মেশিন লার্নিংয়ের সর্বশেষ বিকাশগুলির উপর নজর রাখার জন্য ভাল, অবাধে উপলভ্য জার্নালগুলি কী কী?


13

জ্ঞানের অন্য কোনও দরকারী পোর্টালের জন্য 'জার্নালগুলি' নির্বিশেষে বোধ করবেন।

ব্যবহারিক প্রয়োগসমূহের দৃষ্টিভঙ্গি নিয়ে আমি মেশিন লার্নিংয়ের নতুন উন্নয়নগুলিতে নজর রাখতে আগ্রহী। আমি আমার নিজের প্রকাশনা প্রকাশের জন্য একাডেমিক নই (অন্তত এই ক্ষেত্রে নয়) তবে আমি সম্ভাব্য নতুন অ্যালগরিদম বা কৌশলগুলি সম্পর্কে ব্যবহার করতে চাই যা ব্যবহারিক স্তরে কার্যকর।

একমাত্র সতর্কতা হ'ল জার্নাল / কনফারেন্সের ক্রিয়াকলাপ বা যে কোনও কিছু সাবস্ক্রিপশনের প্রয়োজন ছাড়াই অবাধে উপলভ্য হতে হবে।


সাম্প্রতিক মেশিন লার্নিং সাবমিশনের জন্য আর্কসিভ এন্ট্রিও একটি ভাল বিকল্প; কমপক্ষে আপনার সকালে কফির সময় কিছু বিমূর্ত চেক করার জন্য।

@ প্রিলিনেটর, প্রশ্ন পোস্ট করার আগে আমি আরক্সিব চেক করেছিলাম, তবে এটি মনে হয় নি যে দিনে 'কেবল' মুষ্টিমেয় প্রাক-প্রিন্ট রয়েছে। আমি আমার ক্ষেত্রের আরএক্সআইভি ক্যাটাগরিতে প্রতিদিন 100+ কাগজপত্র দেখার অভ্যস্ত। আমি যদিও এটি হতে পারে যে এমএল সম্প্রদায় সত্যই আরএক্সআইভের মধ্যে ছিল না। আপনি কি নিশ্চিত করতে পারেন যে এমএল এর বেশিরভাগ কাগজপত্র আরএক্সআইভিতে পোস্ট হয়েছে? যদি তা হয় তবে আশ্চর্যজনকভাবে সুবিধাজনক হবে, কারণ আমি ইতিমধ্যে আরাক্সভের অন্যান্য অংশগুলি প্রতিদিনই ব্যবহার করি।
বোগদানোভিস্ট

আমি নিশ্চিত যে আরএক্সআইভিতে কেবলমাত্র কয়েকজন এমএল পেপার পোস্ট করা হয়েছে, এর মধ্যে কয়েকটি বিশ্ববিদ্যালয় ওয়েবসাইটগুলিতে, ব্যক্তিগত ওয়েবসাইটে পোস্ট করা হয় এমনকি প্রিপ্রিন্ট হিসাবে কখনও পোস্ট করা হয় না। এছাড়াও, অনেকগুলি অকেজো কাগজপত্র রয়েছে যা দরকারীগুলি পেতে অসুবিধে করে। অন্যদিকে, আপনি যখন যথেষ্ট ভাগ্যবান হন এবং কোনও ভাল খুঁজে পান, এটি প্রকাশের আগে আপনি এটি পড়তে পারেন। প্রকাশে আরও দুই বছর সময় লাগতে পারে। সুতরাং, আরএক্সিব সম্পর্কে আমার মতামতটি অ্যাবস্ট্রাক্টগুলিতে একটি তাত্ক্ষণিকভাবে নজর দেওয়া এবং আপনি কোনও কার্যকর কিছু খুঁজে পান কিনা তা দেখার পক্ষে মূল্যবান তবে আমি সম্মত হলাম এটি সেরা বিকল্প নয় (এই কারণেই আমি এটি একটি মন্তব্য হিসাবে পোস্ট করেছি)।

উত্তর:


16

এমএল এর নতুন বিকাশ প্রায় সবসময় প্রথমে সম্মেলনে উপস্থাপিত হয় এবং কখনও কখনও পরে জার্নাল পেপারগুলিতে সংশোধিত হয়।

আপনি যদি কেবল দুটি সম্মেলন অনুসরণ করেন তবে সেগুলি হ'ল:

  • এনআইপিএস (নিউরাল ইনফরমেশন প্রসেসিং সিস্টেম); ডিসেম্বর। সম্মেলন সাইট , কার্যক্রম । (নাম সত্ত্বেও, বেশিরভাগ কাগজপত্র নিউরোসায়েন্স বা নিউরাল নেটওয়ার্কের সাথে সম্পর্কিত নয়))
  • আইসিএমএল (মেশিন লার্নিং সম্পর্কিত আন্তর্জাতিক সম্মেলন); জুলাই। সাইট (কার্যধারা লিঙ্ক সহ)।

