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머신러닝을 활용한 웹 최적화 A/B 테스트, 메타휴리스틱, 슬롯머신 알고리즘에서 베이즈 최적화까지

이쓰카 슈헤이 지음 | 김연수 옮김 | 한빛미디어 | 2021년 06월 07일 출간
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상품상세정보
ISBN 9791162244357(1162244356)
쪽수 340쪽
크기 183 * 235 * 17 mm /603g 판형알림
이 책의 원서/번역서 ウェブ最適化ではじめる機械學習 A/Bテスト,メタヒュ-リスティクス,バンディットアルゴリズムからベイズ最 / 飯塚修平

책소개

이 책이 속한 분야

사용자 만족 서비스를 위한 최강 솔루션, 웹 최적화
사용자는 개발자가 생각하는 대로 움직이지 않는다. 사용자 요구는 물론이고 해결 방법조차 분명하지 않은 상황에서 유일한 해답은 사용자의 행동이다. 행동을 관찰하고 얻은 통찰에 기반해 가설을 수립하고 새로운 대책을 웹 서비스에 적용하며 최적화를 진행하는 것이다. 이에 도움이 되는 강력한 무기가 바로 통계와 머신러닝이다. 웹 최적화를 통해 머신러닝 세계를 새롭게 보는 눈을 뜨길 바란다.

목차

CHAPTER 1 A/B 테스트부터 시작하자: 베이즈 통계를 이용한 가설 검정 입문
1.1 A/B 테스트의 영향
1.2 앨리스와 밥의 보고서
1.3 확률 분포
1.4 베이즈 정리를 이용한 클릭률 추론
1.5 다른 해결책 1: 반복 모으기
1.6 다른 해결책 2: 베타 분포
1.7 사후 분포를 이용한 결단 내리기
1.8 정리
칼럼: 실험 설계의 기본 원칙

CHAPTER 2 확률적 프로그래밍: 컴퓨터의 도움을 받자
2.1 통계 모델 기술과 샘플링 실행
2.2 진정한 리뷰 점수
2.3 체류 시간 테스트하기
2.4 베이즈 추론을 이용한 통계적 가설 검정을 하는 이유
2.5 정리

CHAPTER 3 조합 테스트: 요소별로 분해해서 생각하자
3.1 찰리의 보고서
3.2 효과에 주목한 모델링
3.3 통계 모델 수정
3.4 완성한 보고서, 잘못된 모델
3.5 모델 선택
3.6 정리
칼럼: 직교 계획과 웹 최적화

CHAPTER 4 메타휴리스틱: 통계 모델을 사용하지 않는 최적화 방법
4.1 마케팅 회의
4.2 메타휴리스틱
4.3 언덕 오르기 알고리즘
4.4 확률적 언덕 오르기 알고리즘
4.5 시뮬레이티드 어닐링
4.6 유전 알고리즘
4.7 정리
칼럼: 유전 알고리즘과 대화형 최적화
칼럼: 웹 최적화와 대화형 최적화

CHAPTER 5 슬롯머신 알고리즘: 테스트 중의 손실에도 대응하자
5.1 소박한 의문
5.2 다중 슬롯머신 문제
5.3 .-greedy 알고리즘
5.4 시뮬레이티드 어닐링 .-greedy 알고리즘
5.5 소프트맥스 알고리즘
5.6 톰슨 샘플링
5.7 UCB 알고리즘
5.8 에렌의 질문에 대한 답변
5.9 정리
칼럼: 최적 슬롯 식별 문제

CHAPTER 6 조합 슬롯머신: 슬롯머신 알고리즘과 통계 모델의 만남
6.1 다시 찰리의 보고서
6.2 선형 모델과 일반화 선형 모델
6.3 MCMC를 슬롯머신에 사용하기
6.4 베이즈 선형 회귀 모델
6.5 LinUCB 알고리즘
6.6 정리
칼럼: 개인화에서의 응용

CHAPTER 7 베이즈 최적화: 연속값의 솔루션 공간에 도전하자
7.1 마케팅 회의
7.2 베이즈 최적화
7.3 가우스 과정
7.3.1 커널 트릭
7.4 컴퓨터와 대화하며 최적의 색 찾기
7.5 GP-UCB 알고리즘
7.6 GP-TS 알고리즘
7.7 응용 시 주의할 점
7.8 에렌의 질문
7.9 정리
칼럼: 베이즈 최적화를 대화형 최적화에 응용하기

