Книга
Машинное обучение на практике – от модели PyTorch до Kubeflow в облаке для BigData

Привлекает в книге то, что автор обладает практическим опытом. Он – активный участник серьезных проектов. Но формат «самиздата» сыграл злую шутку. Книге нужен грамотный, строгий, требовательный редактор! Подтверждаю примерами. Во всех известных мне книгах (читаю на русском и английском) фрагменты программного кода выделены, текст этих фрагментов приведен в соответствие с синтаксисом языка Python (что особо важно – отступы в Python синтаксически значимы). Здесь же текст на Python «вплетен» в авторский текст. Да, можно разобраться, но зачем создавать читателю лишние неудобства. Или вольности речи. Привожу цитату (страница 21): "Поэлементные операции, такие как "+", "–", "*", "/" над двумя матрицами одинаковых габаритов производят операции с соответствующими их элементами:" Операции производят операции! Мы, конечно, не беллетристы, но нельзя так! Кстати, нет такого термина «габариты матриц». Ясно, о чем идет речь, но в книгах по Python (а также Matlab / Octave, где такие операции имеются) обходятся без сомнительных терминологических «новшеств» . В общем, книга для человека, который согласен пробираться сквозь дебри. И его терпение будет вознаграждено. А я буду ждать появления нового издания – профессионально отредактированного!