経営技法を究める ; システムとデザイン

経営技法に関する雑感
エンジニアリングとマネジメントの融合
システムズ・データの創成

ノンパラメトリックの不思議さ

2018-05-31 23:51:18 | 雑感
数学の構造が気になっている,そんな状態.ノンパラメトリックのことなの.と言っても,コレって凄く広いので・・・.

で,とりあえず,個人的に関心のあるノンパラメトリックのアタリをアレコレと・・・.もちろん,実践でのアルゴリズム開発も.

計量リスクの方法論だけど,理論と実践が余りに奥深い,そんなこと.

頑張りましょう.








個体別モデリングとベイズ推論,および深層学習

2018-05-31 17:40:43 | 雑感
アレコレと色々考えている,というの中で,只今,とりあえず真摯にアルゴリズム開発を行っているのが,個体別の解析に関するもの,という具合.

ココ数ヶ月で自分が変わった,そんなことを感じていて,要はなんとなく別々にやってきたことが繋がる,ということに意識として気づいた,ということ.だけど,同時に飽きてきている,ということでもあるの.

BUGSあるいはStanを使えば,まあ,色々と計算って楽で,個人的にはコレらを超えてのモデリングと推論を考える,そんなことでもあるのだけど,たぶん,企業の方々も同じような方向に行く,という気もしているの.ただし,企業ではBUGSあるいはStanを使って解析の構成をまとめる,ということになるかと.

で,次のことを無意識に考えてもいて,このアタリもなんとなく・・・.ノンパラに戻る,たぶん,そんなことかと.

そう言えば,10年後の経営技法に関するAI絡みのアルゴリズムだけど,ベースってノンパラが色々と使われて・・・.考察は続くけど,先のことを考える,そんなことって大切でしょうよ.

頑張りましょう.






Data Intelligence for Business Decisions

2018-05-31 07:41:32 | 雑感
IoTと機械学習だけど,様々な意思決定に繋げて活用する,というのが基本でしょうよ.ビジネスでは,判断と決定って必須なんだけど,そういった推論には客観と主観が混ざっていて余りに複雑.で,データによる知性の構成が必要,そんなことかと.

だけど,データから知性をどう創るのか,ということって,凄く難しい,そんなことでしょうよ.そもそも,知性をデータだけで拵えられるの? そんなことも考える必要があるし.

とりあえす,個人的には,モデリングと推論のアルゴリズムをベイズで構成する,ということが基本で,ここからさらに学習を引き出して・・・.だけど,ココイラを知性としてどう捉えて良いのか,やはり探求する必要があるでしょうよ.さらに,その先にあるものは?

要は,人間の経験や協調知識を扱う,という仕掛けって大切で,ココイラを事前分布の構成で捉えると,学習の推論ってデータに依らないところもあって・・・.Data Intelligenceって何となく掘り下げが必要で,データだけ,というのが気になって・・・.

頑張りましょう.










経済・経営の変動と変化,さらに時代の移り変わりを鑑みた普遍の探求

2018-05-31 06:50:03 | 雑感
社会科学だけど,この探求って奥深いし,やはり夢中になる,という気がしているの.何しろ,視点が様々で,方法論も一意じゃないし.

そう言えば,データ・サイエンス絡みの基礎だけど,要は統計学のことで,コレって自然科学と社会科学の二つで捉えられるでしょ.商大の頃だけど,一般教育の統計学は社会科学としての位置づけだったのだけど,県大になってからは全学共通での扱って自然科学.

若い頃に商大に入って,社会科学をどう自分の頭の中で構成して,この分野と同化するのか,かなり真摯に考究し続けた,そんなことだったかと.今もココイラの心境って変わらないけど,その一方でエンジニアリングも忘れない,そんなことでもあって・・・.

実は,このアタリのことって,すごく奥深いの.だけど,基本は経営統計学,というのが自分の居場所でもあるし,ココって明らかに世界的に観ても重要な領域.まずは,自分のアイデンティティを大切に.とりあえず,経済・経営の変動と変化,さらに時代の移り変わりを鑑みた普遍の探求,そんなことも意識して・・・.

自分で居場所を発見できないでいると,流浪してしまって,結局,何も出せないし,残せなし,悪戯ばかりで・・・.俄だと,周りも気づくし.

頑張りましょう.


判断の大切さ

2018-05-31 05:56:43 | 雑感
判断をミスしてしまうと,時間の経過のとともに状況が不利に変わる,というストーリーって奇異じゃない,ということかと.

意思決定の大切さの理解って,要はこういうケースに陥らない,ということを意識できるか,ということでしょうよ.

そう言えば,社会全体での価値や憶測の形成って,凄く大きな力を感じるし,真摯さと地道さで対処しないと,結局,絶望に・・・.ホント,難しいの.初期での判断ミスって厄介で・・・.

頑張りましょう.




5月30日(水)のつぶやき

2018-05-31 04:47:49 | 雑感

淘汰されること

2018-05-31 02:29:44 | 雑感
淘汰される,そんなことってビジネスの原理でもあるでしょうよ.

厳しいけど,やはりこの原理って大切.

飛躍して大成することもある一方で,消えていく,ということも.

頑張りましょう.



機械学習を用いた信頼性・保全性マネジメントの大切さ

2018-05-31 02:23:24 | 雑感
IoTおよび機械学習だけど,要は膨大なモニタリングデータの活用,そんなことが基盤でしょうよ.

信頼性・保全性マネジメントだけど,ココイラの展開が今後急激に伸びて,技術を変える,そんなことになるかと.

だけど,アルゴリズム開発が必要で,何しろ数理を駆使して新しいことを考えて・・・.捨てるのは簡単だけど,やはり続けないと・・・.

頑張りましょう.

モニタリングデータによる故障検知

2018-05-31 00:39:40 | 雑感
機械学習だけど,保全での応用って重要なの.アレコレと工夫が必要だけど,確実に広がって行くでしょうよ.

頑張りましょう.

サポートベクトル

2018-05-30 12:30:15 | 雑感
統計データ解析の授業だけど,今日は最後の方で主成分分析の復習を扱った,ということに.次回は,固有値と固有ベクトル,ラグランジュの解説をきっちり行って,実際のデータ解析を通じて解析そのものの考え方を理解してもらう,ということになるかと.

だけど,データの特徴抽出と判定,というアタリを強調して,クラスタリング,サポートベクトルも授業で扱う,そんなことが良いかと.アルゴリズムとしては別の概念ではあるけど,ココイラって知っていて損は無いでしょうよ.

ベイズとMCMCはこれらの後に・・・.スパースはどうするか?

統計データ解析だけど,Rを使ってアレコレ扱うのって確かに必要なんだけど,理論の方もきっちり体系的に整理して教えるのって重要で・・・.悩むことが尽きないけど.

今回の統計データ解析だけど,とりあえず,先端のビジネス・アナリティクスの基礎がわるようにする,そんなことを強調.社会科学系であっても徹底的に数理を大切にする,という商大の伝統は続けないと・・・.もちろん,Rのプログラミングの教材を拵えながら,経営の実践を見込んで,そんなことも.

頑張りましょう.