Algoritmy Bandit pro optimalizaci webových stránek: Vývoj, nasazení a ladění Optimalizace pro optimalizaci pro optimalizaci pro optimalizaci pro optimalizaci pro optimalizaci pro optimalizaci pro optimalizaci pro optimalizaci.

Recenze čtenářů

Kniha slouží jako praktický úvod do Banditových algoritmů, zejména v kontextu optimalizace webových stránek. Kombinuje srozumitelná vysvětlení s opakovaně použitelným kódem v jazyce Python, takže je přístupná i čtenářům, kteří se s tímto tématem teprve seznamují. Přestože se jedná o stručné čtení, které lze rychle dokončit, někteří v ní shledávají nedostatek hloubky a komplexního pokrytí všech algoritmů.

⬤ Jasná vysvětlení a praktické příklady
⬤ znovupoužitelný kód v jazyce Python
⬤ vhodné pro začátečníky
⬤ efektivní využití analogií
⬤ rychlé čtení
⬤ dobře strukturovaný obsah
⬤ vybízí k hlubšímu pochopení a implementaci konceptů.

⬤ Krátký rozsah, což vede k nedostatku vyčerpávajících detailů
⬤ někteří čtenáři mají pocit, že informace jsou dostupné zdarma na internetu
⬤ pro pokročilé uživatele se může zdát příliš základní
⬤ není komplexní v pokrytí všech dostupných algoritmů.

(na základě 22 hodnocení čtenářů)

Původní název:

Bandit Algorithms for Website Optimization: Developing, Deploying, and Debugging

Obsah knihy:

Jak se při hledání způsobů, jak vylepšit své webové stránky, rozhodnout, které změny provést? A které změny zachovat? Tato stručná kniha vám ukáže, jak pomocí algoritmů Multiarmed Bandit změřit skutečnou hodnotu jakýchkoli změn, které na svém webu provedete. Autor John Myles White vám ukáže, jak vám tato mocná třída algoritmů může pomoci zvýšit návštěvnost webových stránek, přeměnit návštěvníky na zákazníky a zvýšit mnoho dalších měřítek úspěchu.

Jedná se o první knihu zaměřenou na vývojáře, která se zabývá banditovými algoritmy, jež byly dříve popisovány pouze ve výzkumných pracích. Na příkladech kódu napsaných v jazyce Python, které můžete snadno upravit pro nasazení na vlastních webových stránkách, se rychle seznámíte s výhodami několika jednoduchých algoritmů - včetně algoritmů epsilon-Greedy, Softmax a Upper Confidence Bound (UCB).

⬤ Získáte základy A/B testování - a poznáte, kdy je lepší použít banditové algoritmy.

⬤ Vyvinout rámec pro jednotkové testování pro ladění banditových algoritmů.

⬤ Získejte další příklady kódu napsané v jazycích Julia, Ruby a JavaScript pomocí doplňkových online materiálů.