AIボードコンピュータだけど，やはり慎重に設定を積み上げるのが良いみたい．目的とする機能を明確にして，きっちり実現できるようにする，というアタリ前のことを守らないと，妙なことになって・・・．
やはり，汎用とは違うので．ちょっと欲張り過ぎて・・・．
まあ，再設定が良いでしょうよ．教材用，という設定をつくる，そんなことに．
データサイエンスおよびAIだけど，ココイラの基本と応用を扱った社内教育って，やはり重要でしょうよ．
もちろん，学生さんの方々も同じで，エンジニアリング，情報，ビジネスの３つの融合，ということも含めてココイラを扱う，ということって大切で・・・．
そう言えば，徹底したスキルアップ，そんなことって，スマート社会に向かう状況を考えると必須でもあって，特にアナリティクス絡みは・・・．
とりあえず，俯瞰による考察については深めず，部分の方法論形成に集中する，そんな状態．
要は，信頼性解析だけど，機能喪失の物理モデルも考慮して，帰納推論と予測の方法論を機械学習を含めて組み立てる，そんなこと．
市場での不具合発生は，何しろ重大な問題で，このこと全体を考究しながらも，まずはベイス推論と深層学習に着目した技法をつくる，要はそんなこと．
アルゴリズムの実装としては，Rで拵える，ということをしていて，シミュレーションをしながら，TensorFlowとGPUを使っての構成，そんなこと．
もちろん，Pythonでも同じことはできるし，さらなる拡張も可能になるのでしょうけど，試行錯誤でアレコレと考えるには，個人的にはRの方が・・・．
それと，Cでも思考を具現化しながら積み上げる，そんなことも大切，という気がしている，という具合．CUDA Cを使うと，何をどうやっているのか，という構図が掴めるように思えて・・・．
ただ，使っているAIボードコンピュータが計算と思考のツールとして整うまで，確かに設定など面倒であるのだけど，これ自体も今までの積み上げがあってのことで・・・．たぶん，ココイラって，性能の高いコンピュータを使いこなすためのスキル形成にもなっている，ということでしょうよ．
もちろん，企業の方々に理解をして戴くためには，案外，AIボードコンピュータって教材としても有用で・・・．機会をつくって，こういった捉え方でのセミナーをやってみると，何となく良いようにも思えていて・・・．
とりあえず、シミュレーションの考究、そんなことを深める、ということに。クラウドおよびエッジのコンピュータを用いてのことで、推論アルゴリズムと物理ロジックの融合、および自然言語による知識形成のアルゴリズム構成、そんなこと。
具体的な対象だけど、金融工学で、機械学習をアレコレと深めて・・・。だけど、経済物理モデルってとても重要で、ココイラの扱い、および金融市場での価値知識の構成も含める、そんなことで・・・。
そう言えば、TensorFlowだけど、GPUと絡めてアレコレと模索して、何しろ金融工学の要にする、ということを夢想して・・・。
とりあえず、シミュレーションの考究、そんなことを深める、ということに。クラウドおよびエッジのコンピュータを用いてのことで、推論アルゴリズムと物理ロジックの融合、および自然言語による知識形成のアルゴリズム構成、そんなこと。
具体的な対象だけど、信頼性設計で、機械学習をアレコレと深めて・・・。だけど、物理モデルってとても重要で、ココイラの扱い、および強調知識の構成も含める、そんなことで・・・。
そう言えば、TensorFlowだけど、GPUと絡めてアレコレと模索して、何しろ信頼性設計の要にする、ということを夢想して・・・。
個人的には、統計的機械学習だけど、ビジネス・アナリティクスをベースに考究、そんな具合。もろん、数理的方法論のお勉強も必要で・・・。
だけど、エレクトロニクスとコンピュータ・サイエンス関しても知識を積み重ねる、ということって必須でしょうよ。
確かに、GPU搭載のAIボードコンピュータって、教材としては凄く重要で・・・。でも、エッジでの具体的な応用まで拵えてのプロジェクト型実践教育に使う、というのが既に世界の流れという気がして・・・。
ビジネス・アナリティクスでどう行うか？ Webのフロントと絡めるのが良いかとも考えていて・・・。Djangoを使う？
RStudioだけど、AIボードコンピュータで使いたい、ということができない、そんなことで、とりあえず考えられる原因をアレコレと・・・。Rの方は既にインストールできているので、些細なこと？に引っかかっている、ということでしょうよ。
クラウドのマシーンでは、RStudioのサーバーをコンテナに入れて、ブラウザからhttpでポートから入る、そんなやり方で、今やっているフリーの直入れとは違うので・・・。
そう言えば、コンテナのことを余り意識してない、という状態で・・・。ココイラって今の問題に絡むのか？
Edgeでの処理だけど、仕掛けを理解したい、そんな気分。Pythonの持つ汎用性って既に知られているけど、EdgeのGPUを使えアプリ機能がスマートになる、そんなことでしょうよ。
個人的には、Webのプログラミングって不得意で・・・。
とりあえず、RをJetson Nanoにインストール、そんなことを達成。RStudioがちょこっと苦戦？で・・・。
まあ、RでTensorFlowをKerasで使う、という仕掛けができるはずなので、GPUでの計算が可能、ということになるかと。原理的には、Pythonと同様になった、そんなことのはずなんだけど。
それにしても、計算の考究を行うための準備だけでも面倒。でも、Linuxの設定は、自分のことだけなら嫌いじゃない、そんなことでもあって・・・。
余計なことは後回しにして、とりあえず、Pythonでの解析をアレコレと・・・。Jetson Nanoのこと。
しかも、深層学習に絞って考究を深める、そんなツールとして利用しながら、もちろん、新たな発想での開発も行う、ということに。
教材としては凄く良い、まずはそんなことが感想で、性能の高いJetsonを扱いたい、という気分でもあって。