На протяжении многих лет я видел и использовал различные способы оставаться в курсе исследований машинного обучения. В этой статье я представляю лучшие инструменты/веб-сайты, которые я использую.

Это источник всех других веб-сайтов ниже. Несколько лет назад вы могли следить за исследованиями ML, просматривая все статьи Arxiv, публикуемые каждый день в нескольких категориях, связанных с ML. Сейчас это сделать практически невозможно, потому что статей слишком много.

Архив Санити

Arxiv Sanity создан Андреем Карпати, главой отдела ИИ в Tesla. Это один из старейших и лучших ресурсов для поиска интересных статей по машинному обучению. Мне нравятся скриншоты газеты, легкий доступ к соответствующим твитам и качество рекомендаций.

LabML.AI очень близок к Arxiv Sanity. Он представляет вам последние популярные статьи с учетом, например, количества лайков и ретвитов в Твиттере. Мне нравится их красивый и быстрый интерфейс.

Semantic Scholar — это инструмент исследования научной литературы на базе искусственного интеллекта, созданный в Институте искусственного интеллекта Аллена. Их продукт является современным качеством для рекомендаций статей. Допустим, у вас есть проект по обнаружению аномалий и вы уже нашли понравившиеся статьи. Вы можете создать личную библиотеку с этими документами, и Semantic Scholar порекомендует вам другие связанные документы. Они также могут для каждой статьи представить вам статьи, на которые эта статья оказала наибольшее влияние. По моему опыту, это помогает найти другие очень интересные и связанные статьи.

Связанные документы позволяют исследовать связанные документы в визуальном графике. Он гораздо более нагляден, чем Semantic Scholar, и очень дополняет его. График (ниже) кликабельный, так что вы можете легко изучить эти связанные документы, сохраняя график.

Бумаги с кодом — очень полезный сайт для поиска современных моделей под разные задачи. Он менее известен своим информационным бюллетенем, но на самом деле он очень хорош, чтобы быть в курсе лучших последних моделей.

Дайте мне знать в комментариях, если у вас есть другие ресурсы, которые вам нравятся!