數(shù)據(jù)科學(xué)家或機(jī)器學(xué)習(xí)專家有必要閱讀研究論文嗎？

簡(jiǎn)而言之，答案是肯定的。如果你沒(méi)有正式的學(xué)術(shù)背景，或者只獲得了機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的本科學(xué)位，也不要擔(dān)心。

對(duì)于沒(méi)有廣泛教育背景的個(gè)人來(lái)說(shuō)，閱讀學(xué)術(shù)研究論文可能會(huì)有威脅。然而，缺乏學(xué)術(shù)閱讀經(jīng)驗(yàn)不應(yīng)妨礙數(shù)據(jù)科學(xué)家利用 machine learning 和 AI development 的寶貴信息和知識(shí)來(lái)源。

這篇文章為任何技能水平的數(shù)據(jù)科學(xué)家提供了一個(gè)實(shí)踐教程，他們可以閱讀 NeurIPS 、 JMLR 、 ICML ，以及 等學(xué)術(shù)期刊上發(fā)表的研究論文。

在全神貫注于如何閱讀研究論文之前，學(xué)習(xí)如何閱讀研究論文的第一階段包括選擇相關(guān)主題和研究論文。

步驟 1 ：確定一個(gè)主題

機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域擁有大量可以研究的學(xué)科領(lǐng)域。但這并不一定意味著在機(jī)器學(xué)習(xí)中處理每個(gè)主題是最好的選擇。

雖然建議入門(mén)級(jí)實(shí)踐者進(jìn)行泛化，但我猜當(dāng)涉及到長(zhǎng)期機(jī)器學(xué)習(xí)時(shí)，職業(yè)前景、實(shí)踐者和行業(yè)興趣通常會(huì)轉(zhuǎn)向?qū)I(yè)化。

確定一個(gè)適合的主題可能很難，但很好。不過(guò)，經(jīng)驗(yàn)法則是選擇一個(gè) ML 領(lǐng)域，你要么對(duì)獲得專業(yè)職位感興趣，要么已經(jīng)有經(jīng)驗(yàn)。

深度學(xué)習(xí) 是我的興趣之一，我是一名計(jì)算機(jī)視覺(jué)工程師，在應(yīng)用程序中使用深度學(xué)習(xí)模型專業(yè)地解決 computer vision 問(wèn)題。因此，我對(duì)姿勢(shì)估計(jì)、動(dòng)作分類(lèi)和手勢(shì)識(shí)別等主題感興趣。

基于角色，以下是 ML / DS 職業(yè)和相關(guān)主題要考慮的例子。

圖 1 ：機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)科學(xué)角色及相關(guān)主題。作者創(chuàng)造的形象 。

對(duì)于本文，我將選擇姿勢(shì)估計(jì)這一主題進(jìn)行探索，并選擇相關(guān)的研究論文進(jìn)行研究。

第二步：尋找研究論文

在閱讀與機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)的研究論文、數(shù)據(jù)集、代碼和其他相關(guān)材料時(shí)，最優(yōu)秀的工具之一是 PapersWithCode 。

我們使用 PapersWithCode 網(wǎng)站上的搜索引擎來(lái)獲取所選主題“姿勢(shì)估計(jì)”的相關(guān)研究論文和內(nèi)容下圖顯示了它是如何完成的。

搜索結(jié)果頁(yè)面包含對(duì)搜索主題的簡(jiǎn)短說(shuō)明，然后是相關(guān)數(shù)據(jù)集、模型、論文和代碼的表格。在不深入太多細(xì)節(jié)的情況下，本用例感興趣的領(lǐng)域是“最偉大的代碼論文”。本節(jié)包含與任務(wù)或主題相關(guān)的論文。出于本文的目的，我將選擇 DensePose ：野外密集的人類(lèi)姿勢(shì)估計(jì) 。

第 3 步：第一步（獲得背景和理解）

在這一點(diǎn)上，我們選擇了一篇研究論文進(jìn)行研究，并準(zhǔn)備從其內(nèi)容中提取任何有價(jià)值的經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)和發(fā)現(xiàn)。

