35

यह अलग-अलग समुदायों के उपयोगकर्ताओं के लिए उनके क्षेत्रों के बारे में मज़ेदार बातें उद्धृत करने के लिए प्रथागत है । मशीन लर्निंग, डीप लर्निंग, डेटा साइंस और हर दिन आपके सामने आने वाली चीजों के बारे में अपनी मज़ेदार बातें साझा करना मज़ेदार हो सकता है!

machine-learning neural-network deep-learning

— मीडिया
स्रोत

1

काफी डेटा विज्ञान नहीं है, क्योंकि यह अधिक डेटा प्रबंधन और संग्रह है, लेकिन youtube.com/watch?v=N2zK3sAtr-4

— जो

3

मुझे यह पसंद है, लेकिन वास्तव में, क्या यह यहाँ है? शायद यह मेटा पर बेहतर है।

— मिस्टर लिस्टर

1

संबंधित: आंकड़े.स्टैकएक्सचेंज. com

— questions/

1

कितने युग हमें अपने आप को एक युग (हेलेनिक अर्थ) में खोजने की आवश्यकता होगी, जहां मशीन लर्निंग एल्गोरिदम यहां पोस्ट करने के लिए अच्छे चुटकुले बना सकता है?

— gsamaras

1

@jkf मध्यस्थों की क्षमता, शक्ति, शक्ति, बल, क्षमता, अधिकार और टिप्पणियों के छोटे उत्तरों को बनाने का इरादा है। वे शक्तिशाली जीव हैं। आप बॉक्सिंग मैच को भी ट्रैक कर सकते हैं ।

— मीडिया में

41

प्रश्न: एक प्रकाश बल्ब को बदलने में कितने मशीन सीखने के विशेषज्ञों को लगता है?

एक: बस एक, लेकिन उन्हें ठीक से प्रशिक्षित करने के लिए एक लाख प्रकाश बल्ब की आवश्यकता होती है।

प्रश्न: एक फ्लोरोसेंट लाइट बल्ब को बदलने में कितने मशीन लर्निंग विशेषज्ञों को लगता है?

A: यह प्रशिक्षण डेटा में नहीं था!

— परमाणु वांग
स्रोत

5

मुझे आमतौर पर हल्के बल्ब चुटकुले बोरिंग लगते हैं, लेकिन यह एक अच्छा है: डी

— जेरी ब्लेंक

3

@ JérémyBlain अन्य सभी प्रकाश बल्ब चुटकुले प्रशिक्षण दे रहे थे - हमें अब उन्हें एक मॉडल के रूप में इसके साथ फिर से जोड़ना होगा।

— लीयो एल्बमलफ

33

न्यूरल नेटवर्क ब्लैक बॉक्स नहीं हैं। वे रैखिक बीजगणित के एक बड़े ढेर हैं:

छवि xkcd से

— जेरी ब्लैं
स्रोत

1

आह, हाँ, सब कुछ के बारे में xkcd है!

— वैल का कहना है कि मोनिका

15

यदि आप डेटा को लंबे समय तक यातना देते हैं, तो यह आपको बताएगा कि आप क्या सुनना चाहते हैं।
आंकड़े बताते हैं कि आंकड़ों पर भरोसा नहीं किया जा सकता है।

— sds
स्रोत

इतना हकीकत और सच!

— gsamaras

14

मुझे यह अजीब लगता है क्योंकि यह सच है।

स्रोत

प्यारा मजेदार ...

यह हमेशा मुझे बिना किसी कारण के क्रैक करता है ...

— ब्रूनोएल को प्रकट करता है
स्रोत

1

लेकिन, लेकिन, बड़ी अनिश्चितता के साथ बार केवल एक ही है जिस पर मुझे भरोसा है। कौन उस व्यक्ति पर भरोसा करेगा जो दावा करता है कि वह हर चीज के बारे में पूरी तरह से निश्चित है, बजाय इसके कि जो वास्तविक रूप से अनिश्चितता के यथार्थवादी स्तर पर रखता है?

— जेरिट

1

पहले एक स्रोत के संदर्भ के बिना XKCD # 303 पर एक मोड़ है ।

— मोलनारम

13

फ्रीक्वेंसर्स बनाम बायेसियन

ट्रांसक्रिप्ट:

क्या सूर्य अभी-अभी विस्फोट हुआ है?
(यह रात है, इसलिए हमें यकीन नहीं है)

