AIボードコンピュータだけど，やはり慎重に設定を積み上げるのが良いみたい．目的とする機能を明確にして，きっちり実現できるようにする，というアタリ前のことを守らないと，妙なことになって・・・．
やはり，汎用とは違うので．ちょっと欲張り過ぎて・・・．
まあ，再設定が良いでしょうよ．教材用，という設定をつくる，そんなことに．
データサイエンスおよびAIだけど，ココイラの基本と応用を扱った社内教育って，やはり重要でしょうよ．
もちろん，学生さんの方々も同じで，エンジニアリング，情報，ビジネスの３つの融合，ということも含めてココイラを扱う，ということって大切で・・・．
そう言えば，徹底したスキルアップ，そんなことって，スマート社会に向かう状況を考えると必須でもあって，特にアナリティクス絡みは・・・．
とりあえず，俯瞰による考察については深めず，部分の方法論形成に集中する，そんな状態．
要は，信頼性解析だけど，機能喪失の物理モデルも考慮して，帰納推論と予測の方法論を機械学習を含めて組み立てる，そんなこと．
市場での不具合発生は，何しろ重大な問題で，このこと全体を考究しながらも，まずはベイス推論と深層学習に着目した技法をつくる，要はそんなこと．
アルゴリズムの実装としては，Rで拵える，ということをしていて，シミュレーションをしながら，TensorFlowとGPUを使っての構成，そんなこと．
もちろん，Pythonでも同じことはできるし，さらなる拡張も可能になるのでしょうけど，試行錯誤でアレコレと考えるには，個人的にはRの方が・・・．
それと，Cでも思考を具現化しながら積み上げる，そんなことも大切，という気がしている，という具合．CUDA Cを使うと，何をどうやっているのか，という構図が掴めるように思えて・・・．
ただ，使っているAIボードコンピュータが計算と思考のツールとして整うまで，確かに設定など面倒であるのだけど，これ自体も今までの積み上げがあってのことで・・・．たぶん，ココイラって，性能の高いコンピュータを使いこなすためのスキル形成にもなっている，ということでしょうよ．
もちろん，企業の方々に理解をして戴くためには，案外，AIボードコンピュータって教材としても有用で・・・．機会をつくって，こういった捉え方でのセミナーをやってみると，何となく良いようにも思えていて・・・．
とりあえず、シミュレーションの考究、そんなことを深める、ということに。クラウドおよびエッジのコンピュータを用いてのことで、推論アルゴリズムと物理ロジックの融合、および自然言語による知識形成のアルゴリズム構成、そんなこと。
具体的な対象だけど、金融工学で、機械学習をアレコレと深めて・・・。だけど、経済物理モデルってとても重要で、ココイラの扱い、および金融市場での価値知識の構成も含める、そんなことで・・・。
そう言えば、TensorFlowだけど、GPUと絡めてアレコレと模索して、何しろ金融工学の要にする、ということを夢想して・・・。
とりあえず、シミュレーションの考究、そんなことを深める、ということに。クラウドおよびエッジのコンピュータを用いてのことで、推論アルゴリズムと物理ロジックの融合、および自然言語による知識形成のアルゴリズム構成、そんなこと。
具体的な対象だけど、信頼性設計で、機械学習をアレコレと深めて・・・。だけど、物理モデルってとても重要で、ココイラの扱い、および強調知識の構成も含める、そんなことで・・・。
そう言えば、TensorFlowだけど、GPUと絡めてアレコレと模索して、何しろ信頼性設計の要にする、ということを夢想して・・・。