Учимся Читать Научные Статьи От Эндрю Нг Из Стэнфорда

Такие публикации делают ученые, находящиеся на переднем крае исследований в своих областях.

Это искусственный интеллект (AI, Artificial Intelligence), машинное обучение (ML, Machine Learning), глубокое обучение (DL, Deep Learning) и многие другие области.

Чтобы быть в курсе последних открытий и расширять собственные знания, необходимо обладать научным складом ума и соответствующими привычками.

Технологии AI, ML и DL развиваются с невероятной скоростью.

Поэтому, чтобы идти в ногу с прогрессом, нам необходимо запастись соответствующими знаниями.

Эти знания можно получить только работая с научными публикациями.

Здесь вы найдете руководство по эффективной работе с научными статьями.

Я также добавил сюда некоторые собственные рекомендации и полезную информацию, найденную в Интернете.

Для начала хочу в двух словах рассказать о том, кто такой Эндрю Нг( Эндрю Нг ).

?Эндрю Нг является доцентом Стэндфордский Университет .

Вероятно, он самый известный (и самый популярный) лектор в области машинного обучения.

ЭАндрей также является соучредителем Глубокое обучение.

ай И Курсера .

Именно благодаря этому у докторантов развиваются навыки эффективного усвоения информации из научных публикаций.

В определенной степени это общеизвестный факт. Об этом Андрей упоминает в самом начале своей видеолекции, ссылку на которую я дал выше.

Но мы не студенты, хотя некоторые из вас могут ими быть.

Поэтому перед нами стоит вопрос о том, как среднестатистическому человеку приобрести навыки, необходимые для чтения и глубокого понимания научных публикаций.

Например, похвально наличие общих знаний в области компьютерного зрения.

Но гораздо привлекательнее с точки зрения потенциального работодателя, которому нужен специалист соответствующий профиль.

На примере задачи Ф? разберем методологию работы с научными публикациями по интересующей нас теме.

Ресурсы включают академические публикации, статьи Medium, контент блогов, видео, репозитории GitHub и т. д. Если вы ищете в Google фразу оценка позы , в нашем распоряжении будет набор ссылок на основные ресурсы, связанные с интересующей нас проблемой.

На этом этапе работы наша цель – собрать все, что может нас устроить.

Сюда входят и видеоролики с YouTube, и документация, касающаяся практической реализации интересующих нас механизмов машинного зрения, и, конечно же, научные статьи.

Здесь в идеале не нужно ограничивать себя определенным количеством ресурсов, которые вы считаете важными.

Главное – составить окончательный список материалов, которые могут принести вам пользу.

Очень важно учитывать, что существует методика оценки уровня понимания материалов, включенных в итоговый список, на предыдущем этапе работы.

Эндрю Нг советует составить таблицу, в которой можно указать уровень понимания каждого из материалов.

Эта таблица может выглядеть примерно так, как показано ниже.

Таблица ресурсов, используемая для оценки уровня понимания Рекомендуется стараться читать не менее 10-20% содержания каждого документа, добавленного в такую таблицу.

Это позволит нам ознакомиться с объемом материала, достаточным для точной проверки того, насколько материал соответствует нашим потребностям.

С материалами, которые лучше всего соответствуют интересующему нас предмету, необходимо разобраться глубже, чем с другими.

В конце концов, вы найдете несколько подходящих ресурсов, которые будут вам понятны.

Теперь вам может быть интересно, сколько статей или других ресурсов вам нужно, чтобы полностью понять.

У меня нет ответа на этот вопрос, но у Андрея есть.

А именно, он говорит, что понимание 5-20 материалов указывает на базовый уровень ориентации в вопросе.

Возможно, этого уровня достаточно, чтобы перейти к практической реализации различных методик.

Если мы говорим о понимании 50-100 материалов, это означает, что вы очень хорошо разбираетесь в вопросе.

После того, как вы проанализировали ресурсы и немного узнали о них, ваша таблица будет выглядеть примерно так, как показано ниже.

Когда я пытаюсь разобраться в научных публикациях, я делаю структурированные заметки, в которых кратко, своими словами, суммирую основные результаты, открытия и методы, описанные в статьях.

Теперь, когда мы нашли материалы, достойные прочтения, переходим к их чтению.

Эндрю говорит, что чтение всей статьи за один присест, возможно, не лучший способ лучше понять материал.

Будьте готовы к тому, что чтобы правильно усвоить статью, вам придется прочитать ее как минимум три раза.

Также взгляните еще раз на фотографии и просмотрите остальную часть статьи.

Вводный и заключительный разделы статьи содержат четкую и краткую информацию о ее содержании, в них суммируются основные выводы, сделанные авторами статьи.

Эти разделы обычно не содержат никакой вспомогательной информации.

Здесь находится только то, что действительно важно.

Благодаря этому читатель подготовлен к восприятию остальных частей статьи.

На этом этапе работы также можно пропускать непонятные или новые термины.

Эти дополнительные занятия по чтению будут в основном направлены на анализ математических расчетов, освоение приемов и разъяснение значения незнакомых терминов.

Тот, кто обычно читает научные статьи в ознакомительных целях и для того, чтобы быстрее ознакомиться с предлагаемыми в них методами работы, может обнаружить, что углубленное изучение статей отнимает много времени.

Особенно, если речь идет о нескольких десятках статей, над которыми нужно работать.

Вот пример того, что я называю «глубоким исследованием».

Я читаю этот статью по представленной здесь методике, разобрался, а потом на ее основе написал 4 собственные статьи( 1 , 2 , 3 , 4 ).

Эти вопросы обычно предназначены для того, чтобы добиться понимания того, о чем вы читаете.

Я использую следующие вопросы в качестве руководства, которые помогут мне сосредоточиться на моей главной цели — понимании сути статьи.

И здесь, мягко говоря, я еще многого не знаю.

Но, несмотря на это, я уверен, что если человек последователен в своем стремлении к знаниям, неважно в какой области, он будет вознагражден пониманием и навыками, которые позволят ему подняться выше некоторого среднего уровня.

Используя методику работы с научными статьями, предложенную Эндрю Нг, я планирую читать не менее четырех научных статей в месяц.

Читай их, пока не поймешь.

Честно говоря, мне потребовалось полторы недели, чтобы прочитать и понять вышеупомянутую статью о ЛеНете.

Но чем больше я читаю, тем быстрее и лучше у меня это получается.

Это касается не только меня.

Эндрю говорит, что всегда носит с собой стопку статей, которые планирует прочитать.

Эндрю — известный деятель в области машинного обучения.

Я думаю, что те, кто перенимает его привычки и методы изучения нового, могут быть большим плюсом.