ウェブ最適化ではじめる機械学習 : A/Bテスト、メタヒューリスティクス、バンディットアルゴリズムからベイズ最適化まで
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ウェブ最適化ではじめる機械学習 : A/Bテスト、メタヒューリスティクス、バンディットアルゴリズムからベイズ最適化まで
オライリー・ジャパン , オーム社 (発売), 2020.11
- タイトル別名
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Introduction to machine learning with Web optimization
機械学習 : ウェブ最適化ではじめる : ABテストメタヒューリスティクスバンディットアルゴリズムからベイズ最適化まで
- タイトル読み
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ウェブ サイテキカ デ ハジメル キカイ ガクシュウ : A/B テスト、メタヒューリスティクス、バンディット アルゴリズム カラ ベイズ サイテキカ マデ
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注記
ウェブサービスを成長させることを目的に、ユーザの行動を定量的に評価し、改善する手法を紹介。機械学習の知識とともに、ウェブサイトを最適化するという現実的な問題を解くための数理的な手法を解説する。
引用文献: p323-327
内容説明・目次
内容説明
ウェブサービスの開発に携わるかぎり、ユーザにより良い体験を提供することは無視できない命題です。本書は、ウェブサービスを成長させることを目的に、ユーザの行動を定量的に評価し、改善する手法を学ぶ書籍です。シンプルなＡ／Ｂテストを第一歩に、線形モデルの導入、メタヒューリスティクス、バンディットアルゴリズム、ベイズ最適化と、機械学習の知識を紹介しながら、ウェブサイトを最適化するという現実的な問題を解くための数理的な手法を解説します。Ｐｙｔｈｏｎによるサンプルコードと、グラフィカルな図版で表現された数学的なモデルを組み合わせ、機械学習と統計学の基礎を丁寧に解説しています。ウェブ最適化の手法を学びたい、機械学習の基礎を知りたい読者に最適の１冊です。
目次
- １章 Ａ／Ｂテストからはじめよう：ベイズ統計による仮説検定入門
- ２章 確率的プログラミング：コンピュータの助けを借りる
- ３章 組合せのあるテスト：要素に分解して考える
- ４章 メタヒューリスティクス：統計モデルを使わない最適化手法
- ５章 バンディットアルゴリズム：テスト中の損失にも向き合う
- ６章 組合せのバンディット：バンディットアルゴリズムと統計モデルの出会い
- ７章 ベイズ最適化：連続値の解空間に挑む
- ８章 これからのウェブ最適化
- 付録Ａ 行列演算の基礎
- 付録Ｂ ロジスティック回帰上のトンプソン抽出
「BOOKデータベース」 より