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

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。

「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。

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

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