「2023年に機械学習とコンピュータビジョンの進歩について最新情報を入手する方法」

2023年の機械学習とコンピュータビジョンの進歩についての最新情報入手方法

学界や産業界の実践者として、最近の機械学習とコンピュータビジョンの進歩に圧倒されていますか？正気を保ちながら最新情報を追い続けるために、フォローすべきYouTubeチャンネル、ニュースレター、ポッドキャスト、プラットフォームを知りましょう！

動機

機械学習（ML）とコンピュータビジョン（CV）の最新情報は多岐に渡ります。生成人工知能（AI）のための安定した拡散から、基礎モデルとしてのセグメントアニシングまで。また、Llama 2やChatGPTのような大規模言語モデルも忘れてはいけません。MLまたはCompVisコミュニティで最新情報を追い続けることはますます困難になっています。この記事では、現在私がフォローしているいくつかのニュースレター、YouTubeチャンネル、ポッドキャスト、プラットフォームを共有します。私たちが今いるハイプトレインに乗り続けるためのものです。

この記事の構成は以下の通りです：

1. ニュースレター
2. YouTubeチャンネル
3. ポッドキャスト
4. その他のプラットフォーム

さあ、始めましょう！

ニュースレター

Ground Truth：現在、私のお気に入りの1つです！コンピュータビジョンの最新のブレイクスルー情報を提供してくれます。さらに、最新の技術やツール、ベストプラクティスについてもニュースを共有しています。産業界で働いている人にとっては非常に役立つ情報です。

• Mozilla Common Voiceでの音声言語認識-第II部：モデル
• 「プロジェクトRumiにご参加ください：大規模言語モデルのための多言語パラ言語的プロンプティング」
• 「教師なし学習シリーズ — セルフオーガナイズマップの探求」

The Neuron：これは特にコンピュータビジョン向けではありませんが、AIの動向やツールに関する関連性のある興味深く、さらには消化しやすい情報を提供する素晴らしいニュースレターです。私にとっては、5分ほどで読むことができ、詳細を知りたい場合は後で参照できるリンクが示されます。

The Batch：これも一般的なAIのニュースレターで、AIで起こっている最新のニュースや洞察を共有しています。ニュースレターの冒頭では、Andrew Ngがトピックについての意見を共有しています。これは前述のものよりもかなり包括的なニュースレターです。

Import AI：これは、研究や産業界での先端AIに関するニュースを週刊で共有しています。また、実世界への影響やAIの安全性と倫理的な懸念についても分析しています。

Davis Summarizes Papers：これは正確にはニュースレターではありませんが、このライターはarXivで毎週発表される10〜20のML研究論文を要約しています。これは論文の総合的な理解を提供してくれるため、非常に役立つと思います。もちろん、本当に興味深い場合は論文を詳細に読むこともできます。大学院生や研究者の場合は、ぜひ一度見てみるべきです！

YouTubeチャンネル

Yannic Kilcher：おそらく彼のチャンネルをご存知でしょう。まだ登録していない場合は、ぜひ登録してください！私はYannicのチャンネルをAIのBBCニュースと考えています。彼は自己紹介で次のように述べています。「私は機械学習の研究論文、プログラミング、AIコミュニティの問題、およびAIの社会への広範な影響についての動画を作成しています」。AIの情報を追跡するためにフォローするYouTubeチャンネルが1つしかない場合は、これがそれです。

Two Minute Papers：AIの研究論文と一般的なニュースの短い要約については、このチャンネルをフォローすると良いでしょう。Davis Summarizes Papersを思い浮かべてみてくださいが、ビデオ形式の解説です。一部のビデオは2分以上の長さです。再び、大学院生や研究者の皆さん、注意してください！

Abhishek Thakur：新しいMLアルゴリズムが出た？Abhishekのチャンネルでは、それらを構築するためのチュートリアルがあります。このチャンネルは、新しいMLアルゴリズムの最新情報だけでなく、それらを実装してプロジェクトを構築する方法も学べます！このチャンネルは、私の大学時代（懐かしいですね）に趣味のプロジェクトのためにYouTubeチュートリアルをフォローしていた頃を思い出させます。

他にもAssemblyAI、What’s AI、AI Coffee Breakなど、フォローする価値のある素晴らしいチャンネルがあります。

ポッドキャスト

Lex Fridman Podcast: レックス・フリードマン氏は「知能、意識、愛、力の本質についての対話」と言っています。私のおすすめはこれとこれです。

The Robot Brains Podcast: Pieter Abbeel氏は、ロボットに頭脳を持つ方法について、AIの第一人者と話し合うことを目指しています！これが私の今までで一番お気に入りです。

Machine Learning Street Talk: 現在、SpotifyでトップのAIポッドキャストであり、学術研究に触発されています。このポッドキャストは、AIの主要なアイデアをカバーすることで、AIの一流の人物と深いAI技術分析に取り組んでいます。

TWIML AI Podcast: このポッドキャストでは、多様な機械学習（ML）およびAIの研究者、実践者、イノベーターを紹介し、MLおよびAIをより多くの人々にアクセスしやすくすることを目指しています。対象は、ML/AIの研究者、データサイエンティスト、エンジニア、技術に精通したビジネスおよびITリーダーです。

Jay Shah Podcast: Jayは、産業界と学界の両方のMLとAIの専門家とインタビューし、インタビュー対象者からのアドバイスを得ることを目指しています。また、彼らの経験、洞察、最新の研究トピックについても議論します。

その他のプラットフォーム

ウェブサイト: paperswithcodeとpapers.labml.aiをフォローすることを検討してください。最新のMLの論文を日付や時間でソートしたり、トピックで論文を見つけることができます。

GitHub: 52CVをフォローして、トップのビジョンカンファレンスで発表された論文とそのコードを最新情報で把握することが好きです。たとえば、以下はCVPR 2023の論文とコード（主に）で、オブジェクト検出や持続的学習などの特定のトピックでカテゴリ分けされています。

Twitter: 数年間、ML/CVの最新情報を把握するためにTwitterを使用しています。産業界と学界の両方でML/CVに取り組む人々をフォローしています。彼らをここで見つけることができます。

結論

この記事では、学界や産業界の実践者にとって、機械学習とコンピュータビジョンの分野の最新動向を把握する方法について話しました。YouTubeチャンネル、ニュースレター、ポッドキャスト、その他のプラットフォームをリストアップし、産業界と学界の両方での最新の進歩を追跡するために使用できるものを紹介しました。すべてを追いかけて圧倒されるのではなく、ここで言及されている中から選んで自分に合った方法を見つけてみてください！

著者について

私はカナダのモントリオールにあるコンコルディア大学の博士課程候補生であり、コンピュータビジョンの研究に取り組んでいます。また、Décathlonで応用MLサイエンティストとしても働いており、スポーツの画像と動画を実用的な知識に変えるための新しいMLシステムの構築を支援しています。詳細については、こちらのウェブページをご覧ください。

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