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웹 사이트 최적화를 위한 밴디트 알고리즘 테스트 방법 - A/B 테스트의 단점을 넘어서는

『웹 사이트 최적화를 위한 밴디트 알고리즘』은 웹사이트 최적화를 위한 방법 중 단순 A/B 테스트의 단점을 극복한 밴디트 알고리즘 테스트 방법을 다룬 책으로, 밴디트 알고리즘을 개발자에 맞게 설명한 국내 최초의 책이다.

국내 웹사이트 최적화 관련 도서 상당수가 검색엔진 최적화에 초점을 맞추고 있지만, 사이트 개편 등으로 인한 유입된 방문객에 대한 행동방식 변화나 방문객 추이, 전환율 등이 어떻게 변화되는지 추측하고 정량화할 수 있는지, 그리고 사전에 어떻게 테스트를 하는지에 대한 관련 도서는 거의 없는 실정이다. 

이 책은 웹 사이트를 최적화하고자 하는 웹사이트 기획자, 관리자, 개발자를 대상으로 사이트 개편 등의 사이트 변화가 방문객의 행동방식 변화나 추이를 예측/테스팅/정량화하는 밴디트 알고리즘 테스트 방법을 알려주어 최적의 사이트 개편 방법을 선택할 수 있도록 해준다. 

이 책의 주요 특징은 다음과 같다.

① 개발자를 위한 밴디트 알고리즘을 다룬 최초의 책이다.
② 웹사이트 최적화 테스트 방법 중 A/B 테스트와 비교하여 밴디트 알고리즘의 장점을 설명한다.
③ 밴디트 알고리즘을 이용한 단위 테스트 프레임워크를 개발하는 방법을 설명한다.
④ 단순한 알고리즘 설명이 아닌, 코드를 예를 들어 설명하고 있어 실무에 직접적 활용이 가능하다.

대상 독자

• 웹사이트 최적화를 하고자 하는 웹사이트 기획자/관리자/개발자 
• 단순 A/B 테스트를 넘어서는 밴디트 알고리즘을 배우고자 하는 개발자 

웹 사이트 최적화를 위한 밴디트 알고리즘!
이 책은 웹 사이트 최적화를 위한 밴디트 알고리즘에 관한 책이다. 그렇다고 알고리즘의 이론을 다루는 책은 아니다. 새로운 아이디어들을 실제로 실험하며 배우기를 좋아하는 사람에게 초점을 맞춘 알고리즘에 대한 간략한 입문서다. 실험하며 배우기를 좋아하는 여러분을 위해 여러분이 좋아하는 프로그래밍 언어용 인터프리터를 곁에 두고 읽을 수 있게 구성하였다. 책에서 서술된 모든 알고리즘은 파이썬을 사용하여 설명하였다.  
이 책의 목적은 '멀티암드 밴디트 문제(Multiarmed Bandit Problem)'에 대한 이론적 연구를 소개하거나 이 문제를 풀기 위해 독창적인 알고리즘을 활용하도록 여러분을 준비시키려는 것이 아니다. 다만, 여러분이 이 책을 읽고 나서는 멀티암드 밴디트 문제를 이해하고 이를 통해 웹 사이트 최적화를 성공리에 수행하기를 바랄 뿐이다.  

1장 두 가지 특성, 탐색과 활용
    1.1 과학자와 사업가
    1.2 탐색-활용 딜레마

2장 왜 멀티암드 밴디트 알고리즘을 사용하는가
    2.1 우리가 시도해볼 것은 무엇인가? 
    2.2 비즈니스 과학자: 웹 규모 A/B 테스팅

3장 엡실론-그리디 알고리즘
    3.1 엡실론-그리디 알고리즘 소개
    3.2 로고 선택 문제의 추상화
    3.3 엡실론-그리디 알고리즘 구현
    3.4 엡실론-그리디 알고리즘에 대한 비판적 의견

4장 밴디트 알고리즘 디버깅
    4.1 몬테 카를로 시뮬레이션은 밴디트 알고리즘을 위한 단위 테스트와 같다 
    4.2 밴디트 문제의 암 시뮬레이션
    4.3 몬테 카를로 연구 결과 분석
    4.4 연습40

5장 소프트맥스 알고리즘
    5.1 소프트맥스 알고리즘이란
    5.2 소프트맥스 알고리즘 구현하기
    5.3 소프트맥스 알고리즘의 성능 측정하기
    5.4 소프트맥스 어닐링하기
    5.5 연습

6장 UCB-상부 신뢰 한계 알고리즘
    6.1 UCB 알고리즘
    6.2 UCB 구현하기
    6.3 밴디트 알고리즘 나란히 비교하기
    6.4 연습

7장 현실에서의 밴디트, 문제의 복잡성과 복합성
    7.1 A/A 테스팅
    7.2 동시 실험 수행
    7.3 연속 실험 vs 주기적 테스트 
    7.4 성공에 대한 나쁜 지표들 
    7.5 성공의 좋은 지표로의 조정 문제
    7.6 값들에 대한 지능적인 초기화 
    7.7 더 나은 시뮬레이션 수행하기 
    7.8 무빙 월드
    7.9 상관관계가 있는 밴디트 
    7.10 전후 사정별 밴디트
    7.11 대규모 밴디트 알고리즘 구현하기 

8장 결론
    8.1 밴디트 알고리즘으로부터 삶의 교훈을 배우자
    8.2 밴디트 알고리즘 분류법