Chip Huyen в своей книге не просто рассказывает, как собирать ML-системы, а учит думать итерациями: от данных и метрик до деплоя и мониторинга.
Она показывает, что ML — это не про «магическую модель», а про жизненный цикл: данные, фичи, пайплайны, MLOps и мониторинг — всё как в нормальной инженерии, только с более хитрым дебагом.
— как выбрать правильные метрики;
— как автоматизировать переобучение моделей, чтобы не бегать вручную после каждого апдейта данных;
— как мониторить прод;
— как сделать твой ML-продукт не просто «умным», а живучим и масштабируемым.
Идеальна для тех, кто уже понял, что «ML — это не нейронки, а архитектура вокруг них».