很自然，你的第一個(gè)沖動(dòng)就是開(kāi)始寫(xiě)筆記，從頭到尾地閱讀文檔，也許在其間休息一下。然而，為研究論文的內(nèi)容提供一個(gè)上下文是閱讀它的一種更實(shí)際的方式。標(biāo)題、摘要和結(jié)論是理解任何研究論文的三個(gè)關(guān)鍵部分。

您所選論文的第一關(guān)的目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)以下目標(biāo)：

確保論文是相關(guān)的。

通過(guò)學(xué)習(xí)論文的內(nèi)容、方法和發(fā)現(xiàn)，了解論文的背景。

認(rèn)識(shí)作者的目標(biāo)、方法和成就。

標(biāo)題

標(biāo)題是作者和讀者之間信息共享的第一點(diǎn)。因此，研究論文的標(biāo)題是直接的，并且以一種不會(huì)留下歧義的方式組成。

研究論文的標(biāo)題是最能說(shuō)明問(wèn)題的方面，因?yàn)樗砻髁搜芯颗c你的工作的相關(guān)性。標(biāo)題的重要性在于對(duì)論文的內(nèi)容有一個(gè)簡(jiǎn)要的了解。

在這種情況下，標(biāo)題是“ DensePose ：野外密集的人類(lèi)姿勢(shì)估計(jì)”這提供了一個(gè)工作的廣泛概述，并意味著它將研究如何在高活動(dòng)水平和真實(shí)情況下提供姿勢(shì)估計(jì)。

摘要

摘要部分給出了論文的摘要。這是一個(gè)簡(jiǎn)短的部分，包含 300-500 字，簡(jiǎn)單地告訴你這篇論文是關(guān)于什么的。摘要是一篇簡(jiǎn)短的文章，概述了文章的內(nèi)容、研究人員的目標(biāo)、方法和技巧。

在閱讀機(jī)器學(xué)習(xí)研究論文摘要時(shí)，您通常會(huì)遇到提到的數(shù)據(jù)集、方法、算法和其他術(shù)語(yǔ)。與文章內(nèi)容相關(guān)的關(guān)鍵字提供上下文。在這一點(diǎn)上記筆記和跟蹤所有關(guān)鍵字可能會(huì)有所幫助。

對(duì)于論文“ DensePose ：野外密集的人類(lèi)姿勢(shì)估計(jì) ”，我在摘要中確定了以下關(guān)鍵詞：姿勢(shì)估計(jì)、 COCO 數(shù)據(jù)集、 CNN 、基于區(qū)域的模型、實(shí)時(shí)。

總結(jié)

在你第一次通過(guò)考試時(shí)，從上到下閱讀論文時(shí)會(huì)感到疲勞是很常見(jiàn)的，尤其是對(duì)于沒(méi)有高級(jí)學(xué)術(shù)經(jīng)驗(yàn)的數(shù)據(jù)科學(xué)家和從業(yè)者來(lái)說(shuō)。雖然在長(zhǎng)時(shí)間的研究之后，從論文的后面部分提取信息可能看起來(lái)很乏味，但結(jié)論部分通常很短。因此，建議閱讀第一遍的結(jié)論部分。

結(jié)論部分簡(jiǎn)要概述了該作品的作者和/或貢獻(xiàn)、成就以及對(duì)未來(lái)發(fā)展和局限性的承諾。

在閱讀研究論文的主要內(nèi)容之前，先閱讀結(jié)論部分，看看研究者的貢獻(xiàn)、問(wèn)題領(lǐng)域和結(jié)果是否符合你的需要。

遵循這一簡(jiǎn)單的第一步可以充分理解和概述研究論文的范圍和目標(biāo)，以及內(nèi)容的背景。你可以用激光注意力再次瀏覽，從內(nèi)容中獲得更詳細(xì)的信息。

第 4 步：第二關(guān)（內(nèi)容熟悉）

內(nèi)容熟悉是一個(gè)與初始步驟相關(guān)的過(guò)程。閱讀本文研究論文的系統(tǒng)方法。熟悉過(guò)程是一個(gè)步驟，包括研究論文的引言部分和圖表。

