Huyen, Chip — Designing Machine Learning Systems: An Iterative Process for Production-Ready Applications Ещё одна книга, которую начал читать в прошлом году и дочитал только в январе. В этот раз ближе к рабочим темам. Эта книга идёт в продолжение тренда из 2025 года про дизайн систем с ML "под капотом". Но, в сравнении с предыдущей книгой, здесь подход другой: более фундаментальный, как мне показалось, и при этом чуть более отдалённый от практики. Не надо думать, что книга только про теорию, но здесь нет таких приземлённых примеров как в книге Алекса Сюй (Сюя?). Вместо этого автор_ка погружает в разные области и нюансы ML-систем: 1️⃣ работа с данными и признаками, 2️⃣ обучение моделей и особенности распределённого обучения, 3️⃣ деплой моделей, мониторинг и инфраструктуру, 4️⃣ (внезапно) The Human Side of ML: про UX систем, про bias-ы, организации команд (full-stack data science engineer vs data scientist & devops & back/front-end engineer). Книга интересная, но возникло ощущение, что у автор_ки есть сильный уклон именно в сторону работы с данными (это не плохо, но стоит иметь в виду). С моим, довольно солидным, опытом в ёбаном IT часть примеров выглядят ооочень спорно (например, предложение использовать брокер сообщений как полноценную БД). В целом-то всё хорошо, но надо критически (как всегда!) относиться к прочитанному и перепроверять. 8/10 — +1 книга про системный дизайн. Ещё две на 2026 запланированы 👍 #нехудожественная #2026год #восемь