組織だけど、凄く奥深いでしょ。
人が絡んでいるのは当然だけど、様々なことが複雑で、何しろ厄介。
だけど、組織って知力を持っているし、その育みが重要で、離れた位置から観れるのって大切なの。
頑張りましょう。
人が絡んでいるのは当然だけど、様々なことが複雑で、何しろ厄介。
だけど、組織って知力を持っているし、その育みが重要で、離れた位置から観れるのって大切なの。
頑張りましょう。
確率解析と推定のアタリをアレコレ考えている、という具合。
信頼性評価では先端の一つなの。
測度変換、確率微分方程式の最尤法とベイズ推定、さらに階層ベイズとの絡みも。
情報量規準の役目ってとても重要なの。
勿論、自分でのオリジナル開拓がすべて。
頑張りましょう。
信頼性評価では先端の一つなの。
測度変換、確率微分方程式の最尤法とベイズ推定、さらに階層ベイズとの絡みも。
情報量規準の役目ってとても重要なの。
勿論、自分でのオリジナル開拓がすべて。
頑張りましょう。
気づく、只今、ちょことそんなこと。クオリティを創造するのってイノベーションとも絡んでいる、という仕掛けのことなの。
ツールだけでなくメソドロジーそのものを構成する、ということが自分の役目、ということかと。
ベイズによる機械学習だけど、組織学習とデータの基盤ツール、という捉え方をしていて、クオリティ創造のメソドロジーでは重要なんだけど、もっと大きな枠組みが曖昧で・・・。
システムズ・データとも絡んでいて、ココイラを追求、そんなこと。
頑張りましょう。
ツールだけでなくメソドロジーそのものを構成する、ということが自分の役目、ということかと。
ベイズによる機械学習だけど、組織学習とデータの基盤ツール、という捉え方をしていて、クオリティ創造のメソドロジーでは重要なんだけど、もっと大きな枠組みが曖昧で・・・。
システムズ・データとも絡んでいて、ココイラを追求、そんなこと。
頑張りましょう。