如前所述，不需要直接深入研究論文的核心，因?yàn)橹R(shí)適應(yīng)可以在以后的過(guò)程中更輕松、更全面地檢查研究。

介紹

研究論文的導(dǎo)論部分旨在概述研究工作的目標(biāo)。該目標(biāo)提及并解釋了問(wèn)題領(lǐng)域、研究范圍、先前的研究工作和方法。

使用相似或不同的方法，在這一領(lǐng)域找到與過(guò)去研究工作相似的地方是很正常的。其他論文的引用提供了問(wèn)題領(lǐng)域的范圍和廣度，為讀者拓寬了探索領(lǐng)域。在這一點(diǎn)上，合并步驟 3 中概述的程序就足夠了。

導(dǎo)言部分提供的另一個(gè)好處是提供了接觸和理解研究論文內(nèi)容所需的必要知識(shí)。

圖表

研究論文中的說(shuō)明性材料確保讀者能夠理解支持問(wèn)題定義或所提出方法解釋的因素。通常，研究論文中使用表格來(lái)提供與類(lèi)似方法相比的新技術(shù)定量性能的信息。

圖 4 ： 顯示 DensePose 與其他單人姿勢(shì)估計(jì)解決方案比較的圖像。

一般來(lái)說(shuō)，數(shù)據(jù)和性能的可視化表示可以幫助您直觀地理解論文的上下文。在前面提到的密集姿勢(shì)論文中，使用插圖描述了作者姿勢(shì)估計(jì)和創(chuàng)建方法的性能。全面了解生成和注釋數(shù)據(jù)樣本所涉及的步驟。

在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域，經(jīng)常會(huì)發(fā)現(xiàn)描述人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的拓?fù)鋱D。這再次為任何讀者創(chuàng)造了直觀的理解。通過(guò)插圖和數(shù)字，讀者可以自己解釋信息，并獲得更全面的觀點(diǎn)，而不必對(duì)結(jié)果有任何先入為主的概念。

圖 5 ： 顯示 DensePose 交叉級(jí)聯(lián)架構(gòu)的圖像。

第五步：第三遍（深度閱讀）

論文的第三遍與第二遍相似，盡管它涵蓋了正文的大部分。關(guān)于這個(gè)過(guò)程最重要的一點(diǎn)是，你要避免任何復(fù)雜的算術(shù)或技術(shù)公式，這對(duì)你來(lái)說(shuō)可能是困難的。在此過(guò)程中，您還可以跳過(guò)任何您不理解或不熟悉的單詞和定義。應(yīng)注意這些不熟悉的術(shù)語(yǔ)、算法或技術(shù)，以便稍后返回。

在本課程中，你的主要目標(biāo)是對(duì)論文內(nèi)容有一個(gè)廣泛的了解。接近論文，從摘要到結(jié)論再開(kāi)始，但一定要在各部分之間進(jìn)行中間休息。此外，建議有一個(gè)記事本，在記事本中記錄所有重要的見(jiàn)解和收獲，以及不熟悉的術(shù)語(yǔ)和概念。

Pomodoro 技術(shù)是管理深度閱讀或?qū)W習(xí)時(shí)間的有效方法。簡(jiǎn)單地說(shuō)， Pomodoro 技術(shù)將一天分成幾部分工作，然后是短暫的休息。

對(duì)我有效的是 50 / 15 分割，也就是說(shuō)， 50 分鐘的學(xué)習(xí)和 15 分鐘的休息時(shí)間。我傾向于在延長(zhǎng) 30 分鐘的休息時(shí)間之前，連續(xù)執(zhí)行兩次分割。如果您不熟悉這種時(shí)間管理技巧，請(qǐng)采用相對(duì)簡(jiǎn)單的劃分，如 25 / 5 ，并根據(jù)您的注意力和時(shí)間容量調(diào)整時(shí)間劃分。