এই সম্মেলনগুলিতে এমন কর্মশালাও অন্তর্ভুক্ত রয়েছে যা কম-পালিশ করা কাজ প্রকাশ করে, যা প্রায়শই চলমান এবং এখনও প্রকাশিত গবেষণা সম্পর্কে সন্ধানের জন্য ভাল উপায় হতে পারে।

নিম্নলিখিত এমএল সম্মেলনে অনেকগুলি দুর্দান্ত কাগজপত্র রয়েছে, যদিও এগুলি এনআইপিএস এবং আইসিএমএল হিসাবে "প্রথম স্তর" নয় এবং স্কোপে আরও মনোনিবেশ করতে পারে:

  • এআইএনএসটিএস (কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং পরিসংখ্যান); থাকুক। সম্মেলনের স্থান ; জেএমএলআর প্রকাশিত এবং এখানে উপলব্ধ । কখনও কখনও আরও তাত্ত্বিক, বিশেষত একটি পরিসংখ্যানের দৃষ্টিকোণ থেকে।
  • সিওএলটি (তত্ত্ব শেখার সম্মেলন); জুলাই। 2015 এর সাইট , কার্যপ্রণালী জেএমএলআর তেও প্রকাশিত হয়েছিল । খুব তাত্ত্বিক।
  • ইউএআই (কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তায় অনিশ্চয়তা); জুলাই। সম্মেলন সাইট , কার্যক্রম । সাধারণত গ্রাফিকাল মডেল এবং / অথবা বায়েশিয়ান কৌশলগুলিতে আরও বেশি কেন্দ্রীভূত হয়।
  • আইসিএলআর (শেখার প্রতিনিধিত্ব সম্পর্কিত আন্তর্জাতিক সম্মেলন); থাকুক। সম্মেলন সাইট । (গভীর শিক্ষার উপর জোর দেওয়া, তুলনামূলকভাবে নতুন; সমস্ত জমাগুলি আরএক্সআইভিতে প্রদর্শিত হয়))
  • ইসিএমএল পিকেডিডি (মেশিন লার্নিং এবং নীতি ও ডাটাবেসে জ্ঞান আবিষ্কারের অনুশীলন সম্পর্কিত ইউরোপীয় সম্মেলন); সেপ্টেম্বর। সম্মেলন সাইট
  • এসিএমএল (মেশিন লার্নিং এশীয় সম্মেলন); নভেম্বর। সম্মেলন সাইট

কিছু এআই সম্মেলনে ভাল মেশিন লার্নিং পেপার বা মেশিন লার্নিংয়ের নির্দিষ্ট ট্র্যাকগুলি অন্তর্ভুক্ত থাকে, বিশেষত:

সম্পর্কিত ক্ষেত্রে সম্মেলনগুলি প্রায়শই প্রাসঙ্গিক, বিশেষত:



3

আমি মনে করি যে মেশিন লার্নিংয়ের সর্বশেষ উন্নতিগুলির উপর নজর রাখার সেরা উপায় হ'ল রেডডিট ফিড অনুসরণ করা :

https://www.reddit.com/r/MachineLearning/

অনেক গবেষক সম্প্রতি বিভিন্ন ভেন্যুতে জমা দেওয়া কাগজপত্র সম্পর্কে কিছু মন্তব্য পোস্ট করেছেন।


আপনি এখানে আর্কসিভকে যা জমা দিয়েছেন তা অনুসরণ করতে পারেন :

http://arxiv.org/list/stat.ML/recent

বেশিরভাগ গবেষক প্রকাশনার আগে তাদের কাগজপত্রের প্রাক-মুদ্রণ সংস্করণটি আরক্সিবের কাছে জমা দেয়।


এছাড়াও, আপনি একটি টুইটার অ্যাকাউন্ট রাখতে চান এবং নির্দিষ্ট গবেষক / অধ্যাপক যারা মেশিন লার্নিংয়ে কাজ করেন তাদের অনুসরণ করতে পারেন । তবে, আপনি যে লোকদের অনুসরণ করতে চাইতে পারেন তারা আপনার আগ্রহের ক্ষেত্রের উপর নির্ভর করে। একটি ভাল সূচনা পয়েন্ট হ'ল হ্যাশট্যাগটি # মেশিনালাইনিং অনুসরণ করতে পারে


এছাড়াও মনে রাখবেন যে মেশিন লার্নিং, ডেটা মাইনিং, ডেটা বেসগুলিতে জ্ঞান আবিষ্কার, ডেটা সায়েন্স এই শব্দগুলি মাঝে মাঝে বিনিময় হিসাবে ব্যবহৃত হয়। মেশিন লার্নিংয়ে কিছু আকর্ষণীয় বিকাশ পেতে আপনি অন্যান্য অন্যান্য অঞ্চলের খবরের দিকেও নজর রাখতে পারেন।

আমাদের সাইট ব্যবহার করে, আপনি স্বীকার করেছেন যে আপনি আমাদের কুকি নীতি এবং গোপনীয়তা নীতিটি পড়েছেন এবং বুঝতে পেরেছেন ।
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.