머신 러닝의 최신 개발을 추적 할 수있는 무료로 제공되는 유용한 저널은 무엇입니까?

다른 유용한 지식 포털을 '저널'로 자유롭게 대체하십시오.

실제 응용 프로그램을 고려하여 기계 학습의 새로운 개발에 주목하고 싶습니다. 나는 (이 분야에서는 그렇지 않은) 내 자신의 작품을 출판하려는 학문이 아니지만, 실용적 수준에서 유용 할 수있는 잠재적 인 새로운 알고리즘이나 트릭을 알고 싶습니다.

유일한주의 사항은 저널 / 컨퍼런스 진행 또는 구독없이 자유롭게 사용할 수있는 모든 것입니다.

ML의 새로운 개발 내용은 거의 항상 컨퍼런스에서 항상 발표되고, 때로는 저널 논문으로 수정되기도합니다.

두 번의 회의 만 수행하면 다음과 같아야합니다.

• NIPS (신경 정보 처리 시스템); 12 월. 회의장 , 절차 . (이름에도 불구하고 대부분의 논문은 신경 과학이나 신경 네트워크와 관련이 없습니다.)
• ICML (International Conference on Machine Learning); 칠월. 사이트 (프로 시저 링크 포함).

이 회의에는 또한 덜 연마 된 연구물을 출판하는 워크숍이 포함되는데,이 워크숍은 아직 진행되고 있지만 아직 출판되지 않은 연구를 찾는 좋은 방법 일 수 있습니다.

다음 ML 회의에는 NIPS 및 ICML만큼 "1 차"가 아니며 범위에 더 초점을 맞출 수 있지만 우수한 논문이 많이 있습니다.

• AISTATS (인공 지능 및 통계); 할 수있다. 회의장 ; JMLR로 출판되고 여기 에서 구할 수있는 절차 . 때로는 통계적 관점에서 더 이론적 인 경우가 있습니다.
• COLT (학습 이론 회의); 칠월. 2015 년 사이트 , 절차도 JMLR로 출판 되었습니다 . 매우 이론적입니다.
• UAI (인공 지능의 불확실성); 칠월. 회의장 , 절차 . 일반적으로 그래픽 모델 및 / 또는 베이지안 기법에 더 중점을 둡니다.
• ICLR (국제 학습 대표 컨퍼런스); 할 수있다. 회의장 . (심층 학습에 중점을 두 었으며 상대적으로 새롭습니다.
• ECML PKDD (머신 러닝 및 원리에 대한 유럽 회의 및 데이터베이스의 지식 발견 실습); 구월. 회의장 .
• ACML (기계 학습에 관한 아시아 회의); 십일월. 회의장 .

일부 AI 회의에는 우수한 기계 학습 논문 또는 기계 학습에 대한 특정 트랙이 포함됩니다.

• IJCAI (국제 인공 지능에 관한 국제 회의); 칠월. 컨퍼런스 사이트 , 다소 오래된 절차 .
• AAAI (인공 지능 발전을위한 협회); 이월. 회의장 , 절차 .

관련 분야의 회의도 종종 관련성이 있습니다.

• KDD (지식 발견 및 데이터 마이닝); 팔월. 회의 사이트 , 여기 에서 개별 회의 링크 .
• CVPR (컴퓨터 비전 및 패턴 인식); 유월. 2016 사이트 , 개요 .

기계 학습의 저널은 온라인과 최첨단 자유롭게 사용할 수 있지만 꽤 무겁습니다.

Machine Learning의 최신 개발을 추적하는 가장 좋은 방법은 Reddit 피드 를 따르는 것입니다 .

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

많은 연구원들이 최근에 다른 장소에 제출 한 논문에 대한 의견을 게시했습니다.

Arxiv에 제출 된 내용은 다음과 같습니다.

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

대부분의 연구자들은 출판 전에 논문의 사전 인쇄 버전을 Arxiv에 제출합니다.

또한 트위터 계정 을 갖고 기계 학습 분야에서 일하는 특정 연구원 / 교수를 따르고 싶을 수도 있습니다 . 그러나 당신이 따라 가고 싶은 사람들은 실제로 당신의 관심 분야에 달려 있습니다. 좋은 시작점이 해시 태그를 따르는 것일 수 있습니다. #machinelearning을 좋습니다.

또한 머신 러닝, 데이터 마이닝, 데이터베이스의 지식 발견, 데이터 과학이라는 용어는 서로 바꿔서 사용 되기도 합니다. 기계 학습에서 흥미로운 발전을 찾기 위해 다른 분야에서도 뉴스를 볼 수 있습니다.