¿Cómo se puede obtener una comprensión profunda sobre el aprendizaje automático, como publicar artículos sobre NIPS, ICML?

Respuesta corta: inscríbase en un buen programa de doctorado.

Respuesta larga: puede aprender muchos de los conceptos básicos de las clases o el autoaprendizaje, pero aprender a investigar casi siempre se hace como un aprendizaje. Para comenzar, necesitará la ayuda de un investigador principal para encontrar problemas interesantes y métodos prometedores para resolverlos. También debe aprender la cultura: cómo se escriben los documentos, qué tipos de pruebas se esperan y qué tipos de experimentos son aceptables. Todo esto lleva tiempo, y es muy, muy difícil hacerlo solo. Después de hacer esto durante varios años, habrá aprendido a identificar problemas, proponer soluciones, evaluarlos y revisar sus hipótesis en consecuencia hasta que tenga algo que valga la pena publicar. Sin embargo, su experiencia como investigador seguirá siendo bastante limitada.

Todo esto supone que realmente te importa hacer una nueva investigación y publicarla. Si solo desea una comprensión más profunda del aprendizaje automático, le recomiendo tomar cursos, leer libros de texto, estudiar las matemáticas y los principios subyacentes más profundos, y aplicar los métodos a problemas del mundo real. Un doctorado seguirá siendo útil, pero no necesita uno para crear aplicaciones útiles de aprendizaje automático.

  1. Leer:
    Desarrolle el hábito de leer regularmente los documentos de estas conferencias, así como las principales revistas de inteligencia artificial y aprendizaje automático. Cuanto más leas, más sabrás sobre las posibles ideas de investigación que puedes seguir. Busque posibles dificultades en los enfoques existentes y piense cómo se pueden abordar o cómo se puede resolver este problema de manera diferente.
  2. Impleméntalo:
    La mejor manera de aprender el aprendizaje automático es hacerlo . Ensuciarse las manos. Implemente sus documentos favoritos, pruebe sus códigos si están disponibles. Cambiar parámetros, generar gráficos, estudiar su comportamiento. No se convierta en una víctima de la parálisis analizando solo leyendo documentos y no usándolos
  3. Presiona el botón de reinicio:
    Durante algún tiempo (como el verano), intenta trabajar en algo completamente diferente de lo que te has centrado. Participe en los desafíos / talleres de aprendizaje automático de su interés e intente obtener los mejores resultados.
  4. Comience con poco y trate de no perder una fecha límite:
    Si cree que está luchando por obtener ideas novedosas para las principales conferencias, no espere ideas para siempre. Busque lugares donde cree que puede publicar con bastante facilidad e intente construir sobre ellos.
  5. Discutir:
    Forme un pequeño grupo de 2–3 colegas e intente tener una discusión regular sobre los documentos que le gustan. No se ponga de pie a menos que haya entendido completamente el documento y pueda implementarlo. Si aún no puede entender algo, envíe un correo electrónico a los autores o pregunte en los foros. Las discusiones exhaustivas y profundas sobre los trabajos de investigación lo ayudarán a tener algunas herramientas en su haber que se pueden aplicar en su propia investigación.