CHAPTER 8 앞으로의 웹 최적화
8.1 단기적인 평가와 장기적인 평가
8.2 솔루션 공간 디자인
8.3 웹사이트 이외의 응용

APPENDIX A 행렬 연산 기초
A.1 행렬 정의
A.2 행렬의 합
A.3 행렬의 곱
A.4 행렬의 전치

APPENDIX B 로지스틱 회귀상에서의 톰슨 샘플링
B.1 베이즈 로지스틱 회귀
B.2 로지스틱 회귀 톰슨 샘플링

출판사 서평

웹 최적화에 머신러닝을 도입한 국내 최초의 책

우리는 일상에서 접하는 대부분이 인터넷과 연결된 세계에 살고 있습니다. 사용자에게 최고의 경험을 제공하기 위해서는 빠른 변화와 다양성에 적극 반응하고 적응하는 것이 중요합니다. 그런데 사용자는 웹 서비스 개발자가 예상하는 것과 다르게 반응하고 행동합니다. 사용자가 원하는 것이 무엇인지 직접 물어봐서 알 수 있다면 좋겠지만, 이는 무척 어려운 일이며 사용자 자신이 원하는 것을 정확하게 알고 말한다는 보장도 없습니다.

이때 A/B 테스트로 대표되는 최적화 기술이 유용합니다. ... 더보기

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※ 북로그 리뷰 리워드 제공 2021. 4. 1 종료
  • 오늘 리뷰할 책은 [머신러닝을 활용한 웹 최적화] 이다. https://www.hanbit.co.kr/store/books/look.php?p_code=B8979230235 이 책은 지난 여름에 나온 책이고 처음 제목을 봤을때 호기심이 살짝 들었던 책이었다. 웹 최적화? 머신 러닝? 무슨 상관일까??? 표지를 보니 A/B 테스트, 메타 휴리스틱, ... 어려운 말들이 보인다. 머신 러닝은 공부를 좀 해봤으니 대충 알겠고, A/B 테스트가 뭔지도 대충 안다.  그런... 더보기
  •   개발을 하다 보면 늘 겪는 문제는 개발자의 의도대로 사용자가 행동하지 않는다는 것이다. 사용자의 패턴과 행동을 기반으로 모든 프로젝트의 동기와 시작점이 돼야 하지만 정작 개발자들은 당장의 눈앞의 코드들을 내 의식에 맞춰서 작성하기 마련이다. 그런 의미에서 이 책은 그동안 개발자들이 간과하고 있던 사용자의 행동을 관찰하고, 그 관찰을 통해서 얻은 데이터를 기반으로 하여 현재 상황과 앞으로의 비전에 맞춰 새로운 대책을 웹 ... 더보기
  • 통계는 항상 어렵기만 합니다. 모든 이론이 그러하듯 개념적인 부분을 읽고 익혀도 실무에서 어떻게 적용해야 할지, 이 통계가 무엇을 말하는지 의미를 파악하고 이를 통해 변화를 주는 것은 더 어렵습니다. 이렇게 막연하던 통계 이론이 드디어 내 것이 되는 책이 바로 '머신러닝을 활용한 웹 최적화' 입니다. 그저 쉽게 접할 수 없는 내용일 것 같아 호기심에 선택했는데, 통계가 여전히 어려운 저에게는 정말 큰 도움이 되는 책이었습니다. 2008년 대통령 선거에서 오바마 진영은 웹사이트의 이미지와 버튼의... 더보기
  • "한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다." 웹을 최적화했을 경우와 최적화하지 않았을 경우 결과의 차이를 알 수 있는 가장 좋은 예로 미국 오바마 전 대통령의 선거 홍보 웹 사이트 최적화를 들 수 있겠다. 이 책에서는 웹을 최적화하는데 머신러닝을 활용하여 확률적이고 과학적인 방법을 제시하고 있다. 이제는 머신러닝이 적용되지 않는 곳이 없다고 할 수 있겠다. 이 책의 구성을 간단한 도형으로 나타내면 아래의... 더보기
  • A/B 테스트를 하는 것으로 알고 선택했다. 그런데 머신러닝까지, 오랜만에 머신러닝 책을 읽어본다.   책 표지에서도 보듯이, 베이즈 최적화, 통계 이야기가 나올 것 같았다. 약간의 통계 기초책은 읽었다는 이유로 그냥 선택하였다. 첫장부터 베이즈 통계, 확률 이런 이야기가 나온다. 비전공자로서 어렵지 않을까 약간 고민되었다. 그런데, 첫 내용부터 재미있다. 그래서 A/B 테스트를 잘 할 수 있을 것 같은 느낌이 들기 시작했다. 여기 나... 더보기

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