Human-in-the-Loop Machine Learning

Основная часть книг про ML и AI - про алгоритмы и прочую мат. часть. Это книга выгодно отличается тем, что смещает фокус с собственно вычислительных трюков в сторону процесса сбора данных, их разметки и семплирования. Мне кажется именно этого сейчас и не хватает индустрии, т.к. все более-менее эффективные модели давно стали commodity - общедоступными ресурсами, что даже школьник может играть с нейросетками.
А вот собрать данные, убедиться что они качественно размечены, как выбрать правильные данные и не насобирать "дата-мусора" - это те проблемы, которые не  зальешь никакими крутыми архитектурами и железом.
Однозначно - в коллекцию для прочтения любому AI-разработчику.