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मैं व्यावहारिक अनुप्रयोगों के लिए मशीन लर्निंग में नए विकास पर नज़र रखने में दिलचस्पी रखता हूं। मैं अपना खुद का काम प्रकाशित करने के लिए अकादमिक नहीं हूं (कम से कम इस क्षेत्र में नहीं), लेकिन मैं संभावित नए एल्गोरिदम या ट्रिक्स से अवगत होना चाहता हूं जो व्यावहारिक स्तर पर उपयोगी होंगे।
एकमात्र चेतावनी यह है कि पत्रिका / सम्मेलन आगे बढ़ रहा है या जो कुछ भी स्वतंत्र रूप से उपलब्ध होना चाहिए, वह सदस्यता की आवश्यकता के बिना होगा।
हाल के मशीन लर्निंग सबमिशन के लिए arxiv प्रविष्टि भी एक अच्छा विकल्प है; कम से कम अपनी सुबह की कॉफी के दौरान कुछ सार की जाँच के लिए।
@Procrastinator, मैंने सवाल पोस्ट करने से पहले arXiv की जांच की, लेकिन यह सही नहीं लगा कि एक दिन में केवल एक मुट्ठी भर प्रिंट होते हैं। मैं अपने क्षेत्र में arXiv श्रेणियों में हर दिन 100+ पेपर देखने का आदी हूं। हालांकि मैं शायद ML समुदाय वास्तव में arXiv में नहीं था। क्या आप इस बात की पुष्टि कर सकते हैं कि अधिकांश ML कागजात arXiv पर पोस्ट किए जाते हैं? यदि ऐसा है तो यह बहुत ही सुविधाजनक होगा, क्योंकि मैं पहले से ही arXiv के अन्य भागों को वैसे भी रोजाना इस्तेमाल करता हूं।
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बोगदानोविस्ट
मुझे यकीन है कि केवल कुछ एमएल पेपर्स arXiv पर पोस्ट किए गए हैं, उनमें से कुछ या तो विश्वविद्यालयों की वेबसाइटों, व्यक्तिगत वेबसाइटों पर पोस्ट किए गए हैं या यहां तक कि कभी भी प्रीप्रिंट्स के रूप में पोस्ट नहीं किए गए हैं। इसके अलावा, कई बेकार कागजात हैं जो उपयोगी पाने के लिए मुश्किल बनाते हैं। दूसरी ओर, जब आप पर्याप्त भाग्यशाली होते हैं और एक अच्छा पाते हैं, तो आप इसे प्रकाशित होने से पहले पढ़ सकते हैं। प्रकाशन में दो साल भी लग सकते हैं। तो, arXiv के बारे में मेरी राय यह है कि यह सार पर एक त्वरित नज़र डालने के लिए लायक है और देखें कि क्या आपको कुछ उपयोगी लगता है, लेकिन मैं मानता हूं कि यह सबसे अच्छा विकल्प नहीं है (यही कारण है कि मैंने इसे एक टिप्पणी के रूप में पोस्ट किया है)।