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¿Cuáles son revistas buenas y gratuitas para mantenerse al tanto de los últimos avances en aprendizaje automático?

Siéntase libre de sustituir 'revistas' por cualquier otro portal útil de conocimiento.

Estoy interesado en mantenerme al tanto de los nuevos avances en aprendizaje automático, con miras a aplicaciones prácticas. No soy un académico buscando publicar mi propio trabajo (al menos no en este campo), pero sí quiero estar al tanto de posibles nuevos algoritmos o trucos que serían útiles a nivel práctico.

La única restricción es que la revista/proceeding de conferencia o lo que sea debe estar disponible de forma gratuita y sin necesidad de suscripción.

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La entrada de arxiv para las últimas presentaciones de aprendizaje automático también es una buena opción; al menos para revisar algunos resúmenes durante tu café matutino.

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@Procrastinator, Sí, revisé arXiv antes de publicar la pregunta, pero no me pareció correcto que haya 'solo' un puñado de preimpresiones al día. Estoy acostumbrado a ver más de 100 trabajos cada día en las categorías de arXiv en mi campo. Pensé que tal vez la comunidad de ML no estaba realmente interesada en arXiv. ¿Puedes confirmar que la mayoría de los trabajos de ML se publican en arXiv? Si es así, sería maravillosamente conveniente, ya que ya reviso otras partes de arXiv diariamente de todos modos.

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Estoy seguro de que solo unos pocos artículos de ML se publican en arXiv, algunos de ellos se publican en sitios web de universidades, sitios web personales o incluso nunca se publican como preprints. Además, hay muchos artículos inútiles que dificultan encontrar los útiles. Por otro lado, cuando tienes la suerte suficiente y encuentras uno bueno, puedes leerlo antes de que se publique. La publicación puede tardar incluso dos años. Por lo tanto, mi opinión sobre arXiv es que vale la pena echar un vistazo rápido a los resúmenes y ver si encuentras algo útil, pero estoy de acuerdo en que no es la mejor opción (por eso publiqué esto como un comentario).

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Jimmy Chandra Puntos 3562

Los nuevos avances en ML casi siempre se presentan primero en conferencias, y a veces luego se perfeccionan en artículos de revistas.

Si solo sigues dos conferencias, deberían ser:

  • NIPS (Sistemas de Procesamiento de Información Neuronal); Diciembre. Sitio de la conferencia, actas. (A pesar del nombre, la mayoría de los documentos no están relacionados con la neurociencia o las redes neuronales).
  • ICML (Conferencia Internacional sobre Aprendizaje Automático); Julio. Sitio (incluyendo enlaces a las actas).

Estas conferencias también incluyen talleres que publican trabajos menos pulidos, lo que a menudo puede ser una buena manera de enterarse de investigaciones en curso y aún no publicadas.

Las siguientes conferencias de ML también contienen muchos excelentes documentos, aunque no son tan "de primera categoría" como NIPS e ICML y pueden estar más centradas en alcance:

  • AISTATS (Inteligencia Artificial y Estadística); Mayo. Sitio de la conferencia; actas publicadas en JMLR y disponibles aquí. A veces más teóricas, especialmente desde un punto de vista estadístico.
  • COLT (Conferencia sobre Teoría del Aprendizaje); Julio. Sitio del 2015, actas también publicadas en JMLR. Muy teórica.
  • UAI (Incertidumbre en la Inteligencia Artificial); Julio. Sitio de la conferencia, actas. Típicamente más enfocada en modelos gráficos y/o técnicas bayesianas.
  • ICLR (Conferencia Internacional sobre Representaciones del Aprendizaje); Mayo. Sitio de la conferencia. (Centrado en aprendizaje profundo, relativamente nuevo; todas las presentaciones aparecen en arXiv.)
  • ECML PKDD (Conferencia Europea sobre Aprendizaje Automático y Principios y Práctica de Descubrimiento del Conocimiento en Bases de Datos); Septiembre. Sitio de la conferencia.
  • ACML (Conferencia Asiática sobre Aprendizaje Automático); Noviembre. Sitio de la conferencia.

Algunas conferencias de IA también incluyen buenos documentos de aprendizaje automático o pistas específicas sobre aprendizaje automático, especialmente:

Las conferencias en campos relacionados también suelen ser relevantes, especialmente:

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Jeff Hengesbach Puntos 1639

El Journal of Machine Learning está disponible de forma gratuita en línea y está a la vanguardia, pero es bastante pesado.

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James Puntos 1294

Creo que la mejor manera de mantenerse al tanto de los últimos avances en Machine Learning es seguir el feed de Reddit:

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

Muchos investigadores publican comentarios sobre los documentos que han enviado recientemente a diferentes eventos.


También puedes seguir lo que se envía a Arxiv aquí:

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

La mayoría de los investigadores envían versiones pre-impresas de sus documentos a Arxiv antes de su publicación.


Además, puede que quieras tener una cuenta de Twitter y seguir a investigadores/profesores que trabajen en machine learning. Sin embargo, las personas a las que quieras seguir realmente dependen de tu área de interés. Un buen punto de partida podría ser seguir el hashtag #machinelearning


También recuerda que los términos machine learning, data mining, knowledge discovery in data bases, data science a veces se utilizan indistintamente. Para encontrar algunos avances interesantes en machine learning, también puedes ver noticias en esas otras áreas.

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