Мы все можем согласиться с тем, что 2020 год был диким. Несмотря на такие тяжелые условия, все же есть некоторые плюсы, и NeurIPS, размещенный с 6 по 12 декабря, является одним из них. Я впервые на конференции NeurIPS. Обычно билет на NeurIPS достать довольно сложно. Билеты NeurIPS 2018 были проданы за 12 минут, а в 2019 году они были преобразованы в систему продажи лотерейных билетов. В этом году он проводится полностью онлайн, имитируя постерные разделы, круглые столы и живые вопросы и ответы с виртуальными аватарами Gather.town и Rocketchat, где вы действительно можете познакомиться с людьми.

Поскольку это первый год, я не хочу быть полностью готовым к тому, что меня ожидает во время конференции. В этом году было проведено 7 приглашенных основных докладов,7 виртуальных постерных сессий, 16 уроков, 60 семинаров, 20 демонстраций,16 конкурсов, а также несколько треков устных и просветительских презентаций.

С таким количеством контента я обнаружил, что невозможно следить за тем, что происходит, без постоянной проверки основного расписания. Однако хорошо то, что большинство сессий проходят как вживую, так и в записи. Даже если вы пропустили часть выступления, вы все равно можете наверстать упущенное, перетащив видео назад. Сделав это, вы сможете посетить оба сеанса, даже если они проводятся в одно и то же время. Это почти как вход в параллельные миры, в то время как вы можете слушать несколько разных сессий одновременно.

Есть также несколько социальных разговоров и мероприятий через Zoom и Gathertown, которые не записываются. Я счастлив, что не пропустил эти занятия. В частности, круглый стол на семинаре Женщины в машинном обучении, который состоялся в среду (9 декабря) в 15:30 по восточному поясному времени. На выбор было 50 круглых столов, посвященных различным темам в области исследований или карьеры, а также советы. Я посещал курсы Навигация по поиску работы, Применение исследований в области машинного обучения на практике и Нетрадиционные пути к машинному обучению. Каждая тема занимала 30 минут, а мероприятие проходило с 15:30 до 17:00, поэтому я могу посетить максимум 3 темы. Это был действительно хороший способ пообщаться с наставниками, и я надеялся, что у меня будет больше времени, так как есть еще много сессий, на которые я хотел бы пойти.

Вся конференция была больше ориентирована на исследования (по крайней мере, по сравнению с KDD, конференция, на которую я ездил меньше года), поэтому участники в основном являются докторами наук или работают в научно-исследовательских институтах/отделах. Я часто сидел в комнате, полной докторов наук, которые просили подать заявку на стажировку в исследовательских лабораториях, поэтому иногда я чувствую себя не в своей тарелке. Я чувствую, что у большинства людей есть многолетний опыт исследований и множество публикаций, в то время как я просто в основном читаю статьи и отфильтровываю самые близкие, которые соответствуют нашим потребностям, и вношу их в нашу экосистему. Семинар Новое в машинном обучении предназначен для помощи людям, которые только начинают, и это привлекает мое внимание. Я нашел сеанс вопросов и ответов профессора Анимы Анандкумар (из Калифорнийского технологического института и NVIDIA) весьма вдохновляющим.

Конференция охватывает широкий спектр исследовательских тем, но ее можно условно разделить на четыре основных направления:

Ниже приведены некоторые основные моменты, которые я рассмотрю более подробно в отдельных постах:

Есть также несколько классных сессий, которые могут не быть основными потоками, например, семинар по машинному обучению для творчества и дизайна 4.0. Наблюдать за людьми, использующими машинное обучение для создания музыки, анализа танцевальных движений и создания произведений искусства, действительно увлекательно. Это тоже то, что меня лично очень интересует.