웹 최적화.
기획자, 디자이너, 개발자라면 항상 고민하고 있는 화두이다.
아무리 좋은 기획과 최신 기술로 개발을 했더라도 사용자의 호감을 살 수 없다면 무용지물이다.

그렇기에 최대한 사용자 반응을 고려한 기획을 하고 디자인을 하고 개발을 한다.
그럼에도 원하는대로 사용자가 사용하지 않을 수도 있고, 의도와는 다르게 사용자에게 불편을 주기도 한다.
이런 실수를 줄이기 위해 늘 웹 최적화 방법에 대해 고민을 한다.
그 방법 중 하나가 'A/B 테스트'이다.

만족시켜야 하는 요구 사항은 그것을 만족시키는 방법조차 분명하지 않은 상황에서의 유일한 해답은 사용자가 실제로 취하는 행동입니다.
사용자의 행동이야말로 사용자의 체험이 결과로 표출된 것이기 때문입니다.
...
개발자는 사용자의 행동을 관찰함으로써 얻은 통찰에 기반해 가설을 수립하고, 새로운 대책을 웹 서비스에 적용합니다.
개발자는 그 행동의 변화를 관찰함으로써 가설을 검증하고 새로운 통찰과 가설을 이어나갑니다.

A/B테스트의 존재 이유와 목적에 대해 설명하고 있다.
바로 '가설 검증'이다.
사용자가 어떤 것을 더 좋아하는지를 사용자 행동을 통해 유추하고 확인하여 서비스를 개선하는 것이다.

이 책은 '웹 최적화'와 '머신러닝'을 함께 다루고 있다.
개발자들은 두 번 이상 작업할 것에 대해서 자동화하기를 원한다.
그리고 사용자 반응에 대한 정확하고 빠른 유추를 원한다.
그에 대한 가장 좋은 방법 중 하나가 머신러닝의 도입이다.

이 책의 구성은 아래와 같이 이루어져 있다.

웹 최적화 방법에 따른 순서대로 어떻게 머신러닝을 도입할 수 있는지를 보여주고 있다.
사용자 요구 분석을 위해서 필요한 것이 통계이다.
그렇기에 이 책은 A/B테스트에 대해 수학적 배경은 물론이고, 그것을 구현하기 위한 코드도 제공하고 있다.

머신러닝을 구현한 코드를 보여주는 책들은 많다.
하지만 그 코드에 대한 이론적 배경을 이해하지 못한다면 확장은 물론이고, 응용 또한 힘들다.
그렇기에...솔직히 말하면 통계적 지식이 전무하다면 이 책을 쉽게 이해할 수 없다.
어느 정도의 수학적 이론-많은 이들이 곤혹스러워 하는 미,적분-에 대한 이해가 있어야 수월하게 읽어나갈 수 있다.
나 또한 이 책을 보면서 몇 번씩 수학 공식에 대한 이해를 하기 위해 인터넷을 뒤졌다.

오랫만에 시그마, 인터그랄을 보면서 느낀 반가움과 당혹감이란...

웹 최적화에 대한 자동화를 고민하고 있다면, 머신러닝에 대한 관심이 있다면 두 마리 토끼를 한꺼번에 잡을 수 있는 책이다.
머신러닝 전문가에 대한 요구는 많지만 그 요구를 만족시켜주는 개발자가 적은 이유를 알 수 있었다.

오랫만에 머리를 아프게 하는 책을 보았다.
부족함이 많음을, 앞으로도 배울 것이 많다는 것을 새삼 느꼈다.

• 한빛미디어 ＜나는 리뷰어다＞ 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다.

Author: 이쓰카 슈헤이 지음 / 김연수 옮김

출판사: 한빛미디어

Score /5: 5

[이 책의 대상 독자]

• 머신러닝의 기초를 이해하고 해당 내용을 실무에 적용해 보고 싶은 개발자, 데이터 엔지니어등

요즘 머신러닝에 대한 인기는 엄청나다. 이에 편승해서 머신러닝에 대한 책들도 같이 쏟아지다시피 하고 있다.
독자입장에서는 선택의 권리가 늘어나기 때문에 더할나위 없다. 하지만 대부분 기본 도서가 일반적이다. 
이런 상황에서 머신러닝을 활용한 웹 최적화는 실제 머신러닝을 활용하는 방법을 보여줬다.

