Мне интересно, как исследователи будут успевать за всеми новыми работами, если они работают в такой быстро развивающейся области, как машинное обучение. Публикуется значительно больше исследований, поэтому продолжение работы в этой области кажется большим недостатком, потому что вам нужно прочитать так много статей, что у вас даже не будет времени придумать идею и поработать над ней.
Честно говоря, в какой-то момент вы просто принимаете свои ограничения и находите здоровый темп. Уследить за всем совершенно невозможно. Лично я обнаружил, что регулярное наличие графика чтения литературы помогает: сделайте это, скажем, после завтрака, а затем двигайтесь дальше, если вам не нужно искать что-то конкретное.
В доинтернетовскую эпоху люди постоянно находили идеи независимо друг от друга. Угадай, что? Они все еще делают. В этом нет ничего постыдного, если вы приложите разумное количество усилий. Но «разумное количество» варьируется от человека к человеку. Найдите такое количество литературы, которое вы поглощаете ежедневно, при котором вы продуктивны, и старайтесь не отставать от него.
Кроме того, подумайте о том, чтобы делать это поэтапно: есть некоторые исследования в известных местах, которые помогут вам оставаться на связи и оставаться на связи, пролистайте их. Есть несколько ваших собственных идей: реализация их требует времени и денег, поэтому поищите их, чтобы узнать, не было ли у кого-то такой же идеи раньше. По сути, это анализ эффективности затрат: иногда вы можете потратить неделю на поиск чего-то, о чем вы могли бы прочитать, если бы вы могли найти это раньше, и это нормально. В конце концов, вы, вероятно, что-то выиграли, сделав это самостоятельно. Провести несколько месяцев так же? Ой.
Большая часть работы даже в такой быстро развивающейся области, как машинное обучение, довольно производная и постепенная. Если это ваша область знаний, вы, вероятно, можете довольно быстро отсканировать и отклонить многие из них как не такие уж особенные.
витамин Е