品質・信頼性・安全性における機械学習の基礎と応用

先日だけど、国際シンポジウムのプレゼンがあって、とりあえず機械学習のことを扱った、そんなこと。この後、信頼性学会のファーラムと電子情報通信学会の研究会でもプレゼンの予定で、２つとも機械学習絡み。

そう言えば、9月にポスターセッションにも出展していて、最近は機械学習を扱うのがメインになってきて・・・。

ココイラに関しては、とりあえず品質・信頼性・安全性の基礎と応用という枠組みでアレコレと組立ててはいるけど、リスクを扱うということで考えれば、他の分野への展開も可能、という捉え方をしているの。

横断的でもあるけど、方法論の基礎は統計科学、ということ。特に、ベイズ推論の奥深さと広がりの展開には勢いを感じていて、この分野の研究の重要性も感じている、そんなこと。

頑張りましょう。

ファイナンス統計分析

金融経済学の基本を理解していないと無理、ということを理解するだけでも厄介。ファイナンスの統計分析のこと。

デリバティブを授業で扱うので、その準備をしているのだけど、基本から積み上げる、ということの大切を実感している、ということ。要は、自分自身のことで、ファイナンス統計分析のことを究めるのって、対象の理解を深めることが何しろ大切なんだけど、どうも不十分なこともあって・・・。

もちろん、データサイエンスの奥深い体系も理解して、かつ数学も・・・。

頑張りましょう。

開発と投資

そう言えば、都市開発だけど、特に東京の再開発の状況を把握する、というのって色々なことを考察するのに要になる、そんなことを感じているの。

大阪はどうなって行くのか、その他は？　それに、地域開発の場合にはどうするのか？　ということも含めて・・・。

証券投資の授業でも扱う、そんなことでもあるけど。

頑張りましょう。

品質と社会技術

経営と工学の融合、個人的にはそんなことに興味があるの。特に、品質のことだけど、考究し続ける、ということ。

で、ココイラに絡めて、社会技術のことが気になっている、という状態。信頼性・安全性も含めて、色々と考えることが必要で・・・。

そう言えば、金融のリスクをこのアタリのことに絡めて考えたいし、医療や介護のことも・・・。

頑張りましょう。

Academic Discipline

実践能力の養成で大切な基盤だけど、学問をきっちり信じる、ということかと。個人的に強く思っている、あくまでもそんなことではあるけど。

頑張りましょう。

イノベーションの思考

狭くて浅い、という状態から解放する、そんなことの具体的なやり口って大切でしょうよ。特に、組織でイノベーションを活性化するのは必要で・・・。

そう言えば、協調知識を用いたデザイン・メソッドのツールだけど、ココイラとも絡むの。イノベーションに繋がる、そんなこと。

だけど、思考そのものができる、という方々が協調しないと、やはり何も出てこない、ということかと。各個人には、思考の力量をきっちり上げておく、ということが課せられる、要はそんなこと。

ツールを導入するだけでイノベーションが生じる、というのは余りに短絡、ということでしょうよ。

頑張りましょう。

固体物理学

ちょこっと気になることがあって、それでお勉強。

自分で考える、という能力ってやはり大切でしょうよ。他人への依存ばかり、というのって、関わりたくないし。だけど、もちろん、密かに？お勉強だけはやっておこうかと。

要は、半導体への具体的な落とし込みへの要望って必ずあって、それで・・・。ご自身が考えてまとめる、そんなお仕事であって、プロ意識ってないのか、という気もしながら、しっかり考えて・・・。

もちろん、相手に懇切丁寧に教える気はないけど・・・。

頑張りましょう。