Семь вещей, от которых отказался автор

7 вещей, от которых я отказался много лет назад, – и от которых рекомендую отказаться всем, кто занимается обучением: 1) Нейросети. 2) Стектинг. 3) Кегл и любые другие соревновательные платформы. 4) Кросс-валидация и другие эмпирические проверки. 5) Программирование в любом виде. 6) Байесовская статистика. 7) /r/machinelearning и его аналоги. Когда-нибудь я подробно опишу причины отказа от каждого из этих пунктов. Если коротко: все они вызывают привыкание и влияют на сознание. Некоторые молодые люди чувствуют необходимость вести здоровые исследования, но ломаются под давлением социума. Им говорят: “Зато работает”, “Все стажают”, “Хорошие призовые”. Я пишу это, чтобы показать: “так” можно. Если Вы ощущаете, что этот путь – правильный, игнорируйте Ваше окружение. Наука, традиции которой построены на частных, эмпирических выводах не имеет будущего. Мы вполне можем строить нашу жизнь и наш мир на других ценностях – ценностях математики, теорем и логически строгих рассуждениях.

Скриншот публикации в социальной сети: автор перечисляет семь вещей, от которых якобы отказался, включая нейросети, стектинг, Kaggle, кросс-валидацию, программирование, байесовскую статистику и r/machinelearning. Шутка построена на сатирическом противопоставлении строгой математической науки и популярных практик машинного обучения, которые описываются как вызывающие зависимость и давление социума. Мем отправляют как ироничную реакцию на научный снобизм, отказ от эмпирических методов или радикальное мнение о машинном обучении. EN: A screenshot of a social media post in which the author lists seven things they supposedly gave up, including neural networks, stacking, Kaggle, cross-validation, programming, Bayesian statistics, and r/machinelearning. The joke satirically contrasts rigorous mathematical science with popular machine-learning practices, portraying them as addictive and socially pressured. The meme is used as an ironic reaction to scientific snobbery, rejecting empirical methods, or an extreme opinion about machine learning.

• @profunctor_io / 325 2017-10-10