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【図書】 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 -- ２１ｃｍ -- ２５，３３６ｐ

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タイトル ウェブ最適化ではじめる機械学習
副書名 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
著者名等 飯塚修平 ／著  
出版 オライリー・ジャパン ２０２０．１１
大きさ等 ２１ｃｍ ２５，３３６ｐ
分類 417
件名 最適化 , 機械学習
注記 索引あり
著者紹介 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。現在はウェブと機械学習を融合した作品制作に取り組んでいる。（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）
要旨 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
ISBN(13)、ISBN 978-4-87311-916-8　　 4-87311-916-2
書誌番号 1113830788
URL https://opac.lib.city.yokohama.lg.jp/winj/opac/switch-detail.do?bibid=1113830788

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中央 ４階自然科学 Map 417 一般書 利用可 - 2068929167 iLisvirtual

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