Cómo comenzar a leer trabajos de investigación sobre Machine Learning

La respuesta a esa pregunta puede ser muy simple, es decir, simplemente busca en Google el documento y comienza a leerlo 😛

Pero estoy seguro de que no está después de eso. Por lo tanto, en mi interpretación, para comprender cualquier trabajo de investigación o diario sobre Machine Learning o AI, necesita algunos conocimientos básicos.

1: Estadísticas: sin el conocimiento de las estadísticas no se puede entender la terminología básica de ML, que es muy importante para interpretar los resultados. Conozca los conceptos de estadísticas y su implementación en cualquier plataforma.

2: Debería poder implementar lo mismo en cualquier plataforma, es decir, R, Python o Metadata.

Estos dos son puntos importantes que son muy importantes para interpretar el documento. Aparte de eso, algunos aspectos importantes son “¿Está leyendo el artículo correcto o no?”, “¿Cuál es el objetivo final en consecuencia seleccionar el artículo o diario?”, Muchos otros similares como este.

Leer artículos sobre Machine Learning es un esfuerzo que debe emprender después de conocer los conceptos básicos de Machine Learning. Entonces, si eres un novato, te recomendaría tomar un curso en línea sobre Aprendizaje automático y luego leer artículos de investigación.

Ahora, si ya ha hecho lo anterior, le recomendaría comenzar a leer documentos de ICDM o KDD desde 2005/06. La mayoría de los algoritmos comunes en Machine Learning se estaban desarrollando / mejorando en ese momento. Y luego puedes dar un salto a las conferencias del año en curso.

No dude en contactarme para cualquier otro consejo.

Asegúrese de tener suficientes antecedentes primero: cálculo, álgebra lineal, probabilidad y estadísticas a nivel de pregrado. La familiaridad con los métodos a nivel conceptual también es útil (intente: https://www.slideshare.net/Colle …). Una vez que tenga esos, sugeriría buscar en Google Académico documentos sobre un método específico de interés o consultar el repositorio de aprendizaje automático de ArXiv.

Le recomiendo que tenga conocimientos básicos para estar seguro de algo de verdad. Has crecido en algún sistema educativo. Debe aceptar los valores centrales y presentar su propio trabajo. Si está leyendo trabajos de investigación sobre aprendizaje automático, se espera que mantenga el fondo. Esto puede incluir aprendizaje automático, fundamentos informáticos y cualquier matemática aplicada. Necesitará habilidades de lectura y conocimiento de su diario. Es decir, suponiendo que pueda comprender los trabajos de investigación, necesita experimentar la comunidad. Son las personas, investigadores y académicos que contribuyen a la revista.

Si no tiene conocimiento previo, no se sumerja directamente en los trabajos de investigación de aprendizaje automático porque ninguno de ellos le ofrece una visión completa.

En cambio, considere hacer un curso en línea como la introducción de Andrew Ng al aprendizaje automático en Coursera, o intente aprender lo básico leyendo notas de conferencias y blogs en línea. Un muy buen recurso para las redes neuronales es este material de conferencias de informática de Stanford.

Si desea obtener una buena visión general de lo que está sucediendo en este momento en diferentes campos, un buen lugar para comenzar sería mirar los programas / procedimientos de la conferencia para las conferencias líderes de aprendizaje automático y visión por computadora: CVPR, NIPS, ICLR, ICML , KDD y otros. Para ayudarlo a reducirlo un poco, primero lea los documentos aceptados para presentación oral.

No es muy difícil leer un trabajo de investigación. Al igual que otros documentos, debe revisarlos paso a paso.

Primero necesitas simplemente leer los trabajos de investigación y luego profundizar. Después de eso, intente comprender la parte de introducción para que pueda aprender lo que escribe el autor sobre el aprendizaje automático.

En el siguiente, tome el siguiente párrafo e intente comprender profundamente. no avance hasta que lo entienda correctamente.

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Cuando esté comenzando, es mejor leer algunas encuestas para tener una idea general sobre el campo.

Simultáneamente, también puede leer los libros de texto recomendados (altamente citados) para obtener una comprensión más fundamental de los conceptos básicos.