한빛미디어

목차

CHAPTER 1 A/B 테스트부터 시작하자: 베이즈 통계를 이용한 가설 검정 입문

CHAPTER 2 확률적 프로그래밍: 컴퓨터의 도움을 받자

CHAPTER 3 조합 테스트: 요소별로 분해해서 생각하자

CHAPTER 4 메타휴리스틱: 통계 모델을 사용하지 않는 최적화 방법

CHAPTER 5 슬롯머신 알고리즘: 테스트 중의 손실에도 대응하자

CHAPTER 6 조합 슬롯머신: 슬롯머신 알고리즘과 통계 모델의 만남

CHAPTER 7 베이즈 최적화: 연속값의 솔루션 공간에 도전하자

CHAPTER 8 앞으로의 웹 최적화

APPENDIX A 행렬 연산 기초

APPENDIX B 로지스틱 회귀상에서의 톰슨 샘플링

머신러닝을 활용하는데 있어 저자의 설명을 보충하기 위해, 귀여운 그림으로 핵심 Keyword

관계 및 개념등을 시각화 해놓았다. 각 단원 별 그림을 찾아보는 재미도 종종 있었다.

본문 구성의 경우

1. 해당코드

2. 결과

3. 해석

으로 깔끔하게 구성된 모습을 볼 수 있었다.

각 단원 별 핵심 내용을 정리 Part에서 요약하였고, 이후 학습에 있어서 필요한 자료등을 수록해 놓아, 공부의 확장성을 높였다.

APPENDIX A 행렬 연산 기초

APPENDIX B 로지스틱 회귀상에서의 톰슨 샘플링

APPENDIX 부분에서는 위 책과 관련된 기본 수학 지식들을 수록해 놓아, 머신러닝과 관련된 수학지식을 어려워 하는 초보자를 배려하였다.

추천독자

· 웹 서비스 개발에 있어 사용자가 원하는 것을 A/B 테스트를 통해 사용자의 선택을 수치로 알고 싶은 프로그래머

· 사용자의 선택 이면에 숨겨진 데이터를 가설 검증에 활용해 최적화 설계를 수행하고자 하는 웹개발자

· 통계학과 머신러닝이라는 수학적 방법을 통해 최적화를 설명하고, 코드를 통해 학습하고 싶은 학생

· 웹 개발 최적화에 관심있는 분들께 위 책을 추천드립니다.

"한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."