Уже рассказывал про полезный ресурс по ML от Школы анализа данных Яндекса. Но пора про него напомнить, так как авторы выпустили новые главы. В учебнике по машинному обучению появились разделы про базовые архитектуры нейросетей и их обучение. Приятный бонус — отдельные темы с объяснением математики ML: матричное дифференцирование и bias-variance decomposition. В общем, мощный старт для тех, кто хочет познакомиться с deep learning. Создатели продолжают обновлять материалы, поэтому начинайте изучать пособие сейчас, чтобы успевать за выходом свежих частей. Следующие на очереди — главы про вероятностный подход к ML и решение сложных задач Data Science. Мотайте на ус, кто хочет ворваться в машинное обучение: https://clck.ru/bftFY