머신 러닝을 배우고 자하는 학생으로서, 공부를 시작하는 방법과 최신 상태를 유지하는 방법을 알고 싶습니다. 예를 들어, 저는 RL 및 MAB 문제에 대해 기꺼이 노력하고 있지만 이러한 주제에 대한 거대한 문헌이 있습니다. 또한 이러한 주제는 AI 및 ML, 운영 연구, 제어 공학, 통계 등과 같은 다른 커뮤니티의 연구원이 연구합니다. 매주이 주제에 대해 여러 논문이 출판되어 따라 가기가 어렵다고 생각합니다.
누군가가이 주제들을 공부하기 시작한 로드맵을 제안하고 그것들을 따라 새로운 출판 논문을 선택하고 연구하는 방법을 제안 할 수 있다면 감사 할 것입니다. 마지막으로 RL 및 MAB 문제의 새로운 추세를 기꺼이 알고 싶습니다.
답변:
ML 커뮤니티에 최신 정보를 제공 할 수있는 훌륭한 자료가 있습니다. 동료가 나에게 보여준 소수는 다음과 같습니다.
딥 러닝 모니터 :이 사이트에는 커뮤니티에서 대중화 한 트윗과 함께 최신 및 새로운 논문이 포함되어 있습니다! 여기에서 RL 논문을 확인할 수도 있습니다.
arxiv-sanity :이 사이트는 Arxiv에 게재 되는 인기 있고 새로운 논문으로 업데이트됩니다
코드가있는 논문 :이 사이트는 논문에 링크 될뿐만 아니라 자신의 개인 프로젝트에서 재생산 또는 지원을 위해 구현으로 연결되기 때문에 훌륭합니다. 그들은 심지어 리더 보드를 가지고 있으며 수많은 다른 작업에 대해 최신 기술 ( SoTA )을 추적 합니다.
DL_twitter loop : 대부분의 연구자들이 그것을 사용한다는 점에서 트위터를 잊을 수 없습니다. 이것은 당신이 좋아할만한 좋은 그룹입니다.