データ・サイエンスと金融リスク解析

データ・サイエンスだけど，コレに関して巷で話題となっているのって，ベイスと機械学習などでしょう．特に，最近は深層学習のことがアチコチで取り上げられている，という状況．

で，こういったことと金融リスク解析が融合する，というのって凄く重要で，もちろん，既にアレコレ展開されているの．

だけど，金融経済学のこともしっかりわかってないと地に足が着いた気分になれずで，お勉強すべきことって広いの．その一方で，扱う数学も高度で・・・．

頑張りましょう．

アイデア

機械学習のアイデアだけど，アコレコレ考え出して，どうにか研究に繋げている，という具合．昔から続けてきたベイズの研究，結局，継続しながらちょこっとずつ前進，そんな具合になっている，という次第．

アイデアだけど，もちろんコレを創出できるのって知力と運が重要なんだけど，何かを継続している，そんなことがベースには必要，という当たり前の構図を意識するのって大切でしょうよ．

アイデアを次々と導いて，自分のやり口をただただ持続させて，常に結果を出し続ける，ということって研究の基本でしょうけど，貫くこと自体は自分が主体かと．もちろん，評価は外から受けるもので，厳しいこともあるのは当然だけど．批判されることもあるし，まあ，様々．

だけど，貫かずに，別の道に行く，という選択もあるの．自ら創出できるオリジナルのアイデアに自信があれば貫き通せるかと．できなきゃ，やはり・・・．


頑張りましょう．

3月7日(火)のつぶやき

エネルギーの意味とそのモデリング goo.gl/GF1xhR

— 貝瀬 徹 （兵庫県立大学） (@tetsu81) 2017年3月7日 - 00:02

知能情報と統計物理 goo.gl/J1pSkq

— 貝瀬 徹 （兵庫県立大学） (@tetsu81) 2017年3月7日 - 00:34

崩壊する組織 goo.gl/46gZbu

— 貝瀬 徹 （兵庫県立大学） (@tetsu81) 2017年3月7日 - 01:33