Add new books

matyushkin · Jan 2, 2025 · 3f3dc48 · 3f3dc48
1 parent 834db4e
commit 3f3dc48
Show file tree

Hide file tree

Showing 4 changed files with 7 additions and 4 deletions.
diff --git a/books/books_data_science.md b/books/books_data_science.md
@@ -19,6 +19,7 @@
 - Жаклин Нолис и Эмили Робинсон. Data Science для карьериста (в оригинале Build a Career in Data Science). Питер, 2021.
 - Хэнд Дэвид. Темные данные: Практическое руководство по принятию правильных решений в мире недостающих данных, 2021.
 - Бруссард М. Искусственный интеллект: пределы возможного. Альпина нон-фикшн, 2020.
+- Агравал Аджей, Ганс Джошуа, Голдфарб Ави. Искусственный интеллект на службе бизнеса. МИФ, 2019.
 - Кэтрин О'Нил. Убийственные большие данные. АСТ, 2018.
 - Шваб К. Четвертая промышленная революция. 2017 (о будущем: новые устройства, умные города, бизнес, медицина, государство).
 - Педро Домингос. Верховный алгоритм. Как машинное обучение изменит наш мир. 2016.

diff --git a/books/books_machine_learning.md b/books/books_machine_learning.md
@@ -16,7 +16,7 @@
 - Бурков А. Машинное обучение без лишних слов. Питер, 2020. — простое и весьма короткое введение в область.
 
 ## Машинное обучение
-
+- Прозис Джеф. Прикладное машинное обучение и искусственный интеллект для инженеров. Алист, 2024
 - Григорьев Алексей. Машинное обучение. Портфолио реальных проектов. Питер, 2023. - практическое введение в базовое машинное обучение, NumPy, scikit-learn, pandas, TensorFlow, обучение с развертыванием в Kubernetes на AWS
 - Лакшманан Валиаппа. Машинное обучение. Паттерны проектирования. БХВ-Петербург, 2022.
 - Hal Daume III. [A Course in Machine Learning](http://ciml.info/dl/v0_9/ciml-v0_9-all.pdf). 2015 – прекрасно оформленный вводный курс в машинное обучение (PDF)
@@ -41,8 +41,9 @@
 ### Рецепты машинного обучения
 
 - Чжен Э. Машинное обучение: Конструирование признаков. Принципы и техники для аналитиков. Бомбора, 2021.
-- Элбон Крис. Машинное обучение с использованием Python. Сборник рецептов. БХВ-Петербург, 2019. — 200 рецептов решения практических задач с помощью популярных Python-библиотек
+- Галлатин К., Элбон К. Машинное обучение с использованием Python. Сборник рецептов. 2 изд. Алист, 2024
 
 ### Архитектура систем машинного обучения
 
 - Чип Хьюен. Проектирование систем машинного обучения. 2023
+- Монарх Роберт (Манро) . Машинное обучение с участием человека. ДМК Пресс, 2022
diff --git a/books/books_neural_networks.md b/books/books_neural_networks.md
@@ -9,6 +9,7 @@
 - [A Brief Introduction to Neural Networks](http://www.dkriesel.com/en/science/neural_networks)
 - [Neural Networks and Deep Learning](http://neuralnetworksanddeeplearning.com/) – введение в нейронные сети и глубокое обучение с кодом на Python
 - [Reinforcement Learning: An Introduction](https://web.archive.org/web/20161120043347/http://webdocs.cs.ualberta.ca:80/~sutton/book/ebook/the-book.html)
+- Теофили Томмазо. Глубокое обучение для поисковых систем. ДМК Пресс, 2020.
 - Микелуччи Умберто. Прикладное глубокое обучение. Подход к пониманию глубоких нейронных сетей на основе метода кейсов. БХВ-Петербург, 2020.
 - Макс Памперла, Кевин Фергюсон. Глубокое обучение и игра в го. ДМК Пресс, 2020.
 - Евгений Черняк. Введение в глубокое обучение. Диалектика, 2020.
@@ -35,4 +36,4 @@
 
 ## Глубокое обучение на Hadoop
 
-- Dipayan Dev. Deep Learning with Hadoop.Packt, 2017.
+- Dipayan Dev. Deep Learning with Hadoop. Packt, 2017.
diff --git a/books/books_nlp.md b/books/books_nlp.md
@@ -26,7 +26,7 @@
 - C. В. Manning, H. Schütze (1999) [Statistical Natural Language Processing](https://nlp.stanford.edu/fsnlp/).
 
 ## Большие языковые модели
-
+- Келен Оливье, Блете Мари-Алис.Разработка приложений на базе GPT-4 и ChatGPT. Sprint Book, 2024
 - Aymen El Amri. OpenAI GPT For Python Developers Аймен Эль Амри. Leanpub. Перевод на русский: GPT-3: программирование на Python в примерах. ДМК Пресс, 2023. — Книга грешит повторяющимся кодом, но можно использовать для ознакомления с устройством OpenAI API для разных GPT-моделей.
 
 ## Книги по обработке естественного языка для русского языка