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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
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わかりやすくスラスラ読める
ややこしい統計や機械学習の理論的な内容をPythonコードで動かしながら理解できました。web最適化の例がわかりやすく、スラスラ読み進められました。買ってよかったです!
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良書
ベイズ推定を用いたA/Bテストの評価から、バンディッドアルゴリズムなどの最適化手法が広く取り上げられていて、その分野をあまり知らない身からすると入り口の一冊として良かったと思う。 本でも取り上げられているように、取り上げられている内容は短期的な指標に重きを置いたもので、長期的なインパクトまで加味して最適化を行うにはやはり中間変数が必要で、それをどうやって求めるのかというところにはまだまだデータ分析や試行錯誤が必要だと感じた。 強化学習の分野にも興味が生まれたので、少し課題図書を選定しようと思う
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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 飯塚修平 オライリー・ジャパンウェブサイテキカデハジメルキカイガクシュウ イイズカ シュウヘイ 発行年月:2020年11月19日 予約締切日:2020年10月01日 ページ数:300p サイズ:単行本 ISBN:9784873119168 飯塚修平(イイツカシュウヘイ) UXエンジニア、クリエイティブテクノロジスト。博士(工学)。1989年茨城県土浦市生まれ。2017年東京大学工学系研究科技術経営戦略学専攻博士課程修了。在学中からさまざまなウェブサービスの立ち上げ・運営に携わり、ウェブ最適化の研究に従事(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです) 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 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。 本 パソコン・システム開発 プログラミング その他 パソコン・システム開発 その他 科学・技術 工学 電気工学
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著:飯塚修平
出版社:オライリー・ジャパン
発売日:2020年11月
キーワード:うえぶさいてきかではじめるきかいがくしゆうえー ウエブサイテキカデハジメルキカイガクシユウエー いいつか しゆうへい イイツカ シユウヘイ
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