A/B 테스트 - 신뢰도 높은 온라인 통제 실험

론 코하비 (지은이)
에어비앤비의 상무 이사이자 기술 펠로우이다. 이 책은 마이크로소프트의 기술 펠로우이자 본사 상무 이사로 있을 때 쓴 것으로, 그 이전에는 아마존의 데이터 마이닝 및 개인화 책임자였다. 스탠포드 대학교에서 컴퓨터 과학 박사 학위를 받았다. 그의 논문은 40,000개 이상의 인용됐으며, 그중 3개가 컴퓨터 과학에서 가장 많이 인용된 상위 1,000개의 논문에 속한다.


야 쉬 (지은이)
링크드인에서 데이터 과학 및 실험을 주관한다. 실험에 관한 여러 논문을 발표했으며, 탑티어 콘퍼런스와 대학에서 종종 발표를 한다. 이전에 마이크로소프트에서 일했으며 스탠포드 대학교에서 통계학 박사 학위를 받았다.


다이앤 탕 (지은이)
대규모 데이터 분석 및 인프라, 온라인 종합 대조 실험 및 광고 시스템에 대한 전문 지식을 보유한 구글 연구원이다. 하버드 대학교에서 학사를, 스탠포드 대학교에서 석사 및 박사 학위를 취득했으며 모바일 네트워킹, 정보 시각화, 실험 방법론, 데이터 인프라, 데이터 마이닝, 대용량 데이터에 대한 특허를 받았으며, 관련 저서를 썼다.


이기홍 (옮긴이)
카네기멜론대학교에서 석사 학위를 받았고, 피츠버그대학교의 Finance Ph.D, CFA, FRM이자 금융, 투자, 경제 분석 전문가다. 삼성생명, HSBC, 새마을금고중앙회, 한국투자공사 등과 같은 국내 유수의 금융기관, 금융 공기업에서 자산 운용 포트폴리오 매니저로 근무했으며 현재 딥러닝과 강화학습을 금융에 접목시켜 이를 전파하고 저변을 확대하는 것을 보람으로 삼고 있다. 저서로는 『엑셀 VBA로 쉽게 배우는 금융공학 프로그래밍』(한빛미디어, 2009)이 있으며, 번역서로는 『포트폴리오 성공 운용』(미래에셋투자교육연구소, 2010), 『딥러닝 부트캠프 with 케라스』(길벗, 2017), 『프로그래머를 위한 기초 해석학』(길벗, 2018)과 에이콘출판사에서 펴낸 『실용 최적화 알고리즘』(2020), 『초과 수익을 찾아서 2/e』(2020), 『자산운용을 위한 금융 머신러닝』(2021), 『존 헐의 비즈니스 금융 머신러닝 2/e』(2021), 『퀀트 투자를 위한 머신러닝o딥러닝 알고리듬 트레이딩 2/e』(2021), 『자동머신러닝』(2021), 『금융 머신러닝』(2022), 『퇴직 연금 전략』(2022), 『A/B 테스트』(2022) 등이 있다. 누구나 자유롭게 머신러닝과 딥러닝을 자신의 연구나 업무에 적용해 활용하는 그날이 오기를 바라며 매진하고 있다.


김기영 (옮긴이)
서울대학교 기계항공공학부를 졸업한 뒤 동대학원에서 유체역학, 응용수학 분야 연구로 박사 학위를 받았다. 이후 디지털 마케팅 플랫폼에서 인공지능 기반 웹데이터 분석 솔루션을 만들었으며 금융 데이터 분석 전문 회사에서 인공지능 연구소장으로 다양한 기업 및 결제 데이터를 분석하고 활용하는 일을 했다. 현재는 인공지능 기술을 개발 및 서비스하는 아티피셜 소사이어티(Artificial Society)의 대표로 메타버스와 헬스케어를 결합한 서비스를 운영하고 있다.