← Назад к списку книг

Тюнинг систем: экспериментирование для инженеров от A/B-тестирования до байесовской оптимизации (2024) [PDF]

Д. Свит
Без рейтинга
Серия
Программирование (книга #190)
Издатель
Дата публикации
29.06.2024 18:41
Добавлена в библиотеку
01.01.2025 21:43
Последнее изменение
30.11.-0001 00:00
Форматы
PDF (41363 KB)
Путь в библиотеке
D. Svit/Tiuningh sistiem_ ekspierimientirov (5303)
UUID
953f9263-92d2-4c04-a71a-95ae529937e1

Аннотация

Д. Свит | Тюнинг систем: экспериментирование для инженеров от A/B-тестирования до байесовской оптимизации (2024) [PDF]

picАвтор: Д. Свит

Издательство: Питер

Серия: Библиотека программиста

ISBN: 978-5-4461-2157-1

Жанр: Разработка и алгоритмы

 

Формат: PDF

Качество: Изначально электронное (ebook)

Иллюстрации: Черно-белые

 

Описание:

Работает ли программа так, как следует? Изменения сделали систему лучше или хуже? Стоит ли заниматься повышением производительности вместо разработки нового функционала? На подобные вопросы можно ответить только с помощью экспериментов. «Тюнинг систем» раскроет секреты современных экспериментальных практик, разработанных и проверенных мировыми индустриями с самой высокой конкуренцией. Предложенные практики помогут усовершенствовать разработку программного обеспечения, системы машинного обучения и количественного трейдинга.

 

- Книга предоставляет набор инструментов для оптимизации программируемых систем. Вы пройдете путь от изучения А/В-тестирования до передовых экспериментальных стратегий, которые используют преимущества машинного обучения и вероятностных методов.

- Навыки, которые вы получите из этого практического руководства, помогут минимизировать затраты на эксперименты и быстро выбрать подходы и инструменты, которые дадут наилучший результат для бизнеса.

- Книга предназначена для инженеров по машинному обучению и разработке программного обеспечения, которые хотят получить максимум от их систем

Дополнительная информация:

4 причины прочитать:

- Научитесь разрабатывать и запускать A/B-тест, анализировать его результаты

 

- Узнаете, как разрывать петли обратной связи, вызванные периодическим обновление моделей машинного обучения

 

- Сможете увеличить эффективность экспериментов с помощью одноруких бандитов

 

- Экспериментально настроите ряд параметров с применением байесовской оптимизац