Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
進化計算ライブラリ DEAP の紹介
Search
chimuichimu
August 22, 2024
2
230
進化計算ライブラリ DEAP の紹介
chimuichimu
August 22, 2024
Tweet
Share
More Decks by chimuichimu
See All by chimuichimu
書籍紹介:アジャイルなチームをつくる ふりかえりガイドブック
chimuichimu
0
29
朝 Kaggle のすすめ
chimuichimu
3
620
atmaCup#19 2nd Place Solution
chimuichimu
3
370
Wantedly Visit における相互推薦システムの活用事例
chimuichimu
1
300
データ駆動で実現する、人と企業のマッチング
chimuichimu
0
130
PydanticAI × Logfire ではじめる LLM エージェントのモニタリング
chimuichimu
3
1.2k
ウォンテッドリーの推薦システム開発を支える評価とデプロイの仕組み
chimuichimu
1
790
Spotify Web API を使った分析で新しいお気に入りアーティストを発見する
chimuichimu
3
260
非競プロ勢によるUSPTOコンペ参加記
chimuichimu
2
2k
Featured
See All Featured
Templates, Plugins, & Blocks: Oh My! Creating the theme that thinks of everything
marktimemedia
31
2.5k
Rails Girls Zürich Keynote
gr2m
95
14k
GraphQLとの向き合い方2022年版
quramy
49
14k
Building Adaptive Systems
keathley
43
2.8k
Git: the NoSQL Database
bkeepers
PRO
431
66k
The Pragmatic Product Professional
lauravandoore
36
6.9k
Understanding Cognitive Biases in Performance Measurement
bluesmoon
30
2.7k
実際に使うSQLの書き方 徹底解説 / pgcon21j-tutorial
soudai
PRO
189
55k
Let's Do A Bunch of Simple Stuff to Make Websites Faster
chriscoyier
507
140k
Practical Tips for Bootstrapping Information Extraction Pipelines
honnibal
PRO
23
1.5k
GraphQLの誤解/rethinking-graphql
sonatard
73
11k
Fantastic passwords and where to find them - at NoRuKo
philnash
52
3.4k
Transcript
© 2024 Wantedly, Inc. 進化計算ライブラリ DEAP の紹介 みんなのPython勉強会 #107 Aug.
22 2024 - chimuichimu
自己紹介 © 2024 Wantedly, Inc. 名前: Ichimura Chiaki 仕事: データサイエンティスト@ウォンテッドリー
興味: 推薦システム、サウナ、犬 @chimuichimu1
目次 © 2024 Wantedly, Inc. • 進化計算アルゴリズムとは • DEAP とは
• DEAP による遺伝的アルゴリズムの実装
進化計算アルゴリズムとは © 2024 Wantedly, Inc. • 生物の進化の仕組みを模倣して問題解決をする計算手法 • アルゴリズムの例 ◦
遺伝的アルゴリズム、進化戦略、遺伝的プログラミング、など • 応用領域 ◦ 組合せ最適化、スケジューリング、制御、ゲームAI、など
現世代 例:遺伝的アルゴリズムのイメージ © 2024 Wantedly, Inc. 1 2 N -
1 N ・・・ 適合度の計算 遺伝的操作 選択 交叉 突然変異 次世代 1 2 ・・・ N - 1 N 最大世代数まで繰り返し
DEAP (Distributed Evolutionary Algorithms in Python) とは © 2024 Wantedly,
Inc. • 進化計算アルゴリズムのフレームワークを提供するPythonライブラリ • 特徴 ◦ 複数の進化計算アルゴリズムの提供 ◦ アルゴリズムのカスタマイズ性 ◦ 分散環境での並列処理のサポート • GitHub Star 数 ◦ 5.7 k https://github.com/DEAP/deap
DEAP による遺伝的アルゴリズムの実装イメージ © 2024 Wantedly, Inc. 評価関数の定義 タスクと個体の定義 遺伝的操作の定義 アルゴリズムの実行
https://deap.readthedocs.io/en/master/examples/ga_onemax_short.html
DEAP による遺伝的アルゴリズムの実装イメージ © 2024 Wantedly, Inc. https://deap.readthedocs.io/en/master/examples/ga_onemax_short.html 例:OneMax 問題 タスク:
[0, 1, 1, 1, 0]のようなバイナリの数列の和を 最大化する問題 コードの実行結果: 0-5世代 96-100世代 理論値(=100) に近い値を達成
まとめ © 2024 Wantedly, Inc. • 進化計算アルゴリズムは最適化などの問題に用いられる • 進化計算のフレームワークを提供する DEAP
を紹介 • DEAP を使うことで遺伝的アルゴリズムなどを容易に実装でき、自分のニーズに 合わせた進化的アルゴリズムが構築可能