이 책의 장점은 수식 및 적절한 그림으로 인해서 이해도를 높여주며, 무엇보다도 웹 사이트 최적화를 여러 관점으로 나눠보고 각 관점마다 적용할 수 있는 머신러닝 방법을 체계적으로 진행 및 실습을 할 수 있다.

두번째 이 책의 장점은 기본 이론에 충실하게 접근해서 문제를 해결한다는 것이다. 신규 트렌드가 아니라 기존 기본서를 통해서 배우거나 많이 들은 이론등을 문제해결에 사용하는 모습을 충실히 보여준다.

하지만 이 책은 쉽지않다. 처음부터 이 책으로 머신러닝에 대한 입문은 힘들것이다.
하지만 어느정도 기본서를 보고 나서 다음 스텝으로 이 책을 보기를 추천한다. (기본적으로 확률 및 통계에 대한 이해가 있다면 그냥 봐도 됨)

※ 이 책은 한빛미디어의 지원으로 작성된 글입니다

＜ 머신 러닝을 이용한 웹 최적화 ＞ | 아스카 슈헤이 지음 | 김연수 옮김 | 한빛미디어

임의의 사용자가 접속하는 웹은 사전에 사용자의 선호도나 성향을 분석하기 어렵다. 많은 웹 페이지들이 고객의 성향에 맞춘 정보를 노출하기 위해 다양한 노력을 기울이고 있다. 특히 전자상거래 또는 OTT 서버스 등이 고객의 클릭을 유도하거나 고객 맞춤형 정보를 제공하기 위해 특별한 노력을 기울이고 있다.

웹 설계자나 개발자가 아무리 노력을 해도 사용자를 100% 이해하고 만들수는 없을 것이다. 하지만 사용자의 행동을 관찰하고 분석한다면 좀 더 사용자에게 맞는 최적화를 진행할 수 있을 것이다. 이를 위해 필요한 도구가 머신러닝과 통계이다.

기존 다양한 노력은 통계 기반으로 최적화를 진행해 왔다고 생각한다. 물론 수치로 표현할 수 있는 통계를 통계 최적화를 할 수는 있지만 다양한 상황을 분석하기 위해서는 머신러닝을 접목하는 것이 필요한 기술적인 요소일 수 있다.

이 책은 크게 8개의 장으로 구성된다. 1장에서는 베이즈 통계를 이용한 가설 검증을 시작하는 형태로 A/B 테스트를 설명한다. A/B 테스트는 웹 최적화를 위해 많이 사용하는 방법 중의 하나이다. 이 장을 통해 확률분포와 베이즈 정리, 다양한 분포에 대해 이해를 높일 수 있다.

2장에서는 확률적 프로그래밍에 대해 설명한다. 데이터가 생성되는 과정을 통계 모델의 형태로 기술하면구체적인 문제를 추상화하고, 다른 대상 및 컴퓨터와 공유할 수 있게 된다. 이 통계 모델을 확률적 프로그래밍 언어(PPL)로 기술하면 컴퓨터를 통해 사후 분포를 추론해 다양한 통계량을 계산하고 출력할 수 있다. 확률적 프로그래밍이란 통계 모델을 소스 코드로 기술해서 자동으로 추론을 수행하는 구조를 의미한다.

3장에서는 조합 테스트에 대해 설명한다. 다양한 요소가 조합되어 이루어진 웹사이트에서 하나의 요소를 업데이트한 디자인뿐만 아니라 여러 요소를 변경한 
디자인에 대해 테스트할 경우가 종종 있다. 이 경우 실험을 어떻게 설계하고 데이터를 분석할 수 있는지 소개한다.

