Recenzje

Restrykcyjne diety, liczenie kalorii, wyczerpujące treningi — i utracone kilogramy, które i tak wracają. Ben Azadi, założyciel Keto Kamp, wychodzi od tej powszechnej frustracji i stawia tezę, że korzeniem problemu bywa zaburzony metabolizm. „Metaboliczna wolność" to jego 30-dniowy program, który ma ten metabolizm trwale przywrócić do równowagi. Autor prowadzi czytelnika od wyjaśnienia, jak w ogóle działa metabolizm i co go rozregulowuje, po konkretne dźwignie zmiany: post i podejście ketogeniczne, lepszy sen, tzw. biohacki, zmianę nastawienia, mądrze zaprojektowany ruch oraz konkretne zamienniki żywieniowe. Osobno omawia rolę hormonów i to, jak odmiennie wpływają one na organizm kobiet i mężczyzn. Całość ujęta jest w przejrzystą, rozpisaną na 30 dni strukturę — co jest największym atutem, bo zamienia teorię w plan działania. To pozycja dla osób zmęczonych „dietami-cud", które szukają bardziej systemowego spojrzenia na własne zdrowie metaboliczne. Warto jednak czytać ją świadomie: książka mocno promuje keto i post jako uniwersalne narzędzia, a część „biohacków" opiera się bardziej na doświadczeniu autora niż na twardym konsensusie naukowym. Solidny punkt wyjścia i motywacyjny plan — ale przed wdrożeniem, zwłaszcza przy problemach zdrowotnych, rozsądnie skonsultować zmiany z lekarzem.

Po „The ASMR” Ludki Skrzydlewskiej i Magdaleny Szponar, które ogromnie mi się podobało, wiedziałam, że po „The STEM” tych autorek również muszę sięgnąć. Miałam wobec tej książki spore oczekiwania i mogę powiedzieć, że zdecydowanie im sprostała! ❤ Jordan marzy o karierze naukowej, jednak jej dociekliwość i wyniki badań, które niekoniecznie podobają się naukowcom z Harvardu, doprowadzają do tego, że zostaje wyrzucona z uczelni i musi wrócić do Rochester. Jakby tego było mało, już pierwszego dnia po powrocie podczas próby ratowania uroczego kociaka powoduje wypadek, a z pomocą przychodzi jej… Cassidy- samotny ojciec i sąsiad. Ich ponowne spotkanie po latach zdecydowanie nie należy do spokojnych, szczególnie że Cass uważa Jordan za swoją małą katastrofę. Bardzo podobał mi się klimat tej historii, złote liście, powrót do rodzinnego miasta i ta przyjemna, lekko chaotyczna atmosfera idealnie pasują do tej książki. Do tego relacja Jordan i Cassa dostarczyła mi mnóstwa emocji, a ich wspólne momenty sprawiały, że z uśmiechem przewracałam kolejne strony. Autorki po raz kolejny pokazały, że potrafią stworzyć historię, która jest lekka, zabawna, romantyczna, ale jednocześnie pełna emocji. Po „The ASMR” miałam nadzieję, że „The STEM” również mi się spodoba i na szczęście się nie zawiodłam. Jeśli szukacie przyjemnego romansu z drugą szansą, nutą humoru, jesiennym klimatem i bohaterami, którzy zdecydowanie nie potrafią trzymać się z dala od kłopotów, koniecznie dajcie jej szansę!

