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El Journal of Machine Learning Research es una revista científica de acceso abierto revisada por pares que cubre el aprendizaje automático . Se estableció en 2000 y el primer editor en jefe fue Leslie Kaelbling . [1] Los editores en jefe actuales son Francis Bach ( Inria ), David Blei ( Universidad de Columbia ) y Bernhard Schölkopf ( Instituto Max Planck de Sistemas Inteligentes ).

Historia [ editar ]

La revista se estableció como una alternativa de acceso abierto a la revista Machine Learning . En 2001, cuarenta miembros del consejo editorial de Machine Learning dimitieron, diciendo que en la era de Internet , era perjudicial para los investigadores seguir publicando sus artículos en revistas caras con archivos de acceso de pago. El modelo de acceso abierto empleado por el Journal of Machine Learning Research permite a los autores publicar artículos de forma gratuita y conservar los derechos de autor, mientras que los archivos están disponibles gratuitamente en línea. [2]

Las ediciones impresas de la revista fueron publicadas por MIT Press hasta 2004 y por Microtome Publishing a partir de entonces. Desde su inicio, la revista no recibió ingresos de la edición impresa y no pagó ninguna subvención a MIT Press o Microtome Publishing. [1]

En respuesta a los costos prohibitivos de organizar la publicación de actas de talleres y conferencias con empresas editoriales académicas tradicionales , la revista lanzó un brazo de publicación de actas en 2007 [3] y ahora publica actas de varias conferencias líderes en aprendizaje automático , incluida la Conferencia Internacional sobre Aprendizaje Automático , COLT , AISTATS y talleres realizados en la Conferencia sobre Sistemas de Procesamiento de Información Neural .

Lectura adicional [ editar ]

Referencias [ editar ]

  1. a b Shieber, Stuart (6 de marzo de 2012). "Una revista eficiente" . El folleto ocasional . Consultado el 12 de febrero de 2017 .
  2. ^ "Consejo editorial de la revista Kluwer, aprendizaje automático: carta de renuncia" . Foro SIGIR . 35 (2). 2001.
  3. ^ Lawrence, Neil (30 de marzo de 2015). "Proceedings of Machine Learning Research" . Probabilidad inversa . Consultado el 12 de febrero de 2017 .

Enlaces externos [ editar ]

  • Página web oficial