Sudah menjadi kebiasaan bagi pengguna komunitas yang berbeda untuk mengutip hal-hal lucu tentang bidang mereka. Mungkin menyenangkan untuk membagikan hal-hal lucu Anda tentang Pembelajaran Mesin, Pembelajaran Dalam, Ilmu Data, dan hal-hal yang Anda hadapi setiap hari!

T: Berapa banyak spesialis pembelajaran mesin yang diperlukan untuk mengganti bola lampu?

A: Hanya satu, tetapi mereka membutuhkan sejuta bola lampu untuk berlatih dengan baik.

T: Berapa banyak spesialis pembelajaran mesin yang diperlukan untuk mengubah bola lampu neon?

A: Itu tidak ada dalam data pelatihan!

Neural Network bukan kotak hitam. Mereka adalah tumpukan besar aljabar linier:

gambar dari xkcd

1. Jika Anda menyiksa data cukup lama, itu akan memberi tahu Anda apa pun yang ingin Anda dengar.

2. Statistik menunjukkan bahwa statistik tidak dapat dipercaya.

Saya menemukan ini lucu karena itu benar.

sumber

Lucu lucu ...

Yang ini selalu membuatku bingung tanpa alasan ...

Frequentists vs. Bayesians

Transkrip:

Apakah matahari baru saja meledak?
(Ini malam, jadi kami tidak yakin)

[[Dua ahli statistik berdiri di samping komputer kecil yang menggemaskan yang mirip dengan K-9 yang berbicara dalam tipografi Westminster]]
Frequentist Statistician: Detektor neutrino ini mengukur apakah matahari sudah nova.
Bayesian Statistician: Lalu, ia melempar dua dadu. Jika mereka berdua muncul sebagai enam, itu terletak pada kita. Kalau tidak, itu mengatakan yang sebenarnya.
FS: Ayo coba. [[ke detektor]] Detektor! Apakah matahari hilang nova?
Detektor: <<roll>> YES.

Frequentist Statistician:
FS: Probabilitas hasil ini terjadi secara kebetulan adalah . Sejak , saya menyimpulkan bahwa matahari telah meledak.$\frac1{36}=0.027$$p< 0.05$

Bayesian Statistician:
BS: Taruhan Anda $ 50 belum.

Teks judul:

'Detektor! Apa yang akan dikatakan oleh ahli statistik Bayesian jika saya bertanya kepadanya apakah - ' [roll] ' Saya seorang DETEKTOR NEUTRINO, BUKAN PENJAGA LABYRIN. SERIUS, APAKAH OTAK ANDA JATUH? [roll] '... ya.'

Pertanyaan: Apa perbedaan antara pembelajaran mesin dan AI?

Menjawab:

Jika itu ditulis dengan Python, maka itu mungkin pembelajaran mesin.

Jika ditulis dalam PowerPoint, maka kemungkinan AI.

Tidak yakin apakah mereka memenuhi syarat, tetapi ada beberapa fakta menyenangkan yang diambil dari berbagai sumber:

Mulai dari Yann Lecun :

• Geoff Hinton tidak perlu membuat unit tersembunyi. Mereka bersembunyi sendiri ketika dia mendekat.

• Geoff Hinton tidak setuju dengan Anda, ia berbeda secara kontras
  (dari Vincent Vanhoucke)

• Shakespeare dan Bayes berada di kapal, memancing. Bayes sedang mencoba mencari tahu jaring mana yang akan dilemparkan ketika Shakespeare mengatakan: "gila atau tidak gila? Itulah pertanyaannya".

• Deep Belief Nets sebenarnya sangat percaya pada Geoff Hinton.

• Geoff Hinton menemukan bagaimana otak sebenarnya bekerja. Setahun sekali selama
  25 tahun terakhir.

• Bayesian adalah satu-satunya orang yang bisa merasa terpinggirkan setelah diintegrasikan

  Dan sekarang legenda:

  

Satu dari Reddit :

YOLO: Anda hanya PELAJARI sekali

PS: Ian Goodfellow dan Jurgen Schmidhuber sedang menulis makalah bersama (akan disajikan pada NIPS 2019) tentang Inverse GANs (Lebih banyak lelucon tentang topik di sini )

Algoritma Machine Learning berjalan ke bar.

Bartender itu bertanya, "Apa yang akan Anda miliki?"

Algoritma mengatakan, "Apa yang dimiliki orang lain?"

Biarkan saya merangkul Anda, masam kesulitan, karena orang bijak mengatakan itu adalah jalan yang paling bijaksana.

Yann Le Trump! 😂😂😂

A: Apa itu pembelajaran mesin, Pak? B: Ini bukan pembelajaran mesin! Ini mesin yang terbakar, bung.

oleh Davide Mazzini

"Prediksi sulit - terutama tentang masa depan."

(Yogi Berra atau Neils Bohr, tergantung apakah Anda lebih suka fisika atau baseball)

Pada tahun 2006, lelucon umum adalah bahwa Anda akan mendapatkan penghargaan untuk menulis makalah yang akan memiliki "Karl Marx" atau "Jaringan Saraf" dalam judul dan diterima di NIPS. Nah, itu yang menjadi standar untuk yang terakhir ...: D