Lorsque vous cherchez des moyens d'améliorer votre site Web, comment décidez-vous des modifications à apporter ? Et de celles à conserver ? Ce livre concis vous montre comment utiliser les algorithmes Multiarmed Bandit pour mesurer la valeur réelle de toutes les modifications que vous apportez à votre site. L'auteur John Myles White vous montre comment cette puissante classe d'algorithmes peut vous aider à augmenter le trafic sur votre site Web, à convertir les visiteurs en clients et à augmenter de nombreuses autres mesures de réussite.

Il s'agit du premier livre destiné aux développeurs sur les algorithmes de bandit, qui étaient auparavant décrits uniquement dans des articles de recherche. Vous découvrirez rapidement les avantages de plusieurs algorithmes simples, notamment les algorithmes epsilon-Greedy, Softmax et Upper Confidence Bound (UCB), en travaillant sur des exemples de code écrits en Python, que vous pouvez facilement adapter pour les déployer sur votre propre site Web.

• Apprenez les bases des tests A/B et reconnaissez quand il est préférable d'utiliser des algorithmes de bandit
• Développer un cadre de tests unitaires pour déboguer les algorithmes de bandit
• Obtenez des exemples de code supplémentaires écrits en Julia, Ruby et JavaScript avec des supports en ligne supplémentaires