ビジネス・アナリティクスだけど、まずはデータ経営の基本概念をきっちり構成する、という基盤デザインが大切でしょうよ。さらに、意思決定のベイズ推論もで、アルゴリズムの構成を精緻に・・・。
経営統計学って先端の学問分野で、かつ実践との絡みって無視できないし、情報数理を奥深く探求する、ということも同時に行う、そんなこと。
ビジネス・スクールでも情報幾何を教える時代が・・・。
頑張りましょう。
データ経営の技法だけど、やはりアルゴリズム開発って重要でしょうよ。経営革新に繋げる、というお役目をきっちりこなして・・・。
データ・エンジニアリングが経営基盤のコアのようにも考えられるけど、集めたデータから価値連鎖を起こす技法って必要で、ココイラで行き詰まりを感じておられる企業さまって少なくないようで・・・。
頑張りましょう。
ベイズ推論だけど、細々した計算を積み重ねる、というやり口も大切でしょうよ。確かに、パッケージって有用なんだけど、アルゴリズムを開発するには原理からしっかり組み立てて・・・。
変分とノンパラのことが気になって、それで再考、そんなこと。自分の問題に持ち込んで発見的に解く、というのって大切かと。
アルゴリズムの開発、ココイラの能力を持たれた方々が企業の変革では必要でしょうよ。あくまでも、データ経営を前提に考えてのことだけど。
ビジネス・アナリティクスって経営の要に・・・。品質経営および経済性経営とは表裏なんだけど。
頑張りましょう。
機械学習の理論と応用だけど、確かに勢いを感じるし、さらに高度にもなっていくでしょうよ。
ココイラを踏まえて経営技法をしっかり構築する、ということも必要で、要はデータ経営の理論と実践に関して技法をコアにして扱う、ということでもあるの。
頑張りましょう。
システムズ・エンジニアリングでのモデリングと推論だけど、ココイラを考えるのって重要でしょうよ。変化と変更、そして変化を診断するアルゴリズム開発のこと。
頑張りましょう。
状態空間方程式とベイジに基づくフィルタリングのアタリだけど、機械学習として見直して、その応用を組立てる、ということって大切でしょうよ。
頑張りましょう。
とりあえず、ある企業さま向けのセミナーが終わった、ということに。ベイズ推論をベースにした機械学習に関する内容で、やはりご関心が高い、ということかと。
こちらとしては、きっちり教材をまとめる、ということが大切で・・・。今後のことだけど。
ビジネス・アナリティクスの枠組みを大切にしながら、丁寧に積み重ねて・・・。結局、自分自身のお勉強が基盤、ということになるけど。
頑張りましょう。
しっかり理解して使いこなして、さらに自分のアイデアで新しいアルゴリズムを開発する、ということって誰でもできることじゃないでしょうよ。
深層学習の分野だけど、画像関連の表面的な応用事例だけ知っていても・・・。
頑張りましょう。
カーネルとガウス過程、それと最適化の理論構成だけど、ベイズとの絡みをベースに理論をしっかり押さえる、そんなことの再整理を行っているところ。
もちろん、応用の開発をどうするか、ということが気になってのことで、ココイラの人財育成ってとても大切でしょうよ。データ経営の組立てを具現化するのって、企業経営にとって極めて重要なことなの。
まずは、自分のことを鍛えないと・・・。
頑張りましょう。
理論と実践だけど、とても大切でしょうよ。とりあえず、データ経営の体系を構成する、そんなお仕事をしっかり持続して・・・。あくまでも個人的なお役目のことだけど。
システムズ・エンジニアリングとビジネス・アナリティクスの融合、具体的にはこんなアタリでアレコレと。サービスも含むので何しろ厄介でもあるの。
頑張りましょう。