Привет, друзья!
Устали от стандартных учебников по ML? Материалов с каждым месяцем и правда становится всё больше - но среди них попадаются и оригинальные новинки! Держите две по-настоящему необычные книги "с изюминкой".

📘 Why Machines Learn?
Это не учебник в привычном смысле, а редкая смесь истории ML, математики и научпопа. Главы начинаются с живых историй про конкретных исследователей и читаются как увлекательная статья. Но математику автор при этом не прячет: тут есть честные выводы формул и геометрические соображения.
Зайдет и новичкам, и опытным. Кстати, сам Джеффри Хинтон назвал её шедевром - за то, что математика подаётся прямо в контексте живой истории.
➡️ Официальная версия на английском и неофициальный перевод на русский во вложениях.

🐰 Alice's Adventures in a Differentiable Wonderland
А это совсем другой жанр: книга рассказывает о нейросетях с нуля, причём повествуется как про путешествие Алисы по стране чудес - от самых основ (автоматическое дифференцирование, оптимизация) до современных архитектур: свёрточных, рекуррентных, attention-блоков.
Подача интуитивная и с юмором, но без потери глубины: теория честно стыкуется с кодом на PyTorch и JAX. Бонусом на официальном сайте автора можно посмотреть ещё и упражнения к теории.
➡️ Ссылки:
• PDF с сайта автора
• версия на arXiv (самая новая)
• сайт с доп. главами и упражнениями

Порой свежий взгляд на привычное помогает наконец понять самую суть 🌿


#dl@data_easy
#classic_ml@data_easy