이 이외에도 메타휴리스틱, 슬롯 머신 알고리즘, 조합 슬롯머신, 베이즈 최적화, 앞으로의 웹 최적화 등 다양한 주제에 대해 설명한다. 웹 최적화를 위해서 서로 다른 알고리즘을 사용해서 다양한 문제에 대한 방안을 분석할 수 있다. 특히 웹 최적화를 바탕으로 설명한 알고리즘과 기술들이 다른 영역에서도 사용 가능하다는 것을 일부 보여주고 있다. 물론 몇가지 조건이 있지만 그 조건만 만족한다면 다양한 영역에서 최적화 문제를 분석할 수 있을 것으로 본다.

이론적인 설명과 함께 수식이 제시되고 python을 이용한 테스트를 보여준다. 물론 appendix에 수식 이해를 위해 필요한 행렬 연산 기초와 톰슨 샘플링에 대해 설명하면서 이해를 높이고자 하지만 전반적인 수식의 이해를 어려운 것 같다. 하지만 수식을 이해하지 못한다고 해서 그 배경이나 개념을 이해하기 어려운 것은 아닌 것 같다.

웹 최적화를 고민하고 방안을 검토 중이라면 이 책에서 셜명하는 다양한 방법론들이 많은 도움이 될 것이라고 생각한다.

하루가 멀지 않게 IT 기술의 변화는 놀랍게 빠릅니다.

그중 제일 많이 변화는 기술은 '최적화' 쪽이지 않을까 생각이 듭니다.

포털 사이트들의 검색 내용, 광고 위치 심지어 폰트 크기까지 최적화를 하지 않는 곳이 없습니다.

최적화를 하는 가장 큰 이유는 사용자들의 편의 제공과 기획의 의도 대로 가는지 보는 것입니다.

최근 핫한 기술인 머신러닝 분야의 웹 최적화에 관련된 내용이 나왔습니다.

바로 '머신러닝을 활용한 웹 최적화'란 책인데요.

저자는 개발자 출신의 UX 엔지니어로 구글러입니다.

저자가 도교 대학에서 재학 때 웹사이트 최적화 연구를 했습니다.

그 이후 실리콘밸리 연구 여행 및 박사 과정을 통해서 깨달은 내용을 정리 한 책입니다.

가장 설명해드리고 싶은 부분은 A/B 테스트 부분인데요.

A/B 테스트는 집단을 테스트해서 어떤 조건이 성과가 좋은지 측정하는 테스트입니다.

실험 예제로 버락 오바마 공식 웹사이트의 A/B테스트를 같이 알아보겠습니다.

여러 조건의 버튼을 테스트해서 가장 등록률이 향상되는 조합을 찾았습니다.

여기서 등록률이 가장 높았던 조합이 궁금하지 않으신가요?

오바마가 가족과 함께 찍은 이미지와 LEARN MORE라고 적힌 조합이었습니다.

사례를 통해 여러 가지 조건의 가설을 세우고 접근하는 것이 중요함을 보여줍니다.

Ps.

이 책은 웹 최적화에 관심 있는 분들인 웹 개발자, 마케터들도 알고리즘에 쉽게 접근 할 수 있도록 쓴 책인데요.

기초 통계가 부족하더라도 파이썬에 대한 기초적인 지식만 있다면 책의 내용이 쉽게 정리가 돼 있어서 술술 읽히리라 생각이 듭니다.

최근 회사에서 A/B 테스트에 대한 필요성을 많이 이야기하고 있습니다. 그래서 구글 애널리틱스에 대한 책이라던지, 관련 서적을 몇권 찾았는데요. 문제는 아직 손도 못댔다는 겁니다. '핑계없는 무덤이 없다'하지만, 뭘하느라 그리 시간을 못내는지, 8월 이후로는 시간이 한달 단위로 없어지는 걸, 느껴오고 있습니다.

결국 A/B 테스트에 대해서 전무 한 상황에서 이 책을 읽게 되었습니다.

