数理に基づくアルゴリズムの探究だけど、AIで思慮深さと巧みさをどうツクルのか、ということ気になって・・・。
まあ、自分の対象としている分野で考える、というのが良いかと。品質経営の中でも、まずはオペレーションズでの診断のアタリで・・・。
ココイラの理解だけど、容易じゃない、ということでしょうよ。統計学の基礎と応用でもあって、地道な積み上げが必要。理論構成のことで、プログラミングして計算結果を出す、ということだけでなく、やはりココイラって必須。
何も構築できない、そんな創造の基盤ができていない組織にAIって意味がない、という気もしていて、その基盤からどうツクルのか、ということが必要、そんなことかと。
要は、データ・ドリブン経営のための技法開発って、奥深い、ということでしょうよ。チームと意思決定の方法論をしっかり組み込まないと、何も出てない、ということに。
個人的には、経営統計学を大切に・・・。
そう言えば、学部の頃に履修した情報工学の授業だけど、夢中になった、という記憶が。
サイバネティクスを土台としたテキストで、その一部を授業で扱う、というやり方だったけど、何しろ休講の多い授業で補講が無かったので、自分で本読みをしてお勉強する、ということだったかと。
ウィーナー先生の本も読んで、結局、フィルターの理論のノートを作る、ということを卒業まで続けていた、という次第。
修士の入試を受けるのに、制御工学の専攻にしたのも、ココイラとの絡みもあったし、博士で統計科学にしたのも、原点がやはりこのアタリ、ということかと。
もちろん、学部、大学院、それと企業に勤めていた頃も含め、数学のお勉強は独学が基本で、応用に繋げる意識が常にあって・・・。
その後のことは兎も角、自分の道程だけでなく、時代が今に至ることの原点と言ってもよく、要はAIのアイデアの基盤でもあって・・・。ウィーナー先生の業績のこと。
さらに新しい発想でAIが発展するには、自由気ままにお勉強とアイデアの出せる若い方々の居場所づくりって大切でしょうよ。もちろん、企業での開発も含んでのことで・・・。
放っておいても、創ってしまう、という方々っていつの時代にもいるのでしょうけど、データサイエンス、機械学習、深層学習、そしてAI絡みに関しては、様々な入り込み方が可能で、かつプログラミングを身につければ自在に思考を具現化できて・・・。
個人的には、この歳でも夢が持続できている、という状態だし、この先も気ままに考究ということ。
DXだけど、きっちり経営の理論を理解してシステム構成に取組む、というアタリって必須かと。要は、データ経営と組織学習を押さえて、ということで、掴みができていないと空回り、ということに。
もちろん、価値創造の経営ができなければ、DXを強めても意味がない、ということでもあるけど。
ココイラの巧みなやり口が気になって・・・。
経営でのデータおよびAIツールの展開だけど、今後の勢いってさらに強まる、ということでしょうよ。
ココイラの開発では理論構成を深く探究するだけでなく、実装の高い力量も必要で、人財育成が重要、ということに。もちろん、才能のある若者は勝手に能力を伸ばすので、創造の場をつくる、ということが大切で・・・。
特に、アイデアとカタチの創造、および持続的思考の鍛錬って必須で、このアタリは工夫が必要、ということ。もちろん、PythonやRを使ったプログラミングの積み上げが可能で、さらに躍進できる、という機会も。
統計学だけど、ココでは機械学習、深層学習、AI、最適化といったことも含んでのことで、ココイラのための数学、というのをちょこと頭の中で整理。
だけど、使う数学が広がっている感じで、若い頃のノートに追加、ということなんだけど、線形代数のアタリは深みも必要で・・・。
ただ、ある最適化の本では固有値の扱いが無くて、何となく、気持ちが落ち着かない感じで・・・。
構成をアレコレと考えている、という状態。ディープラーニングのことで、特にボルツマンマシンの理解を深めたくて、思考を繰り返して考究、そんなこと。
そう言えば、数理を応用する資質が優れている、そんな方々の存在だけど、とても貴重でしょうよ。ゆったりと、好き勝手に思考して、とりあえず生活できる、という場づくりって大切かと。もちろん、放っておいても研究結果が出せる、ということは必須で・・・。
経営系のAIだけど、ココイラって神戸の雰囲気が合っている、という気がして。あくまでも個人的な感想でしかないけど、まあ、集中して取り組むのに居心地が良い、ということでもあって・・・。
具体的には、品質経営とAI、そんなことでもあるかと。
PuthonとRを弄りながらココイラもしっかり理解を深める、というのって大切でしょうよ。線形代数と最適化、および統計モデルの推論・学習のこと。
だけど、自分のオリジナルをつくるのであれば、CとFORTRANで、という捉え方もできるかと。積み上げを利用した50歳代のやり口でもあるけど、案外、理論構成をベースにすれば、この先20年近くはお仕事できる、という気もしていて・・・。
もちろん、培った数学は14,5歳から20歳くらいによるもので、若い頃の自分に感謝、ということでしょうよ。教養と言ってしまっても良いけど、この時期の知識や鍛錬ってシニアになったら貴重、ということかと。
中高年のためのAIって、積み上げの利用でしかない、ということでもあって・・・。