Привет! Это Никита Малыхин, Tech Lead в команде AdTech в Центре Big Data МТС. В прошлый раз я поделился подборкой книг о нейронных сетях и рекомендательных системах. В 2к25 поиск практических советов по NLP в книгах может выглядеть как сизифов труд, ведь это одно из самых быстроразвивающихся направлений в ML. Тем не менее, сегодня будет втораячасть подборки — на этот раз сфокусируемся на материалах по естественному языку и книгам с практическими советами по машинному обучению. Хорошие специалисты в этой сфере на вес золота, а книги как раз помогают прокачать навыки. Все будет по делу, с примерами и практикой. Поехали!

Привет, Хабр! Меня зовут Никита Малыхин, я Tech Lead в команде AdTech в Центре Big Data МТС. Сегодня поделюсь списком любимых книг, которые позволят изучить фундаментальные принципы и современные подходы в машинном обучении.

В эпоху стремительного развития искусственного интеллекта и больших языковых моделей может показаться, что потребность в классических книгах отпадает и поиск информации вышел на совершенно новый уровень. Да, мир меняется, но книги позволяют получить максимально структурированные и логично выстроенные знания по теме. Ведь именно этого не хватает как при поиске, так и подготовке промптов в LLM.

Трудов по теме много — так что я решил разбить подборку на две части. В первой части будут книги по нейронным сетям в целом и рекомендательным системам в частности. Во второй — сфокусируемся на NLP и книгах по ML широкого профиля. Поехали!