Recenzje

📚🖤 RECENZJA 🖤📚 „Devil’s Rules” autorstwa Kingi Litkowiec to mocny, mroczny dark romance pełen tajemnic, napięcia i niebezpieczeństwa. 🖤🔥 Dwudziestosześcioletnia Vivien budzi się w nieznanym miejscu i nie pamięta, co się wydarzyło. Wkrótce odkrywa, że wraz z innymi kobietami została porwana i trafiła do domu tajemniczego mężczyzny. Dziewczyny zostają zmuszone do udziału w chorej grze - muszą przejść przez labirynt i w ciągu godziny znaleźć wyjście. Ta, której się uda, ma odzyskać wolność. Vivien nie zamierza jednak ślepo wierzyć swojemu oprawcy. Walczy o przetrwanie i podejmuje ryzyko, dzięki któremu udaje jej się wydostać z labiryntu. Szybko okazuje się jednak, że ucieczka wcale nie oznacza wolności, a tajemniczy „diabeł” nie zamierza pozwolić jej odejść… 🩸 ✨ MOJA OPINIA ✨ Książka od początku trzyma w napięciu. Autorka stopniowo odkrywa kolejne tajemnice, dzięki czemu cały czas zastanawiałam się, komu można zaufać i jakie są prawdziwe zasady tej chorej gry. Bardzo polubiłam Vivien za jej determinację, odwagę i wolę walki. Nie jest bohaterką, która łatwo się poddaje. Z kolei tajemniczy „diabeł” wzbudza niepokój, ciekawość i ogrom emocji. 🖤 „Devil’s Rules” to historia dla osób, które lubią dark romance, obsesję, tajemnice, niebezpieczne relacje i bohaterów balansujących na granicy dobra i zła. 🖤 Polecam fanom mocnych i pełnych napięcia historii! 

★★⁠★★⁠★★★★⁠★☆ Nie wiem co jest takiego w tej książce, ale jak tylko pierwszy raz na nią spojrzałam wiedziałam, że po prostu muszę ją przeczytać. Tym bardziej, że miałam okazję poznać już styl Penelope i widziałam, że w tej kwestii się nie zawiodę. Bawiłam się po prostu świetnie. Zostałam wciągnięta od pierwszej chwili. Zaczęła się w naprawdę ciekawy i niespodziewany sposób i przez całą tą sytuację pragnęłam dowiedzieć się o co w tym wszystkim chodzi - a było to bardziej złożone niż się spodziewałam👀 Na początku może się wydawać, że autorka wrzuciła nas w środek akcji, jednak zostało to rozegrane w tak intrygujący sposób, że z zafascynowaniem przerzucałam kolejne strony. Całość była naprawdę sensownie poprowadzona, miała ręce i nogi, nie było niepotrzebnych wstawek, a postacie i ich emocje wypadały w tym wszystkim bardzo naturalnie. I tak jak pierwsza połowa książki wzbudziła moją ciekawość, tak druga, gdy już tajemnice i bolesna przeszłość zaczęła wychodzić na światło dzienne, wycisnęła ze mnie emocji co nie miara. Nie była to może perfekcyjna książka. Nie pogardziła bym, jakby niektóre wątki zostały bardziej rozwinięte, bo sprawiłoby to, że o wiele mocniej wsiąkne w tą historię , ale mimo tego wywarła na mnie spore wrażenie. Bohaterowie i tempo ich relacji skradły moje serce. Uzupełniali siebie nawzajem, świadomie i sensownie podchodzili do poruszanych wątków, a to ile emocji w sobie nosili i jak były one przedstawiane było czymś niesamowitym. Do tego autorka po raz kolejny mnie zaskoczyła. Było wiele nieszablonowych momentów, które jeszcze bardziej przyciągnęły moją uwagę, a dodatkowym smaczkiem było znaczenie tytułu w całej tej historii, bo nie było to takie oczywiste jak spodziewałam się na początku👀 ale o co chodziło zdradzać nie będę, bo to właśnie było całe clou tej książki. Poczułam przywiązanie na maksa całokształtu tej książki i z przyjemnością będę do niej wracać. Tak samo jak do twórczości Penelope🩷

