統計的学習の理論とアルゴリズム

クオリティのデザイン、それとＩｏＴによる不具合診断といった品質・信頼性・安全性に絡んだことが対象になるけど、ココイラでの統計的学習の理論とアルゴリズムの考究が自分に課したテーマ、そんなこと。

その対象だけど、具体的には、モノとサービスの融合だけでなく、各種の社会サービスも含んでのことで、厄介なことが少なくないのだけど、データに基づく推論の応用って期待も高まっている、ということでしょうよ。

日々、コツコツ、コツコツ、コツコツ、コツコツと自分のアイデアとテーマを考え続ける、という余りに単純なことではあるけど、大きな間違いはしていない、という気がしていて・・・。

他の者への依存が強く、自分自身での考察が続かない場合は、他の道を選ぶ、ということも必要かと。

頑張りましょう。

知識構造化と統計数理、およびIoTによる個別の特性推測と予測

経営技法の開発としては、かなり厄介だけど、やはり解きたい、ということかと。要は、知識構造化と統計数理、およびIoTによる個別の特性推測と予測、のこと。

頑張りましょう。

知の構造化と学習を感じない組織における創造の無さ

衆知を感じない、という組織だけど、やはり創造できない、という結末に。

華麗なトップダウンだけど、無能さが目立って、結局、組織がダメになって・・・。

現場力を大切にする、という品質経営だけど、悪くないやり方でしょうよ。それに・・・。個人的には、システムズ・アプローチとデータに基づくデザイン思考を大切にしている、という具合。

頑張りましょう。

企業で必要な理論の整理

実践で問題となっていることを解決するために、データ分析の方法論を駆使する、というやり方だけど、凄く有用、ということでしょうよ。

統計専門職に必要な知識だけど、オーソドックスなお勉強としては、欧米の統計学科のカリキュラムを参考に自分で体系を学ぶ、ということって大切。特に、企業さまでは理論を駆使した方法論を昔に導入して、今でも使われている、ということって稀有じゃないということで、問題解決のためにココイラの理論から整理する、ということって必要で・・・。

もちろん、計算統計学、それとベイズ推論、機械学習の台頭って無視できないのだけど、統計学の理論をしっかり使いこなす、という能力も大切で・・・。

頑張りましょう。

お仕事の方向をどう考えるのかの考察

確かにヤヤコシイ、ということでもあるでしょうよ。データサイエンスの理論を使いこなす、ということ。もちろん、対象としている実践のことも理解する、ということも必要で、思考方法を巧く構成しないとアヤシイままで。

頑張りましょう。

合点がいくこと

毎日、毎日、とりあえずお勉強しながら、自分の世界を創り上げる居心地の良さを知るヨロコビが伝わらない、というモドカシサだけど、関わらない、という選択も大切でしょうよ。

コツコツ、コツコツ、コツコツ、コツコツ・・・と考究を続けて自分のテーマをただ追う、という姿勢って大切でしょうよ。

頑張りましょう

品質と理論統計学の歴史

統計学史のお勉強として捉えてもココイラってワクワクする、ということでしょうよ。品質と理論統計学のこと。

何しろ、奥深い、ということ。

頑張りましょう。

統計数理の考究

そう言えば、統計学の基礎的な理論をお勉強、そんな状態。要は、色々な分布の繋がりが気になって、それで、まあ、理論を整理し直して・・・。

もちろん、ココイラって奥深いし、小標本での推定理論とも関わるので歴史的背景も押さえながら・・・。

頑張りましょう。

日々の思考と考究によるカイゼンの継続

組織学習の継続とイノベーションだけど、日々の思考と考究を続けて、カイゼンの積み重ねを実現させる、ということが基本でしょうよ。

 

要は、カイゼンによる知識構造化によって、組織の思考が高まって、イノベーションに繋がる、ということになるの。

 

頭を使うことをやめれば楽になるけど、組織はダメになって･･･。それと、他に依存し過ぎてもで。

 

頑張りましょう。

品質創造における情報科学、物理学および経済学の大切さ

知の横断を基盤とした品質創造によるマネジメントだけど、思考と技法にはdisciplinesの複合が必要、ということでしょうよ。特に、情報科学、物理学および経済学が大切で・・・。

社会全般での安全と安心を実現させる、という使命を理解していないと、ココイラの奥深さが見えてこない、ということでもあるかと。

頑張りましょう。