Experimentovanie pre inžinierov: Od A/B testovania po Bayesovskú optimalizáciu

Recenzie čitateľov

Kniha predstavuje hĺbkový prieskum pokročilých techník experimentovania, vďaka čomu je vhodná pre dátových vedcov a inžinierov, ktorí sa snažia optimalizovať systémy pomocou prísnych metód, ako je A/B testovanie, multi-armed bandits a Bayesovská optimalizácia.

Dobre štruktúrovaná pre pokročilé témy, uvedené praktické príklady, zrozumiteľný jazyk, použiteľný pre technických aj netechnických čitateľov, obsahuje mierne použitie vzorcov, kladie dôraz na výpočtové a štatistické metódy.

⬤ Nie je vhodná pre začiatočníkov
⬤ predpokladá určité predchádzajúce znalosti jazyka Python a štatistiky
⬤ môže vyžadovať dodatočné úsilie na úplné pochopenie konceptov pre tých, ktorí nemajú silné zázemie.

(na základe 3 čitateľských recenzií)

Pôvodný názov:

Experimentation for Engineers: From A/B Testing to Bayesian Optimization

Obsah knihy:

Optimalizujte výkon svojich systémov pomocou praktických experimentov, ktoré používajú inžinieri v najkonkurencieschopnejších priemyselných odvetviach na svete.

V knihe Experimentovanie pre inžinierov: Od A/B testovania po Bayesovskú optimalizáciu sa naučíte, ako:

Navrhnúť, spustiť a analyzovať A/B test.

Prelomiť "slučky spätnej väzby" spôsobené pravidelným preškoľovaním ML modelov.

Zvýšiť mieru experimentovania pomocou viacramenných banditov.

Experimentálne vyladiť viacero parametrov pomocou bayesovskej optimalizácie.

Jasne definovať obchodné metriky používané na rozhodovanie.

Identifikujte bežné nástrahy experimentovania a vyhnite sa im.

Experimentovanie pre inžinierov: Od A/B testovania po Bayesovskú optimalizáciu je súbor techník na vyhodnocovanie nových funkcií a dolaďovanie parametrov. Začnete hlbokým ponorom do metód, ako je A/B testovanie, a potom prejdete na pokročilé techniky používané na meranie výkonnosti v odvetviach, ako sú financie a sociálne médiá. Naučíte sa, ako vyhodnocovať zmeny, ktoré vykonáte vo svojom systéme, a zabezpečiť, aby vaše testovanie neohrozilo príjmy alebo iné obchodné ukazovatele. Po skončení budete schopní bezproblémovo nasadiť experimenty do produkcie a zároveň sa vyhnúť bežným nástrahám.

Pri kúpe tlačenej knihy získate zadarmo elektronickú knihu vo formátoch PDF, Kindle a ePub od Manning Publications.

O technológii.

Funguje môj softvér naozaj? Zlepšili alebo zhoršili sa moje zmeny? Mal by som vymeniť funkcie za výkon? Experimentovanie je jediný spôsob, ako odpovedať na takéto otázky. Táto jedinečná kniha odhaľuje sofistikované postupy experimentovania vyvinuté a overené v najkonkurenčnejších odvetviach sveta, ktoré vám pomôžu vylepšiť systémy strojového učenia, softvérové aplikácie a riešenia kvantitatívneho obchodovania.

O knihe.

Experimentovanie pre inžinierov: Od A/B testovania po Bayesovskú optimalizáciu prináša súbor postupov na optimalizáciu softvérových systémov. Začnete spoznávaním limitov A/B testovania a potom prejdete k pokročilým stratégiám experimentovania, ktoré využívajú výhody strojového učenia a pravdepodobnostných metód. Zručnosti, ktoré si osvojíte v tejto praktickej príručke, vám pomôžu minimalizovať náklady na experimentovanie a rýchlo odhaliť, ktoré prístupy a funkcie prinášajú najlepšie obchodné výsledky.

Čo nájdete vo vnútri.

Navrhnite, spustite a analyzujte A/B test.

Prelomte "spätnoväzbové slučky" spôsobené pravidelným preškoľovaním ML modelov.

Zvýšte mieru experimentovania pomocou viacramenných banditov.

Experimentálne vylaďte viacero parametrov pomocou bayesovskej optimalizácie.

O čitateľovi.

Pre ML a softvérových inžinierov, ktorí chcú zo svojich systémov získať čo najväčšiu hodnotu. Príklady v jazykoch Python a NumPy.

O autorovi: V knihe sa nachádza niekoľko zaujímavých príkladov, ktoré sa dajú použiť v praxi, napr.

David Sweet pracoval ako kvantitatívny obchodník v spoločnosti GETCO a inžinier strojového učenia v spoločnosti Instagram. Vyučuje v magisterských programoch AI a Data Science na Yeshiva University.

Obsah.

1 Optimalizácia systémov pomocou experimentu.

2 A/B testovanie: Vyhodnotenie úpravy systému.

3 Viacnásobne ozbrojené bandity: Maximalizácia obchodných ukazovateľov pri experimentovaní.

4 Metodológia povrchu odozvy: Optimalizácia spojitých parametrov.

5 Kontextové bandity: Prijímanie cielených rozhodnutí.

6 Bayesovská optimalizácia: Automatizácia experimentálnej optimalizácie.

7 Správa obchodných ukazovateľov.

8 Praktické úvahy.