[まとめ]-機械学習と数理最適化とは？

概要
機械学習と数理最適化は現代技術の未来を支える重要な技術です。

機械学習と数理最適化 Advent Calendar 2023 チャレンジ の文書です。

機械学習と数理最適化のカレンダー | Advent Calendar 2023 - Qiita

Advent Calendar 2023 チャレンジなので、まとめは入らないといけないので、機械学習と数理最適化についててのまとめです。

1.機械学習について

機械学習はコンピュータがデータから学習し、パターンを発見する技術です。
ディープラーニングの一例として、画像認識では、猫や犬の画像をニューラルネットワークを用いて認識するモデルがあります。
また、顧客の購買履歴を分析して将来の傾向や需要予測を行うことができます。

(1)予測
なお予測としては、新型コロナ予測などをしました。

(２)解析
なお解析としては、新型コロナに相関している梅毒解析などをしました。

新型コロナに梅毒が相関していることを示した論文のネットワーク図は、
下記の通り。　

新型コロナに相関している梅毒解析論文ネットワーク

ピンク色が主要論文です（…とAIが言ってます）。

論文名：Adult-Onset Leukoencephalopathy With Axonal Spheroids and Pigmented Glia: Review of Clinical Manifestations as Foundations for Therapeutic Development

著者：Spyros Papapetropoulos 1 2, Angela Pontius 1, Elizabeth Finger 3, Virginija Karrenbauer 4 5, David S Lynch 6, Matthew Brennan 1, Samantha Zappia 1, Wolfgang Koehler 7, Ludger Schoels 8 9, Stefanie N Hayer 8 9, Takuya Konno 10, Takeshi Ikeuchi 10, Troy Lund 11, Jennifer Orthmann-Murphy 12, Florian Eichler 2, Zbigniew K Wszolek 13

PMID: 35185751 PMCID: PMC8850408 DOI: 10.3389/fneur.2021.788168

Adult-Onset Leukoencephalopathy With Axonal Spheroids and Pigmented Glia: Review of Clinical Manifestations as Foundations for Therapeutic Development - PubMed

内容：現在および提案されている治療法を検証するために、出版された文献の包括的なレビューをしています。

新型コロナに相関している梅毒分析で参照されている主要論文
（…とAIが言ってます）。
COVID-19, syphilis, and biologic therapies　と青色表示されている論文。

論文名：COVID-19, syphilis, and biologic therapies for psoriasis and psoriatic arthritis: A word of caution

著者：Naveen Kumar Kansal 1

PMID: 32246966 PMCID: PMC7118699 DOI: 10.1016/j.jaad.2020.03.079

COVID-19, syphilis, and biologic therapies for psoriasis and psoriatic arthritis: A word of caution - PubMed

内容：私たちは、社会が正常に戻るにつれて性感染症が増加する可能性があることを医学界に警告します。

2.数理最適化について

数理最適化は数学的手法を用いて最良の解を見つける問題解決の手法です。

(1)数理最適化
なお数理最適化としては、人員配置最適化問題などをしました。

最適なQUBO(量子アニーリングマシンなどで「組合せ最適化問題」を解くためのツールですかね）を見つける手助けになればいい、と考えていたのですが、少なかったですね。ケースが。

3.まとめ

機械学習と数理最適化は現代技術の進化をけん引するものです。
今のビッグデータの時代において、データから学び最適解を導く力は大変重要です。機械学習は、これらのデータから有益な情報や傾向を抽出し、予測モデルや意思決定をサポートするためのツールとなっています。一方、数理最適化は、与えられた制約条件の下で特定の目的関数を最大化または最小化するための手法です。例えば、物流業界では、最適な配送経路やスケジュールを計算するために数理最適化が活用されています。機械学習と組み合わせることで、より正確な予測が可能となり、効率的な意思決定が行えるようになります。

機械学習と数理最適化は、お互いに補完し合い、実世界の問題解決において非常に有力なツールとなっています。例えば、交通渋滞の解消やエネルギーの効率的な利用、財務の最適化など、多岐にわたる領域でその有用性が発揮されています。

しかし、問題もあります。例えば、機械学習は大量のデータが必要であり、モデルの学習に時間と計算資源を要します。そして数理最適化は、厳密解を探索するための最適化問題に対して、高速かつ正確な解法を求める必要があります。

ですが、機械学習と数理最適化は、今後近いうちに、社会のキープレーヤーとなるといえるはずです。分析と予測から洞察力を高め、定量化された最適な解を追求することで、私たちはより効果的な意思決定や革新的なソリューションの創出ができます。

4.予測の前提など

レポートのURL

i-[2022 Korea&China] COVID-19 Forecast 

前提と予測方法

運用ルール

5.追記：

機械学習と数理最適化について

機械学習と数理最適化 Advent Calendar 2023 チャレンジ している理由

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