Experimentarea pentru ingineri: De la testarea A/B la optimizarea bayesiană

Recenzii ale cititorilor

Cartea prezintă o explorare aprofundată a tehnicilor avansate de experimentare, ceea ce o face potrivită pentru cercetătorii de date și inginerii care doresc să optimizeze sistemele prin metode riguroase precum testele A/B, bandiții cu mai multe brațe și optimizarea bayesiană.

Bine structurat pentru subiecte avansate, exemple practice oferite, limbaj ușor de înțeles, aplicabil atât cititorilor tehnici, cât și celor non-tehnici, include utilizarea moderată a formulelor, pune accentul pe metodele computaționale și statistice.

⬤ Nu este ușor de utilizat pentru începători
⬤ presupune unele cunoștințe anterioare de Python și statistică
⬤ poate necesita un efort suplimentar pentru a înțelege pe deplin conceptele pentru cei care nu au o pregătire solidă.

(pe baza a 3 recenzii ale cititorilor)

Titlul original:

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

Conținutul cărții:

Optimizați performanța sistemelor dvs. cu experimente practice utilizate de ingineri în cele mai competitive industrii din lume.

În Experimentarea pentru ingineri: From A/B testing to Bayesian optimization veți învăța cum să:

Proiectați, executați și analizați un test A/B.

Să rupeți "buclele de feedback" cauzate de reantrenarea periodică a modelelor ML.

Creșteți rata de experimentare cu ajutorul bandiților cu mai multe brațe.

Reglarea experimentală a mai multor parametri cu ajutorul optimizării bayesiene.

Definirea clară a parametrilor de afaceri utilizați pentru luarea deciziilor.

Identificarea și evitarea capcanelor comune ale experimentării.

Experimentarea pentru ingineri: De la testarea A/B la optimizarea bayesiană este un set de tehnici pentru evaluarea noilor caracteristici și reglarea fină a parametrilor. Veți începe cu o scufundare profundă în metode precum testarea A/B, apoi veți trece la tehnici avansate utilizate pentru a măsura performanța în industrii precum cea financiară și social media. Aflați cum să evaluați modificările pe care le faceți sistemului dvs. și să vă asigurați că testarea dvs. nu subminează veniturile sau alți indicatori de afaceri. În momentul în care veți termina, veți fi capabil să implementați fără probleme experimente în producție, evitând în același timp capcanele comune.

Achiziționarea cărții tipărite include o carte electronică gratuită în format PDF, Kindle și ePub de la Manning Publications.

Despre tehnologie.

Software-ul meu funcționează cu adevărat? Modificările mele au îmbunătățit sau înrăutățit lucrurile? Ar trebui să schimb caracteristicile pentru performanță? Experimentarea este singura modalitate de a răspunde la astfel de întrebări. Această carte unică dezvăluie practici sofisticate de experimentare dezvoltate și dovedite în cele mai competitive industrii din lume, care vă vor ajuta să îmbunătățiți sistemele de învățare automată, aplicațiile software și soluțiile de tranzacționare cantitativă.

Despre carte.

Experimentarea pentru ingineri: De la testarea A/B la optimizarea bayesiană oferă o cutie de instrumente de procese pentru optimizarea sistemelor software. Veți începe prin a învăța limitele testării A/B, apoi veți trece la strategii avansate de experimentare care profită de învățarea automată și de metodele probabilistice. Abilitățile pe care le veți stăpâni în acest ghid practic vă vor ajuta să minimizați costurile experimentării și să dezvăluiți rapid care abordări și caracteristici oferă cele mai bune rezultate de afaceri.

Ce conține.

Proiectați, executați și analizați un test A/B.

Rupeți "buclele de feedback" cauzate de reantrenarea periodică a modelelor ML.

Creșteți rata de experimentare cu ajutorul bandiților cu mai multe brațe.

Reglați experimental mai mulți parametri cu ajutorul optimizării bayesiene.

Despre cititor.

Pentru inginerii ML și software care doresc să extragă cea mai mare valoare din sistemele lor. Exemple în Python și NumPy.

Despre autor.

David Sweet a lucrat ca trader cantitativ la GETCO și inginer de învățare automată la Instagram. Predă în cadrul programelor de masterat AI și Data Science la Universitatea Yeshiva.

Tabla de conținut.

1 Optimizarea sistemelor prin experiment.

2 Testarea A/B: Evaluarea unei modificări a sistemului dvs.

3 Bandiți cu mai multe brațe: Maximizarea parametrilor de afaceri în timp ce experimentați.

4 Metodologia suprafeței de răspuns: Optimizarea parametrilor continui.

5 Bandiți contextuali: Luarea de decizii specifice.

6 Optimizarea bayesiană: Automatizarea optimizării experimentale.

7 Gestionarea parametrilor de afaceri.

8 Considerații practice.