The Journal of Machine Learning Research (JMLR) एक सहकर्मी-समीक्षित, खुली-पहुंच वाली वैज्ञानिक पत्रिका है जो Machine learning के क्षेत्र को समर्पित है। 2000 में स्थापित, यह मशीन लर्निंग के सभी पहलुओं - एल्गोरिदम, सिद्धांत और अनुप्रयोगों - से संबंधित शोध लेखों, समीक्षाओं और सॉफ्टवेयर विवरणों के प्रकाशन के लिए एक मुफ्त ऑनलाइन मंच प्रदान करती है। यह पत्रिका माइक्रोटोम पब्लिशिंग द्वारा प्रकाशित की जाती है और Artificial intelligence और सांख्यिकीय लर्निंग में प्रगति के प्रसार के लिए एक अग्रणी स्थान बन गई है। इसके संपादकीय बोर्ड में MIT CSAIL, Stanford AI Lab, और University of Toronto जैसे संस्थानों के प्रमुख शोधकर्ता शामिल रहे हैं।
JMLR खुद को लेखक शुल्क के बिना खुली पहुंच के प्रति अपनी प्रतिबद्धता से अलग करता है, जिससे शोध वैश्विक समुदाय के लिए स्वतंत्र रूप से उपलब्ध होता है। यह सैद्धांतिक नींव से लेकर व्यावहारिक कार्यान्वयन तक विषयों की एक विस्तृत श्रृंखला को कवर करता है, और नियमित रूप से Deep learning और न्यूरल नेटवर्क जैसे उभरते क्षेत्रों पर विशेष अंक प्रस्तुत करता है। पत्रिका का प्रभाव इसके उच्च उद्धरण संख्या और Carnegie Mellon University तथा अन्य प्रमुख कंप्यूटर विज्ञान विभागों के पाठ्यक्रम को आकार देने में इसकी भूमिका में परिलक्षित होता है।
इतिहास और स्थापना
JMLR की स्थापना 2000 में पारंपरिक पत्रिकाओं की उच्च सदस्यता लागतों के जवाब में की गई थी, जिसका उद्देश्य Machine learning समुदाय के लिए एक उच्च-गुणवत्ता, मुफ्त विकल्प प्रदान करना था। लेस्ली कैलब्लिंग और बाद में लॉरेंस सॉल के नेतृत्व में प्रारंभिक संपादकीय टीम ने सहकर्मी समीक्षा को तेज करने और प्रकाशन देरी को कम करने के लिए इंटरनेट का लाभ उठाने की मांग की। पहला अंक अप्रैल 2000 में प्रकाशित हुआ, और 2001 तक, JMLR ने प्रमुख वैज्ञानिक डेटाबेस में अनुक्रमण सुरक्षित कर लिया, जिससे इसकी विश्वसनीयता और पहुंच बढ़ गई। वर्षों से, पत्रिका ने Google DeepMind, OpenAI, और Xerox PARC के शोधकर्ताओं के साथ सहयोग करते हुए अंतःविषय कार्य को शामिल करने के लिए अपने दायरे का विस्तार किया है।
संपादकीय प्रक्रिया और मानक
JMLR एक दो-चरणीय समीक्षा प्रक्रिया का उपयोग करता है, जहां प्रस्तुत पेपरों को पहले एक कार्य संपादक द्वारा जांचा जाता है, फिर कम से कम दो विशेषज्ञ समीक्षकों को भेजा जाता है। यह कठोर प्रक्रिया सुनिश्चित करती है कि केवल पद्धतिगत रूप से ध्वनि और तकनीकी रूप से विस्तृत योगदान स्वीकार किए जाते हैं। पत्रिका "प्रोसीडिंग्स ऑफ मशीन लर्निंग रिसर्च" (PMLR) श्रृंखला भी प्रकाशित करती है, जो इंटरनेशनल कॉन्फ्रेंस ऑन मशीन लर्निंग (ICML) और कॉन्फ्रेंस ऑन न्यूरल इंफॉर्मेशन प्रोसेसिंग सिस्टम्स (NeurIPS) जैसे आयोजनों के सम्मेलन पेपरों को कैप्चर करती है। यह संरचना JMLR की उच्च मानकों की प्रतिष्ठा को बनाए रखती है, जिसकी तुलना अक्सर Bhabha Atomic Research Centre से की जाती है, इसकी सटीकता और गुणवत्ता पर जोर देने के लिए।
