TensorFlowで機械学習と戯れる: LSTMでユーザの行動を予測するモデルを作る実験 - Qiita

はじめに LSTM(Long Short Term Memory) は時系列データの学習によく用いられているものです。 わかるLSTM ～ 最近の動向と共にの記事がとても詳細に説明されています。 上記でも解説されていますが、LSTMは例えば「今までの単語列を入力として、もっともらしい次の単語を予測する」というような「文章の生成」に使うことができます。 このLSTMを使って、例えば、Webサービスにアクセスする 「ユーザの行動」を「単語」 とみなせば 「ユーザの一連の行動」は「文章」 とみなせるわけで、 「こういう行動を取ってきた人は、次にこういう行動を行う」という予測モデルが作れないかと考えました。 この予測モデルが作れれば、あとは文章生成のような形で 行動生成 ができます。つまり、ある種の ユーザ行動のシミュレーション ができることになります。 ユーザがある程度アクセスすれば、 このまま

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まだまだ謎が多いんだけど、今回は、LSTMの基本やサンプリング方法と評価する仕組みが作れたから良しとしよう。