Apprentissage automatique et optimisation mathématique

Apprentissage automatique et optimisation mathématique

"Je veux faire une ** prévision de la demande ** pour chaque produit de dépanneur x." → Histoire de type machine learning / modélisation statistique Prédiction et élucidation des phénomènes

«Je veux ** maximiser les profits ** en fonction des prévisions de demande pour chaque dépanneur x produit.» → Histoire de type optimisation mathématique Maximiser les profits (maximiser / minimiser les KPI une fois le phénomène élucidé)

Entre apprentissage automatique et optimisation mathématique: il y a aussi un problème Bambit (apprentissage amélioré)

Étapes de décision et portée analytique

Il existe différents niveaux de science des données / IA / analytique

Étapes de décision ① Agrégation (ce qui va se passer) ② Explication (pourquoi c'est arrivé) ③ Prédiction (ce qui va se passer) ④ Décision (que faire) ⑤ Action (action réelle)

Étape de réalisation de l'analyse ① Analyse descriptive ② Analyse diagnostique ③ Analyse prédictive ④ Analyse de la prescription (aide à la décision par IA) ⑤ Analyse des ordonnances (décision de l'IA)

Typiquement ① Outil DWH / BI d'agrégation (que se passe-t-il) ① Analyse descriptive

L'apprentissage des opportunités / l'analyse statistique permet jusqu'à (2) explications (pourquoi cela s'est produit) et (3) prédictions (ce qui se passe) ① Analyse descriptive ② Analyse diagnostique ③ Analyse prédictive

④ Prendre des décisions (quoi faire) et ⑤ Actions (actions réelles) par optimisation mathématique ① Analyse descriptive ② Analyse diagnostique ③ Analyse prédictive ④ Analyse de la prescription (aide à la décision par IA) ⑤ Analyse des ordonnances (décision de l'IA)

Apprentissage automatique vs optimisation mathématique

tâche Entrée dans le système Mécanisme du système Sortie système Technologie typique
Prédiction / estimation ⭕️ Inconnu → estimé ⭕️ Apprentissage automatique / statistiques
optimisation Le meilleur est inconnu → Rechercher ⭕️ Je veux minimiser / maximiser 数理optimisation

Combien pouvez-vous faire?

La description Prévoir Aide à la décision La prise de décision
Négociation d'actions (DayTrading) ○(HFT)
Super plan d'achat ○ (prévision de la demande) ○ (achat optimal)
Location de matériel de construction ○ (prévision de la demande) ○ (Optimisation du déploiement des équipements entre succursales) ○/?(Conflit d'incitations entre branches)
Commerce des matières premières ○ (prévision de prix) ○ (Suggestion de timing de trading) ?? (Évaluation du risque politique)
Agriculture ○ (récolte prévue) ○(Optimisation des engrais)/?(plan de vente)
M&A ?? (Haute individualité) ? ?

Sujette aux problèmes / dépendance au fonctionnement

Exemples de problèmes pouvant être résolus par optimisation mathématique

・ Problème d'allocation de publicité → Maximiser l'efficacité de la publicité (CVR / CTR) ・ Planification de la livraison du véhicule → (poids d'un colis, itinéraire optimal, etc.) ・ Plan de production en usine → Ajustement des matières premières et du volume de production ・ Coopération avec d'autres usines, etc. ・ Problème de placement des installations administratives → (école, etc.) ・ Guerre → (Attaque efficace) ・ Portefeuille → (Balance risque / rendement ・ Le risque peut être réduit même avec le même rendement) ・ Création de décalage → (Ajustement des rôles et des charges)

référence

Outils DWH et BI   https://it-trend.jp/bi/article/bi_dwh

python3   numpy pulp

Comment étudier Environ 50 problèmes d'optimisation pour l'application (livre)

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