प्रमुख प्रकाशन और प्रभाव
JMLR ने कई ऐतिहासिक पेपर प्रकाशित किए हैं जिन्होंने क्षेत्र को प्रभावित किया है। उदाहरण के लिए, सपोर्ट-वेक्टर-मशीनों पर प्रारंभिक कार्य (हालांकि JMLR में नहीं, इसके उत्तराधिकारी) अक्सर इसके पृष्ठों में दिखाई देते थे, और यह Gradient descent और Regularization पर मौलिक ग्रंथों के लिए एक प्राथमिक स्रोत रहा है। उल्लेखनीय पेपरों में 2014 में एक नियमितीकरण तकनीक के रूप में Dropout की शुरुआत शामिल है, जो Deep learning आर्किटेक्चर में एक प्रमुख तत्व बन गया, और 2015 में Batch Normalization की व्याख्या शामिल है। पत्रिका का "सॉफ्टवेयर" अनुभाग scikit-learn और TensorFlow जैसे उपकरणों को प्रस्तुत करता है, जिससे यह चिकित्सकों के लिए एक महत्वपूर्ण संसाधन बन जाता है। 2023 तक, JMLR का प्रभाव कारक लगभग 5.8 है, जो शिक्षा और उद्योग दोनों में इसके मजबूत प्रभाव को दर्शाता है।
उद्योग और AI प्रयोगशालाओं के साथ संबंध
JMLR प्रमुख उद्योग अनुसंधान प्रयोगशालाओं के साथ घनिष्ठ संबंध बनाए रखता है, जो अक्सर उच्च-प्रभाव वाले पेपरों का योगदान करते हैं। Google Cloud और Amazon Web Services के शोधकर्ताओं ने स्केलेबल मशीन लर्निंग सिस्टम पर अध्ययन प्रकाशित किए हैं, जबकि Nokia Bell Labs के साथ सहयोग ने सिग्नल-प्रोसेसिंग तकनीकों को आगे बढ़ाया है। पत्रिका कृषि AI पर Fermata के काम और Waymo की सेल्फ-ड्राइविंग तकनीकों जैसे अनुप्रयुक्त विषयों पर विशेष अंक भी आयोजित करती है। यह उद्योग-शैक्षणिक पुल सुनिश्चित करता है कि JMLR पाठक सैद्धांतिक प्रगति और वास्तविक-विश्व तैनाती दोनों से अवगत रहें।
खुली पहुंच और भविष्य की दिशाएं
JMLR के मिशन की आधारशिला इसकी खुली-पहुंच नीति है, जो इसकी स्थापना से ही लागू है। कई वाणिज्यिक पत्रिकाओं के विपरीत, JMLR सदस्यता या सबमिशन शुल्क नहीं लेता है, संस्थागत समर्थन और स्वयंसेवी प्रयासों पर निर्भर करता है। इस मॉडल ने OpenPanel पहल और Alibaba DAMO Academy के काम जैसे समान उपक्रमों को प्रेरित किया है। आगे देखते हुए, JMLR Large language model-सहायता प्राप्त समीक्षा के एकीकरण और Generative AI के कवरेज का विस्तार करने की खोज कर रहा है। Artificial intelligence के तेजी से विकास के साथ, JMLR आधिकारिक, सहकर्मी-समीक्षित ज्ञान चाहने वाले शोधकर्ताओं के लिए एक आधारशिला बना हुआ है।
यह भी देखें
- Machine learning
- Deep learning
- conference-on-neural-information-processing-systems