Prettified Code!

interview/sections/platform-ml.md

@@ -3,7 +3,9 @@
 Разбираем вопросы по анализу данных: о постановке задачи, выборе и обосновании метрик качества, сборе и валидации данных, ML-алгоритмах. Вопросы разбираем на теоретических и практических кейсах.
 
 ## Материалы для подготовки
+
 ### Сайты:
+
 - [Elements of statistical learning](https://web.stanford.edu/~hastie/Papers/ESLII.pdf)
 - [Pattern Recognition and Machine Learning](https://www.amazon.com/Pattern-Recognition-Learning-Information-Statistics/dp/0387310738)
 - [Deep learning book, Goodfellow.](https://www.deeplearningbook.org/)
@@ -11,6 +13,7 @@
 - [Подборка блогов по машинному обучению](https://github.com/josephmisiti/awesome-machine-learning/blob/master/blogs.md)
 
 ### Курсы:
+
 - [Yandex Data School: Practical_DL](https://github.com/yandexdataschool/Practical_DL)
 - [Yandex Data School: Practical_RL](https://github.com/yandexdataschool/Practical_RL)
 - [Yandex Data School: NLP_course](https://github.com/yandexdataschool/nlp_course)
@@ -19,10 +22,12 @@
 - [Специализация «Машинное обучение и анализ данных»](https://www.coursera.org/specializations/machine-learning-data-analysis)
 
 ### Примеры вопросов по машинному обучению:
+
 - [Quant notes](https://github.com/dingran/quant-notes)
 - [Data science interview questions and answers](https://github.com/iamtodor/data-science-interview-questions-and-answers)
 - [120 data science interview questions](https://github.com/kojino/120-Data-Science-Interview-Questions)
 - [Data-science-interviews](https://github.com/alexeygrigorev/data-science-interviews)
 
 ### Книги:
+
 - Глубокое обучение. Погружение в мир нейронных сетей / Сергей Николенко, Артур Кадурин, Екатерина Архангельская