Skip to content
Permalink
Branch: master
Find file Copy path
Find file Copy path
Simon Kozlov Check again 6589077 May 7, 2019
0 contributors

Users who have contributed to this file

51 lines (36 sloc) 5.4 KB

Прочитайте и опишите современную статью по Deep Learning

Область развивается очень быстро, поэтому постоянно приходится следить за последними достижениями - потренируемся это делать!

Практически все статьи в области Machine Learning бесплатно доступны в интернете, обычно на arxiv.org.

Как найти статью, которую стоит прочесть?

Вариантов много!

  • Дойти до ссылок на научные статьи из новостей про последние достижения AI, которые и так прут со всех щелей.
  • Прочитать в деталях одну из статей, упомянутых в лекциях курса (в слайдах всегда есть ссылки!)
  • Посмотреть что является последним достижением (по-английски - State of the Art или SOTA) в какой-то конкретной задаче. Хороший ресурс, отслеживающий SOTA в большом классе задач - https://paperswithсode.com . Как пример можно посмотреть на:
  • Поискать статьи по интересующим вас словам через http://www.arxiv-sanity.com/
  • Следить за ссылками в сообществах связанных с Deep Learning

Ну и наконец несколько примеров статей:

Что значит описать?

Напишите пост с кратким описанием задачи, которая решается в статье, ключевой идеи и результата, и выложите его где-нибудь! Допускаются блог посты на любом сайте, посты в чатах telegram, ODS и ClosedCircles, видео на youtube итд итп.

Пожелания по посту:

  • Описать задачу, решаюмую в статье, и главную метрику. Было бы здорово привести примеры сэмплов в датасете, сказать насколько он большой итд.
  • Описать ключевую идею статьи "на пальцах", в идеале в контексте прошлых подходов или сравнения с неким бейзлайном. Обычно в статьях есть диаграмма, описывающая ключевые моменты, приведите ее и объясните что на ней что.
  • Описать результаты. Часто в конце статьи есть таблица сравнения подхода из статьи с другими методами, ее тоже стоит привести и объяснить.
  • Упомяните, что пост написан для http://dlcourse.ai !

Вот несколько постов такого типа:

Ок, и что потом?

Присылайте ссылки на свои посты в чаты для обсуждения курса!

Лучше из них мы запостим в слак ODS и устроим соревнование по количеству лайков!

You can’t perform that action at this time.