Costumava-se para os usuários de diferentes comunidades citar coisas engraçadas sobre seus campos. Pode ser divertido compartilhar suas coisas engraçadas sobre Machine Learning, Deep Learning, Data Science e as coisas que você enfrenta todos os dias!

P: Quantos especialistas em aprendizado de máquina são necessários para trocar uma lâmpada?

R: Apenas uma, mas elas exigem um milhão de lâmpadas para serem treinadas adequadamente.

P: Quantos especialistas em aprendizado de máquina são necessários para trocar uma lâmpada fluorescente?

A: Isso não estava nos dados de treinamento!

Rede Neural não são caixas pretas. Eles são uma grande pilha de álgebra linear:

imagem de xkcd

1. Se você torturar dados por tempo suficiente, ele informará o que você deseja ouvir.

2. Estatísticas mostra que as estatísticas não podem ser confiáveis.

Acho isso engraçado porque é verdade.

fonte

Engraçado ...

Este sempre me racha sem motivo ...

Frequentistas vs. Bayesianos

Transcrição:

O sol acabou de explodir?
(É noite, então não temos certeza)

[[Dois estatísticos estão ao lado de um pequeno e adorável computador que é suspeitamente parecido com o K-9 que fala na fonte de Westminster]]
Estatístico Frequentista: Esse detector de neutrinos mede se o sol se tornou nova.
Estatístico Bayesiano: Então, lança dois dados. Se os dois são seis, isso é nosso. Caso contrário, ele diz a verdade.
FS: Vamos tentar. [[para o detector]] Detector! O sol se tornou nova?
Detector: <<roll>> SIM.

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

Estatístico Bayesiano:
BS: Aposte US $ 50 que não foram.

Texto do título:

Detector! Qual seria a palavra estatístico Bayesian se eu perguntei-lhe se o- ' [rolo] ' I AM um neutrino DETECTOR, NÃO É UM LABIRINTO GUARD. SÉRIO, SEU CÉREBRO CAIU? [rolo] '... sim.'

O que outras pessoas estão dizendo O que outras pessoas estão dizendo O que outras pessoas estão dizendo O que outras pessoas estão dizendo O que outras pessoas estão dizendo O que outras pessoas estão dizendo O que outras pessoas estão dizendo

Pergunta: Qual a diferença entre aprendizado de máquina e IA?

Responda:

Se está escrito em Python, provavelmente é aprendizado de máquina.

Se está escrito no PowerPoint, provavelmente é AI.

Não tenho certeza se eles se qualificam, mas há alguns fatos engraçados extraídos de várias fontes:

A partir de Yann Lecun :

• Geoff Hinton não precisa criar unidades ocultas. Eles se escondem sozinhos quando ele se aproxima.

• Geoff Hinton não discorda de você, ele diverge de forma contrastante
  (de Vincent Vanhoucke)

• Shakespeare e Bayes estão em um barco, pescando. Bayes está tentando descobrir qual rede lançar quando Shakespeare diz: "maluco ou maluco? Essa é a questão".

• As redes de crença profunda realmente acreditam profundamente em Geoff Hinton.

• Geoff Hinton descobriu como o cérebro realmente funciona. Uma vez por ano
  nos últimos 25 anos.

• Bayesianos são as únicas pessoas que podem se sentir marginalizadas após serem integradas

  E agora a lenda:

  

Um do Reddit :

YOLO: você aprende apenas uma vez

PS: Ian Goodfellow e Jurgen Schmidhuber são coautores de um artigo (a ser apresentado no NIPS 2019) sobre Invans GANs (Mais piadas sobre o tópico aqui )

Um algoritmo de aprendizado de máquina entra em um bar.

O barman pergunta: "O que você tem?"

O algoritmo diz: "O que todo mundo está tendo?"

Deixe-me abraçar-te, adversidade azeda, pois os sábios dizem que é o caminho mais sábio.

Yann Le Trump! 😂😂😂

A: O que é aprendizado de máquina, senhor? B: Não é aprendizado de máquina! É máquina queimando, cara.

de Davide Mazzini

"As previsões são difíceis - especialmente sobre o futuro."

(Yogi Berra ou Neils Bohr, dependendo se você prefere física ou beisebol)

Em 2006, uma piada comum era que você receberia um prêmio por escrever um artigo que tivesse "Karl Marx" ou "Rede Neural" no título e fosse aceito no NIPS. Agora que se tornou o padrão para o último ...: D