890一般和書２階開架自然・工学在庫 

関連資料

この資料に関連する資料を 同じ著者 出版年 分類 件名 受賞などの切り口でご紹介します。

書誌詳細

この資料の書誌詳細情報です。

請求記号 417/00584/
書名 Pythonではじめる数理最適化　ケーススタディでモデリングのスキルを身につけよう
著者名 岩永二郎／共著 　 石原響太／共著 　 西村直樹／共著
出版者 オーム社
出版年月 2021.9
ページ数 10,300p
大きさ 21cm
ISBN 978-4-274-22735-6
分類 417
一般件名 最適化-データ処理 　 数理計画法-データ処理
書誌種別 一般和書
内容紹介 Pythonによる数理最適化を、できるだけ理論に触れずに説明したのち、身近な5つのケーススタディを通じて、数理最適化技術を利用した実務の手順や注意事項を解説する。
書誌・年譜・年表 文献:p296〜297
タイトルコード 1002110053525

要旨 現実問題を通じて数理最適化を学ぶ。実務スキルが身につく５つのケーススタディを徹底解説。課題整理→実装→モデル検証の流れを体験しましょう。
目次 第１部　数理最適化チュートリアル（数理モデルとは
Ｐｙｔｈｏｎ数理最適化チュートリアル）
第２部　数理最適化のケーススタディ（学校のクラス編成
割引クーポンキャンペーンの効果最大化
輸送車両の配送計画
数理最適化ＡＰＩとＷｅｂアプリケーションの開発
商品推薦のための興味のスコアリング）
著者情報 岩永 二郎
　株式会社エルデシュ代表取締役。２００８年早稲田大学大学院修士課程修了。２０２１年筑波大学大学院博士課程修了。博士（社会工学）。２００８年株式会社数理システム（現株式会社ＮＴＴデータ数理システム）、２０１６年Ｒｅｔｔｙ株式会社を経て２０１９年より株式会社エルデシュ代表取締役。早稲田大学データサイエンス研究所招聘研究員。上智大学非常勤講師。筑波大学非常勤講師。２０１４年日本オペレーションズ・リサーチ学会事例研究賞受賞。国内のデータ解析コンペティションでは３度の受賞。専門は数理最適化、機械学習、自然言語処理(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)
石原 響太
　ＡＬＧＯＲＩＴＨＭＩＣ　ＮＩＴＲＯＵＳ株式会社代表取締役。東京大学大学院情報理工学系研究科数理情報学専攻修了。ＮＴＴデータ数理システム、ＰＫＳＨＡ　Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙでアルゴリズム開発・数理最適化技術を応用したビジネスソリューションの開発に従事。２０１８年ＡＬＧＯＲＩＴＨＭＩＣ　ＮＩＴＲＯＵＳ株式会社を設立。事業会社に対して数理最適化等の技術提供や技術コンサルティングを行っている(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)
西村 直樹
　株式会社リクルート所属。２０１５年東京工業大学大学院社会理工学研究科修士課程修了。２０２０年筑波大学大学院システム情報工学研究科博士後期課程修了。博士（社会工学）。２０１５年株式会社リクルートホールディングス入社。２０２０年度より筑波大学理工情報生命学術院非常勤講師、東京工業大学情報理工学院非常勤講師。おもにウェブサービスでの数理最適化施策の推進に従事(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)
田中 一樹
　株式会社ディー・エヌ・エー所属、データサイエンティスト。２０１７年慶應義塾大学大学院修士課程修了。修士（工学）。ゲーム領域を中心とした機械学習／ＡＩの応用を楽しんでいる。ゲーム以外のエンタメ・サービス領域における新規案件開拓にも日々奔走。国内外のデータ分析コンペティションで優勝・入賞の経験をもつ。Ｋａｇｇｌｅ　Ｍａｓｔｅｒ(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)


内容細目表：

前のページへ
ページの先頭へ トップページへ

本文はここまでです。

ページの終わりです。