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書名

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

著者名 飯塚修平／著
出版者 オライリー・ジャパン
出版年月 2020.11
請求記号 0071/00572/

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1 鶴舞0237810429一般和書２階開架パソコン在庫 

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書誌詳細

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請求記号 0071/00572/
書名 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
著者名 飯塚修平／著
出版者 オライリー・ジャパン
出版年月 2020.11
ページ数 25,336p
大きさ 21cm
ISBN 978-4-87311-916-8
分類 00713
一般件名 機械学習 　 ホームページ 　 ウェブアプリケーション
書誌種別 一般和書
内容紹介 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、改善する手法を紹介。機械学習の知識とともに、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する。
書誌・年譜・年表 文献:p323〜327
タイトルコード 1002010066374

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
著者情報 飯塚 修平
　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)


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