アルゴリズム開発とビジネス・モデル

アルゴリズム開発だけど、ビジネス・モデルの構成に落とし込む、そんなことときっちり絡めるのって大切でしょうよ。

機械学習やベイズ計算だけど、オリジナルのアルゴリズムをどう組む立てて、ビジネスの実践でどう使うのか、というアタリのデザインって重要、そんなことかと。

そう言えば、ビジネス・アナリティクスや意思決定の方法論だけど、こういった視点できっちり理解する、そんなことって大切なの。特に、品質・信頼性・安全性だけど、ココイラを扱う部署での認識が低いと社内に広がらない、ということにもなって・・・。

頑張りましょう。

構成を見直すことの大切さ

興味のある対象だけど、何か一つに絞っても、その捉え方って複雑だし、様々なやり方が考えられるでしょうよ。魂を徹底的に使って見る、妙な言い方だけどそんな感じかと。

最近は、数理しかココロに響かない、というような状態で、かなりシンプルな生き方をしている、ということでもあって、案外、堪能している、そんなこと。

とりあえず、数理構成の見直しに・・・。ベイズの基礎と応用のこと。だけど、色々と広がって、かつ数学も深くなって・・・。

頑張りましょう。

信頼性工学におけるベイズの応用

機械学習とデザイン、そんなアタリをしっかり押さえた上で信頼性でベイズを考える、ということって大切でしょうよ。

だけど、応用を考えるのって基礎から徹底して構成する、そんなことでもあって、只今、事前分布を再考、そんな状態。

頑張りましょう。

12月19日(水)のつぶやき

機械学習の応用技法に関する開発 goo.gl/AFNDwk

— 貝瀬 徹 （兵庫県立大学） (@tetsu81) 2018年12月19日 - 04:42

機械学習のスキルアップ goo.gl/9JZXHn

— 貝瀬 徹 （兵庫県立大学） (@tetsu81) 2018年12月19日 - 06:59

開発力の衰退 goo.gl/NDkiio

— 貝瀬 徹 （兵庫県立大学） (@tetsu81) 2018年12月19日 - 07:59