한빛미디어

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

웹을 최적화했을 경우와 최적화하지 않았을 경우 결과의 차이를 알 수 있는 가장 좋은 예로 미국 오바마 전 대통령의 선거 홍보 웹 사이트 최적화를 들 수 있겠다.

이 책에서는 웹을 최적화하는데 머신러닝을 활용하여 확률적이고 과학적인 방법을 제시하고 있다. 이제는 머신러닝이 적용되지 않는 곳이 없다고 할 수 있겠다.

이 책의 구성을 간단한 도형으로 나타내면 아래의 그림과 같다.

이 책에서 이용한 파이썬 및 라이브러리 버전은 다음과 같다.

• Python 3.6.9
• Numpy 1.18.3
• Matplotlib 3.2.1
• PyMC3 3.9.3
• ArviZ 0.9.0

1장 A/B 테스트부터 시작하자:

        베이즈 통계를 이용한 가설 검정 입문

각종 확률과 관련된 용어들의 의미와 베이즈 정리를 알 수 있다. 

2장 확률적 프로그래밍: 컴퓨터의 도움을 받자

통계 모델을 확률적 프로그래밍 언어로 기술하면 컴퓨터가 사후 분포를 추론해 다양한 통계량을 계산해서 출력할 수 있다.

3장 조합 테스트: 요소별로 분해해서 생각하자

여러 요소의 조합으로 이루어진 웹사이트의 A/B 테스트를 생각하는 장입니다.

요소의 조합에 의해 만들어지는 교호 작용에 대해서 설명하고 있습니다.

교호 작용이란 여러 요소를 조합함에 따라 나타나는 효과를 의미합니다.

4장 메타휴리스틱: 통계 모델을 사용하지 않는 최적화 방법

• 휴리스틱이란 어떤 문제의 해결이 어려울 때 그 성능을 보증할 수는 없지만 경험적으로 좋다고 알려져 있는 지식을 말합니다.
• 문제 해결에 유용한 휴리스틱은 일반적으로 문제에 따라 달라집니다. 그래서 특정한 문제에 한정되지 않는 유용한 휴리스틱을 제공하려는 프레임을 메타휴리스틱이라고 부릅니다.

5장 슬롯머신 알고리즘: 테스트 중의 손실에도 대응하자

6장 조합 슬롯머신: 슬롯머신 알고리즘과 통계 모델의 만남

7장 베이즈 최적화: 연속값의 솔루션 공간에 도전하자

8장 앞으로의 웹 최적화

이 장에서는 아래과 같은 내용들을 다루고 있습니다.

• 단기적인 평가와 장기적인 평가
• 반복 사용자를 고려한 최적화
• 솔루션 공간 디자인
• 웹사이트 이외의 응용

부록 A에서 행렬 연산 기초라는 타이틀로 행렬 정의부터 각 행렬들과 행렬의 합, 곱, 행렬의 전치까지 이 책에서 설명한 계산을 이해하기 위해 필요한 최소한의 연산을 모아서 설명합니다.

먼저 <머신러닝을 활용한 웹 최적화>라는 귀한 책을 보내 주셔서 고맙습니다.

개인적으로 이번 리뷰를 통해서 경험하기 쉽지않고 시간이 아깝지 않은 참 좋은 리뷰였습니다.