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

飯塚 修平【著】

オライリー・ジャパン（2020/11発売）

• サイズ A5判／ページ数 336p／高さ 22cm
• 商品コード 9784873119168
• NDC分類 547.48
• Cコード C3055

内容説明

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。

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

著者等紹介

飯塚修平［イイツカシュウヘイ］
ＵＸエンジニア、クリエイティブテクノロジスト。博士（工学）。１９８９年茨城県土浦市生まれ。２０１７年東京大学工学系研究科技術経営戦略学専攻博士課程修了。在学中からさまざまなウェブサービスの立ち上げ・運営に携わり、ウェブ最適化の研究に従事（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）
※書籍に掲載されている著者及び編者、訳者、監修者、イラストレーターなどの紹介情報です。

感想・レビュー

※以下の感想・レビューは、株式会社ブックウォーカーの提供する「読書メーター」によるものです。

[Thinking_sketch_book]

★★★★☆ 良書 簡単なＡＢテストから最適化、そしてそれらが有する問題の解決策として多腕バンディット問題、ベイズ最適化へと繋がる説明がとてもわかりやすかった

2021/12/02

[shin_ash]

ウェブ最適化とあるので、よくある機械学習バンザイ的な先入観があり、あまり読む気がしなかったが、A/Bテストからベイズ最適化まで扱ってる様なので読んでみた。確かにウェブ最適化が話題ではあるが、よくあるウェブ業界に閉じた暗黙の了解を前提にした上から目線の成功譚ではなく、むしろ丁寧に理論も説明しコードの実装で解説をフォローし非常にわかりやすい。驚くのは扱ってる範囲の広さで、ベイズの犬本の内容から始まってメタヒューリスティック、バンデットアルゴリズムを経てベイズ最適化至る。貴重なベイズ最適化の教科書とも言える。

2021/07/11

[yyhhyy]

A/Bテストの本だが、Pythonによるベイズの丁寧な解説になっている。

2024/05/05

[na]

Jupyter使いながらPyMCで統計モデル等作成しつつ。むずい。

2021/08/27

[naoki85]

ウェブマーケッター向けの本と記載があるものの、統計の知識がない状態で読むとかなり厳しいのではないかと考える。 正直、私も途中から計算式はよく分からない状態で読んでいた。 ただ、特に前半の A/B テストの解析についてはすぐに実用できる内容ではないかと思う。

2024/04/21