A/Bテスト概論 / Introduction of ABTesting2021年度・2022年度 リクルート エンジニアコース新人研修の講義資料です
A/Bテスト実践ガイドの実践
A/Bテスト実践ガイドの実践 2022/01/14 大杉直也 PyData Tokyo A/Bテスト pyData 持って帰ってほしいこと A/Bテスト実践ガイドは素晴らしい 今回、本の解説はしない そもそも〜の解釈分かれる歴史や思想の話と現場での実践の両極端を話す 抽象と具体の隙間を埋める話は、参考図書の推薦 # 今日の話の位置付け。そもそも〜の話 ４つの情報革命 計測と介入の革命 Web service IoT Industrial4.0 DX 機械学習の革命 ensemble学習 深層学習 シミュレーションベースの強化学習 動画や自然言語などの非構造データとマルチモーダル学習 ビッ...
[2022-01-14 PyData.Tokyo] メルカリにおけるA/Bテストワークフローの改善、これまでとこれから
[2022-01-14 PyData.Tokyo] メルカリにおけるA/Bテストワークフローの改善、これまでとこれから
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メルカリにおけるA/Bテスト標準化への取り組み
2021/7/28, Retty ✕ Mercari Analyst Talk Night! https://mercari.connpass.com/event/218848/
効果検証入門から見直す 「データサイエンス」
機械学習による確率推定とカリブレーション/probabilistic-calibration-on-classification-model
Design for Continuous Experimentation
Presented at Warmgun design conference, 2012. Video: http://mcfunley.com/design-for-continuous-experimentationRead less
@IndeedEng: “Data-Driven Product Design” slides & video - Indeed Engineering Blog
Recently we hosted the third talk of the @IndeedEng speaker series in our Austin office. Indeed’s UX Lead Chris Garcia & I presented “Data-Driven Product Design,” an in-depth discussion of how testing and measurement shapes our design and product thinking at Indeed. The talk was our biggest yet with ~250 designers, product managers, and engineers in attendance. The complete video of the talk is em
Talk on Amazon.com A/B testing
Two former Directors of the Personalization group at Amazon.com, Ronny Kohavi and Matt Round, jointly gave a talk called "Front Line Internet Analytics at Amazon.com" (PDF) at EMetrics in 2004. I think the talk is most likely to be of interest to people starting on slide 10 when it goes into details about Amazon.com's A/B testing framework and the results of past tests. By the way, Ronny Kohavi is
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[Online] PyData.Tokyo Meetup #25 ABテストの実践 - 資料一覧 - connpass![[Online] PyData.Tokyo Meetup #25 ABテストの実践 - 資料一覧 - connpass](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/acd4f25f8181ec5c8c4495061d92820cb25ae4b2/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Flh6.googleusercontent.com%2FN0-G6HU0b5gcKJrIbPX8_jzO0o05a50V4ZJiU9lt4O4Wc83pDrBsfZmzyq1bdYfAie7iDT2mHynsrA%3Dw1200-h630-p)
WWWでの論文採択とA/Bテストを評価地点とする広告AI開発 - Speaker Deck
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Causal inference in online systems: Methods, pitfalls and best practices
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