เป็นธรรมเนียมที่ผู้ใช้ของชุมชนต่าง ๆจะอ้างถึงสิ่งที่ตลกเกี่ยวกับทุ่งนาของพวกเขา มันอาจเป็นเรื่องสนุกที่จะแบ่งปันเรื่องตลกของคุณเกี่ยวกับการเรียนรู้ของเครื่องการเรียนรู้ลึกวิทยาศาสตร์ข้อมูลและสิ่งที่คุณเผชิญทุกวัน!

ถาม: ผู้เชี่ยวชาญด้านการเรียนรู้ของเครื่องต้องเปลี่ยนหลอดไฟเท่าไร?

ตอบ: เพียงหลอดเดียว แต่พวกเขาต้องการหลอดไฟนับล้านหลอดในการฝึกอบรมอย่างเหมาะสม

ถาม: มีผู้เชี่ยวชาญการเรียนรู้ของเครื่องกี่เครื่องในการเปลี่ยนหลอดไฟฟลูออเรสเซนต์

ตอบ: นั่นไม่ได้อยู่ในข้อมูลการฝึกอบรม!

Neural Network ไม่ใช่กล่องดำ พวกเขาเป็นกองใหญ่ของพีชคณิตเชิงเส้น:

ภาพจากxkcd

1. หากคุณทรมานข้อมูลนานพอมันจะบอกคุณว่าคุณต้องการได้ยินอะไร

2. สถิติแสดงว่าสถิติไม่สามารถเชื่อถือได้

ฉันพบว่ามันตลกเพราะมันเป็นเรื่องจริง

แหล่ง

น่ารักตลก ...

อันนี้มันทำให้ฉันแตกโดยไม่มีเหตุผล ...

ถี่เทียบกับเบย์

สำเนา:

ดวงอาทิตย์เพิ่งระเบิดหรือไม่
(มันเป็นคืนดังนั้นเราจึงไม่แน่ใจ)

[[นักสถิติสองคนยืนเคียงข้างกับคอมพิวเตอร์เล็ก ๆ น่ารักที่น่าสงสัยคล้ายกับ K-9 ที่พูดในรูปแบบของ Westminster]] นัก
สถิติประจำ:เครื่องตรวจจับนิวตริโนนี้ตรวจวัดว่าดวงอาทิตย์ผ่านโนวาไปแล้วหรือยัง
สถิติแบบเบย์:จากนั้นจะหมุนลูกเต๋าสองลูก ถ้าพวกเขาทั้งคู่ขึ้นมาเป็นหกมันก็อยู่กับเรา มิฉะนั้นมันจะบอกความจริง
FS:ลองดู [[ไปยังเครื่องตรวจจับ]] เครื่องตรวจจับ! ดวงอาทิตย์หายไปโนวาหรือไม่?
เครื่องมือตรวจจับ: <<ม้วน>> ใช่

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

สถิติแบบเบย์:
BS:พนันให้คุณ $ 50 มันไม่ได้

ข้อความชื่อ:

'เครื่องตรวจจับ! นักสถิติชาว Bayesian จะพูดว่าอย่างไรถ้าฉันถามเขาว่า - ' [ม้วน] ' ฉันเป็นนักตรวจวัดนิวตรอนหรือไม่ อย่างจริงจังทำสมองของคุณหลุดออกไปไหม ' [ม้วน] '... ใช่'

คำถาม:อะไรคือความแตกต่างระหว่างการเรียนรู้ของเครื่องและ AI

ตอบ:

ถ้ามันเขียนด้วย Python แสดงว่าอาจเป็นการเรียนรู้ของเครื่อง

ถ้าเขียนใน PowerPoint ก็น่าจะเป็น AI

ไม่แน่ใจว่าพวกเขาผ่านการรับรองหรือไม่ แต่มีข้อเท็จจริงสนุกสนานนำมาจากแหล่งข้อมูลต่าง ๆ :

เริ่มต้นจาก Yann Lecun :

• Geoff Hinton ไม่จำเป็นต้องสร้างยูนิตที่ซ่อนอยู่ พวกเขาซ่อนตัวเองเมื่อเขาเข้าใกล้

• เจฟฟ์ฮินตันไม่เห็นด้วยกับคุณเขาตรงกันข้ามกับ diverges
  (จาก Vincent Vanhoucke)

• เช็คสเปียร์และเบย์อยู่ในเรือตกปลา เบย์พยายามคิดว่าอวนใดที่จะใช้ในการคัดเลือกเมื่อเช็คสเปียร์พูดว่า: "วงแหวนหรือไม่เป็นวงแหวน? นั่นคือคำถาม"

• Deep Belief Nets เชื่อใน Geoff Hinton อย่างลึกซึ้ง

• Geoff Hinton ค้นพบว่าสมองทำงานอย่างไร ปีละ
  ครั้งในช่วง 25 ปีที่ผ่านมา

• Bayesians เป็นคนเดียวที่สามารถรู้สึกว่าชายขอบหลังจากถูกรวมเข้าด้วยกัน

  และตอนนี้ตำนาน:

  

หนึ่งจากReddit :

YOLO: คุณเรียนรู้เพียงครั้งเดียว

PS: Ian Goodfellow และ Jurgen Schmidhuber กำลังเขียนบทความร่วมกัน(นำเสนอที่ NIPS 2019)บน Inverse GANs (มุขตลกเพิ่มเติมในหัวข้อที่นี่ )

อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องเดินเข้าไปในบาร์

บาร์เทนเดอร์ถามว่า "คุณจะมีอะไร"

อัลกอริทึมกล่าวว่า "มีใครอีกบ้างที่มี"

ข้าขอโอบกอดเจ้าความทุกข์ยากที่ไม่สุภาพเพราะคนฉลาดพูดว่าเป็นเส้นทางที่ฉลาดที่สุด

Yann Le Trump! 😂😂😂

A: machine learning sir คืออะไร? B: มันไม่ใช่การเรียนรู้ของเครื่อง! มันเป็นเครื่องเผาไหม้มนุษย์

โดย Davide Mazzini

"การคาดการณ์นั้นยาก - โดยเฉพาะเกี่ยวกับอนาคต"

(Yogi Berra หรือ Neils Bohr ขึ้นอยู่กับว่าคุณชอบฟิสิกส์หรือเบสบอล)

ในปี 2549 เรื่องตลกที่พบบ่อยคือคุณจะได้รับรางวัลสำหรับการเขียนบทความที่อาจมี "Karl Marx" หรือ "Neural Network" ในชื่อและได้รับการยอมรับที่ NIPS ตอนนี้กลายเป็นมาตรฐานสำหรับหลัง ... : D