Nó đã được thông thường cho người dùng của các cộng đồng khác nhau để trích dẫn những điều hài hước về các lĩnh vực của họ. Có thể rất vui khi chia sẻ những điều thú vị của bạn về Machine Learning, Deep Learning, Data Science và những điều bạn phải đối mặt hàng ngày!

Q: Cần bao nhiêu chuyên gia học máy để thay bóng đèn?

A: Chỉ một, nhưng họ cần một triệu bóng đèn để đào tạo đúng cách.

Q: Cần bao nhiêu chuyên gia học máy để thay đổi bóng đèn huỳnh quang?

A: Đó không phải là trong dữ liệu đào tạo!

Mạng lưới thần kinh không phải là hộp đen. Chúng là một đống lớn của đại số tuyến tính:

hình ảnh từ xkcd

1. Nếu bạn tra tấn dữ liệu đủ lâu, nó sẽ cho bạn biết bất cứ điều gì bạn muốn nghe.

2. Thống kê cho thấy rằng số liệu thống kê không thể tin cậy.

Tôi thấy điều này buồn cười vì nó là sự thật.

nguồn

Dễ thương hài hước ...

Điều này luôn làm tôi khó chịu mà không có lý do ...

Người thường xuyên so với người Bayes

Bảng điểm:

Có phải mặt trời vừa nổ tung?
(Đó là đêm, vì vậy chúng tôi không chắc chắn)

[[Hai nhà thống kê đứng cạnh một chiếc máy tính nhỏ đáng yêu tương tự như K-9 nói theo kiểu chữ Westminster]] Nhà
thống kê thường xuyên: Máy dò neutrino này đo xem mặt trời đã biến mất.
Bayesian Statistician: Sau đó, nó cuộn hai con xúc xắc. Nếu cả hai cùng lên sáu, điều đó nằm ở chúng tôi. Nếu không, nó nói sự thật.
FS: Hãy thử. [[đến máy dò]] Máy dò! Mặt trời đã biến mất?
Máy dò: << cuộn >> CÓ.

$\frac1{36}=0.027$$p< 0.05$

Thống kê Bayes:
BS: Đặt cược cho bạn 50 đô la.

Tiêu đề văn bản:

'Máy dò! Nhà thống kê Bayes sẽ nói gì nếu tôi hỏi anh ấy rằng liệu ' [roll] ' TÔI LÀ NGƯỜI PHÁT HIỆN NEUTRINO, KHÔNG PHẢI LÀ HƯỚNG DẪN TRẺ EM. NGHIÊM TÚC, BẠN ĐÃ BỎ L BR SAU? ' [cuộn] '... có.'

Hay nói, là một tài tài của, qua, qua, qua một khác, qua giữ, qua, qua một tài khác, qua, khác qua, qua, khi khác mới mới đăng,, mới mới đăng, mới đăng, mới đăng, mới đăng, mới cam mới, mới đăng, mới đăng, mới đăng ký đăng cam Hay nói, là một tài tài của, qua, qua, qua một khác, qua giữ, qua, qua một tài khác, qua, khác qua, qua, khi khác mới mới đăng,, mới mới đăng, mới đăng, mới đăng, mới đăng, mới cam mới, mới đăng, mới đăng, mới đăng ký đăng cam Hay nói, là một tài tài của, qua, qua, qua một khác, qua giữ, qua, qua một tài khác, qua, khác qua, qua, khi khác mới mới đăng,, mới mới đăng, mới đăng, mới đăng, mới đăng, mới cam mới, mới đăng, mới đăng, mới đăng ký đăng cam Hay nói, là một tài tài của, qua, qua, qua một khác, qua giữ, qua, qua một tài khác, qua, khác qua, qua, khi khác mới mới đăng,, mới mới đăng, mới đăng, mới đăng, mới đăng, mới cam mới, mới đăng, mới đăng, mới đăng ký đăng cam Hay nói, là một tài tài của, qua, qua, qua một khác, qua giữ, qua, qua một tài khác, qua, khác qua, qua, khi khác mới mới đăng,, mới mới đăng, mới đăng, mới đăng, mới đăng, mới cam mới, mới đăng, mới đăng, mới đăng ký đăng cam Hay nói, là một tài tài của, qua, qua, qua một khác, qua giữ, qua, qua một tài khác, qua, khác qua, qua, khi khác mới mới đăng,, mới mới đăng, mới đăng, mới đăng, mới đăng, mới cam mới, mới đăng, mới đăng, mới đăng ký đăng cam Hay nói, là một tài tài của, qua, qua, qua một khác, qua giữ, qua, qua một tài khác, qua, khác qua, qua, khi khác mới mới đăng,, mới mới đăng, mới đăng, mới đăng, mới đăng, mới cam mới, mới đăng, mới đăng, mới đăng ký đăng cam

Câu hỏi: Có gì khác nhau giữa học máy và AI?

Câu trả lời:

Nếu nó được viết bằng Python, thì có lẽ đó là máy học.

Nếu nó được viết bằng PowerPoint, thì đó có lẽ là AI.

Không chắc chắn liệu họ có đủ điều kiện hay không, nhưng có một số sự thật thú vị được lấy từ nhiều nguồn khác nhau:

Bắt đầu từ Yann Lecun :

• Geoff Hinton không cần phải tạo các đơn vị ẩn. Họ trốn mình khi anh đến gần.

• Geoff Hinton không đồng ý với bạn, anh ta ngược lại
  (từ Vincent Vanhoucke)

• Shakespeare và Bayes đang ở trên thuyền, câu cá. Bayes đang cố gắng tìm ra mạng nào sẽ được đúc khi Shakespeare nói: "loopy hay không phải là khố? Đó là câu hỏi".

• Deep Belief Nets thực sự tin tưởng sâu sắc vào Geoff Hinton.

• Geoff Hinton đã khám phá ra cách thức bộ não thực sự hoạt động. Mỗi năm một
  lần trong 25 năm qua.

• Bayes là những người duy nhất có thể cảm thấy bị thiệt thòi sau khi được hòa nhập

  Và bây giờ là huyền thoại:

  

Một từ Reddit :

YOLO: bạn chỉ HỌC một lần

PS: Ian Goodfellow và Jurgen Schmidhuber đang đồng tác giả một bài báo (sẽ được trình bày tại NIPS 2019) trên GAN nghịch đảo (Thêm truyện cười về chủ đề ở đây )

Một thuật toán Machine Learning đi vào một thanh.

Người pha chế hỏi, "Bạn sẽ có gì?"

Thuật toán nói, "Mọi người khác có gì?"

Hãy để tôi nắm lấy ngươi, nghịch cảnh chua chát, vì những người thông thái nói rằng đó là khóa học khôn ngoan nhất.

Yann Lê Trump! 😂😂😂

A: Học máy là gì thưa ông? B: Nó không phải là máy học! Đó là đốt máy, anh bạn.

bởi Davide Mazzini

"Dự đoán là khó khăn - đặc biệt là về tương lai."

(Yogi Berra hoặc Neils Bohr, tùy thuộc vào việc bạn thích vật lý hay bóng chày)

Vào năm 2006, một trò đùa phổ biến là bạn sẽ nhận được một giải thưởng cho việc viết một bài báo có "Karl Marx" hoặc "Mạng lưới thần kinh" trong tiêu đề và được chấp nhận tại NIPS. Bây giờ điều đó đã trở thành tiêu chuẩn cho cái sau ...: D