머신러닝의 많은 아이디어는 원래 범인 잡기에서 나왔습니다. 

알고리즘의 아이디어가 비슷하거든요.

범인과 증거의 관계, 

즉 인과관계를 다루는게 머신러닝 알고리즘입니다.

장남이 차남이하 식구들을 집합시켜놓고 권력서열 확인하는 행사 

추장관 아들 문제보다는.

스웨덴 사람이 무슨 수로 한국의 인터넷에서는 거의 거론되지 않는,

오로지 일본의 우익 혐한 사이트에서만 거론되는 똥술을 알겠습니까?

스웨덴의 코딱지 술을 옆에 함께 전시한다면 한국의 똥술도 받아들이겠소만.

그 이전엔 알량한 인종차별일뿐. 볼보도 중국에 팔아치운 거지같은 놈들이 감히 누굴.

파충류는 무성생식

언론이라는 흉기만 끼면 못할 짓이 없구나.

전 새누리당소속답다 

요새 부동산뉴스에서는 매도자우위에서 매수자우위로 분위기가 바뀌고 있다고 나온다.

집이 살사람보다 팔사람이 더 급하다는 거다.

이런상황에서 부자들이 집을 비싸게 팔 수 있도록 대출을 90%까지 늘려주자고 하는 것은

부자들이 집을 쉽게 처분 할 수 있도록 도와주자는 것인가?

국민의짐당의 정책은 너무 속이 보인다.

국미의짐당이 지금 집 처분하기 어려운가?

코로나 걸리면 자살해야 하는 분위기

지방 청와대 출동

세계의 천재를 다 끌어모아 드림팀을 구성해놓고 있는 모더나는 답을 알고 있다는데.  

어떤 둘이 있다면 반드시 순서가 있습니다. 둘 사이에 순서가 없다면 사실은 둘이 아니라 하나입니다. 우리는 구분이 안 되더라도 둘일 수 있다고 생각하지만, 그게 원자론적 사고관입니다. 순서가 없다면 둘이라고 해도 아무 의미가 없습니다.

당신의 눈에 둘이 보였다면, 둘이라서 둘이 보인게 아니라, 당신이라는 관측자(기준)에 의해 대상은 둘이라고 여겨진 겁니다. 우리는 학교에서 "인지"가 대상에 고유하다고 배우지만, 사건중심의 사고관으로 보자면, 인지는 대상과 관측자의 사이에 있는 것입니다. 

모든 알고리즘은 순서를 판단하는 것이며, 그 이전에 구분할 것인지 말 것인지를 판단하는 것이며, 당연히 AI도 그렇습니다. 보통 알고리즘이 공정하다고 할 때는 알고리즘에 순서를 설계자가 인위적으로 넣지 않는 것을 말하는데, 이는 철저히 개소리입니다.

왜냐하면 알고리즘의 반쪽은 데이터에 있기 때문입니다. 학습할 데이터를 편향적으로 수집하면, 알고리즘은 (설령 공정하더라도) 학습 결과가 편향되는 겁니다.

과학자들이 논문의 성과를 조작할 때 자주 쓰는 방법이죠. 자신의 이론에 유리한 집단만 측정(학습)하는 겁니다. 국힘당이 대구 가서 지지도 조사하는 것처럼.

일단 이름은 니콜라가 테슬라 앞이지.

니콜라가 기술이 꽝이고 통째로 사기라는 설이 있네요.

국민의 입을 막아놓고 좀비가 와서 벌언하고 있네.

룰을 지키지 않으면 국가가 아니다.

의정부에 도청 하나 더 짓고 싶은 자들이 말을 돌려서 하는구나.

사회생활을 경험해보지 못한 철부지 도련님들이 생떼를 쓰는구나.

세상이 만만하냐?

헛다리 짚은 초딩들 좋다 말았네.

백신개발 희망적