Что вы читаете по ML?  Публичный пост

Баззворды: AI, ML, DS, DL, etc.

В Клубе уже собралось немало людей, как-то связанных с областью. И в посте 💡 Идея: Медуза для AI новостей набралось аж 50 комментариев.

Поэтому стало интересно, откуда вы достаете новости. Давайте организованно поделимся в комментариях интересными источниками с минимумом шума:

  • годные блоги (RSS живи вечно)
  • почтовые рассылки (еще одна мода 2020 кроме Zettelkasten)
  • телеграм-каналы
  • твиттер? я веду список, бывает интересно прочитать, но вылезает много нерелеватных твитов (заблокировал слово Trump раньше, чем его забанил Твиттер!)
  • статьи на архиве (тогда расскажите, КАК вы пробираетесь через кучу элементов в ленте)
  • что угодно еще

P.S. Еще немало контента достаю из каналов слака ods.ai – получается модерируемая человеками лента (не это ли SOTA?). Может, вы только так и делаете и все эти источники не нужны 🤔 ? Тогда поделитесь и этим мнением в комментариях!

P.P.S. Сначала я подумал, что сделаем несколько тредов, но все пошло не по плану, так что ладно, давайте набрасывать сразу цельными комментариями)

Связанные посты
8 комментариев 👇
Viktor Tiulpin, (Y)ML Engineer [SWE] автор 16 января в 17:55

📢 RSS. На infomate.club в 2020 я собирал подборку по ML, которую периодически обновляю (а сами источники обновляются раз в час). Можете зайти и глянуть, чего там не хватает вам.

Все ссылки тут 👉 в одном YAML.

Pasha Trukhanov, Бывший double-стартап-CEO , экс-теор.физик, софтвер инжинер в Дата саенсе, genetic engineer wannabe 16 января в 19:25

У меня скорее вопрос что вы делаете со всем что читаете?

  Развернуть 1 комментарий

@pasha_tru, если говорить конкретно про то, что делать с кучей источников:

  • из интересных мне сорцов сейчас читаю ежедневную рассылку с утра
  • открываю временами упомянутую подборку на инфомейте уже из бОльшего числа сорцов полистать

А если обсуждать, что я делаю с полученной информацией: образовываюсь, расширяю кругозор, применяю в работе (пробую разное и всегда в курсе как модных штук, так и хороших, проверенных временем инструментов)

  Развернуть 1 комментарий
Никита Ложников, Стартапчик для своих 16 января в 18:01

Всех не перечислю, но

  1. твиттерские: LeCun, Sutskever, Goodfellow, Karpathy, Lex Fridman, et. al.
  2. телеграмские: loss-function_porn, dlinnlp, et. al.
  3. почтовые рассылки, например Sebastian Ruder
  4. подкасты (!): this week in machine learning, adversarial learning, parrot cast
  5. ods.ai чатики (изредка)

upd. не нашёл в "сети" клуба ссылку на чат по мл. сделали свой

  Развернуть 1 комментарий

@NikitaLozhnikov, за ParrotCast плюсик

  Развернуть 1 комментарий

Из очевидного reddit ML и ещё конечно твитер, главный распространитель новых статей, которые потом впрочем агрегируются разными тг каналами. Ещё есть аналоги hacker news, но они вроде полуживые: https://mln.dev/top/1 https://lobste.rs/ https://slashdot.org/

  Развернуть 1 комментарий
Viktor Tiulpin, (Y)ML Engineer [SWE] автор 16 января в 17:56

✈️ Телеграм-каналы

Не люблю читать в телеграме (долго, много, нет RSS), но может каналы в телеге Is All You Need?

Набрасываем в треде 👇

  Развернуть 1 комментарий
Viktor Tiulpin, (Y)ML Engineer [SWE] автор 16 января в 18:07

😱 Комментарий удален его автором...

  Развернуть 1 комментарий

😎

Автор поста открыл его для большого интернета, но комментирование и движухи доступны только участникам Клуба

Что вообще здесь происходит?


Войти  или  Вступить в Клуб