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한빛출판네트워크

머신러닝을 활용한 웹 최적화

A/B 테스트, 메타휴리스틱, 슬롯머신 알고리즘에서 베이즈 최적화까지

한빛미디어

번역서

판매중

  • 저자 : 이쓰카 슈헤이
  • 번역 : 김연수
  • 출간 : 2021-06-07
  • 페이지 : 340 쪽
  • ISBN : 9791162244357
  • 물류코드 :10435
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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.

 

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.

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

웹 최적화에 머신러닝을 도입한 국내 최초의 책 

 

우리는 일상에서 접하는 대부분이 인터넷과 연결된 세계에 살고 있습니다. 사용자에게 최고의 경험을 제공하기 위해서는 빠른 변화와 다양성에 적극 반응하고 적응하는 것이 중요합니다. 그런데 사용자는 웹 서비스 개발자가 예상하는 것과 다르게 반응하고 행동합니다. 사용자가 원하는 것이 무엇인지 직접 물어봐서 알 수 있다면 좋겠지만, 이는 무척 어려운 일이며 사용자 자신이 원하는 것을 정확하게 알고 말한다는 보장도 없습니다. 

 

이때 A/B 테스트로 대표되는 최적화 기술이 유용합니다. A/B 테스트에서 숫자로 나타난 사용자의 선택뿐만 아니라 그 이면에 숨겨진 데이터를 가설 검증에 활용해 더 나은 최적화 설계를 수행할 수 있게 해줍니다. 이제까지 베일에 가려져 있던 이 중요한 기술을 체계적으로 정리한 책은 국내에 없었습니다. 이 책은 통계학과 머신러닝이라는 수학적 방법을 이용해 최적화를 설명하고 코드를 통해 구체적으로 알기 쉽게 정리했습니다. 웹 최적화에 관한 고민을 이 책이 덜어줄 것입니다.

 

  • 베이즈 추론 기반 의사 결정
  • 적은 양의 데이터를 활용해 효율적으로 가설 검증하는 방법, 선형 모델
  • 통계 모델을 사용하지 않는 최적화 방법, 메타휴리스틱
  • 다중 슬롯머신 문제(MAB)와 그 해법
  • 베이즈 최적화로 대화형 최적화 문제 다루기
  • 웹 최적화에서 해결되지 않는 문제들

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