저자는 10년전 "버븐"이라는 서비스가 "인스타그램"이 되었던 이야기로 이 책을 시작합니다. 버븐을 만든 사람들은 레스토랑이나 쇼핑몰 사진을 찍어 공유하는 서비스로 "버븐"을 만들었다고 하는데요. 사용자들이 "버븐"에서 잘 쓰는 기능은 그것이 아니었습니다. 사용자들은 사진의 필터링과 공유를 주로 썼거든요. 버븐의 개발자들은 사용자들이 원하는 서비스가 무엇인지 이해하기 시작했고, 딱 필요한 기능만을 남겨둔 "인스타그램"을 만들어서, 말그대로 대박을 터뜨렸습니다.

A/B 테스트는 사용자가 무얼 원하는지 알아내는 테스트 방식입니다. A와 B를 보여주고 뭘 좋아하는지 알아보는 거죠. 그래서, A/B 테스트에 대한 책은 대부분 A/B테스트를 하는 테스트 프로그램에 대해서 설명하는 책이 됩니다. 넣어보고, 결과를 알아보는 식으로 상황을 보정해 나가는 것, 이외에 A/B테스트에 대해서 알필요가 없으니까요.

그런데, 이 책은 그렇지 않습니다. A/B 테스트를 위해 필요한 수학과 확률을 다루거든요. 책을 읽으면서, 두가지 생각이 머릿속을 떠나지 않았습니다. '정말 꼼꼼하게 잘 설명했다'와 '그런데 난 뭔 말인지 못알아듣겠다' 였습니다.

어떤 분야를 공부하든, 그 분야 일을 하려면 결국은 알아야 하는 이론들이 있습니다. 이 책은 A/B 테스트에서 그 부분을 수학적으로 설명하고 있는 겁니다. 정말 수포자인 제가 읽기도 쉽게 설명하고 있습니다. 문제는 제 두뇌 초입에 탑재되어 있는 필터 입니다. 수학적인 이론으로 판단되면 걸러 버리는 필터 ...

스티브 잡스는 "소비자들이 원하는 제품을 만들었다면 매킨토시를 만들지 않고, 더 빠른 도스 터미널을 만들었을 거라"고 이야기 했다고 합니다. 소비자들은 사실 자기가 원하는게 뭔지 모른다는 의미인데요. 그건, 소비자들이 기술적인 부분에서 잘 모르기 때문입니다. 매킨토시가 나오기전, 소비자들은 GUI라는 개념이 있는지 몰랐습니다. 그러니 스티브 잡스에게 "더 빠른 도스 터미널"을 만들어 달라고 할 밖에요.

그런데 만약 기술을 맛볼 수 있는 기회가 소비자들에게 주어진다면 어떨까요? 그럼, 스티브잡스에게 매킨토시를 만들어 달라고 했을 지도 모릅니다. A/B테스트는 소비자에게 기술을 맛볼 기회를 제공해주는 가장 훌륭한 도구입니다. 이 책은 그걸 이론적으로 설명한 책이고요. 따라서 A/B 테스트로 서비스를 개선하려는 사람들이라면, 이 책은 훌륭한 안내가 될 수 있을 겁니다.

다만, 저같은 수포자가 읽은뒤, 모르는 부분을 따라가기는 좀 힘들듯합니다. 참고문헌이 모두 영어와 일본어로 되어 있어서요. 책을 여러번 읽으면서 이해하는 쪽을 택하는 게 좋을 것 같았습니다. 책 차체 내용은 충분하니까요.

저는 A/B 테스트에 대해 모아두었던 책들을 찾아 읽어보고, 다시 읽어봐야 할것 같습니다.

"한빛미디어 ＜나는 리뷰어다＞ 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."

＞ 책의 구성 및 내용

이 책은 340 page입니다.

책의 내용은 웹사이트 상호작용간의 통계를 머신러닝을 통해 분석하는 내용에 가깝습니다.

예를 들어 
전자상거래 사이트의 사용자별 구입점수를 최대화한다거나,
사용자의 체류시간을 최대화 하고자 할때 
특정요인을 설정하여 해당 요인에 대한
통계를 통해 웹 서비스를 최적화 시킨다는 게 해당 책의 요지 입니다.

개발자로서 최적화라기보다 기획자나 마케터로서 인터페이스의 최적화에 대한
설명이 주로 되고 있습니다.

