経営技法を究める: システム, デザイン, データ，機械学習

経営技法に関する雑感，エンジニアリングとマネジメントの融合
クオリティとリスクの考究，システムズ・データとAIの構成

クラウドのサーバーを使うための力量

2018-05-21 18:01:34 | 雑感
IoTだけど，クラウドのサーバーをしっかり使いこなす，そんな力量って大切でしょうよ．

確かに，RubyとPythonだけど，しっかり身につける，そんなことって無視できないでしょうよ．Java，とりあえず・・・．

もちろん，ファイナンスの方も絡んでくることで，金融経済学の応用として捉えることも必要でしょうよ．

頑張りましょう．

故障の診断および予測に関する機械学習の応用

2018-05-21 17:38:24 | 雑感
色々なやり口で考えるのが良いでしょうよ．IoTによる故障診断と信頼性予測のアタリのこと．

そう言えば，最近は，大学でのディスカッションが活発，そんな状態なの．要は，信頼性のことだけど，技術経営と絡めて議論が充実，個人的にはそんなこと．

基本からきっちり積み上げる，ということが必要でしょうよ．

頑張りましょう．


ミドルウェア

2018-05-21 07:31:44 | 雑感
クラウドでの機械学習を実践でどう使うか、そんなことを考察しているところ。ちょこっと故障診断のデザインを想定もしている、そんなこと。

だけど、IoT絡みだとミドルウェアの理解が重要で、個人的にココイラが弱い、そんな状態なの。

頑張りましょう。

製品開発での品質デザインにおけるデータ推論のアルゴリズム

2018-05-21 07:24:55 | 雑感
帰納的推論と演繹的構成のことがしっかりわかっていないと品質デザインの意味が曖昧になってしまう、という気がしているの。

で、結局、帰納的推論が品質デザインでは要になる、という道筋を具体的なアルゴリズムを開発して、この利用の効果で明確にする、というのが良いでしょうよ。だけど、何となく論証の仕方に違和感もあるの。それに、ロバスト設計として既に利用されている概念でもあるし。

それと、機械学習もココイラで考えると、演繹的構成の捉え方を掘り下げて探求する、そんなことも必要でしょうよ。要は、データ同化の仕掛けを考察する、そんなこと。それに、そもそもデザインって帰納的推論だけじゃ無理っていうことで、経験による暗黙知識の形成も必要。

経営統計学って奥深いの。だけど、ココイラの論理のモデルとしてベイズがスッポリ入る、そんなことみたいなの。

考察は続くけど・・・。

頑張りましょう。


5月20日(日)のつぶやき

2018-05-21 04:51:12 | 雑感

一般化線形モデルと非線形モデル，さらにベイズ

2018-05-21 00:45:55 | 雑感
学部の授業だけど，Rを使ったデータ解析を一通り扱う，そんな状況．で，只今，一般化線形モデルの準備，そんなこと．非線形とベイズも続いて扱う，そんな予定．

機械学習も扱う，というのも必要なんだけど・・・．

頑張りましょう．