明日の授業の準備、そんな状態。とりあえず、簡単なプログラミングをして・・・。
時系列解析のことで、ココイラ、やはり重要だけど、わかり易く理解してもらうための工夫も必要でしょうよ。
頑張りましょう。
海外の大学での授業で使われているテキストだけど、発注しておいたものが先ほど届いた、という状態。機械学習なの。
YouTubeで公開されている授業なんだけど、Introductionのまとめ方が巧みで、確かにテキストと演習問題をこなすと理解が深まる、という仕掛け。で、さらにその後の授業もポイントが巧みで、テキストと演習問題の内容が簡素だけど奥深い深い、ということかと。
だけど、この簡素さで奥深い授業を聴いて、かつテキストを読んで、演習問題や宿題等の課題をこなして、きっちり能力が身につく、ということを真摯に受け入れている、という学生さんの方々って、やはり高レベル、そんなことかと。
それに、機械学習だけど、学生さん方の抱いている基礎と応用への期待って大きくて、そういう状況だと簡素だけど奥深い授業が求められる、そんなことでもあるかと。
そう言えば、日本の企業の方々向け、ということでココイラをどう扱のか、個人的にはアレコレと考え中、そんな状態。故障診断や保全予知等の信頼性絡みでは、確かに期待が大きい、そんなこと。だけど、工夫が必要、そんなことでもあるかと。
頑張りましょう。
どうなっていくのか？ 音楽産業との関りが気になっている、そんなこと。ビッグデータ産業でしょうよ。
そう言えば、売却のための実家の取り壊しだけど、LPレコード数枚がどこかに置きっぱなしないっているはずで、ディープパープルかクイーンがあるはずなんだけど・・・。アナログも捨て難いけど、このオーディオ機器って持ってないし、諦めようかと。
ビジネス・アナリティクスだけど、機械学習の基礎と応用、そんなアタリを取り込んでの方法論がコアになりつつある、というのが個人的に感じている見通しなの。
特に、ベイズを使った情報数理を駆使したアルゴリズム開発が基盤、そんな構図でもあって、ココイラの考究って必須でしょうよ。
もちろん、データ・エンジニアリングの展開も絡んでいて・・・。クラウドの勢いってさらに強まる、そんなことかと。
だけど、ビジネスそのものの展開との絡みの構成って必要で、このことをアナリティクスに包含させないと、空回り、ということに。個人的には、品質・信頼性と金融に着目、そんなこと。
モノとサービス、カネがデータとシステムズで融合する、そんなことをしっかり見通すのって大切なんじゃないかと・・・。
頑張りましょう。