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堀田（@YoshiHotta）です。この記事はサイバーエージェントの秋葉原ラボの方が執筆された『データマイニングエンジニアの教科書』の書評です。 企業でデータマイニングをする人に必要な知識を俯瞰できる、しっかりしたデータマイニングの本だと思いました。データマイニングの初心者にも中級者にもぜひオススメしたい一冊だったので書評を書くことにしました。 また、データマイニングの独習に役に立つ書籍も多数紹介します。 データマイニングエンジニアの教科書 作者: 森下壮一郎,水上ひろき,高野雅典,數見拓朗,和田計也出版社/メーカー: シーアンドアール研究所発売日: 2019/06/27メディア: Kindle版この商品を含むブログを見る この本は（特に Web 系の) データ分析の実務者に必要な事柄が網羅的に取り上げられています。300ページという厚さからすると扱っているテーマはとても幅広いです。一つ一
堀田（@YoshiHotta）です。この記事はGithubで3万スター⭐以上を集めた人気リポジトリ git-flight-rules の翻訳です。 Git はエンジニアが毎日何十回も使うコマンドであるにも関わらず、難しいツールです。 コマンドを間違えて、元に戻そうとあれこれ試しているうちにもっと悲惨な状況になり、復旧できなくなった経験が誰でも一度はあるのではないでしょうか。 Git でトラブルに見舞われてもこの Git フライトルールがあれば安心です！ このガイドで対処策が必ず見つかります。 落ち着いてガイドの手順に従えばトラブルから脱出できます。 毎日Git を使う仕事を何年もしていますが、今でも困ることがよくあります。そういう時は git flight rules をすぐに参照していました。本家に日本語版がなかったので、仕方がなくずっと母語ではない英語のバージョンを読んでいました。塵も
この記事では再帰的ニューラルネットワーク (RNN) について解説をします。RNN の理論的な説明から入り、Keras を用いて実際に RNN を動かしてみます。単純RNN (SimpleRNN), LSTM, 双方向RNN (bidirectional RNN), deep RNN を用いてモデリングをします。なおこの記事はGoogle Colaboratory で動かすことができ、実行しながら読むことをおすすめします。 ノートブックを開く 再帰的ニューラルネットワーク 再帰的ニューラルネットワーク（リカレントニューラルネットワーク、RNN)）は系列データのモデルです。 各時刻 $t_1, t_2, \cdots,t_n$で$\vec{x_1}, \cdots, \vec{x_n}$が入力されたときベクトル$\vec{y_1}, \cdots, \vec{y_n}$ を予測するモデルです
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