Не соромтеся замінювати "журнали" будь-яким іншим корисним порталом знань.
Мені цікаво стежити за новими розробками в машинному навчанні з метою практичного застосування. Я не є академіком, який прагне опублікувати власну роботу (принаймні, не в цій галузі), але хочу знати про можливі нові алгоритми чи хитрощі, які були б корисні на практичному рівні.
Єдине застереження полягає в тому, що журнал / конференція, що триває, або що завгодно, повинні бути вільно доступними, не вимагаючи передплати.
Архівний запис для останніх подань на машинне навчання - також хороший варіант; принаймні для перевірки деяких тез під час ранкової кави.
@Procrastinator, я перевіряв arXiv перед тим, як ставити питання, але не здавалося правильним, що в день є "лише" жменьки попередніх друкувань. Я звик бачити щодня більше 100 робіт у категоріях arXiv в моєму полі. Я хоч це, можливо, ML-спільнота насправді не була в arXiv. Чи можете ви підтвердити, що більшість бюлетенів МЛ надсилаються в arXiv? Якщо так, це було б дивовижно зручно, оскільки я так чи інакше щодня переглядаю інші частини arXiv.
—
Богдановіст
Я впевнений, що в arXiv розміщено лише декілька паперів ML, деякі з них розміщуються на веб-сайтах університетів, на персональних веб-сайтах або навіть ніколи не публікуються як передруки. Крім того, існує багато непотрібних паперів, що ускладнює отримання корисних. З іншого боку, коли вам пощастить і знайдете хороший, ви можете прочитати його ще до його публікації. Публікація може зайняти навіть два роки. Отже, моя думка щодо arXiv полягає в тому, що варто швидко ознайомитись з тезами і подивитися, чи знайдете ви щось корисне, але я згоден, що це не найкращий варіант (саме тому я опублікував це як коментар).