Algoritmi Bandit pentru optimizarea site-urilor web: Dezvoltare, implementare și depanare

Recenzii ale cititorilor

Cartea servește ca o introducere practică la algoritmii Bandit, în special în contextul optimizării web. Ea combină explicații clare cu cod Python reutilizabil, făcând-o abordabilă pentru cititorii noi în domeniu. Deși este o lectură concisă care poate fi finalizată rapid, unii consideră că îi lipsește profunzimea și acoperirea cuprinzătoare a tuturor algoritmilor.

⬤ Explicații clare și exemple practice
⬤ cod reutilizabil în Python
⬤ bun pentru începători
⬤ utilizare eficientă a analogiilor
⬤ lectură rapidă
⬤ conținut bine structurat
⬤ încurajează înțelegerea mai profundă și implementarea conceptelor.

⬤ Durată scurtă, ceea ce duce la o lipsă de detalii exhaustive
⬤ unii cititori consideră că informațiile sunt disponibile gratuit online
⬤ poate părea prea elementar pentru utilizatorii avansați
⬤ nu este cuprinzător în acoperirea tuturor algoritmilor disponibili.

(pe baza a 22 recenzii ale cititorilor)

Titlul original:

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

Conținutul cărții:

Atunci când căutați modalități de a vă îmbunătăți site-ul web, cum decideți ce schimbări să faceți? Și ce modificări să păstrați? Această carte concisă vă arată cum să utilizați algoritmii Multiarmed Bandit pentru a măsura valoarea reală a oricăror modificări pe care le faceți site-ului dumneavoastră. Autorul John Myles White vă arată cum această clasă puternică de algoritmi vă poate ajuta să creșteți traficul pe site, să convertiți vizitatorii în clienți și să creșteți multe alte măsuri ale succesului.

Aceasta este prima carte axată pe dezvoltator despre algoritmii bandit, care au fost descriși anterior doar în lucrări de cercetare. Veți învăța rapid beneficiile mai multor algoritmi simpli - inclusiv algoritmii epsilon-Greedy, Softmax și Upper Confidence Bound (UCB) - lucrând prin exemple de cod scrise în Python, pe care le puteți adapta cu ușurință pentru a fi implementate pe propriul site web.

⬤ Învățați elementele de bază ale testării A/B - și recunoașteți când este mai bine să utilizați algoritmi bandit.

⬤ Dezvoltați un cadru de testare unitară pentru depanarea algoritmilor bandit.

⬤ Obțineți exemple de cod suplimentare scrise în Julia, Ruby și JavaScript cu materiale online suplimentare.