TGViewer
Машиннное обучение | Наука о данных Библиотека Машиннное обучение | Наука о данных Библиотека @machinelearning_books · 16.9K subscribers
Post #1304 1.66K

Forwarded from Анализ данных (Data analysis)

👨‍🎓 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
  • ❤ 9
  • 🔥 6
  • 👍 2
  • 👎 1
More from @machinelearning_books
  1. Sep 29, 202611 бесплатных книг по AI и Machine Learning, которые можно читать онлайн или скачать 📚 По…
  2. Sep 29, 2026Как сегодня строят рекомендательные системы — и что будет с ними завтра? 30 сентября собир…
  3. Sep 28, 2026💼 ИИ всегда поддерживает подростка. А помогает ли это ему взрослеть? В статье на arXiv ис…
  4. Sep 26, 2026📘 195 страниц математики, чтобы понять, как устроен Generative AI Вышла The Little Book o…
  5. Sep 23, 2026Математика глубокого обучения в одном учебнике 737 страниц о математических основах Deep L…
  6. Sep 22, 2026Бесплатная книга по Physics-based Deep Learning 461-страничный учебник о применении глубок…
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 →