¿Cuáles son los documentos de lectura obligatoria en AI / ML que trazan los principales desarrollos en el campo en los últimos 50 años?

Aquí, menciono los documentos que revisé y son imprescindibles para desarrollar su comprensión en Machine Learning / Artificial Intelligence.

1. Moore, Andrew W. y Christopher G. Atkeson. “Barrido priorizado: aprendizaje por refuerzo con menos datos y menos tiempo”. Machine learning 13.1 (1993): 103-130.
2. Baird, Leemon. “Algoritmos residuales: aprendizaje por refuerzo con aproximación de funciones”. Actas de la duodécima conferencia internacional sobre aprendizaje automático . 1995
3. LeCun, Yann y col. “Reconocimiento de objetos con aprendizaje basado en gradientes”. Forma, contorno y agrupación en visión artificial (1999): 823-823.
4. Sallans, Brian y Geoffrey E. Hinton. “Aprendizaje de refuerzo con estados y acciones factorizados”. Journal of Machine Learning Research 5.Ago (2004): 1063-1088.
5. Wang, Shouyi, Wanpracha Chaovalitwongse y Robert Babuska. “Algoritmos de aprendizaje automático en el control de robot bípedo”. Transacciones IEEE sobre sistemas, hombre y cibernética, Parte C (Aplicaciones y revisiones) 42.5 (2012): 728-743
6. Krizhevsky, Alex, Ilya Sutskever y Geoffrey E. Hinton. “Clasificación de Imagenet con redes neuronales convolucionales profundas”. Avances en sistemas de procesamiento de información neuronal . 2012
7. Mnih, Volodymyr y col. “Jugar a atari con aprendizaje de refuerzo profundo”. preimpresión arXiv arXiv: 1312.5602 (2013).
8. Zeiler, Matthew D. y Rob Fergus. “Visualización y comprensión de redes convolucionales”. Conferencia europea sobre visión por computadora . Springer, Cham, 2014.
9. Simonyan, Karen y Andrew Zisserman. “Redes convolucionales muy profundas para el reconocimiento de imágenes a gran escala”. preimpresión arXiv arXiv: 1409.1556 (2014).

También puedes consultar este artículo. Todo se explica de una manera asombrosa.

Los 9 documentos de aprendizaje profundo que debe conocer (Comprender las CNN, parte 3)

• ¿Necesito tener conocimientos especializados en inteligencia artificial para hacer un valor para la sociedad?
• ¿Cuál de los temas entre Big Data, Machine Learning e Inteligencia Artificial tendrá un futuro prometedor?
• ¿Cuáles son las cinco (5) razones por las cuales una computadora no puede tomar decisiones como los humanos?
• ¿Cuál es la diferencia entre aprendizaje supervisado y aprendizaje de refuerzo?
• Quiero ser experto en IA, ¿por dónde debería comenzar? Tengo veinte y tantos años viviendo en Europa.

Espero eso ayude.