【初心者、中級者向け】最適化問題における遺伝的アルゴリズム(GA)をPythonで動かすハンズオン

参加枠申込形式参加費 参加者
通常参加者枠
先着順 4,000円
当日現金支払い
5人 / 定員7人

イベント内容

内容概要

機械学習のアルゴリズムのベースに多くなっている、最適化問題を解くアルゴリズム
ですが、遺伝的アルゴリズムもその一つです。

今回はAutoMLの実装ライブラリの一つのTPOTでも用いられている、遺伝的アルゴリズム
について解説します。仕組みの理解だけだとイメージがつかめないと思うので、TPOTの
実装にも用いられているPythonライブラリのDEAPを用いたハンズオンも行います。

これを機に遺伝的アルゴリズムの仕組みと実装をご理解いただけたらと思います!!

進行予定

・最適化問題入門(80分)
    最適化問題の基礎
    多目的最適化問題

・遺伝的アルゴリズム入門(40分)
    アルゴリズム
    実装(DEAP入門)

・演習(30分)

※ 大まかな流れは変わらないですが、詳細の時間配分若干変更になる可能性があります。

開催日程

9/22 (土)
受付: 12:50〜13:00
講義: 13:00〜15:30

会場

水道橋駅、神保町駅、九段下駅周辺
千代田区西神田2-7-14 YS西神田ビル2F

対象者

・ 遺伝的アルゴリズムについて興味のある方
・ 最適化問題についてもう少し幅広い知見が欲しい方
・ DEAPを用いて実際に遺伝的アルゴリズムを把握したい方

講師プロフィール

東京大学大学院 数理科学研究科 数理科学専攻 修士課程修了。
代数幾何学が専門。
現在は企業で最適化や機械学習のリサーチや実装を行っている。

当日のお持物

演習のためのノートやメモ帳
筆記用具
ノートPC
=> ある程度のスペックは欲しいので、5年以内に購入したくらいのものだと嬉しいです。
=> また、Windowsよりもmacの方が環境構築が楽なのでオススメです。

・ライブラリ関連
Python+Anaconda付随のライブラリを利用できるようにしてきてください。
(Python環境の構築のフォローアップは行いませんので、この点ご留意の上ご参加お願いします)

費用

・4,000円(2.5h)

※ 領収書発行の際は事務手数料として(法人料金も兼ねてます)追加1,000円いただきます。

定員

7名(人数に合わせて調整します、別媒体でも募集していますので申し込み人数は当日参加者数を反映しません)

ご参加にあたってのお願い

無断欠席や前日以降のキャンセルに関しては当日人数読めなくなり非常に迷惑なので
基本的に行わないようにお願いします。(直前参加は定員的に問題なければ歓迎です!)
体調不良、職務都合、ご家庭の事情などどうしてものケースは別途ご連絡いただくか、
イベントへのお問い合わせよりご連絡いただけますと嬉しいです。
上記がひどいアカウントに関してはブラックリスト処理を行い以後の参加をお断りさせて
いただきますので、その点だけ予めご了承ください
(7割以上来れる前提でのお申し込みと前日以降のキャンセルはメッセージでのご連絡を
いただくということだけ気をつけていただければ大丈夫だと思います)

モチベーションの高い参加者の方を重視する運営としていきたいと考えています。
ご協力のほど、よろしくお願いいたします。
本イベントは終了しました

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