Como manter um pesquisador atualizado na comunidade ML / RL?

Como aluno que deseja trabalhar no aprendizado de máquina, gostaria de saber como é possível iniciar meus estudos e como segui-lo para manter-me atualizado. Por exemplo, estou disposto a trabalhar nos problemas de RL e MAB, mas existem grandes literaturas sobre esses tópicos. Além disso, esses tópicos são estudados por pesquisadores de diferentes comunidades, como IA e ML, Pesquisa Operacional, Engenharia de Controle, Estatística, etc.

Ficaria muito grato se alguém puder sugerir um roteiro para começar a estudar esses tópicos, segui-los e como devo selecionar e estudar novos artigos publicados. Finalmente, estou disposto a conhecer a nova tendência no problema de RL e MAB.

Existem alguns recursos maravilhosos para se manter atualizado na comunidade de ML. Aqui estão apenas alguns exemplos que um colega de trabalho me mostrou:

1. Monitor de Aprendizado Profundo : este site contém artigos interessantes e novos, além de tweets popularizados pela comunidade! Você pode até fazer check-out de documentos RL especificamente aqui

2. arxiv-sanity : este site é atualizado com artigos populares e novos que chegam ao Arxiv

3. papéis com código : este site é maravilhoso porque não apenas vincula aos papéis, mas também à sua implementação para reprodução ou assistência em seus próprios projetos pessoais. Eles ainda têm uma tabela de classificação e rastreiam o estado da arte ( SoTA ) em várias tarefas diferentes

4. DL_twitter loop : Você não pode esquecer o twitter, já que a maioria dos pesquisadores o usa; este é apenas um único grupo legal que você pode gostar