[[दो सांख्यिकीविद एक प्यारा सा कंप्यूटर के साथ खड़े होते हैं जो कि के -9 के समान संदिग्ध है जो वेस्टमिंस्टर टाइपफेस में बोलते हैं]]
फ़्रीक्वेंटिस्ट स्टेटिस्टिशियन: यह न्यूट्रिनो डिटेक्टर मापता है कि क्या सूरज नोवा गया है।
बायेसियन स्टेटिस्टिशियन: फिर, यह दो पासा रोल करता है। यदि वे दोनों छह के रूप में सामने आते हैं, तो यह हमारे लिए है। अन्यथा, यह सच बताता है।
FS: चलो कोशिश करते हैं। [[डिटेक्टर के लिए]] डिटेक्टर! क्या सूरज नोवा हो गया है?
डिटेक्टर: << रोल >> हाँ।

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

बायेसियन स्टेटिस्टिशियन:
बीएस: शर्त लगा लो तुम $ 50 यह नहीं है।

शीर्षक पाठ:

'डिटेक्टर! बायेसियन सांख्यिकीविद क्या कहेंगे अगर मैंने उनसे पूछा कि क्या '- [रोल] ' I AM A NEUTRINO DETECTOR, NOT A LABYRINTH GUARD। गंभीरता से, आपके मस्तिष्क के बाहर गोली मार दी? ' [रोल] '... हाँ।'

— wizzwizz4
स्रोत

11

— मिस्टर लिस्टर
स्रोत

शापित मशीन सीखने।

— वैक्सैक्स

10

प्रश्न: मशीन लर्निंग और AI के बीच क्या अंतर है?

उत्तर:

यदि यह पायथन में लिखा गया है, तो यह शायद मशीन लर्निंग है।

यदि यह PowerPoint में लिखा जाता है, तो यह संभवतः AI है।

— iBug
स्रोत

यह अधिक पसंद योग्य है! सच है!!

— रास्पाइ

9

पता नहीं कि वे योग्य हैं, लेकिन विभिन्न स्रोतों से लिए गए कुछ मज़ेदार तथ्य हैं:

यान लेकन से शुरुआत :

ज्योफ हिंटन को छिपी हुई इकाइयाँ बनाने की जरूरत नहीं है। जब वह पास आता है तो वे खुद को छिपा लेते हैं।
ज्योफ हिंटन आपसे असहमत नहीं है, वह इसके विपरीत
विंसेंट (विन्सेन्ट वनोहोक से)
शेक्सपियर और बे एक मछली पकड़ने की नाव में हैं। बेयस यह जानने की कोशिश कर रहे हैं कि शेक्सपियर के कहने पर किस जाल को डाला जाएगा: "ढलान या लूप नहीं? यही सवाल है"।
डीप बेलिफ़ नेट वास्तव में ज्योफ हिंटन में गहरा विश्वास करते हैं।
ज्योफ हिंटन ने पता लगाया कि मस्तिष्क वास्तव में कैसे काम करता है।
पिछले 25 सालों में एक बार ।
बायेसियन एकमात्र ऐसे लोग हैं जो एकीकृत होने के बाद हाशिए पर महसूस कर सकते हैं

और अब किंवदंती:

रेडिट से एक :

YOLO: आप केवल एक बार जानें

पुनश्च: इयान गुडफेलो और जर्गेन श्मिढबर का सह-लेखन एक कागज हैं (NIPS 2019 में प्रस्तुत किया जाना) (विषय पर अधिक चुटकुले उलटा Gans पर यहाँ )

— असफल वैज्ञानिक
स्रोत

8

एक मशीन लर्निंग एल्गोरिदम एक बार में चलता है।

बारटेंडर पूछता है, "आपके पास क्या होगा?"

एल्गोरिथ्म कहता है, "हर किसी के पास क्या है?"

— gsamaras
स्रोत

8

मुझे आप को गले लगाने, खट्टा प्रतिकूलता, बुद्धिमान पुरुषों के लिए कहना है कि यह सबसे बुद्धिमान पाठ्यक्रम है।

यान ले ट्रम्प! 😂😂😂

— TitoOrt
स्रोत

4

A: मशीन लर्निंग क्या है सर? B: यह मशीन लर्निंग नहीं है! यह मशीन जल रही है, आदमी।

डेविड माजिनी द्वारा

— मीडिया
स्रोत

4

"भविष्यवाणियां कठिन हैं - विशेष रूप से भविष्य के बारे में।"

(योगी बर्रा या नील बोह्र, यह निर्भर करता है कि आप भौतिकी या बेसबॉल पसंद करते हैं)

— jkf
स्रोत

3

2006 में, एक आम मजाक यह था कि आपको एक पेपर लिखने के लिए एक पुरस्कार मिलेगा जो शीर्षक में "कार्ल मार्क्स" या "न्यूरल नेटवर्क" होगा और एनआईपीएस में स्वीकार किया जाएगा। अब यह बाद के लिए मानक बन गया है ...: डी

— जेनी रेनिंगर
स्रोत

डेटा विज्ञान से संबंधित मजेदार उद्धरण