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1.2
機械学習と最適化の問題に
落 とし 込 む に は?
関数設定の次は、解決したい課題を機械学習と最適化の問題に落とし込む作
業になります。この落とし込み作業を行うためには、機械学習と最適化の大
枠を理解しておく必要があります。第2章での機械学習、第3章での最適化
の具体的な議論に先立ち、本節ではまず、機械学習と最適化の違いを明確に
したのち、機械学習と最適化のそれぞれの恩恵を知ることで、両者の特徴を
大まかに把握します。
機械学習と最適化の違いとは?
1.1節でのアイスクリームの売り上げの例では、「外気温からアイスクリームの
売り上げを予測する」、「アイスクリームが最も売れるように室内気温を調整す
る」といったことを行いました。実は、このようなことを行うための方法がそれ
ぞれ機械学習と最適化です。機械学習と最適化の構図を
図 1.2.1 にまとめます。
「因果関係あり、かつ、
が制御できる」場合の「室内気温とアイスクリームの関
係」の例で考えてみましょう。
毎日、室内気温とアイスクリームの売り上げを記録して、データセットを作成
しました。横軸
が室内気温、縦軸
がアイスクリームの売り上げとしてプロッ
トすると
図 1.2.1 左のようになりました。ここで私たちがまずやりたかったこと
は、アイスクリームの原料在庫管理や仕込み作業を行うための指標とするため、
室内気温によってアイスクリームの売り上げがどのように変わるかを予測するこ
とでした。これは、
の
に対する法則を見つけることに相当します。この ...