Экспертное мнение о книге по машинному обучению

Нужно, чтобы один из представителей ИТ-сообщества и человек, имеющий соответствующий бэкграунд, написал отзыв (экспертное мнение, которое будет опубликовано на задней обложке книги). Это переводное издание Саймона Принса «Машинное обучение. От основ до продвинутых моделей» - https://www.amazon.com/Understanding-Deep-Learning-Simon-Prince/dp/0262048647. Вышлю текст на русском языке на ознакомление. Не обязательно читать всё-всё-всё, достаточно пробежаться по диагонали, прочитать введение и заключение, будет все понятно)) Просто для общего понимания, о чем книга: Погружение в машинное и глубокое обучение В современном цифровом мире Deep Learning играет одну из ведущих ролей, определяя будущее технологий. Если вас всегда увлекала эта динамичная область, но вы сталкивались с очень сложными техническими текстами, то книга Саймона Принса — именно то, что нужно. Экспертиза без лишних подробностей Здесь предлагается авторитетное, доступное и современное изложение всех основных тем глубокого обучения, включая последние достижения и передовые концепции. Издание интуитивно понятно представляет критически важные для понимания ML идеи. Комплексный и дружелюбный подход Каждая концепция описана простым языком, а затем подробно разобрана с использованием математических формул и иллюстратива. Это делает сложные темы более доступными для понимания и усвоения любому читателю с базовыми знаниями в прикладной математике. Современные и актуальные темы Короткие и содержательные главы построены так, чтобы плавно усложняться, помогая постепенно осваивать все более сложные понятия. Теория в комплекте с практикой Прагматичный подход, совмещающий теорию с практикой, дает достаточную детализацию для создания простых версий моделей. Оптимально презентованные идеи отграничивают важные концепции от второстепенного контекста. Доступность и поддержка Минимальные математические требования, обширное количество иллюстраций и графики делают материал доступным. Более того, в книгу включены упражнения по программированию на Python, что позволяет моментально применить знания на практике. Обычно отзывы выглядят примерно так (то есть достаточно пары-тройки предложений): «Метод Jobs To Be Done» от Джима Кальбаха – полезная книга для профессионалов в области управления продуктами. Концепция JTBD строит мост между академическими исследованиями и практикой, заставляя серьезно переосмыслить стратегию разработки продуктов. Эта книга – неистощимый ресурс и полезный инструмент для профи, стремящихся улучшить свою эффективность и продуктивность. — Сергей Иванов, технический директор ООO "Х"