" Wszędzie, gdzie się pojawiasz, jest pięknie. " Lubicie motyw samotnego ojca? Wszystko zaczęło się od potrącenia kota. A właściwie od chęci jego niepotrącenia, co zaś spowodowało wypadek. A że w bagażniku znajdowały się substancje chemiczne...cóż, życie. W ten sposób Cassidy, nasz golden-retriever-superprzystojny-strażak, spotyka swoją dawną sąsiadkę Jordan. Zaś jej dzień nie mógłby być gorszy. Nie dość, że została wyrzucona ze studiów, to na ratunek przyszła jej dawna miłość i obiekt nieodwzajemnionych westchnień. Jak już się pieprzy, to wszystko naraz. Cassidy jest cudowny, wrażliwy, ciepły i bardzo opiekuńczy. Jego instynkt i odpowiedzialność nie pozwalają mu zwyczajnie wyluzować i cieszyć się życiem. W bardzo młodym wieku został sam z malutką córeczką i od tamtej pory robi wszystko, by dać jej cały świat, ale przede wszystkim prawdziwą rodzinę. Sam skrycie o takiej marzy, jednak musi bardzo uważać, żeby jego kobieta nie zostawiła go tak samo, jak biologiczna mama Zary i nie złamała im obojgu serca. Bo drugi raz tego nie zniosą. Aż do budynku obok wraca sąsiadka sprzed lat, mała katastrofa, która podczas swoich szalonych eksperymentów o mało nie wysadziła domu i w ogóle całego osiedla. A skoro o katastrofach mowa... Jordan Hope Lane to b0mba, która w każdej chwili może wybuchnąć i to bez ostrzeżenia. Naukowczyni, która aktualnie szuka pracy. To naprawdę wesoła, pełna humoru kobieta, która próbuje ułożyć swoje życie na nowo. Od najmłodszych lat kochała Cassa, a teraz wmawia sobie, że on nic nie znaczy. Pff. Ale w jej sercu zaczyna kiełkować zalążek dawnego uczucia. A może od zawsze tam był tylko pozostał uśpiony? Jedno jest pewne, z tą bohaterką nie da się nudzić, zwłaszcza gdy zwisa z cmentarnej bramy i świeci bielizną wystającą spod jej krótkiej sukienki! Lub gdy kurczowo trzyma się gałęzi, bo wlazła na drzewo próbując ratować kota (ten niewdzięcznik uciekł, tak w ogóle). Genialna i prześmieszna osoba, ale jednocześnie z sercem na dłoni i niezwykle mądra. Relacje przedstawione w tej książce są bezbłędne. Przede wszystkim Cass i jego córeczka Zara. Wspaniały duet, który sprawiał, że w oczach stawały mi łzy. To rezolutna dziewczynka, a jak coś odpowie to nie wiadomo, gdzie głowę schować, a ich więź okazała się silna i sprawiała, że moje serce zwyczajnie się roztapiało. Ta mała zasłużyła na wszystko, co najlepsze, a ja chciałam ją przytulić i zapewnić, że jest tak bardzo dzielna i ważna. Potrzebna. Ale mając tak kochających tatę i babcię, jestem pewna, że ona sama o tym wie. Miód na serducho, ciepło i totalne rozczulenie. Same matki wariatki - śmiech na głos i czytanie tego samego dialogu po kilka razy. Zarówno matka Cassa, jak i Jordie okazały się być zdeterminowane by manifestować ich związek nad butelką nalewki, a jednocześnie wspierały swoje dzieci w dążeniu do celów. Nie naciskały, tylko subtelnie popychały ich ku sobie, a na mojej twarzy pojawiał się uśmiech za każdym razem, gdy na scenę wkraczała któraś z nich. A relacja romantyczna? Tutaj powiedzenie: "nie drzwiami, to oknem" nabiera nowego znaczenia. Cassidy i Jordan dzieliło wiele, ale prawdziwa miłość nie zna granic. Widziałam ich, tak naprawdę. W ich oczach odbijał się kalejdoskop uczuć, a oni nie uciekali przed tym, co zaczęło wzrastać w ich sercach. Do swojego związku podchodzili bardzo odpowiedzialnie, mając na względzie dobro Zary. Ich wspólne sceny zostały tak uroczo napisane, te rumieńce, muśnięcia dłoni, rodząca się namiętność. I zaufanie, które trzeba zbudować od podstaw. Żeby móc okazać bezbronność i powiedzieć, czego się boją. Przeszli przez kilka kłótni, które rozwiązały się w sposób naprawdę piękny i scalający ich jeszcze bardziej. Pokazali sobie nawzajem najważniejsze: co to znaczy być szczęśliwym. To miłość, która kwitnie niczym najpiękniejsze kwiaty i dla której warto zaryzykować. Czasem trzeba obnażyć siebie i pokazać słabość, a może okazać się, że zyskamy coś na całe życie. Cassidy i Jordan są idelanym przykładem na to, że da się osiągnąć kompromis, ale kluczowe są rozmowa i szczerość. Kocham ich całkowicie, przepadłam dla tej pary. Właściwie trójki. Cudowna rodzinka! Ogromny plus za budowanie więzi Jordan i Zary, które tylko wydobywało ze mnie kolejne "awww". Książka "The STEM" zyskała w moim sercu specjalne miejsce. Oprócz ogromu humoru i świeżości okazała się być naprawdę wartościowa. I jeśli połączyć wszystkie wątki razem, zyskamy jeden najważniejszy: rodzina. Rodzina, która kocha nas mimo wszystko. Taka, która nie zawsze musi być idealna, ale najważniejsze są starania dla jej członków. To może być rozmowa, zwykła szarlotka, czasem przygarnięcie wspólnego kota...ale rodzina jest fundamentem, który sprawia, że jesteśmy tym, kim jesteśmy. A bez niej czulibyśmy się zagubieni i samotni. To naprawdę poruszająca historia, z barwnymi bohaterami, kojąca, pokrzepiająca oraz dającą nadzieję. Jak dobrze, że żyję w czasach takich perełek!

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