寻找小伙伴一起做ML Benchmark的研究/系统(并投稿)
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大规模的benchmark和新的数据集是机器学习研究的基石,没有大规模的benchmark就容易造成虚假的进步。
在这个前提下,今年的NeurIPS特别开设了这个新的benchmark & dataset track。现在所有在审的文章都在这里可见(openreview.net)。其中有很多全新的数据集和benchmark,大家可以抢先试试。 类似的工作包括提出一个(多个)全新的数据集,或者在某个领域的数据上做大规模的benchmarking。
最后想问,有小伙伴想做大规模的benchmark(只要是机器学习相关的领域就行)?希望你对自己的领域有深刻的理解,有兴趣做自己方向的基石类工作。
我可以提供系统和设计方面的支持,保证是靠谱的辅助型选手(我做过多个ml的开源系统,自己的工作也有上万GitHub Star,很熟悉这一套)。这次NeurIPS我也参与了几篇投稿,分数都还不错,从生物医药到传统数据挖掘都有。因此比较有信心做好辅助,参与不同领域的工作。目的就是参与一些合作项目,多一些有impact的(非一作)paper,提高引用。
感兴趣的话欢迎私信我,我们可以试试今年的第二轮投稿(8月27日)或者明年的NeurIPS(6月左右)。如果是现成的系统,我们也可以试试JMLR的对应track。
PS. 以前找合作的误区在于方向不符很难合作,但我后来发现做数据集、benchmarking,和设计系统是一个很domain agnostic的内容。因此比较方便合作。
在这个前提下,今年的NeurIPS特别开设了这个新的benchmark & dataset track。现在所有在审的文章都在这里可见(openreview.net)。其中有很多全新的数据集和benchmark,大家可以抢先试试。 类似的工作包括提出一个(多个)全新的数据集,或者在某个领域的数据上做大规模的benchmarking。
最后想问,有小伙伴想做大规模的benchmark(只要是机器学习相关的领域就行)?希望你对自己的领域有深刻的理解,有兴趣做自己方向的基石类工作。
我可以提供系统和设计方面的支持,保证是靠谱的辅助型选手(我做过多个ml的开源系统,自己的工作也有上万GitHub Star,很熟悉这一套)。这次NeurIPS我也参与了几篇投稿,分数都还不错,从生物医药到传统数据挖掘都有。因此比较有信心做好辅助,参与不同领域的工作。目的就是参与一些合作项目,多一些有impact的(非一作)paper,提高引用。
感兴趣的话欢迎私信我,我们可以试试今年的第二轮投稿(8月27日)或者明年的NeurIPS(6月左右)。如果是现成的系统,我们也可以试试JMLR的对应track。
PS. 以前找合作的误区在于方向不符很难合作,但我后来发现做数据集、benchmarking,和设计系统是一个很domain agnostic的内容。因此比较方便合作。
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