アプリからドライバまで現役エンジニアの濃い話

author: 須藤さん

gitその2 rebaseとrebase -iを理解してgit-flowをやりやすくする from Study Group by SciencePark Corp.

前回、git と svn の違いから始まって、git-flow のモデルまで説明されました。
今回は git-flow の流れの続き。
rebase + rebase -i についての話です。

ざっくりまとめると以下の機能があります。

rebase 指定したバージョンを元にコミット差分を乗せ直す機能です。
コミット履歴を見れば非常にわかりやすいですが、ブランチマージと異なっていて、コミットや修正の履歴が直列になります。
rebase -i はバージョンを指定して、履歴を操作する…という意味合いまでは一緒ですが、こちらはコミット履歴の統廃合することができます。
これによって、任意のタイミングでコミットしても後から整形すればいいという使い方ができます。

rebase -i (コミット範囲) をすると、コミットログの一覧が出る。
これを編集して、git rebase continue すると、コミットログが綺麗にまとまる。

なぜこれらが必要なのかというと、github でプルリクエストをする時に、マージだと更新履歴がまともに見えないので論外。rebase は必須としても、履歴が汚れている場合は rebase -i をした方がいいというお話です。

内容的には初級向けの印象でした。
rebase -i 久々に見ました…自分一人でやってるとコミット履歴気にしないもんなぁ（汗

author: 安原

機械学習とAI の言葉の範囲が異なるというところから始まり、機械学習にも様々な種類があるというお話から始まりました。
そこから、決定木と、ランダムフォレストの説明につながりました。

決定木: 与えられた情報を「XX が YY 以上なら…」という様にしてデータを判断するツリーを決定木と言います。
ランダムフォレスト: 決定木を学習データをランダム振り分けで学習させ、しかもそれを複数本用意するアルゴリズム。
こうした複数の学習機を利用して多数決で決定する様なアルゴリズムをアンサンブル学習と言います。

こちらも機械学習初級向けの内容とは思います。
決定木が学習する過程で条件を学習選択するアルゴリズムなどに関して突っ込んだら ~~絶対深かった~~ 多分収集つかなくなった（汗