質問編集履歴
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ディープラーニングを含む様々な機械学習手法は様々なpythonライブラリを用いることで
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（入力）→（出力）を予測させるモデルの作成は容易になりつつあ
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（入力）→（出力）を予測させるモデルの作成は容易になりつつある。
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@@ -2,19 +2,9 @@
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（入力）→（出力）を予測させるモデルの作成は容易になりつつあります。
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また、様々な文献やネット上の情報にもアクセスできます。
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しかしながら、最適な（出力）をもたらす（入力）を発見する逆問題については情報は少ないように感じられます。
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順方向の機械学習モデルを用いた逆問題の解法について、以下に挙げる物以外にあれば教えてください。
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(出力)→（入力）の最適化には以下の様な手法を用いるとよい。
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＊尚、画像、音声、言語分野ではありません。
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ライブラリ：特になし
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・遺伝的アルゴリズム
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ライブラリ：deap 他
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・ディープラーニング他の機械学習により（出力）→（入力）を予測するモデルを作成
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・勾配降下法
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ライブラリ：？
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・SMBO
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ライブラリ：hyperopt
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・ベイズ最適化
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ライブラリ： Gpy, Gpyopt
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順方向の機械学習モデルを用いた逆問題の解法について、以下に挙げる物以外にあれば教えてください。
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また特に推奨される手法があれば教えてください。
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また特に推奨される手法やライブラリがあれば教えてください。
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＊尚、画像、音声、言語分野ではありません。
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@@ -13,6 +13,8 @@
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順方向の機械学習モデルを用いた逆問題の解法について、以下に挙げる物以外にあれば教えてください。
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また特に推奨される手法があれば教えてください。
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＊尚、画像、音声、言語分野ではありません。
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