機械学習の数理とその本質

とりあえず、カフェで本読み、という状態。

機械学習の本質を頭の中でアレコレと考えて、ちょこっとアイデアを出して・・・。

そう言えば、応用の開発だけど、理論とその基盤まで探究できるようになると、ちょっとばかり余裕を感じる、そんなことみたい。

でも、実現するにはミドルウェアの技量を高める、そんなことが必要なの。クラウドを使うのは当然でしょうよ。個人的なことだけど。

頑張りましょう。

組織における知識構造化、およびデータサイエンス、それとやる気

品質の創造マネジメントだけど、組織の学習が基盤で、ココイラの仕掛けとして知識構造化とデータサイエンスが関っている、ということでしょうよ。

だけど、仕事をすることに前向きな意味が組織に蔓延していないと・・・。トップの方針が貧弱だと、創造にならない、そんなことって考えられるでしょうよ。根底が崩壊すると厄介、ということに。

こういったことすべてを含んでの活動がＴＱＭ、ということ。奥深いの。

頑張りましょう。

発見思考

観察、議論、それと理論構成だけど、発見的に思考を続ける、そんなことの基本のように感じているの。

ココイラだけど、知識を自ら組み立てて覚知として認識する、そんな能力を持つ、ということに繋がっているように感じているの。

だけど、組織にココイラが浸透すると、頑健になる、という構図が気になっている、そんなことが個人的な状況。

頑張りましょう。

12月30日(日)のつぶやき

テーマの設定と探究の持続 goo.gl/V3PqAj

— 貝瀬 徹 （兵庫県立大学） (@tetsu81) 2018年12月30日 - 07:28

協調知識の創造マネジメント goo.gl/W4KgH8

— 貝瀬 徹 （兵庫県立大学） (@tetsu81) 2018年12月30日 - 07:43

品質創造のマネジメント、および信用リスクのモデリング goo.gl/P7cXAQ

— 貝瀬 徹 （兵庫県立大学） (@tetsu81) 2018年12月30日 - 21:49