企業の方々向けのセミナーだけど、終了後にアンケートを実施していて、やり方等の改善で役立てるようにしている、という具合。
デザインレビューのセミナーを少し前に行ったのだけど、技法の基盤から実践の基礎まで扱ったやり方に批判的なご意見は無かった、ということのよう。
だけど、原価企画、それとデータ経営とも絡めて、先端の展開に合わせた内容に変える、ということも必要でしょうよ。潜在的に必要としている技法をきっちり導く、要はそんなこと。
頑張りましょう。
とりあえず、解析的計算をコツコツと続けて構造の吟味を深めて・・・。13年ほど前に急に得た着想で、今まで色々と弄ったけど、新規の計算は今のところスラスラと解けている、そんなこと。だけど、次のステップが厄介になるはずで・・・。
自分のアイデアなので、やはり捨てずに続ける、そんなことに。当たり前だけど、オリジナルの追求ってとても大切でしょうよ。
頑張りましょう。
基本のお勉強がまずは大切でしょうよ。リスク解析の基礎と応用のことで、体系の理解を深めながら自分で自分を組立てる、というやり口が良いかと。
統計学の基礎をしっかり・・・。基礎からの積み上げができていないと、行き詰ってしまうので。
頑張りましょう。
信用リスクのハザード推定だけど、信頼性解析の方法論と同じ、そんな構造になっているの。要は、生存時間解析の一般論、ということでもあるけど。
荒ぽく言えば、ハザード解析では金融、エンジニアリング、医学で扱っている方法論が統一される、ということ。
さらに、ベイズと機械学習も絡んで・・・。
データサイエンスの探求って対象を色々と扱いながら統一したやり口を見出す、そんなことでもあるけど。この分野でお仕事をしていくのなら、柔軟な思考って必要かと。
頑張りましょう。
やはり大切でしょうよ。価値創造の具現化を感じられないのって、どうしても避けたい、ということ。
ベイズを使った分析だけど、機械学習との絡みが重視されてきているので、色々と計算の工夫が重要、ということに。変分ベイズ、ノンパラメトリック、深層構造、ダイバージェンス・・・など、ベイズって深い考究と高度な計算の力量が必要になっている、要はそんなこと。
もちろん、実践をしっかり理解して、理論との整合性を追う、という姿勢は必須。
行き詰らずに続ける、ということって、この分野ではオリジナルをつくるための非凡さが求められている、そんな気が・・・。
そう言えば、依存ばかりで深く考究できないことがわかったら、手を引く、ということって大切みたい。関わらないことを決めたら貫くのが賢明でしょうよ。経験ベイズと周辺尤度、さらに階層構造による状態推定の推論と学習、といったことの洞察がまったく無いので・・・。
頑張りましょう。
確率解析、それに尤度の構造、そして推論計算のアルゴリズムといったことの基本だけど、しっかり理解する、ということって大切でしょうよ。
繋げて考えて、自分のアイデアで計算を組立てる、という地道なお勉強ってとても大切なの。時間も掛かるし、アルゴリズムのアイデアも簡単には出てこないし・・・。
そう言えば、ある研究だけど、ココイラの基盤がわかっていなかった、ということなんでしょうよ。急に妙な宿題ばかり出されるので、オカシイとは感じてはいたのだけど、やっと解せた、ということ。
関わらない方が良いでしょうよ。たぶん、行き詰って・・・。
頑張りましょう。