Me pregunto cómo los investigadores se mantendrían al día con todos los trabajos nuevos si están en un área de rápido movimiento como el aprendizaje automático. Se están publicando muchas más investigaciones, por lo que parecería ser una gran desventaja continuar trabajando en esa área porque necesita leer tantos artículos que ni siquiera tendría tiempo para pensar en una idea y trabajar en ella.
Francamente, simplemente aceptas tus limitaciones en algún momento y encuentras un ritmo saludable. Es absolutamente imposible mantenerse al día con todo. Personalmente, he descubierto que tener un horario para leer literatura de manera rutinaria ayuda: hazlo, por ejemplo, después del desayuno y luego continúa a menos que necesites buscar algo específico.
En la era anterior a Internet, las personas descubrían ideas de forma independiente todo el tiempo. ¿Adivina qué? Todavía lo hacen. No hay que avergonzarse de eso, siempre y cuando pongas una cantidad razonable de esfuerzo. Pero la "cantidad razonable" varía de persona a persona. Encuentre una cantidad de literatura absorbida diariamente en la que sea productivo y trate de mantenerla.
Además, considere hacerlo por etapas: hay algunas investigaciones en lugares conocidos que lo ayudan a mantenerse sintonizado y conectado, hojee eso. Hay algunas de sus propias ideas: perseguirlas cuesta tiempo y dinero, así que búsquelas para ver si alguien ha tenido la misma idea antes. Es esencialmente un análisis de rentabilidad: a veces, puede pasar una semana persiguiendo algo sobre lo que podría leer si pudiera encontrarlo antes, y eso está bien. Después de todo, probablemente haya ganado algo al hacerlo usted mismo, después de todo. ¿Pasar unos meses de la misma manera? Ay.
Gran parte del trabajo, incluso en un área de rápido movimiento como ML, es bastante derivado e incremental. Si esa es su área de especialización, probablemente pueda escanear y descartar muchos de ellos con bastante rapidez como si no fueran tan especiales.
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