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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
book

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

by 飯塚 修平
November 2020
Intermediate to advanced content levelIntermediate to advanced
368 pages
5h 13m
Japanese
O'Reilly Japan, Inc.

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Contents

  • 対象とする読者本書の構成Pythonのセットアップローカル環境で実行する場合意見と質問表記上のルールサンプルコードの使用について
  • アリスとボブのレポートデータ生成のプロセスを整理する確率分布離散値の確率分布連続値の確率分布離散化による確率密度関数の近似加法定理と乗法定理ベイズの定理
  • ベイズ推論をプログラムする
  • 統計モデリング新しいデータ生成過程の見方
  • 要約統計量HDIをつかった仮説検定新たな確率変数を導入する
  • 統計モデルの記述とサンプリングの実行真のレビュースコア滞在時間をテストするなぜベイズ推論による統計的仮説検定を行うか本章のまとめ
  • チャーリーのレポート効果に着目したモデリングダミー変数ロジスティック関数正規分布統計モデルを書き直す完成したレポート、間違ったモデル交互作用ウェブデザインにおける交互作用モデル選択屋根に乗って考える最善のモデルの指針本章のまとめさらなる学習のために
  • マーケティング会議メタヒューリスティクス山登り法山登り法の実装大域的最適解と局所最適解アリスの違和感の正体乱択山登り法焼きなまし法遺伝的アルゴリズム遺伝的アルゴリズムによるビット絵生成本章のまとめさらなる学習のために
  • 素朴な疑問探索と活用のジレンマ多腕バンディット問題\varepsilon -greedyアルゴリズム焼きなまし \varepsilon -greedyアルゴリズムソフトマックスアルゴリズムトンプソン抽出UCBアルゴリズムエレンへの回答本章のまとめ
  • チャーリーのレポート、再訪線形モデルと一般化線形モデルMCMCをバンディットにつかう文脈付きバンディット問題MCMCによるロジスティック回帰トンプソン抽出ベイズ線形回帰モデル多次元正規分布と事前分布ベイズの定理にあてはめる更新式への書き換え新しい入力に対する予測LinUCBアルゴリズム逆行列の計算を回避することによる高速化通常のUCBとの性能比較本章のまとめさらなる学習のために
  • リンクテキストの色をデータで決めるベイズ最適化ガウス過程カーネルトリックさまざまなカーネルガウス過程の実装計算の高速化のための工夫
  • 解空間としての色空間GP-UCBアルゴリズム対話型最適化による動作確認GP-TSアルゴリズム応用上の注意点エレンの質問本章のまとめさらなる学習のために
  • 短期的な評価と長期的な評価リピートユーザを考慮した最適化解空間のデザインウェブサイト以外への応用
  • 行列の定義行列の和行列の積行列の転置
  • ベイズロジスティック回帰ロジスティック回帰トンプソン抽出
Content preview from 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

7.4 コンピュータと対話して最適な色を探す

それでは、このガウス過程をベイズ最適化に応用していきましょう。ベイズ最適化のアルゴリズムと、これまでに紹介してきたバンディットアルゴリズムの間には強い関係があります。実際、文脈つきバンディット問題の解法として紹介したバンディットアルゴリズムが持つ統計モデルをガウス過程に変更するだけで、有用なアルゴリズムを構成できます。具体的なアルゴリズムの解説に入る前に、まずはここで取り扱う例題を説明します。

7.1.1項でBingの事例を紹介したように、色は人間の行動に大きな影響を与える要素のひとつです。色を少し濃くしてコントラストを付けたり、色温度を変えたりするだけで、人間が受ける印象は変化します。しかし、どのような色が目的とする人間の行動を最大限に引き出すのかをあらかじめ知ることは至難の業です。実際にターゲットとするユーザに見てもらい、反応してもらい、行動してもらわないとわからないことも多いでしょう。だからこそ、さまざまな企業が提供するウェブサービスやプロダクトの色を変えてみて、A/Bテストやマーケティング調査を行っているのです。

それでは、このような実験はどのように計画すればいいでしょうか?もちろん、いくつか有望そうな色をピックアップして試してみるのもいいでしょう。それならば、これまでに本書で説明してきた計画方法で問題ありません。しかし、この方法で生み出されるデザイン案はあくまで私たちの想像の範疇なので、あまり思い切った案は生まれないとも考えられます。

一方、もしありとあらゆる色の中から最適な色を探し出せるとしたらどうでしょうか?もちろん、箸にも棒にもかからないような案が生み出される可能性はありますが、思いつきもしなかったようなデザイン案が生まれ、好ましい反応を引き出す可能性もあります。しかし、こうなると考慮すべきデザイン案の量は膨大になりますから、今までと同じ方法では実験ができそうにありません。ベイズ最適化がこのような問題をどのようにして解決するのか、これから見ていきましょう。 ...

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