Гарвард выпустил 2500-страничный учебник по инженерии машинного обучения
В Гарварде вышла масштабная «ML Bible» — онлайн-книга объёмом 2500 страниц, посвящённая практической инженерии и построению ML-систем с нуля.
Что внутри:
— Полный цикл работы с ИИ: от подготовки данных до развёртывания в продакшене;
— Подробное объяснение, как связать алгоритмы, данные и железо, чтобы система выдерживала максимальные нагрузки;
— Разделы по оптимизации, масштабируемости и надёжности ML-решений.
Авторы ставят акцент не на теории, а на инженерном подходе — как реально строить и поддерживать устойчивые модели.