대부분의 내용이 데이터 가설을 통한
데이터 사이언스라고 불리는 영역으로 표현할 수 있을 것 같습니다.

기획이나 마케팅쪽 경험은 없고 개발이나 운영관리에 경험이 있다보니
초반에 설명되는 오바마선거 캠프의 웹사이트 조합 이야기나
마이크로소프트 Bing 의 검색 결과 페이지 링크 텍스트의 색 변경테스트 등 
실제 인터페이스와 관련된 테스트들은 처음 접해보아 생각보다 흥미로웠고
사이트 방문에 대한 데이터를 통해 가설과 결론을 얻는 것이 재미있었습니다.

확률에 대한 계산이 매우 어려운 내용은 아니지만, 
대학 졸업이후 오랜만에 다시보게되는 확률 계산들이
익숙해지는데 조금 시간이 걸리기도 하였습니다.

읽으면서 많이 느낀 점은
확률,통계에 익숙하신 분이 책을 좀 더 쉽고 빠르게 읽을 수 
있겠다는 생각이 들었습니다.

1장을 읽는 동안에는 내용들이 기본적인 확률, 통계가 주된 내용이여서 
대체 머신러닝은 언제나오는 건가? 라는 생각이 많이 들었습니다.
3장 이후부터 머신러닝을 적용하는 내용이 보이기 시작합니다.
여러가지 웹사이트 최적화를 위한 factor 들을 놓고 어떤것이 영향이 큰지에 대해
분석하는 부분도 있습니다.
4장은 통계모델을 사용하지 않는 최적화방법으로 메타 휴리스틱을 설명하고 있습니다.
이전에 전체 통계를 통해 최적을 찾아간다면 4장은 하나씩 관련 요소를 정복해 나가면서
최적을 찾아가는 방법을 설명하고 있습니다.
8장은 지금까지 설명해온 
단기적인 평가(즉각적인 반응에 따른 최적화방법)와
장기적인 평가가 다름을 설명하는데, 매우 흥미로웠습니다.
신규사용자와 반복사용자를 구분해서 평가하는 것들도 새로워서 재밌게 읽을 수 있었습니다.

기억에 남는 글 중에 하나는

"웹디자인에서 단 한 줄의 코드를 이용해서 표시하는 요소를 전환할 수 있지만,
사용자의 인식에는 그이상의 영향이 있음을 항상 의식해야 합니다"

라는 말이 기억에 남았습니다.

＞ 장점

• 통계/확률을 통해 웹페이지를 최적화하는 방법에 대해 상세히 설명하고 있음

＞ 단점

• 통계/확률에 익숙하지 않으면 어렵게 느껴질 수 있음

＞ 책읽기 필요사항

통계/확률, 머신러닝에 대한 기본지식

＞ 추천 독자

웹 엔지니어, 웹 마케터, 머신러닝응용 흥미있는분

＞ 정보

저자: 이쓰카 슈헤이
옮긴이: 김연수
출판사: 한빛미디어
가격: 34,000원
전체 페이지: 340페이지

"한빛미디어 ＜나는 리뷰어다＞ 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."

본인은 몇년간 한빛미디어 도서 리뷰를 매월 지속해오고 있었다.

이전에 '머신러닝' 관련하여 개인적으로 몇 권의 기초 도서들을 읽기도 하였고, 이 도서의 소개 글에 '웹 최적화', 'A/B 테스트' 같은 단어들이 눈길을 끌었기에 2021년 마지막 리뷰 도서로 과감하게 선택하였다.
'통계와 머신러닝을 이용해 A/B 테스트로 대표되는 웹 최적화 테스트의 결과를 분석하고, 그 결과를 최적화에 적용하는 방법을 담고 있는 도서' 라는 바로 이 문구. 오오... 얼마나 멋진가.
그러나, 배송된 책을 집어들고 읽기 시작한 뒤, 마주한 결과는... 'ㅅ');; 헛

.

