データ・ドリブンが基盤でしょうけど、ココイラのカリキュラムと教材の準備をコツコツと積み上げる、というのが個人的な課題で・・・。AIビジネスのスキル養成のこと。
やはりPythonを使う、というやり方に。
そう言えば、働くためのお勉強って、愚直に自力で積み上げる、という力量がコアでしょうよ。他力への依存ばかりだけど、働くことへの支障になって・・・。
MBAの修了生の方々との研究会だけど、知識創造と実践、そんな社会価値の形成を実感する、ということになるかと。
ココイラは、在学している方々とのゼミでも同じであって、何しろ、社会科学を感じる、そんなこと。
そう言えば、品質・信頼性・安全性って、社会科学を感じないと意味がない、という気がしていて・・・。
とりあえず、importunate、そんな状況から 脱け出す、ということって、やはりhedge のやり口を整える、そんなことが大切でしょうよ。
創造を優先させる、という立場では、冷静に対処して、何しろ関わらないことを貫くのが良いでしょうよ。もちろん、創造できる方々とは深く関わって・・・。
親睦優先の学会は、どうも苦手で・・・。
AIの基盤ってなるけど、推論と学習をきっちり基礎の理論から積み上げる、というのって大切でしょうよ。
特に、フィルタリングのアタリは奥深いし、応用の拡がりは続くでしょうし。だけど、ココイラはベイズ推論と学習の巧みさ、ということでもあって、個人的には数理のお勉強を捨てずに・・・。