機械学習の最新の動向を追跡するための優れた無料のジャーナルとは何ですか？

他の有用な知識のポータルを「ジャーナル」に置き換えてください。

私は、実用的なアプリケーションの観点から、機械学習の新しい開発に注目することに興味があります。私は自分の作品を出版しようとする学者ではありません（少なくともこの分野ではそうではありません）が、実用的なレベルで役立つ可能性のある新しいアルゴリズムやトリックの可能性を認識したいと思います。

唯一の注意点は、定期購読を必要とせずにジャーナル/会議の議事録などを自由に利用できる必要があることです。

MLの新しい開発は、ほとんどの場合最初に会議で発表され、後にジャーナルペーパーに洗練されることもあります。

2つの会議だけをフォローする場合は、次のようにする必要があります。

• NIPS（ニューラル情報処理システム）; 12月。会議サイト、議事録。（名前にもかかわらず、ほとんどの論文は神経科学やニューラルネットワークとは無関係です。）
• ICML（機械学習に関する国際会議）; 7月。サイト（議事録リンクを含む）。

これらの会議には、あまり磨かれていない作品を公開するワークショップも含まれています。これは、進行中の未公開の研究を見つけるのに良い方法です。

次のML会議にも多くの優れた論文が含まれていますが、それらはNIPSやICMLほど「一次」ではなく、範囲に焦点を当てている場合があります。

• AISTATS（人工知能および統計）; 五月。会議サイト。JMLRで公開され、こちらから入手可能な議事録。特に統計の観点から、より理論的な場合があります。
• COLT（学習理論に関する会議）; 7月。2015サイト、議事録もJMLRで公開されています。非常に理論的です。
• UAI（人工知能の不確実性）; 7月。会議サイト、議事録。通常、グラフィカルモデルおよび/またはベイジアン手法に重点を置いています。
• ICLR（学習表現に関する国際会議）; 五月。会議サイト。（ディープラーニングに焦点を当てた、比較的新しい。すべての投稿はarXivに表示されます。）
• ECML PKDD（機械学習とデータベースにおける知識発見の原則と実践に関する欧州会議）; 9月。会議サイト。
• ACML（機械学習に関するアジア会議）; 11月。会議サイト。

一部のAI会議には、特に次のような優れた機械学習論文または機械学習に関する特定のトラックも含まれています。

• IJCAI（人工知能に関する国際共同会議）; 7月。会議サイト、やや時代遅れの議事録。
• AAAI（人工知能の進歩協会）; 2月。会議サイト、議事録。

関連分野の会議も、特に関連があります。

• KDD（知識発見とデータマイニング）; 8月。会議サイト、ここの個々の会議へのリンク。
• CVPR（コンピュータービジョンおよびパターン認識）; 六月。2016サイト、概要。

機械学習のジャーナルはオンラインと最先端に自由に利用可能であるが、それはかなり重いです。

Machine Learningの最新の開発状況を追跡する最善の方法は、Redditフィードに従うことだと思います。

https://www.reddit.com/r/MachineLearning/

多くの研究者は、最近別の会場に提出した論文に関するコメントを投稿しています。

また、ここでArxivに送信された内容に従うこともできます。

http://arxiv.org/list/stat.ML/recent

ほとんどの研究者は、論文の印刷前バージョンを出版前にArxivに提出します。

また、Twitterアカウントを持ち、機械学習で働く特定の研究者/教授をフォローすることもできます。しかし、あなたがフォローしたい人は、あなたの興味のある分野に本当に依存します。適切な出発点は、ハッシュタグ#machinelearningに従うことです。

また、機械学習、データマイニング、データベースでの知識発見、データサイエンスという用語は時々交換可能に使用されることを忘れないでください。機械学習の興味深い発展を見つけるために、他の分野のニュースもご覧ください。