マシンラーニングと最適化アルゴリズムのマリッジ

機械学習と最適化アルゴリズムの融合

パターン検出とパターンの活用が新たなレベルに引き上げる方法

ほとんどの人々が気づいていないかもしれませんが、最適化アルゴリズム（OA）はどこでも活用されています。OAは食料品店の在庫の計画、空港のスケジュール作成、また休暇先への最短経路の提供など、様々な場所で活躍しています。特に正確なアルゴリズムは既知の構造（たとえば凸構造）を巧みに活用し、多数の制約のある大規模な決定空間でも解を見つけ出すことができます。過去数十年間におけるハードウェアとアルゴリズムの改善により、数百万倍のスピードアップが実現しました。90年代にコンピュータが数ヶ月かかるかもしれなかった計画タスクは、今ではわずか一秒で完了することがあります。

同様に、機械学習（ML）も過去10年程度で驚異的な進展を遂げています。MuZeroはゲームのルールを知らずにスーパーヒューマンなプレイポリシーを学習する能力を示し、グラフニューラルネットワークは人間の目には捉えられない複雑な関係を学習し、トランスフォーマーはChatGPTやその競合相手を生み出しました。これらのアルゴリズムの共通点は、テキストデータベースやビデオゲームなどの環境からパターンを検出する能力です。新しい複雑なアーキテクチャが頻繁に導入され、しばしば新たな問題の解決や非凡な性能を提供します。すべての成功やブレイクスルーにもかかわらず、多くの現実世界の問題において、エンドツーエンドの機械学習は競争力のある結果を得るのに苦戦しています。特化型OAはしばしばまだMLを上回る結果を残しますが、計算時間がかなりかかる場合もあります。

しかし、これら2つの手法が競い合わなくても十分です。面白いことに、最適化アルゴリズムはパターンの活用に優れており、一方で機械学習はパターンの検出に優れています。互いをベンチマークとして競い合わせてどちらが優れているかを見る代わりに、これら2つの補完的な側面を結びつけることは理にかなっているのではないでしょうか？

最適化と機械学習を統合する際、しばしば統計的学習がオプティマイゼーションルーチンの改良に使用されます。これにより、学んだパターンを活用して探索を高速化することができます。このような統合ソリューションの開発は最近の研究分野となっています…その…

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