--- title: "Рубрика “Что почитать, чтобы не сгореть и не выгореть для ML-специалиста” - Холдинг Юзтех" description: "Продолжаем пополнять рубрику интересными книгами для ИТ-специалистов. Многие исследования доказали, что выгорание в нашей индустрии встречается часто, и" canonical: "https://usetech.ru/news/rubrika-chto-pochitat-chtoby-ne-sgoret-i-ne-vygoret-dlya-ml-speczialista/" language: "ru-RU" --- # Рубрика “Что почитать, чтобы не сгореть и не выгореть для ML-специалиста” Опубликовано: 06 марта, 2025, 14:07 Поделиться Продолжаем пополнять рубрику интересными книгами для ИТ-специалистов. Многие исследования доказали, что выгорание в нашей индустрии встречается часто, и избежать этого возможно несколькими способами, которые можно пересчитать по пальцам одной руки. Один из самых действенных способов, занимающий 3 место рейтинга, это постоянное развитие и изучение нового. Поэтому рубрика “Что почитать, чтобы не сгореть и не выгореть” продолжает свое существование и сегодня поделимся подборкой книг для ML-специалистов. Какие области Machine Learning стоит изучить начинающим и продвинутым специалистам? Спросили совета у Ильи Смирнова, руководителя практики ML/AI ГК Юзтех. Книги, которые рекомендует Илья: **«Верховный алгоритм: Как машинное обучение изменит наш мир»** (автор: Педро Домингос) Чтобы заглянуть в будущее и узнать, как машинное обучение изменит наш мир, не нужно специального технического образования — достаточно прочитать эту книгу. **«Вероятностное машинное обучение»** (автор: Кэвин П. Мэрфи) Классический труд, содержит современное введение в машинное обучение, рассматриваемое сквозь призму вероятностного моделирования и байесовской теории принятия решений. **«Математика в машинном обучении»** (авторы: Дайзенрот Марк Питер, Фейзал А. Альдо) Эта книга самодостаточна: читатель знакомится с базовыми математическими концепциями, а затем переходит к четырем основным методам МО: линейной регрессии, методу главных компонент, гауссову моделированию и методу опорных векторов. **«Глубокое обучение»** (авторы: Ян Гудфеллоу, Иошуа Бенджио, Аарон Курвилль) Книга содержит математические и концептуальные основы линейной алгебры, теории вероятностей и теории информации, численных расчетов и машинного обучения в том объеме, который необходим для понимания материала. ## Обсудить задачу. Для уточнения деталей вашей задачи, пожалуйста, воспользуйтесь контактной формой ## Информационная рассылка. Подпишитесь, чтобы быть в курсе новостей компании.