EM poleca (#65) Aurélien Géron „Uczenie maszynowe z użyciem Scikit-Learn i PyTorch” autor: Wiesław Seweryn · Opublikowano 9 września 2026 · Zaktualizowano 8 września 2026 „Uczenie maszynowe z użyciem Scikit-Learn i PyTorch” to polska edycja bestsellerowego podręcznika Auréliena Gérona. Książka liczy 816 stron i stanowi kompleksowy przewodnik po uczeniu maszynowym (ML) i głębokim uczeniu (deep learning), wykorzystujący dwa najpopularniejsze pythonowskie frameworki: Scikit-Learn do klasycznych algorytmów ML oraz PyTorch do programowania sieci neuronowych. Jest to kolejne wydanie i aktualizacja wcześniejszych edycji, które opierały się na TensorFlow i Keras - Géron zastąpił je PyTorchem, odpowiadając na zmiany w szybko zmieniającym się ekosystemie ML. Struktura i zawartość Książka podzielona jest na dwie główne części, które prowadzą czytelnika od fundamentów po zaawansowane techniki deep learningu. Część I - Podstawy uczenia maszynowego (Scikit-Learn) Pierwsza część obejmuje fundamenty ML i pracę z biblioteką Scikit-Learn: - Przygotowanie danych - czyszczenie, transformacja i inżynieria cech. - Wybór i trenowanie modeli - walidacja krzyżowa, metryki oceniania. - Algorytmy klasyfikacji i regresji - regresja liniowa i logistyczna. - Drzewa decyzyjne i lasy losowe. - Techniki redukcji wymiarowości. - Kompletny projekt ML. Część II - Uczenie głębokie (PyTorch) Druga część koncentruje się na sieciach neuronowych i frameworku PyTorch: - Podstawy sieci neuronowych - perceptrony, propagacja wsteczna, optymalizatory. - Sieci splotowe (CNN). - Sieci rekurencyjne (RNN, LSTM). - Transformery. - Uczenie przez wzmacnianie (RL) (ang. reinforcement learning). - Generatywne modele AI. - Optymalizacja modeli. Styl książki i podejście do tematu Géron pisze w przystępnym stylu, ale bez uproszczeń, z naciskiem na praktyczne przykłady i intuicyjnie zrozumiałe wyjaśnienia. Każdy rozdział zawiera praktyczne przykłady w postaci notatników Jupyter, do przećwiczenia przez Czytelnika. Podstawy uczenia maszynowego Uczenie maszynowe (Machine Learning, ML) to dziedzina sztucznej inteligencji, w której systemy informatyczne uczą się wykonywać zadania na podstawie danych, zamiast być jawnie programowane do każdego konkretnego przypadku. Zamiast pisać reguły typu „jeśli X, to Y”, dostarczamy algorytmowi przykłady, a on sam odkrywa wzorce i podejmuje na ich podstawie decyzje. Uczenie maszynowe to proces, w którym komputer wykorzystuje dane treningowe do pozyskania oraz udoskonalenia umiejętności w określonym temacie/zadaniu poprzez doświadczenie. Kluczowa idea polega na tym, że system „uczy się” z danych treningowych, budując model matematyczny, który może później poprawnie działać na innych, wcześniej nieznanych danych. Jest to odrębny paradygmat programowania. Rodzaje systemów uczenia maszynowego 1. Uczenie nadzorowane (Supervised Learning). Algorytm uczy się na danych opatrzonych „etykietami” - czyli każdy przykład treningowy ma przypisaną poprawną odpowiedź. 2. Uczenie nienadzorowane (Unsupervised Learning). Dane nie mają „etykiet”, algorytm sam musi znaleźć w danych strukturę i odkryć wzorce. 3. Uczenie przez wzmacnianie (Reinforcement Learning, RL). Program (agent) uczy się poprzez interakcję ze środowiskiem, otrzymując nagrody lub będąc karanym za swoje działania. Przykładem jest na przykład nauczenie systemu AlphaGo gry w go. Kluczowe pojęcia Dane treningowe i testowe. Zbiór treningowy to dane, na których model się uczy. Zbiór testowy to, na których oceniamy jakość i wydajność modelu (dane testowe muszą być różne i niezależne od danych treningowych). Cechy (Features) i etykiety (Labels). Cechy to zmienne wejściowe, które opisują dane (np. metraż domu, liczba pokoi). Etykiety to zmienne wyjściowe, które chcemy przewidzieć (np. cena domu) Overfitting i underfitting. Overfitting (przeuczenie) - model zbyt ściśle dopasowuje się do danych treningowych, ale przez to źle generalizuje i nie sprawdza się na nowych danych. Underfitting (niedouczenie) - model jest zbyt prosty i nie wyłąpuje nawet podstawowych wzorców w danych. Walidacja krzyżowa (Cross-Validation). Jest to technika oceny modelu, która dzieli dane na wiele podzbiorów i wielokrotnie przeprowadza cykl trening-testowanie modelu na różnych kombinacjach. Książka Gérona „Uczenie maszynowe z użyciem Scikit-Learn i PyTorch” jest doskonałym punktem startu, ponieważ prowadzi czytelnika przez wszystkie te etapy z licznymi praktycznymi przykładami. Książkę można polecić zarówno początkującym, którzy chcą przejść od prostych skryptów do zaawansowanych aplikacji wykorzystujących sztuczną inteligencję, jak i doświadczonym praktykom szukającym aktualnego kompendium wiedzy o machine learning. Aurélien Géron „Uczenie maszynowe z użyciem Scikit-Learn i PyTorch. Koncepcje, narzędzia i techniki umożliwiające konstruowanie inteligentnych systemów”. Wydawnictwo Helion 2026

