階層ベイズだけど、モデリングって重要なんだけど、推論の構成では厄介なことが少なくないの。結局、色々と工夫が必要だし、プログラミングのテクニックも必要、そんなこと。
そう言えば、推論のアタリをきっちり扱えないと、機械学習との繋がりも導けない、ということに。しかも、情報量を扱う場合でも、やはり構造の奥深い理解って重要で・・・。
頑張りましょう。
新規の開発だけど、やはり大切でしょうよ。
社会での価値を創造する、ということの基礎でもあって・・・。
そう言えば、ココイラでもデータの活用ってとても大切、ということになってきていて・・・。
頑張りましょう。
モデリングと推論をしっかり組む、という必要があるの。ココイラって機械学習に繋げる基盤でもあって、凄く重要でしょうよ。
頑張りましょう。
理論の整理、そんな状態。だけど、実践をきっちり理解していないと、空回りの気分に。Credit Derivatives のこと。
頑張りましょう。
推移は面白い、という気がしているの。だけど、何故かオリジナルを感じない、ということかと。すべてが軽過ぎる感じで・・・。
関わりたくない、というだけ。ある研究？のことなの。
計算式のアイデア、それと途中の細々した導出、さらにプログラミングだけど、10年以上前とは言え、自分でつくったものなので、残っているものから再生って可能なの。何もなくても、時間をかければ構築って可能だけど。
それと、その後に自分でつくったアイデアと計算の導出、さらにプログラミングと合わせると色々と展開も可能で・・・。
アタリ前のことだけど、自分の力でしっかり組立てるのって、続けていれば行き詰らない、ということの基盤でしょうよ。もちろん、奥深く、幅広く、という方針は捨てずに・・・。
そう言えば、カルマン・フィルターだけど、推定で使うのにスムージングの計算も入れていて、さらに別の計算ではマージナルも何気に使って・・・。プログラミングでは、自分で使うことが前提だと細かい説明せずに渡してしまうことがあって、やはり注意かなー。
只今、バリアンスのモデリングと推定をアレコレ・・・。それと、確率過程もで、こっちは幾何ブラウンじゃないけど。
他人のものを持ち出しても、結局、発展しないし、似非だけが残って・・・。
頑張りましょう。
重要なテーマでしょうよ。金融リスクのモデリング、それにココイラでの推論と最適化、といったことなんだけど。
頑張りましょう。
この10年での金融の変化、ということを念頭にアレコレと文献を探る、そんな状態。だけど、凄く膨大なので、自分のテーマに絡むように・・・。
実践の基盤をしっかり押さえながら考究し続ける、そんなことが基本でしょうけど。
頑張りましょう。
そう言えば、10年近くになる、というのが今の位置づけなの。土曜は社会人大学院の学生さんの授業、要はそんなこと。
理論と実践の融合が土曜、そんな雰囲気でもあるの。専門職の修士課程の学生さんだけでなく、博士課程の方も来られるので・・・。
頑張りましょう。
きっちり積み上げて能力を身につける、ということが大切でしょうよ。ビジネス・アナリティクスの基礎と実践のこと。
ビジネス・スクールにおけるビジネス・アナリティクスの教育体系だけど、海外では進んでいる、そんなことでもあるの。こういった分野の専門職が多くの企業で活躍することになる、そんなことを意味していて、データ経営のコアという見方もできるでしょうよ。
頑張りましょう。