Ресурсы для углубленного изучения и развития

Курс: Быстрый старт: Многорукие бандиты в A/Б тестировании0+

Поздравляем! Вы освоили основы многоруких бандитов и готовы применять их в A/Б-тестировании. Это отличный старт для оптимизации и принятия решений на основе данных.

Чтобы вы не останавливались на достигнутом, мы собрали подборку ресурсов. Они помогут углубить знания и освоить сложные аспекты бандитов.

Книги и фундаментальные труды

Хотите разобраться в теории и математике? Эти книги — отличная база:

"Bandit Algorithms" by Tor Lattimore and Csaba Szepesvári. Классика. Охватывает множество алгоритмов и теорий. Требует хорошей математической подготовки, но даёт исчерпывающие знания.
"Reinforcement Learning: An Introduction" by Richard S. Sutton and Andrew G. Barto. Книга по обучению с подкреплением, где многорукие бандиты — фундамент. Главы о бандитах дают интуитивное понимание и математическую строгость.

Онлайн-курсы

Предпочитаете видеолекции и практику? Выбирайте:

Курсы по машинному обучению и обучению с подкреплением на Coursera/Stepik/Udemy. Многие включают разделы о многоруких бандитах. Ищите курсы от ведущих университетов или признанных экспертов. Например, специализация "Reinforcement Learning" от University of Alberta на Coursera.
Лекции по A/Б-тестированию и оптимизации. Некоторые платформы предлагают курсы по практическому A/Б-тестированию, где бандиты рассматриваются как продвинутый инструмент.

Статьи и блоги

Много полезной информации, кейсов и советов найдёте здесь:

Блоги компаний, использующих A/Б-тестирование и МРБ. Например, Яндекс, Ozon, Avito часто делятся опытом в разделах Data Science, Machine Learning, A/Б-тестирование.
Medium, Towards Data Science, Хабр. Здесь много статей от практиков и исследователей. Ищите по словам: multi-armed bandits, A/B testing, Thompson Sampling, UCB.
Научные статьи на arXiv.org или Google Scholar. Готовы к глубокому погружению? Ищите свежие исследования по многоруким бандитам и их применению.

Инструменты и библиотеки

Практика — ключ к мастерству. Изучайте и экспериментируйте с готовыми инструментами:

Библиотеки для Python:
- scikit-learn: Основа для многих алгоритмов машинного обучения.
- pymab: Библиотека специально для многоруких бандитов, содержит разные алгоритмы.
- bandits: Ещё одна Python-библиотека для бандитских алгоритмов.
Облачные платформы и сервисы:
- Яндекс.Метрика, Google Optimize, Optimizely, VWO. Некоторые предлагают функционал, близкий к МРБ. Изучите их документацию, чтобы понять, как они распределяют трафик.

Совет: Начните со статей и блогов, чтобы расширить кругозор. Затем переходите к фундаментальным источникам, если хотите углубиться в теорию. Главное — применяйте знания на практике, используйте библиотеки и создавайте свои проекты.

Сообщества и конференции

Обмен опытом бесценен:

Телеграм-каналы и чаты по Data Science, A/Б-тестированию, Machine Learning. Ищите русскоязычные сообщества, где можно задать вопросы и поделиться опытом.
Конференции и митапы по Data Science и аналитике. Посещайте мероприятия, чтобы быть в курсе трендов и знакомиться с экспертами. В России это DataFest, ODS.ai, HighLoad++.

Изучение многоруких бандитов — непрерывный процесс. Чем больше практикуетесь и исследуете, тем увереннее будете их применять. Удачи в будущих экспериментах!