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한빛출판네트워크

웹 사이트 최적화를 위한 밴디트 알고리즘

리얼타임 eBook

번역서

판매중

  • 저자 : 존 마일즈 화이트
  • 번역 : 김학민
  • 출간 : 2014-05-02
  • 페이지 : 104 쪽
  • ISBN : 9788968486609
  • 초급 초중급 중급 중고급 고급
2점 (1명)
좋아요 : 30

웹 사이트 최적화를 위한 밴디트 알고리즘 테스트 방법 - A/B 테스트의 단점을 넘어서는


『웹 사이트 최적화를 위한 밴디트 알고리즘』은 웹사이트 최적화를 위한 방법 중 단순 A/B 테스트의 단점을 극복한 밴디트 알고리즘 테스트 방법을 다룬 책으로, 밴디트 알고리즘을 개발자에 맞게 설명한 국내 최초의 책이다.


국내 웹사이트 최적화 관련 도서 상당수가 검색엔진 최적화에 초점을 맞추고 있지만, 사이트 개편 등으로 인한 유입된 방문객에 대한 행동방식 변화나 방문객 추이, 전환율 등이 어떻게 변화되는지 추측하고 정량화할 수 있는지, 그리고 사전에 어떻게 테스트를 하는지에 대한 관련 도서는 거의 없는 실정이다. 


이 책은 웹 사이트를 최적화하고자 하는 웹사이트 기획자, 관리자, 개발자를 대상으로 사이트 개편 등의 사이트 변화가 방문객의 행동방식 변화나 추이를 예측/테스팅/정량화하는 밴디트 알고리즘 테스트 방법을 알려주어 최적의 사이트 개편 방법을 선택할 수 있도록 해준다. 


이 책의 주요 특징은 다음과 같다.


① 개발자를 위한 밴디트 알고리즘을 다룬 최초의 책이다.
② 웹사이트 최적화 테스트 방법 중 A/B 테스트와 비교하여 밴디트 알고리즘의 장점을 설명한다.
③ 밴디트 알고리즘을 이용한 단위 테스트 프레임워크를 개발하는 방법을 설명한다.
④ 단순한 알고리즘 설명이 아닌, 코드를 예를 들어 설명하고 있어 실무에 직접적 활용이 가능하다.

 

대상 독자

  • 웹사이트 최적화를 하고자 하는 웹사이트 기획자/관리자/개발자 
  • 단순 A/B 테스트를 넘어서는 밴디트 알고리즘을 배우고자 하는 개발자 

웹 사이트 최적화를 위한 밴디트 알고리즘!
이 책은 웹 사이트 최적화를 위한 밴디트 알고리즘에 관한 책이다. 그렇다고 알고리즘의 이론을 다루는 책은 아니다. 새로운 아이디어들을 실제로 실험하며 배우기를 좋아하는 사람에게 초점을 맞춘 알고리즘에 대한 간략한 입문서다. 실험하며 배우기를 좋아하는 여러분을 위해 여러분이 좋아하는 프로그래밍 언어용 인터프리터를 곁에 두고 읽을 수 있게 구성하였다. 책에서 서술된 모든 알고리즘은 파이썬을 사용하여 설명하였다.  
이 책의 목적은 '멀티암드 밴디트 문제(Multiarmed Bandit Problem)'에 대한 이론적 연구를 소개하거나 이 문제를 풀기 위해 독창적인 알고리즘을 활용하도록 여러분을 준비시키려는 것이 아니다. 다만, 여러분이 이 책을 읽고 나서는 멀티암드 밴디트 문제를 이해하고 이를 통해 웹 사이트 최적화를 성공리에 수행하기를 바랄 뿐이다.  

존 마일즈 화이트 저자

존 마일즈 화이트

프린스턴 대학원의 심리학 박사 학위 예정자다. 패턴 인식, 의사 결정, 행동 방법론과 '기능적 자기공명영상'을 이용한 경제 행동을 연구하였다. 특히, 가치 평가의 예외성에 관심이 많다. 학술 활동 이외에도 오픈 소스 소프트웨어 접근 방식을 데이터 분석에 접목한 데이터 과학 운동에 아주 많이 관여하고 있다. 또한, ProjectTemplate과
log4r 등 인기 있는 R 패키지의 리드 메인테이너다.

김학민 역자

김학민

2001년 3월부터 지금까지 삼성SDS에 근무 중이다. 초반에는 개발자와 Engineer의 삶을 살았고, 몇 년 전부터는 IT Architect로서 활동 중이다. 주로 대규모 웹 시스템의 기술 아키텍처를 설계하는 업무를 하고 있고, 이 때문에 Java, DBMS, OS, Backup 등 매우 다양한 IT 분야에 대한 지식을 항상 습득하려 노력 중이다.

회사에 다니는 도중 연세대학교 공학대학원 컴퓨터공학과에 입학해서 2013년 8월에 석사 학위를 취득했다. 대학원에서 인공 지능 수업을 들으면서 기계 학습에 많은 관심을 두게 되었다. 기계 학습과 관계가 있는 밴디트 알고리즘을 처음 접했을 때 우리나라에 이 알고리즘을 소개하는 첫 책을 번역하고 싶다는 욕심으로 번역을 시작했다

 

1장 두 가지 특성, 탐색과 활용
    1.1 과학자와 사업가
    1.2 탐색-활용 딜레마


2장 왜 멀티암드 밴디트 알고리즘을 사용하는가
    2.1 우리가 시도해볼 것은 무엇인가? 
    2.2 비즈니스 과학자: 웹 규모 A/B 테스팅


3장 엡실론-그리디 알고리즘
    3.1 엡실론-그리디 알고리즘 소개
    3.2 로고 선택 문제의 추상화
    3.3 엡실론-그리디 알고리즘 구현
    3.4 엡실론-그리디 알고리즘에 대한 비판적 의견


4장 밴디트 알고리즘 디버깅
    4.1 몬테 카를로 시뮬레이션은 밴디트 알고리즘을 위한 단위 테스트와 같다 
    4.2 밴디트 문제의 암 시뮬레이션
    4.3 몬테 카를로 연구 결과 분석
    4.4 연습40


5장 소프트맥스 알고리즘
    5.1 소프트맥스 알고리즘이란
    5.2 소프트맥스 알고리즘 구현하기
    5.3 소프트맥스 알고리즘의 성능 측정하기
    5.4 소프트맥스 어닐링하기
    5.5 연습


6장 UCB-상부 신뢰 한계 알고리즘
    6.1 UCB 알고리즘
    6.2 UCB 구현하기
    6.3 밴디트 알고리즘 나란히 비교하기
    6.4 연습


7장 현실에서의 밴디트, 문제의 복잡성과 복합성
    7.1 A/A 테스팅
    7.2 동시 실험 수행
    7.3 연속 실험 vs 주기적 테스트 
    7.4 성공에 대한 나쁜 지표들 
    7.5 성공의 좋은 지표로의 조정 문제
    7.6 값들에 대한 지능적인 초기화 
    7.7 더 나은 시뮬레이션 수행하기 
    7.8 무빙 월드
    7.9 상관관계가 있는 밴디트 
    7.10 전후 사정별 밴디트
    7.11 대규모 밴디트 알고리즘 구현하기 


8장 결론
    8.1 밴디트 알고리즘으로부터 삶의 교훈을 배우자
    8.2 밴디트 알고리즘 분류법

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