эйай ньюз

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

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

www.group-telegram.com/jp/ai_newz.com/2353

52.3K viewsedited  Dec 25, 2023 at 15:34

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