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머신러닝을 활용한 웹 최적화

이쓰카 슈헤이 저/김연수 역
한빛미디어 | 2021년 06월


 

이 책의 제목을 처음 봤을 때 단순히 A/B 테스트로 웹 사이트를 최적화하는 방법에 대한 것으로만
생각했습니다.

 

그러나 이 책은 "베이즈 통계학"을 바탕으로 하고 있습니다.

 

서문에서 저자는 

'사용자의 행동에서 얻은 데이터로 부터 조금이라도 도움이 되는 결과를 얻기 위한 강력한 문기가 통계학과 머신러닝 관련 지식'

이라고 말하고 있습니다. 즉,

 

'개발자와 사용자 사이에서 일어나는 가설 검증 사이클을 통해 웹 서비스가 가진 모종의 목표를 최대화 혹은 최소화 하는 것'을 '웹 최적화'라고 말하고 있습니다.

 

그러나, 이런 가설 검증 사이틀을 통한 최적화는 웹에만 국한된 것이 아니라 개발자가 개발하는 모든 프로그램에 적용되는 것이 아닌가 싶습니다.

 

이 책은 처음에 확률적 프로그래밍에 대해 설명하는데 베이즈 이론에 대한 기본적인 설명을 소스코드와 함께 설명을 하고 있습니다. 막연하게만 알던 내용을 실제 사례를 보면서 읽게 되니 머리속에 어느정도 이 책이 추구하는 내용이 그려집니다.

 

그리고 요즘도 많이 사용하는 A/B 테스트를 시작으로 조합 슬롯 머신과 메타휴리스틱을 통해 베이즈 최적화를 설명하고 있습니다.

 

사용자의 반응을 보면서 '믿음(belief)'의 정도를 높여가면서 결과를 도출하는 방법은
변화주기가 빠른 오늘날 환경에 적절한 방법이라 생각합니다.

사용자의 실질적인 반응없이 상상만으로 시스템을 구현하는 것(개발자 자신이든 아니면 관리자들에 의한 것이든)은 상당히 많은 리스크가 있습니다. 아마 대부분의 개발자들이나 기획자들이 어떤 서비스 방법을 설계하고 개발했을 때 변화된 사용자 요구사항에 맞지 않아, 처음부터 다시 개발하는 경우가 
많았을 겁니다. 

 

물론 이 베이즈 최적화도 만능은 아니겠지만, 어느정도 이런 상황에서 도움이 되는 방법이 아닐까 생각합니다.

 

이 책은 저에게는 '진흙속의 진주' 처럼 우연히 찾은 좋은 책이라 생각합니다.

 

"이 글은 한빛미디어 '나는 리뷰어다.' 서평단 자격으로 작성된 글입니다."
 

 
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