過去10年間の展開だけに着目しても、やはり文脈の変化が読み取れる、ということかと。
結局、これから先の10年間の変化を予測しながら、自分で何を創造するのか、という問いかけだけでなく、自分が何をやってきたのか、という反省も必要で・・・。
そう言えば、研究教育だけど、嫌になって行き詰まりを感じることを大切にする、という姿勢って重要でしょうよ。もちろん、続けるこを選ぶための基盤でもあって・・・。
続かなければ才能がない、という証でしょうよ。別の道を・・・。
出版されたばかりの洋書を読んでいる、そんな状態。ファイナンスの計量分析の本で、扱っている分析方法は既に基本となっている、という内容で、2020年出版としては何となく古い感じでもあって・・・。言い方が乱暴だけど、1990年代から2000年代の最初の頃に出版された本で扱っていた内容で・・・。
だけど、統計理論の基礎を解説し、さらにRの関数を使いながら分析の実例を示す、そんなことで、時系列解析の基礎がわかるような仕掛けに・・・。演習問題を自分で調べて解くと、新しい方法論にも繋がる気分でもあるけど、でも・・・。
何故、この時期に？という疑問もあるけど、自分で基礎の基礎から整理して、かつ新しい理論にも自分で繋げて、さらに非線形のフィルタリングと機械学習も自分で付け加える、という姿勢で読むと、凄く良い本、そんなことかと。
機械学習の方も、基本の統計理論から解説している本を丁寧に読むのって大切で、結局、統計学のお勉強を積み上げることになって・・・。
もちろん、確率過程や確率解析、それにココイラの統計理論もお勉強する必要があるし、情報幾何もで・・・。
書いていないことをしっかりお勉強する、ということがわる本、というのが個人的に得ている知識で・・・。要は、この20年くらいだけでも頭に入れておく基本がアレコレ出てきて、自分の頭の中で整理が中途半端になっていて、ココイラを自分で構成し直す、ということに気づく感じで・・・。
R/Pythonを使ったビジネス・アナリティクスと意思決定の基礎および応用だけど、丁寧に積み上げてきっちり教える、ということを経済・経営系での研究教育をベースに行う、というのって大切でしょうよ。もちろん、機械学習も含めてのこと。
だけど、統計学の理論ってとても大切なの。ココイラってアルゴリズムの開発ではコアなので・・・。