データと学習を基盤とした組織における知識創造、および組織の知識形成による社会適応、といった組織と知識のことだけど、色々と考えることって多いでしょうよ。
その一方で、破綻についても考える、そんな必要もあるの。要は、組織で知識創造が巧くできない、ということ。
頑張りましょう。
統計力学だけど、機械学習との関わりをアレコレと考えていて、色々と考察。
だけど、ココイラの奥深さが妙にも思えながら、何となく当たり前のようにも思えて・・・。
マクロとミクロの視点で学習そのものを考究するのってオモシロい、という気がしているの。
頑張りましょう。
デザイン・メソッドだけど、一般化技法を構成する、というやり口を追求するとどうなるのか、というアタリが気になっているの。
とりあえず、エンジニアリングの技法をベースに経営への拡張を考えて・・・。この場合、品質の技法ってかなり重要でしょうよ。
頑張りましょう。
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。
技術の進化って人間社会が成り立つなかでは持続される、ということでしょうよ。それと同時に経営技法の進化もで、要は経営の手法も進化する、ということかと。
頑張りましょう。
そう言えば、学部の3年生の今頃だったけど、かなり懸命にお勉強をしていた、という記憶があって・・・。連続体力学のことで、図書館で見つけた洋書を使っていたのだけど、その本のタイトルと著者を知りたくて。
母校の図書館で現物を見つけるのが良いのか？ 情報幾何のことを考えていたら、ちょっと気になることがあって・・・。藤村から借りっぱなしの教科書の方は、今でも大切にしているのだけど・・・。
情報の分野を考究するのって奥深いし、アチコチに潜んでいる同じような数理を掘り出す、という感覚が不思議でもあるし・・・。
頑張りましょう。
ココイラのことだけど、概念だけでも理解するのに膨大な時間がかかる、というのが個人的なレベル。
だけど、興味がある、ということ。
頑張りましょう。
時系列データだけど、機械学習と絡めて解析する、ということを整理している、只今、そんな状態。
状態推定とベイズ、および学習と診断のことをしっかりまとめる、要はそんなこと。
頑張りましょう。