본인은 인공지능과 A/B 테스트에 약간의 관심이 있는 Front-end 개발자로서 이 도서를 매우 빠르게 훑어 보았으며, 결론부터 얘기하자면 수학적 기반 지식이 갖춰져 있지 않다면 접근하기 어려운 도서이다. 이 도서는 수학/통계적 지식과 실험, 검증, 알고리즘이 가득하게 채워져 있다.

예를 들자면, 아래와 같은 주제들을 다루고 있다.
'A/B 테스트라는 소재를 통해 베이즈 추론을 이용한 가설 검정 방법',
'확률적 프로그래밍',
'웹사이트의 요소들을 변경, 조합하여 4가지 종류의 디자인안을 A/B 테스트하여 유저의 클릭률 추론하고, 각 요소를 변경함으로써 얻을 수 있는 효과에 주목한 분석 진행',
'유전 알고리즘을 이용한 비트 이미지 생성',
'링크 텍스트의 색상을 변경하여 얻은 효력에 대한 예시를 들고, 링크 텍스트로서 최적의 텍스트를 찾은 일례'

개인적으로 '유전 알고리즘을 이용한 비트 이미지 생성' 주제가 흥미로워보였으나, 전체적으로 현재의 본인이 가진 수학적 실력으로는 파고들기 어려운 주제들로 가득한 도서였기에 제대로 리뷰할 수 없다는 판단이 들었다. 이러한 분야를 연구하는 누군가에게 유익한 도서임에는 틀림없다고 생각되나, 개인적으로 리뷰할 수 없는 도서였기에 도서 선정에 아쉬움이 남는 12월이었다. 'ㅅ') 흐...

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"한빛미디어 ＜나는 리뷰어다＞ 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."

"한빛미디어 ＜나는 리뷰어다＞ 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."

머신러닝을 활용한 웹 최적화 - 한빛미디어

웹개발자로 산지 20년이 넘었다. 개발하면서 이것저것 느낀점이 많지만 어떻게 사용자 최적화하여 만들까에 대한 고민도 많이 했다.
늘 하는거지만 다른 사이트를 참고하고 다른 사람들이 적용한 UX 를 보면서 어떻게 저렇게 할 수 있을까? 라는 물음을 가질 수 밖에 없었다.
단순 UX적인 측면보다, 속도면에서도 어떻게 하면 더 빠른 웹사이트를 만들 수 있을까 라는 생각을 늘 하고 살았던것 같다.

이제 개발에서 좀 멀어지면서 이러한 고민들이 거의 내 머리속에서 지워지는 상태인데, "머신러닝을 활용한 웹사이트 최적화" 라는 책을 보면서,
어? 정말? 저게 돼?라는 생각으로 이책을 신청하게 되었다. 하지만, 이책에서는 웹사이트 성능 최적화는 다루지 않고 있으며,
다양한 통계모델을 적용한 가설의 검증을 하는 방법에 대해 설명을 하고 있다. 
이를 위해 다양한 이론과 이러한 이론을 적용하는 방법적인 예시 그리고 이것들을 검증하는 방법에 대해 잘 설명하고 있다.
어찌보면 검증 방법은 개발자가 만들어야 하는것이지만 개발 내용은 UI/UX 디자이너에게 도움을 주는 그런 내용이라고 할 수 있다.

점점 나이가 들면서 시니어 개발자 혹은 PM역할을 하면서 기획자가 좋은 서비스를 기획할 수 있는 근거를 만들어 내는 방법에 좀 더 가까운 책이라고 할 수 있을거 같다.
이러한 기법을 잘 활용하면 좋은 사이트와 안좋은 사이트를 구별하는 좋은 논문 주제거리가 될 듯 하다.

개인적으론 상당히 재미 있는 책중에 하나가 될듯 하나, 이 책을 읽은 독자들은
책 맨뒤에 소개된것 처럼 웹 최적화를 통해 머신러닝 세계를 새롭게 보는 눈을 뜰수 있는 계기가 될 수 있을듯하다.

