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
| 出版社名 | オライリー・ジャパン |
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| 出版年月 | 2020年11月 |
| ISBNコード |
978-4-87311-916-8
（4-87311-916-2） |
| 税込価格 | 3,850円 |
| 頁数・縦 | ２５，３３６Ｐ ２１ｃｍ |
商品内容
| 要旨 |
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。 |
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| 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 |
出版社・メーカーコメント
「ｂウェブサイトのＵＸ改善」を題材に、現実の問題をモデルに落とし込む過程を詳解！「機械学習の手法をどうやって現実の問題に適用するか？」について悩んでいるエンジニアは数多くいると思います。本書はウェブサイトのＵＸ改善を題材に、Ａ／Ｂテストやメタヒューリスティクス、バンディッドアルゴリズムなど機械学習のアプローチを適用し、パラメーターの抽出やモデルの選択などを学べる書籍です。モデルや数式の表現をＰｙｔｈｏｎのコードやビジュアルなグラフでも表現し、理解の助けとしています。