第六步：第四關(guān)（最后一關(guān)）

最后一關(guān)通常涉及到發(fā)揮你的智力和學(xué)習(xí)能力，因?yàn)樗婕暗皆谇耙魂P(guān)中提到的不熟悉的術(shù)語(yǔ)、術(shù)語(yǔ)、概念和算法。這一關(guān)的重點(diǎn)是使用外部材料來(lái)理解論文中記錄的不熟悉的方面。

對(duì)不熟悉的主題進(jìn)行深入研究沒(méi)有規(guī)定的時(shí)間長(zhǎng)度，有時(shí)甚至需要幾天或幾周的時(shí)間。最終成功通過(guò)的關(guān)鍵因素是為進(jìn)一步勘探找到合適的油源。

不幸的是，互聯(lián)網(wǎng)上沒(méi)有一個(gè)來(lái)源能提供你所需要的豐富信息。盡管如此，有多個(gè)來(lái)源，如果協(xié)調(diào)使用并適當(dāng)使用，可以填補(bǔ)知識(shí)空白。下面是其中的一些資源。

機(jī)器學(xué)習(xí)子系統(tǒng)

深度學(xué)習(xí)子系統(tǒng)

PapersWithCode

頂級(jí)會(huì)議搜索為 NIPS 、 ICML 、 ICLR

Research Gate

機(jī)器學(xué)習(xí)蘋(píng)果

研究論文的參考部分提到了技術(shù)和算法。因此，當(dāng)前的論文要么從中汲取靈感，要么以之為基礎(chǔ)，這就是為什么參考部分是一個(gè)有用的來(lái)源，可用于您的深度閱讀課程。

步驟 7 ：摘要（可選）

在近十年的與技術(shù)相關(guān)的學(xué)科和角色的學(xué)術(shù)和專業(yè)研究中，通過(guò)重述所探索的主題，確保所學(xué)到的任何新信息保留在我的長(zhǎng)期記憶中的最有效方法。通過(guò)用我自己的語(yǔ)言重寫(xiě)新信息，無(wú)論是書(shū)面的還是打字的，我都能夠以一種可理解和令人難忘的方式強(qiáng)化提出的觀點(diǎn)。

更進(jìn)一步，可以通過(guò)博客平臺(tái)和社交媒體宣傳學(xué)習(xí)成果和筆記。試圖向廣大讀者解釋新探索的概念，假設(shè)讀者不習(xí)慣該主題或主題，則需要理解主題的內(nèi)在細(xì)節(jié)。

結(jié)論

毫無(wú)疑問(wèn)，為新手?jǐn)?shù)據(jù)科學(xué)家和 ML 實(shí)踐者閱讀研究論文是令人畏懼和具有挑戰(zhàn)性的；即使是經(jīng)驗(yàn)豐富的實(shí)踐者也發(fā)現(xiàn)很難一次成功地消化研究論文的內(nèi)容。

數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)的性質(zhì)是非常實(shí)用和涉及的。這意味著，數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域與人工智能密切相關(guān)，人工智能仍然是一個(gè)發(fā)展中的領(lǐng)域，因此，它的從業(yè)者必須具備學(xué)術(shù)思維。

總而言之，以下是閱讀研究論文應(yīng)遵循的所有步驟：

確定一個(gè)主題。

尋找相關(guān)研究論文

閱讀標(biāo)題、摘要和結(jié)論，對(duì)研究工作目標(biāo)和成果有一個(gè)模糊的理解。

通過(guò)深入介紹，熟悉內(nèi)容；包括對(duì)文中給出的圖形和圖表的探索。

在自上而下閱讀論文的過(guò)程中，利用深度閱讀課程來(lái)消化論文的主要內(nèi)容。

使用外部資源探索不熟悉的術(shù)語(yǔ)、術(shù)語(yǔ)、概念和方法。

用你自己的話總結(jié)基本的要點(diǎn)、定義和算法。

關(guān)于作者

Richmond Alake 是一名機(jī)器學(xué)習(xí)和計(jì)算機(jī)視覺(jué)工程師，他與多家初創(chuàng)公司和公司合作，整合深度學(xué)習(xí)模型，以解決商業(yè)應(yīng)用中的計(jì)算機(jī)視覺(jué)任務(wù)。

審核編輯：郭婷