機械学習の基礎とその展開および応用をさらに進化させることの大切さ

とりあえず，嫌がられるくらい数理を強調して，データ学習の推論を組み立てて，時間が経っての評価を検証する，ということを地道に行うのが良いかと．

品質・信頼性・保全性・安全性絡みだけど，モデルベースによるモニタリング診断ってとても大切で，今後の展開って明らかに機械学習でしょうよ．だけど，かなり工夫が必要でもあるの．

アルゴリズムでの機械学習と機械情報工学が融合して，ちょこっとオモシロい分野でもあるのだけど・・・．案外，機械工学ってデータサイエンスと相性が良い，そんなことでもあるかと．

頑張りましょう．

AIと品質経営

ＡＩだけど，アレコレと繋げて考えて，今後の展開を組み立る，ということが気になている状況．あくまでも，個人的な研究開発および養育のことなんだけど，価値創造のシステムを組んで，かつ経営での考察も加える，そんなことが必要なの．要は，ＡＩと品質経営，というアタリのこと．

頑張りましょう．

4月19日(木)のつぶやき

ベイズ経営統計学とその応用 goo.gl/ytw5ty

— 貝瀬 徹 （兵庫県立大学） (@tetsu81) 2018年4月19日 - 09:46

違いの考察 goo.gl/ynNmkg

— 貝瀬 徹 （兵庫県立大学） (@tetsu81) 2018年4月19日 - 10:19

中小企業の活性化 goo.gl/Cg4kmu

— 貝瀬 徹 （兵庫県立大学） (@tetsu81) 2018年4月19日 - 11:13

現場技術の鍛錬と問題解決

ものづくりだけど、現場力と問題解決の向上を図りながら、強さを鍛える、そんなことを続けることが基本でしょうよ。

個人的には、機械系の精密加工の理解を深めて・・・。もちろん、ファイナンスでの評価も必須で、ビジネスとの絡みは徹底的に。

頑張りましょう。

ビジネス・モデル創成とその展開

ビジネス・モデルだけど、創成してその展開を行って、さらに基盤を固めて飛躍される、といったことって大切でしょうよ。

やはり、オリジナルをどう組み立てて、どう維持して、どう発展させるのか、ということって非凡、そんな能力が必要なの。

頑張りましょう。

ビジネスアナリティクス

とりあえず，Ｒを使った授業だけど，内容と教材をアレコレと整理しながら，ビジネスアナリティクスの専門をしっかり学べるようにする，というのが只今の取り組み．

もちろん，数理の扱いも必要で，こちらの方の教育をどうするのか，ということも考えて・・・．要は，数学の授業もしっかり行う，ということ．

頑張りましょう．