4月から医療・介護のマネジメントを扱うコースに異動、そんなことだったの。社会人対象のビジネス・スクールでのことで、教える側も、教わる側も、何しろ実践での経験が豊か、という状況。
で、こういった中で自分は何をすべきか、ということを色々と考えながら過ごしている、そんな具合。
頑張りましょう。
確率微分方程式だけど、もちろん奥深いし、モデル構成の基盤でもあるでしょ。
只今、モデルをじっくりお勉強、そんなこと。それと、リスクヘッジの数理構造に関しても。
頑張りましょう。
ボラティリティ分析で階層ベイズを使ったやり口だけど、色々と展開ができる、そんな位置づけで考えるのって悪くない、という気がしているの。
機械学習との絡みって無視できない、ということでもあるので。
頑張りましょう。
知識構成だけど、予測と学習の扱いが重要、ということかと。
そこで、階層ベイズだけど、潜在状態のモデリングと推定、そんな枠組みで捉えるのが良いでしょうけど、マネジメントでは予測と学習を考える必要があって、知識構成という捉え方も重要。特に、リスクの知識構成、そんなアタリでは有用に思えるの。
そう言えば、金融リスクの解析では、確率解析って大切なんだけど、リスクそのものの扱いでは、予測と学習って必須なので、だから階層ベイズって・・・。
考察は続くけど・・・。
頑張りましょう。
学習理論の数学がどうなっていくのか、やはり不思議でもあるけど、でも、そこには深い理論が色々と隠れている、というのが率直に感じられるしで、オモシロさを感じるの。
そう言えば、大学院でお勉強していたときに、代数学の授業で「応用数学と純粋数学を区別する必要はない」というようなことを言われたのだけど、なんとなくわかってもきたけど、でも自分にはまだ違うようにも思えて・・・。
頑張りましょう。
かなり厄介だけど、理論構成とそのデザイン技法をつくる、というのが必要かと。アレコレと考えている自分に課したテーマでのことなんだけど、要は知識構造および学習推論の組込みシステムのこと。
もちろん、情報理論や種々のアルゴリズムとも絡んでくるのだけど、様々な組込みシステムズのデザインをどう行うのか、ということってマネジメントとも繋がるの。
頑張りましょう。
Rで構成している諸々の解析ツールだけど、Pythonで可能にする、というのが個人的な課題なの。
まったく同じにする必要はないのだけど、基礎と応用の体系で教材づくりにもしてしまうのが良いかと。
頑張りましょう。
経営の情報統計力学、そんな奇妙な概念が気になっている、という具合。組織の学習に基づいた品質マネジメントの考察から、何気にココイラへの落とし込みがわかってきて、それでなんだけど。
個人的に経営学に惹かれるのって、結局、科学が感じられるから、ということでしょうよ。それに、経営組織のクラスを考えれば、経済活動を基盤とした人間社会システムが見えてきて、仕掛けの構図が余りに絶妙でもあり、不安定でもある、という複雑系を感じて・・・。
だけど、どうやって膨大な問題を解決していくのか？ やはり、地道に経営技法をつくる、そんなことって大切でしょうよ。
頑張りましょう。
計算アルゴリズムの組立てを超えた考究、そんなことが気になっているの。要は、色々なことが繋がって、そこに生かされている、という科学を感じる探求のことなんだけど・・・。
そう言えば、自然の不思議と驚きを発見的に感じるのと、人様に言われてその気になる、というのはかなり違っているかと。
頑張りましょう。
金融経済の状況把握だけど、債券の金利で捉えて考察する、というやり口って重要でしょうよ。
債券の評価と金融経済との絡みだど、理論をきっちり押さえる、ということが必要で、様々な実践にも繋がる、ということに。
頑張りましょう。