TGViewer
Анализ данных (Data analysis) Анализ данных (Data analysis) @data_analysis_ml · 51.4K subscribers
Post #4564 12.5K
👨‍🎓 Harvard выложил в открытый доступ учебник по ML-системам и это редкий случай, когда материал действительно полезный.

В учебнике показан полный цикл: от понимания основ до построения продакшн-систем, которые можно запускать в реальном мире.

Что в книге и почему она стоит внимания:

- вы самостоятельно собираете autograd, оптимизаторы, attention и мини-PyTorch — чтобы увидеть, как устроены фреймворки изнутри

- разбираетесь в базах: батчи, архитектуры, процесс обучения
- учитесь оптимизировать производительность: работать с ускорителями, бенчмарками и настраивать модели

📚 То есть это не вводная книжка, а полноценный roadmap от теории к продакшну.


📌Репозиторий: https://github.com/harvard-edge/cs249r_book
📌PDF: https://mlsysbook.ai/assets/downloads/Machine-Learning-Systems.pdf
  • 🔥 37
  • 👍 14
  • ❤ 6
  • 🙏 2
More from @data_analysis_ml
  1. Oct 16, 2026⚛️ Google показала, как снизить ошибки в одном из ключевых ресурсов квантовых вычислений в…
  2. Oct 16, 2026🧩 Anthropic посадила шестерых сотрудников METR внутрь компании и дала им право публиковат…
  3. Oct 15, 2026Post #5957
  4. Oct 15, 2026С вас идея, а Т-Банк за нее заплатит В Т-Банке ищут трейдеров, разработчиков и тех, кто пр…
  5. Oct 15, 2026openTPU: открытый ускоритель для декода LLM на SystemVerilog, пока только в симуляции FeSe…
  6. Oct 15, 2026🧠 BERT жив. UltraBERT показал, что рецепт обучения может быть важнее дополнительных трилл…
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →