統計的意思決定を俯瞰しながらも部分の考察を繰り返す、という考究って大切だけど、やはり新しい発想って必須、ということかと。
別のやり方から理論を掘り下げて・・・。
特徴量の解析だけど、とても重要。だけど、ココイラの解析って、要は複数で複雑な学習結果が目の前に現れる、ということで、この後の判断と意思決定って必要で・・・。
アタリ前のことなんだけど、機械学習の意思決定に関するデザインをしっかり構成しておく、ということって必須、そんなことでしょうよ。
個人的には、帰納デザインの技法構成が気になっていて、新規の発想って大切で・・・。
確率システムの基礎と応用だけど、推論と学習も含めると、何しろ使う数学って多岐、ということでしょうよ。
それと、応用する対象も様々で、コチラのお勉強もしっかり積み上げる、ということが必要。
個人的には、やはり応用数学が好き、ということなんでしょうよ。
中学生の頃だったかと。だけど、この曲をじっくり聴いたことが無い、ということに気づいた、ということ。旅立ちのこと。
何かに似ていて、それでかなー。
だけど、急に聴きたくなって、只今、聴いている、という状態。違う構図で捉えている、そんなこと。
個人的には、お醤油よりお味噌の方の使い方に難しさを感じている、という具合。
で、コレラを合わせる、ということって、確かに絶妙な味を生じさせる、ということのようで、ちょこっとコツがわかってきた感じで・・・。
実践を目途にしながらも基礎の構成を重視する、という思考だけど、とても大切でしょうよ。要は、実学のことで、応用科学、という捉え方もできるかと。
そう言えば、統計学という学問だけど、実学の奥深さを教えてくれる、ということかと。
サービス価値の連鎖を創る、ということを品質経営と絡めて考えている、そんなことが個人的に取り組んでいること。
ココ数年は医療・介護マネジメントのことをアレコレと探究しながら、自分のオリジナルの研究を模索、ということでもあって、具体的には、医療・介護ファイナンスのことをデータサイエンスと機械学習に基づいて方法論を構成する、ということに着手、そんなこと。
この分野だけど、やはり奥深い、というのが感想で、何しろ懸命に・・・。
そう言えば、信頼性で捉えるとエンジニアリングも含むので、結局、力を抜いて自ずから行き着くことに委ねる、という気分でもあって・・・。
同じデータなのに、ソフトを変えると一見違う結果？に。ココイラをどうわかり易く説明するのか、ということをアレコレと考えている、という状態。因子分析のこと。
主成分分析もなんだけど、コチラは固有値の計算のアタリだけで済むのだけど、因子分析は色々と・・・。
結局、原理の説明って重要、ということでしょうよ。