데이터 과학의 새로운 정보를 수집하는 데 사용하는 서비스
4635 단어 데이터 과학
어제는 @ 마오야마 씨의 "SwiftUI에서 git-blame-pr.pl을 Mac 앱으로 만들었습니다." 이었습니다.
소개
안녕하세요. ZOZO 테크놀로지즈 ZOZO Research의 고토( @Ryosuke0624 )입니다. 이 기사에서는 내가 데이터 과학의 새로운 주제를 잡기 위해 매일 실천하는 정보 수집 방법을 설명하고 싶습니다.
메일 매거진
데이터 과학 및 기계 학습의 일반 뉴스는 이메일 매거진 구독으로 다룹니다.
Weekly Machine Learning
htps //w w. 제가 가자. 코 / p 로후 ぇ / いこ x ふぉ g417
주 1회의 빈도로 도착하는 메일 매거진입니다. 그 주에 화제가 된 기계 학습에 관한 뉴스가 짧은 소개문과 함께 정리되어 있습니다. 1주일에 등장하는 기계 학습에 관한 뉴스는 방대하지만, 기업에서 기계 학습을 실천하고 있는 분에 의한 필터에 의해, 어렵게 쫓는 정도의 분량에 엄선되고 있는 것이 고맙습니다.
The Batch
htps //w w. 음, p ㅇ r 마늘 g. 아이 / 테바 tch /
주 1회의 빈도로 도착하는, 톱 AI 연구자의 Andrew Ng씨에 의한 메일 매거진입니다. 그 주의 엄선된 AI 관련 뉴스가 Ng씨의 소감과 함께 소개됩니다.
Google Alerts
htps //w w. 오, ぇ. 코 m / 아 rts
Google Alerts는 관심있는 키워드를 등록하면 해당 키워드와 관련된 최신 뉴스를 알려주는 서비스입니다. 일례입니다만, 현재 개발을 진행하고 있는 기계 학습 시스템에 관련하는 키워드를 등록하는 것으로, 테크 벤처의 PRTIMES의 투고나 경합의 동향등을 캐치하고 있습니다. 넓은 화제를 다루지 않을 수 없는 메일 매거진으로는 커버할 수 없는, 좁은 화제를 커버하는데 유용한 툴입니다.
Google 앱 뉴스 추천
htps : // p ぁ y. 오, ぇ. 이 m / s 취해 / 아 ps /에서 원하는 ls? 이 d = 코 m. 오, ぇ. 안 d로이 d. 오 ぇ 쿠 쿠 세아 rch 보 x
앱 버전의 Google입니다. 이 앱 내에서 인터넷 사용 기록을 기반으로 뉴스를 추천합니다. 추천되는 내용은 매번 바뀌지만 제 경우에는 '데이터 과학', '클라우드 컴퓨팅', '패션 테크', '테크 벤처'에 관한 화제가 많은 것 같습니다. 일상적으로 쫓지 않는 미디어의, 흥미로운 기사가 핀 포인트로 추천되는 일이 있어, 재미있는 발견이 많은 앱입니다.
Google Scholar의 '추천 논문'
htps : //s 쵸 r. 오, ぇ. 코m/
Google Scholar는 학술 논문 검색 서비스입니다. 이 서비스의 '추천 논문'모듈에서는 자신이 과거에 작성한 논문이나 즐겨찾기에 등록한 논문을 바탕으로 Google Scholar가 새로운 관련 논문을 추천해 줍니다. 저는 연구가 본업이라고 하는 것은 아니기 때문에, arXiv를 매일 체크하는 것이 아니라, 「추천의 논문」을 바라보는 것으로 가능한 한 효율적으로 관련 분야의 동향을 쫓도록 하고 있습니다.
Google Scholar의 '경고 기능'
htps : //s 쵸 r. 오, ぇ. 코m/
Google Scholar의 알림 기능입니다. 키워드를 등록하면 키워드가 포함된 신규 논문이 이메일로 통보됩니다. 저자를 등록해 두면, 그 저자가 쓴 논문이나 인용된 논문도 통지되므로, 자신의 연구 분야에서 톱의 연구자를 등록해 두면, 관련 분야의 신착 논문이 뱅뱅 도착합니다 . 예를 들어, 나의 경우 "deepfashion"이라는 패션에 관한 연구에서 자주 사용되는 데이터 세트의 이름을 키워드로 등록해 두면 Precision의 높은 결과를 얻을 수 있습니다.
결론
정보 수집 툴이 확립되어 있지 않은 분의 도움이 되면 다행입니다.
내일은 @ararajp씨의 담당입니다. 기대하세요!
Reference
이 문제에 관하여(데이터 과학의 새로운 정보를 수집하는 데 사용하는 서비스), 우리는 이곳에서 더 많은 자료를 발견하고 링크를 클릭하여 보았다
https://qiita.com/alpha_goto/items/7e61e59cc2269824d967
텍스트를 자유롭게 공유하거나 복사할 수 있습니다.하지만 이 문서의 URL은 참조 URL로 남겨 두십시오.
우수한 개발자 콘텐츠 발견에 전념
(Collection and Share based on the CC Protocol.)
정보 수집 툴이 확립되어 있지 않은 분의 도움이 되면 다행입니다.
내일은 @ararajp씨의 담당입니다. 기대하세요!
Reference
이 문제에 관하여(데이터 과학의 새로운 정보를 수집하는 데 사용하는 서비스), 우리는 이곳에서 더 많은 자료를 발견하고 링크를 클릭하여 보았다 https://qiita.com/alpha_goto/items/7e61e59cc2269824d967텍스트를 자유롭게 공유하거나 복사할 수 있습니다.하지만 이 문서의 URL은 참조 URL로 남겨 두십시오.
우수한 개발자 콘텐츠 발견에 전념 (Collection and Share based on the CC Protocol.)