Принес вам 14 книг по Machine Learning для прочтения в 2024 году
Вкатывающимся в ML архиважно иметь структурированную информацию для обучения. Чтобы избежать головокружения от длины списка, советую для начала выбрать по одной книге из каждой секции и вперёд штудировать!
🧠 Фундамент
1. Deep Learning: Foundations and Concepts (Bishop & Bishop, 2023)
2. Deep Learning (Goodfellow, Bengio, Courville, 2016)
3. The Little Book of Deep Learning (Fleuret, 2023). [тык]
4. Mathematics for Machine Learning (Deisenroth, Faisal, Ong, 2020)
5. Probabilistic Machine Learning (Murphy, 2012-2023)
6. Linear Algebra and Learning from Data (Strang, 2019)
💻 Более практические
7. Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow, 3rd Edition (Géron, 2022)
7. Dive into Deep Learning (Zhang et al., 2023)
9. Designing Machine Learning Systems (Huyen, 2022)
10. Fundamentals of Data Engineering (Reis & Housley, 2022)
🤗 LLM-ки
11. Natural Language Processing with Transformers, Revised Edition (Tunstall, von Werra, Wolf, 2023)
12. Hands-On Large Language Models (Alammar and Grootendorst, 2024 - WIP)
🎉 Генеративный AI
13. Generative Deep Learning, 2nd Edition (Foster, 2023)
14. Hands-On Generative AI with Transformers and Diffusion Models (Cuenca et al., 2024 - WIP)
Многие из книг можно найти в интернете бесплатно. Список, конечно, не исчерпывающий, но довольно вместительный.
Часть списка подготовил мой знакомый из Hugging Face, Omar Sanseviero, а я его дополнил. #книги #books
@ai_newz
Вкатывающимся в ML архиважно иметь структурированную информацию для обучения. Чтобы избежать головокружения от длины списка, советую для начала выбрать по одной книге из каждой секции и вперёд штудировать!
1. Deep Learning: Foundations and Concepts (Bishop & Bishop, 2023)
2. Deep Learning (Goodfellow, Bengio, Courville, 2016)
3. The Little Book of Deep Learning (Fleuret, 2023). [тык]
4. Mathematics for Machine Learning (Deisenroth, Faisal, Ong, 2020)
5. Probabilistic Machine Learning (Murphy, 2012-2023)
6. Linear Algebra and Learning from Data (Strang, 2019)
7. Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow, 3rd Edition (Géron, 2022)
7. Dive into Deep Learning (Zhang et al., 2023)
9. Designing Machine Learning Systems (Huyen, 2022)
10. Fundamentals of Data Engineering (Reis & Housley, 2022)
🤗 LLM-ки
11. Natural Language Processing with Transformers, Revised Edition (Tunstall, von Werra, Wolf, 2023)
12. Hands-On Large Language Models (Alammar and Grootendorst, 2024 - WIP)
13. Generative Deep Learning, 2nd Edition (Foster, 2023)
14. Hands-On Generative AI with Transformers and Diffusion Models (Cuenca et al., 2024 - WIP)
Многие из книг можно найти в интернете бесплатно. Список, конечно, не исчерпывающий, но довольно вместительный.
Часть списка подготовил мой знакомый из Hugging Face, Omar Sanseviero, а я его дополнил. #книги #books
@ai_newz
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
В январе выйдет продолжение культовой книги "Cracking the coding interview". Книгу обновили, добавили новые темы и задачи + дополнительные главы например про то, как торговаться за Total Comp (зп) при получении оффера.
Первую версию этой книги я читал еще в 2014 году, когда готовился к своему первому интервью в FANNG - в Google. Я тогда хоть и зафейлил кодинг, но зато понял, что мало готовился :) И вместо гугла пошел делать PhD, о чем ни капли не жалею.
Книгу думаю все же заказать в свою коллекцию. Надеюсь, там будут какие-то инсайты, о которых я еще не знаю.
#books #interviews
@ai_newz
Первую версию этой книги я читал еще в 2014 году, когда готовился к своему первому интервью в FANNG - в Google. Я тогда хоть и зафейлил кодинг, но зато понял, что мало готовился :) И вместо гугла пошел делать PhD, о чем ни капли не жалею.
Книгу думаю все же заказать в свою коллекцию. Надеюсь, там будут какие-то инсайты, о которых я еще не знаю.
#books #interviews
@ai_newz
🎄Как всегда получаю на рождество книги про AI. Вот такую получил в подарок в этом году. Так как я живу в Европе, то по сути успеваю отпраздновать оба рождества:)
Книга Ника Бострома, профессора из Оксфорда, про философский взгляд на развитие AI. Ещё не читал, но уже интересно.
Забавно, что Бостром в 2014 году, когда вышла эта книга, очень много говорил про риски и скорее предостерегал о негативных последствиях развития AI, а сейчас он пришел к более сбалансированному взгляду и считает, что если чрезмерно бояться прогресса технологий, то это может значительно замедлить развитие человечества.
Если кто-то читал эту книгу, напишите в комментах, что думаете про неё.
Кстати, накидайте бустов, а то не могу постить стори.
#книги #books
@ai_newz
Книга Ника Бострома, профессора из Оксфорда, про философский взгляд на развитие AI. Ещё не читал, но уже интересно.
Забавно, что Бостром в 2014 году, когда вышла эта книга, очень много говорил про риски и скорее предостерегал о негативных последствиях развития AI, а сейчас он пришел к более сбалансированному взгляду и считает, что если чрезмерно бояться прогресса технологий, то это может значительно замедлить развитие человечества.
Если кто-то читал эту книгу, напишите в комментах, что думаете про неё.
Кстати, накидайте бустов, а то не могу постить стори.
#книги #books
@ai_newz