ビジネスのおける機械学習の導入だけど、特にIoT絡みだと、組織学習をしっかり考える必要があるでしょうよ。要は、データ経営の仕掛け構成を検討する、ということでもあるの。
そう言えば、ビジネス・アナリティクスのコアをベイズで捉えると、組織での知識とデータとの関りが推論に基づいて更新していく、という仕掛けが絡んでくる、という気がして・・・。
データ経営の本質でもあるのだけど・・・。ビジネス・スクールにおけるデータの扱って奥深い、ということでしょうよ。
頑張りましょう。
階層ベイズだけど、この構図の重要性って否定されてはいない、ということでしょうよ。
だけど、構図の数理をどう精緻につくるか、ということが気になって・・・。アルゴリズムの基盤となる基礎理論、要はそんなことをきっちり組み立てる必要があるでしょうよ。情報幾何学の大切さ、そんなことを感じていて・・・。だけど、さらに深めて・・・。
対象と言っても深みがあって、そんなところに数学が絡む、という思考を感じられるのって、とても大切って思ってはいるのだけど。
頑張りましょう。
創造することのできる力量だけど、やはり大切でしょうよ。
誰でも容易にできる、ということが難しい、そんな力量でもあって、だから厄介ということかと。
頑張りましょう。