Wow, jestem naprawdę pozytywnie zaskoczona tą historią. Przed rozpoczęciem widziałam sporo negatywnych opinii, więc miałam pewne wątpliwości, ale ostatecznie dostałam ciekawą książkę, która przy okazji porusza naprawdę sporo ważnych tematów. Ola i Michael niedługo mają wziąć ślub, kiedy w internecie pojawia się anonimowa lista mężczyzn oskarżanych o różnego rodzaju nadużycia. Wśród nazwisk znajduje się również Michael. Sytuacja jest tym trudniejsza, że Ola jest dziennikarką i feministką, która sama wcześniej głośno mówiła o podobnych sprawach. Nagle musi więc zmierzyć się nie tylko z oskarżeniami wobec swojego narzeczonego, ale też z reakcją internetu i własnymi wątpliwościami. Najbardziej podobało mi się to, że ta historia nie daje prostych odpowiedzi. Pokazuje, jak ogromną siłę mają social media i jak szybko jedna informacja może zacząć żyć własnym życiem, zanim ktokolwiek pozna całą prawdę. Przy okazji pojawia się tutaj sporo tematów związanych z seksizmem, przemocą, internetowym linczem czy konsekwencjami zarówno prawdziwych, jak i fałszywych oskarżeń. Kilka razy sama zastanawiałam się, co zrobiłabym na miejscu Oli. Sama historia była ciekawa i wciągnęła mnie bardziej, niż się spodziewałam, chociaż liczyłam na odrobinę więcej akcji. Momentami chciałam, żeby coś w końcu ruszyło trochę mocniej do przodu. Za to końcówka zdecydowanie mnie zaskoczyła, bo kompletnie nie spodziewałam się takiego obrotu spraw. Ostatecznie cieszę się, że nie sugerowałam się opiniami i sama dałam tej książce szansę. Nie wszystko mi w niej podeszło, ale zdecydowanie nie żałuję przeczytania i myślę, że jeszcze przez jakiś czas będę wracać myślami do tego, co wydarzyło się na końcu.

Ta książka okazała się dla mnie naprawdę ciekawym doświadczeniem. To zdecydowanie inny rodzaj lektury niż typowe książki psychologiczne, po które sięgam, ale właśnie ta odmienność bardzo mi się spodobała. Najbardziej doceniam jej praktyczne podejście. Autorzy nie skupiają się wyłącznie na wyjaśnianiu, czym jest terapia poznawczo-behawioralna, ale pokazują, jak wygląda jej zastosowanie w konkretnych sytuacjach klinicznych. Dzięki temu można lepiej zrozumieć sposób myślenia terapeuty oraz to, jak poszczególne techniki wykorzystuje się w pracy z pacjentem. Ciekawe były dla mnie również przykłady pokazujące zależność między myślami, emocjami i zachowaniem. Choć sama koncepcja nie jest mi obca, tutaj mogłam spojrzeć na nią z bardziej praktycznej perspektywy. Nie jest to książka, którą czyta się jednym tchem dla samej przyjemności. Wymaga skupienia i momentami trochę więcej uwagi, ale zdecydowanie wynagradza to ilością przekazywanej wiedzy. To raczej lektura do spokojnego czytania, zatrzymywania się przy interesujących fragmentach i przemyślenia tego, co właśnie przeczytaliśmy. Dla mnie była przede wszystkim możliwością zajrzenia trochę głębiej w temat terapii poznawczo-behawioralnej i zobaczenia, jak wygląda ona w praktyce. Lubię książki, które pozwalają nie tylko poznać teorię, ale również zobaczyć, jak można wykorzystać ją w rzeczywistych sytuacjach. Jeśli interesujecie się psychologią, terapią lub po prostu chcecie lepiej zrozumieć, jak pracuje się z różnymi problemami psychicznymi, myślę, że warto po nią sięgnąć. Dla mnie było to zdecydowanie ciekawe i wartościowe doświadczenie. l