経営技法を究める: システム, デザイン, データ，機械学習

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
クオリティとリスクの考究，システムズ・データとAIの構成

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

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．

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．