О, Гарвард опубликовал отличную книгу по ML-системамЭто не совсем обычный учебник по ML: акцент сделан не на моделях, а на инженерной стороне.
Тут найдете все про то, как строить, оптимизировать и поддерживать ML-решения на всех этапах – от данных и инфраструктуры до развёртывания и эксплуатации. Авторы объясняют, как связаны между собой алгоритмы, данные и железо, и почему одни пайплайны масштабируются, а другие ломаются под нагрузкой.
В общем, очень полезная и довольно редкая литература (особенно учитывая, что книга бесплатная). Забираем на долгие выходные.
pdf-ка и онлайн версия доступны
здесь, репозиторий
тут