「数理最適化」とは――4つの応用事例、実問題適用への手順、機械学習との違い、使い分け方

「数理最適化」とは――4つの応用事例、実問題適用への手順、機械学習との違い、使い分け方：リクルート事例で分かる数理最適化入門（1） リクルートにおける数理最適化の応用事例の紹介を通じて、数理最適化とは何か、どのようにビジネスに応用できるのかを紹介する連載。初回は、数理最適化の概要、リクルートにおける4つの応用事例、実問題適用への手順、機械学習との違い、使い分け方などについて。 近年多くの企業で、ビジネスでのデータ活用が当たり前になっています。中でも機械学習を用いた成功事例については、耳にしている読者の方も多いと思います。一方で、同じくデータ活用の技術である「数理最適化」は、さまざまな領域で成果を上げているにもかかわらず、その実態について知っている人はあまり多くないようです。 本連載ではリクルートにおける数理最適化の応用事例の紹介を通じて、数理最適化とは何か、どのようにビジネスに応用できるの

[misshiki]

“数理最適化とは「現実の問題を数式（数理モデル）として定義し、制約条件を満たしつつ、コストの最小化や利益が最大化されるような変数の値を求める手法」のことです。”

[bentsuyoshi]

「数理最適化」とは――4つの応用事例、実問題適用への手順、機械学習との違い、使い分け方

[yasu-osu]

楽しみな連載です。