Engineering Online Experimentation and ML Evaluations
Idioma: inglés
Editorial: Apress Okt 2026, 2026
- Tapa blanda
- Nuevo

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Neuware -Online experimentation is now essential for modern software and machine learning teams. This book provides an engineer-first, end-to-end guide to building and operating production-ready experimentation platforms.The book begins with Part I establishing the core foundations of credible experimentation, including hypothesis testing, power analysis, sample sizing, metric design, and common pitfalls such as peeking, multiple testing, and novelty or learning effects. Part II focuses on platform engineeringtraffic and identity management, mutual exclusion, event and logging design, ETL/ELT pipelines, building a stats engine with SciPy and statsmodels, SRM detection, integrating deployments with feature flags and canaries, and setting up guardrail and health monitoring. Part III presents advanced designs that improve speed and sensitivity: sequential testing with alpha spending, bootstrap intervals for ratios and quantiles, A/B/n testing with ANOVA, interleaving for ranking systems, switchback and geo experiments, and multi-armed bandits. Part IV connects experimentation to ML workflows, covering offline, shadow, canary, and A/B evaluation pipelines; Bayesian optimization for adaptive experimentation; counterfactual and IPS methods for learning from logs; and safe retraining supported by strong governance.What you will learn:- Design trustworthy experiments with proper metrics, guardrails, a/power/MDE settings, and safeguards against peeking and multiple-testing errors- Build a production-ready experimentation stack with assignment, identity/diversion, logging, ETL/ELT, a stats engine, and SRM checks- Run advanced designs at scale, including sequential tests, bootstrap CIs, interleaving, switchback/geo experiments, and multi-armed bandits- Evaluate ML systems from offline to online, leverage experiment logs for learning, and enable safe retraining with governanceWho this book is for:The primary audience for this book includes Data Engineers, ML Engineers, and Platform or Software Architects. It is also well suited for Product and Data Scientists who want a deeper understanding of experimentation systems and the engineering principles behind them. …
N° de ref. del artículo 9798868827204
- Título
- Engineering Online Experimentation and ML Evaluations
- Autor
- Ming Lei
- Editorial
- Apress Okt 2026
- Año de publicación
- 2026
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 13
- 9798868827204
- Peso del artículo
- 1018 gramos
- Dimensiones
- 254x178x30 mm
Online experimentation is now essential for modern software and machine learning teams. This book provides an engineer-first, end-to-end guide to building and operating production-ready experimentation platforms.
The book begins with Part I establishing the core foundations of credible experimentation, including hypothesis testing, power analysis, sample sizing, metric design, and common pitfalls such as peeking, multiple testing, and novelty or learning effects. Part II focuses on platform engineering―traffic and identity management, mutual exclusion, event and logging design, ETL/ELT pipelines, building a stats engine with SciPy and statsmodels, SRM detection, integrating deployments with feature flags and canaries, and setting up guardrail and health monitoring. Part III presents advanced designs that improve speed and sensitivity: sequential testing with alpha spending, bootstrap intervals for ratios and quantiles, A/B/n testing with ANOVA, interleaving for ranking systems, switchback and geo experiments, and multi-armed bandits. Part IV connects experimentation to ML workflows, covering offline, shadow, canary, and A/B evaluation pipelines; Bayesian optimization for adaptive experimentation; counterfactual and IPS methods for learning from logs; and safe retraining supported by strong governance.
What you will learn:
- Design trustworthy experiments with proper metrics, guardrails, α/power/MDE settings, and safeguards against peeking and multiple-testing errors
- Build a production-ready experimentation stack with assignment, identity/diversion, logging, ETL/ELT, a stats engine, and SRM checks
- Run advanced designs at scale, including sequential tests, bootstrap CIs, interleaving, switchback/geo experiments, and multi-armed bandits
- Evaluate ML systems from offline to online, leverage experiment logs for learning, and enable safe retraining with governance
Who this book is for:
The primary audience for this book includes Data Engineers, ML Engineers, and Platform or Software Architects. It is also well suited for Product and Data Scientists who want a deeper understanding of experimentation systems and the engineering principles behind them.
“Sinopsis” puede pertenecer a otra edición de este título.
Acerca del autor
Ming Lei is a data and ML engineering leader with 20 years of experience building end-to-end ML systems for Internet Ads and Search, and experimentation platforms for E-commerce. He has designed large-scale systems that operationalize rigorous statistical methods ― such as sequential testing, bootstrapping, multi-armed bandits, and Bayesian optimization ― and support ML evaluation from offline analysis to online deployment. His leadership spans roles at eBay, Meta (Facebook), Google, and Appen. He holds multiple US patents and advanced degrees in computer science (UC Riverside) and economics (Clark University), along with a B.S. in physics (Wuhan University). He is based in the Northwest of US.
“Acerca de” puede pertenecer a otra edición de este título.
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Derecho al desistimiento
Si es un consumidor, puede rescindir el contrato de acuerdo con lo siguiente. Por consumidor se entiende cualquier persona física que actúe con fines ajenos a su actividad comercial, empresarial, oficio o profesión.
Información sobre el derecho de desistimiento
Derecho legal de desistimiento
Tiene derecho a rescindir este contrato en un plazo de 14 días sin dar ningún motivo.
El periodo de desistimiento vencerá a los 14 días desde que usted, o un tercero que no sea el transportista e indicado por usted, adquiera la posesión física del último bien o del último lote o pieza.
Para ejercer el derecho de desistimiento, complete de forma electrónica y envíe una declaración clara en nuestro sitio web, desde "Mis compras" en "Mi cuenta". Le enviaremos sin demora un acuse de recibo de dicho desistimiento a través de un soporte duradero (por ejemplo, por correo electrónico).
Para cumplir con el plazo de desistimiento, basta con que envíe su comunicación relativa al ejercicio del derecho de desistimiento antes de que venza el periodo de desistimiento.
Efectos del desistimiento
Si rescinde este contrato, le reembolsaremos todos los pagos que hayamos recibido de usted, incluidos los gastos de envío (excepto los gastos adicionales que surjan si elige un tipo de envío que no sea el tipo de envío estándar más económico que ofrecemos).
Podemos hacer una deducción del reembolso por la pérdida de valor de cualquier bien suministrado, si la pérdida es el resultado de una manipulación innecesaria por su parte.
Efectuaremos el reembolso sin demoras indebidas y, a más tardar, 14 días después de que se nos informe de su decisión de rescindir este contrato.
Efectuaremos el reembolso utilizando el mismo medio de pago que utilizó para la transacción inicial, a menos que haya acordado expresamente lo contrario; en cualquier caso, no incurrirá en ningún cargo como resultado de dicho reembolso.
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Excepciones al derecho de desistimiento
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