오래된 영화들이지만, 유주열 서스펙트나 식스센스와 같은 반전 영화를 기억하시는 분들이 많을 거라 생각합니다. 예상에서 벗어나는 반전이라는 연출이 그만큼 인상적인 경험을 주기 때문이라 생각하는데요, 이 책을 읽으면서 마치 반전영화를 보는 듯한 경험을 하였습니다. 

책 제목의 '최적화' 단어만 보고 성능과 관련된 내용일 거라 생각하고 봤습니다만, 책의 서론에서부터 그러한 내용은 다루지 않는다고 못박으며 개발자와 사용자 사이에서 일어나는 가설 검증 사이클을 통한 웹 서비스의 목표 최대화 및 최소화 고정을 웹 최적화라고 정의합니다. 그리고 베이즈 통계, 마르코프 체인같은 확률 통계 단어들을 언급하며 선형대수, 미적분 등의 수학적 지식은 알고 있는 것을 전제로 한다며 겁을 줍니다. 이 시점에서 책을 잘 못 골랐구나 후회하며 책을 넘길 의욕을 잃게 됩니다만, 포기하지 않고 페이지를 넘기면 너무나도 친절하고 상세하게 기초적인 내용부터 차근차근 설명하며 진행되는 내용에 흥미를 가지며 빠져들게 됩니다. 2008년 미 대선에서 오바마의 지원자 등록 사이트 사례를 통해 독자의 흥미를 불러 일으키며 A/B 테스트를 기초적 확률 개념부터 상세히 설명하는 과정을 통해 서론에서 느꼈던 불안감과 후회가 호기심으로 바뀌는 데에는 오랜 시간이 걸리지 않았습니다.

책의 저자도 통계 관련 지식이 없던 상황에서 이러한 학문에 입문하게 되었던 경험을 살려 저술한 통계학과 머신러닝에 입문하기 위한 책이라 서론에서 언급하고 있는 만큼, 어렵지 않게 진입 장벽을 낮추기 위해 많은 노력을 기울인 서적이라 느꼈습니다. 책의 제목이나 목차만 보고 저처럼 너무 무서워(?) 하지 마시고 이러한 주제에 관심 있는 분이라면 꼭 일독을 권하고 싶은 책입니다.  

한빛미디어 ＜나는 리뷰어다＞ 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다.

한빛 미디어에서 '머신러닝을 위한 웹최적화'라는 책을 리뷰어 활동으로 지원받아 읽게 되었다.

실제 웹 서비스 디자인에서 A/B 테스트를 어떻게 구성해야하고, 어떻게 발전시켜나가야하는지 궁금해서 신청하게 된 책이다.

책은 첫장에서부터 구성을 친절하게 알려주며 이야기를 시작한다.

1장과 2장은 주로 기초 내용과 A/B 테스트가 필요한 상황에 대한 내용을 다루며, 그외의 장들에서는 화살표가 이어지는 대로의 니즈에 맞게 설명들과 예시들이 이어진다. 책 내용 자체도 어려운 이론들보다는 실제 예시(디자인 시안)를 토대로 진행되기 때문에 읽음에 있어서도 큰 어려움은 없었다.

사실 기존에 머신러닝만 공부했어서 웹 관련 내용들을 잘 이해할 수 있을까 걱정하는 마음으로 읽었는데, 생각외로 고전 인공지능 알고리즘(힐 클라이밍, 유전 알고리즘, 슬롯머신 등등..)이 나와서 반갑게 읽혔다. 하지만 이런 점들은 인공지능, 머신러닝을 잘 모르는 분들에게는 어려움이 될 수도 있지 않을까 하는 생각이 들었지만, 책에서 또 많은 예제와 코드들로 설명을 해주어서 파이썬 코드를 읽음에 어려움이 없는 분들이라면 쉽게 이해하실 수 있을거라는 생각이 들었다. 

책 내용 자체에 대해서는 정말 만족했던 책이다. 특히 A/B 테스트가 무엇인지에 대해 어렴풋이나마 알고 있던 분들 혹은 더 깊게 알고 싶은 분들, 머신러닝을 적용하여 A/B 테스트를 구체화하고 발전시켜나가고 싶은 분들에게 추천하고 싶은 책이다.