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머신러닝을 활용한 웹 최적화


SMART
 

머신러닝을 활용한 웹 최적화

이쓰카 슈헤이 | 한빛미디어

출간일
2021-06-07
파일형태
PDF
용량
83 M
지원 기기
PC 스마트폰태블릿PC
대출현황
보유1, 대출1, 예약중0
콘텐츠 소개
저자 소개
목차
한줄서평

콘텐츠 소개


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.

저자소개


저자 : 이쓰카 슈헤이
저자 : 이쓰카 슈헤이
UX 엔지니어, 크리에이티브 테크놀로지스트. 공학 박사. 1989년 이바라키현 쓰치우라시 출생. 2017년 도쿄대학 공학계 연구과 기술경영전략학 전공 및 박사 과정을 수료했다. 재학 당시부터 다양한 웹 서비스를 구축 및 운영했으며 웹 최적화 연구에 매진했다. 현재 웹과 머신러닝을 융합한 작품 제작에 몰두하고 있다.

역자 : 김연수
소프트웨어 엔지니어이자 번역가다. ‘나와 주변을 끊임없이 변화시키며 좋은 지식을 전달하는 것’과 ‘스스로 지속할 수 있는 삶’에 관심이 많아 번역을 시작했다. 옮긴 책으로는 『카이젠 저니』, 『알파 제로를 분석하며 배우는 인공지능』, 『파이썬으로 배우는 게임 개발 입문편 & 실전편』, 『다양한 예제로 배우는 CSS 설계 실전 가이드』, 『효율적 개발로 이끄는 파이썬 실천 기술』(이상 제이펍), 『IT, 전쟁과 평화』, 『팀 토폴로지』(이상 에이콘), 『마케팅 성공률을 높여주는 구글 애널리틱스』(이상 위키북스) 등이 있다.


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

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