Пользователи различных сообществ обычно цитируют забавные вещи об их полях. Может быть интересно поделиться своими забавными вещами о машинном обучении, углубленном обучении, науке о данных и вещах, с которыми вы сталкиваетесь ежедневно

В: Сколько специалистов по машинному обучению нужно, чтобы заменить лампочку?

A: Только один, но им нужно миллион лампочек, чтобы правильно тренироваться.

В: Сколько специалистов по машинному обучению требуется, чтобы заменить лампу дневного света?

A: Этого не было в данных тренировок!

Нейронные сети - это не черные ящики. Это большая куча линейной алгебры:

изображение из xkcd

1. Если вы пытаете данные достаточно долго, они сообщат вам все, что вы хотите услышать.

2. Статистика показывает, что статистике нельзя доверять.

Я нахожу это смешным, потому что это правда.

источник

Милый забавный ...

Этот всегда взламывает меня без причины ...

Частые против байесов

Стенограмма:

Солнце только взорвалось?
(Это ночь, поэтому мы не уверены)

[[Два статистика стоят рядом с очаровательным маленьким компьютером, который подозрительно похож на K-9, говорящий шрифтом Вестминстера]]
Частый статистик: Этот детектор нейтрино измеряет, не стало ли солнце новой.
Байесовский статистик: Затем он бросает две кости. Если им обоим исполнится шесть, это ложь нам. В противном случае, это говорит правду.
ПС: давай попробуем. [[к детектору]] Детектор! Солнце уже прошло?
Детектор: << свернуть >> ДА.

Статистик-статистик:
ФС: Вероятность того, что этот результат случится случайно, . Поскольку , я заключаю, что солнце взорвалось.$\frac1{36}=0.027$$p< 0.05$

Байесовский статистик:
БС: Держу пари, что 50 долларов нет.

Текст заголовка:

«Детектор! Что бы сказал байесовский статистик, если бы я спросил его, является ли… ' [roll] ' Я НЕЙТРИНО-ДЕТЕКТОРОМ, А НЕ ЛАБИРИНТОВЫМ ОХРАНОМ. СЕРЬЕЗНО, УЖЕ ВЫШЕЛ МОЗГ? [roll] '... да.'

Вопрос: Чем отличается машинное обучение от искусственного интеллекта?

Ответ:

Если он написан на Python, то, вероятно, это машинное обучение.

Если это написано в PowerPoint, то это, вероятно, AI.

Не уверены, имеют ли они право, но есть некоторые забавные факты, взятые из различных источников:

Начиная с Янна Лекуна :

• Джеффу Хинтону не нужно создавать скрытые юниты. Они прячутся, когда он подходит.

• Джефф Хинтон не согласен с тобой, он контрастно расходится
  (от Винсента Ванхука)

• Шекспир и Байес идут в лодке, ловят рыбу. Байес пытается выяснить, какую сеть разыграть, когда Шекспир говорит: «зацикливается или не зацикливается? Вот в чем вопрос».

• Сети глубокого убеждения на самом деле глубоко верят в Джеффа Хинтона.

• Джефф Хинтон обнаружил, как на самом деле работает мозг. Раз в год в течение
  последних 25 лет.

• Байесовцы - единственные люди, которые могут чувствовать себя изолированными после интеграции

  А теперь легенда:

  

Один из Reddit :

ЙОЛО: вы только УЧИТЕСЬ один раз

PS: Ян Гудфеллоу и Юрген Шмидхубер являются соавторами статьи (которая будет представлена ​​на NIPS 2019) по Inverse GAN (больше анекдотов по этой теме здесь )

Алгоритм машинного обучения идет в бар.

Бармен спрашивает: «Что у тебя будет?»

Алгоритм говорит: «Что у всех есть?»

Позволь мне обнять тебя, горе, потому что мудрые люди говорят, что это самый мудрый путь.

Ян Ле Трамп! 😂😂😂

A: Что такое машинное обучение, сэр? Б: Это не машинное обучение! Это машина горит, чувак.

Давиде Мадзини

«Предсказания сложны, особенно в отношении будущего».

(Йоги Берра или Нилс Бор, в зависимости от того, предпочитаете ли вы физику или бейсбол)

В 2006 году обычной шуткой было то, что вы получите награду за написание статьи, в которой в заголовке будет либо «Карл Маркс», либо «Нейронная сеть», и вас примут в NIPS. Теперь это стало стандартом для последнего ...: D