💬 Привет всем, давно меня не было в уличных гонках! Кстати у меня есть телеграм канал, а вчера вышла статья на Хабр про графы в рексисе. Сегодня я хочу поделиться с вами подборкой книг, которые читал или читаю сам в течении последних 3 месяцец. Приятного чтения!

➡️ Recommender System Handbook Third Edition - Francesco Ricci, Lior Rokach, Bracha Shapira.
Эта книга – настоящая библия для всех, кто хочет понять, как работают рекомендательные системы. Авторы раскрывают все аспекты, от базовых алгоритмов до продвинутых техник, делая ее незаменимой как для новичков, так и для опытных профессионалов.

➡️ Machine Learning System Design Interview - Ali Aminian, Alex Xu.
Если вы готовитесь к интервью на позицию RecSys ML-инженера, то эта книга – ваш верный спутник. В ней собраны ключевые концепции и вопросы, которые помогут вам набрать базовое понимание по дизайну рекомендаций или поиска.

➡️ Machine Learning System Design With end-to-end examples - Valerii Babushkin, Arseny Kravchenko.
Практическое руководство, полное примеров от начала до конца, поможет вам научиться строить системы машинного обучения, особенно спасибо авторам за дизайн документы, которые я так люблю.

➡️ The Minimum Description Length Principle - Peter D Grunwald.
Эта книга глубоко погружает в теорию минимальной длины, который играет важную роль в статистическом моделировании и машинном обучении. Если вы любите копаться в основах и понять почему вообще машинное обучение работает — welcome.