最新の研究をどのように最新の状態に保ちますか？

arXivに関するこの質問を読んで、以前は気づかなかったGitXivへのリンクを見つけた後、自分の地域の最新の研究を最新の状態に保つためにどのWebサイト/リソースを使用していますか？

データサイエンティストとして、コンピューティング、ソフトウェア、データの各分野における最新の研究についていく必要があります。そして、ここに（Gitxivに潜んでいることを除いて）自分自身を更新し続けるためのいくつかのことを示します。

1. Quora：すばらしい情報の宝庫。これは、専門家からの質問に答えたり、情報について学ぶことができる場所です。したがって、コンピューティングおよびソフトウェア業界の進歩と関心のある分野について最新情報を入手するのに最適な場所です。
2. データとソフトウェアのブログ：インターネットにはデータブログがたくさんあります。それらはすべて、豊富な理論情報を持ち、一部は実世界のデータプロジェクトを非常にうまく説明します。ソフトウェアブログは、最新のソフトウェアプラクティスと最新のデータサイエンスソフトウェアについても最新の状態に保つのに役立ちます。例
3. エンジニアリングブログ：これを別の箇条書きとしてリストする理由は、中毒性があるためです。それらは非常によく書かれており、いくつかのトップ企業で行われている最新のデータとソフトウェアの実践について話しています。私のお気に入りのいくつかは以下のとおりです。バッファ AirbnbとPinterestのの ボーナス：このQuoraの質問
4. LinkedInグループ：LinkedInグループは、質問をしたり、業界のトップクラスの人々と交流したりするのに最適な方法です。LinkedInパルスは、トップインフルエンサーからのすばらしい投稿で自分を最新の状態に保つための優れた方法でもあります。
5. 人々に疑問を投げかける：人々に具体的でいい疑問を投げかけることは、業界で最高の人々と交流するのに非常に役立ち、良い方法です。関連する例。

セミナーや会議に出席するのが最善の方法です。活発な研究者と話をするとき、彼らは現場で何が起こっているのか、噂、フィルタリングされていない意見などについて、より多くの背景を共有します。

物理学の昔、私はこの研究者グループをたくさん出版していたのを覚えていますが、現場にいる人はそれがジャンクだと知っていました。ですから、カンファレンスに参加しないのであれば、理解するのは難しいでしょう。

更新：Google ScholarとResearchGateにもプロファイルがあります。どちらも、これらのポータルを介して発行および閲覧する論文に基づいて論文を推奨します。両方とも多くのノイズを生成することがわかりましたが、Google Scholarは関連する興味深い論文をより頻繁に示唆しています。また、私はほとんど常にScholarで最初に検索するので、私がよく探すものをよく知っています。

最も評判の良いジャーナルの目次の電子メールリストに登録します。NewEngland Journal of Medicine、Lancet、JAMA、BMJ、Clinical Infectious Diseasesなどに登録しました。

あなたがおそらく探している主なものは、あなたがどんな分野にいてもあなたにとって面白くない「ジャンク」を素早く取り除く方法です。

最近公開された論文を掲載しているジャーナルからのメールは良いですが、RSSフィードのようなものはさらに優れており、選択したフィードリーダーで結果を集計できます。複数のジャーナルの結果を1か所にまとめることで、タイトルを「読む」、「読まない」、「たぶん」などの山にすばやく分類できます。しかし、多くの場合、あなたの焦点領域に触れるジャーナルが非常に多く、それでも扱いにくい場合があります。

どんな種類の論文に興味があるかを学習し、自動的に分類できる機械学習型の推奨エンジンに期待しています。Netflix / Amazonの推奨サービスに似ていますが、ジャーナル記事用です。心からお勧めできるものはまだありませんが、私はSparrhoをいじってみましたが、うまくいくようです。私が知っている別の推奨エンジンサイトはPubChaseですが、それは生物医学のみです。

追伸：この質問に答えるのは、典型的な機械学習の研究論文を読むのに少し時間がかかり、この研究論文の素人の要約を読むことを気にしない私のような単なる人間を助けるつもりだけです。

最新の機械学習と深層学習の研究を最新の状態に保つために、私は通常、以下のソースからの素人用語で書かれた機械学習の研究論文の概要を調べます。

• 朝刊。

• ShortScience.org-科学をアクセシブルにする

繰り返しますが、これは私が典型的な研究論文を読むのに時間がかかる傾向があるため、最新の研究に遅れずについていくためです。