Làm thế nào để luôn là một nhà nghiên cứu cập nhật trong cộng đồng ML / RL?

Là một sinh viên muốn làm việc trên máy học, tôi muốn biết làm thế nào có thể bắt đầu việc học của mình và làm thế nào để theo dõi nó để luôn cập nhật. Ví dụ, tôi sẵn sàng làm việc về các vấn đề RL và MAB, nhưng có những tài liệu khổng lồ về các chủ đề này. Hơn nữa, các chủ đề này được nghiên cứu bởi các nhà nghiên cứu từ các cộng đồng khác nhau như AI và ML, Nghiên cứu hoạt động, Kỹ thuật điều khiển, Thống kê, v.v. Và, tôi nghĩ rằng một số bài báo được xuất bản về các chủ đề này mỗi tuần khiến việc theo dõi chúng rất khó khăn.

Tôi sẽ rất biết ơn nếu ai đó có thể đề xuất một lộ trình để bắt đầu nghiên cứu các chủ đề này, làm theo chúng và làm thế nào tôi nên chọn và nghiên cứu các bài báo mới được công bố. Cuối cùng, tôi sẵn sàng biết xu hướng mới trong vấn đề RL và MAB.

Có một số tài nguyên tuyệt vời để cập nhật trong cộng đồng ML. Đây chỉ là một số ít mà một đồng nghiệp đã chỉ cho tôi:

1. Deep Learning Monitor : trang web này chứa các bài báo mới và hấp dẫn cùng với các tweet được cộng đồng phổ biến! Bạn thậm chí có thể kiểm tra giấy tờ RL cụ thể ở đây

2. arxiv-sanity : trang web này cập nhật các giấy tờ phổ biến và mới đưa nó lên Arxiv

3. giấy tờ có mã : trang web này là tuyệt vời vì nó không chỉ liên kết với giấy tờ, mà còn liên kết đến việc thực hiện chúng để tái sản xuất hoặc hỗ trợ trong các dự án cá nhân của riêng bạn. Họ thậm chí có bảng xếp hạng và theo dõi trạng thái nghệ thuật ( SoTA ) về hàng tấn nhiệm vụ khác nhau

4. Vòng lặp DL_twitter : Bạn không thể quên twitter, vì hầu hết các nhà nghiên cứu đều sử dụng nó; đây chỉ là một nhóm tốt đẹp mà bạn có thể thích