keras

とりあえず、深層学習だけど、流行りのツールを使う、そんなことの鍛錬も必要、そんな具合。あくまでも、個人的な状況でのこと。

計算式とアルゴリズムの探求が目的なんだけど、でも、しっかりツールを熟知する、ということも無視できないの。と言っても、やはり容易じゃない、ということみたい。

stanのテクニックもアレコレと曖昧で、かつkerasもとなると、時間が掛かって・・・。とりあえず、Rでのことで、データサイエンスって凄い勢いで進んでいて・・・。

理論考究でもツールの熟知って鍛錬し続けることが必要、そんなこと。

頑張りましょう。

叡智を掴むことの難しさ

複雑で余りに厄介、そんなとが実践では多い、ということでしょうよ。

単純化する、という手口もあるけど、その前に複雑な状況をじっくり分析して、そこから対処可能な施策を探る、という手順が必要で、闇雲に簡略化してしまうと妙な結果になってしまう、ということでしょうよ。

非線形の線形化、要はそんなことでもあって、こういう手続き自体が叡智でもあるかと。もちろん、複雑なものをそのまま分析する、ということが理想で、やるべき考究がが尽きない、そんなことでもあるかと。

そう言えば、わかっているようでわからず、という状況での勇の闇雲さって奇妙に複雑なんだけど、解き明かすと悲愴、そんなことが理解できるの。

確率微分方程式の理論を弄っていて、そのパラメータ推定と階層ベイズを整理し続けているのだけど、昔にアレコレとご指示戴いた内容が余りに複雑で、もう一度再構成してみると、勇みの闇雲さ、ということに気づいた、という次第。

実践もわからず、理論も部分的で、要はわかっているようでわかっていなくて、それでコチラへのご指示が複雑過ぎて混乱、そんなことだった、ということ。

当時の自分にもっと叡智があったのなら、見抜いていた、という気がして。やはり、自分も同じ勇みの闇雲な状態で冷静さに欠けていて・・・。

類似したことだけど、常に想定した方が良い、そんなことって実際には少なくない、ということでしょうよ。特に、リーダーがこの状態に陥って、組織全体が勇みの闇雲さになると・・・。

頑張りましょう。

12月4日(火)のつぶやき

10年の歳月 goo.gl/uUPvD4

— 貝瀬 徹 （兵庫県立大学） (@tetsu81) 2018年12月4日 - 13:47

階層ベイズのモデリング、それとＭＣＭＣによる推定 goo.gl/tYzHqx

— 貝瀬 徹 （兵庫県立大学） (@tetsu81) 2018年12月4日 - 14:00

確率過程モデリングとベイズ推定

フィルタリングをどう扱うのか、ということが気になっている、そんなこと。それと、数値計算のツールづくりも。

そう言えば、ジャンプやMCMCをココイラで使う、というやり口や、フーリエを使うなどもしながら、理論と実証の両方を扱うのってじっくりお勉強を積む、そんなことが必要でしょうよ。もちろん、対象のことも深く理解して・・・。

それと、データサイエンスが進んで、離散時間構造での機械学習も絡む、そんなことにもなってきていて、考究すべきことって色々、という状況。

個人的には、階層ベイズと情報量のアタリに固執はしているけど、まあ、それなりに攻めて・・・。だけど、金融を対象にするだけでなく、信頼性の方も展開が進んでいて、応用計算数理の研究として興味深い、そんなことかと。

頑張りましょう。

行き詰って破綻することを避けることの大切さ

自分で考えて自分の力で切り拓く、という姿勢が基本でしょうよ。行き詰って破綻する、そんなことを避けるためのことなんだけど。要は、行き詰っても、また新たにつくり出す、そんなことでもあるかと。

だけど、どうにもならない、そんなことに陥らないようにする、と言っても、やはり難しい、ということでもあるでしょうよ。ここでの脱する術を誤ると、その後が厄介で・・・。

こういったことも含めて、やはり自分で考えて自分の力で・・・。どうすべきか、あれこれと思考は続くけど・・・。

頑張りましょう。