new article

_posts/2023-09-10-cv-learning.md

@@ -6,7 +6,7 @@ description: Computer Vision, od czego zacząć naukę.
 tags: computer-vision computer-vision-learn computer-vision-ai ai podstawy 
 categories: computer-vision
 giscus_comments: true
-featured: true
+featured: false
 toc:
   sidebar: left
 ---

_posts/2023-09-19-reading-papers.md

@@ -0,0 +1,117 @@
+---
+layout: post
+title: Jak efektywnie czytać artykuły naukowe
+date: 2023-09-19 04:01:45
+description: Wprowadzenie w świat wiedzy - czytanie artykułów naukowych.
+tags: articles, reading, science, learning, techniques, strategies, papers, research
+categories: paper
+giscus_comments: true
+featured: false
+toc:
+  sidebar: left
+---
+
+{% include figure.html path="assets/img/thebommel_collage_of_science_papers_and_measurements_383710fe-466e-4e7d-8218-0649915433dd.png" class="img-fluid rounded z-depth-1" zoomable=true %}
+<div class="caption">
+    Obraz wygenerowany przy pomocy Midjourney
+</div>
+
+# Skuteczne Odczytywanie Artykułów Naukowych: Techniki i Strategie
+
+W dzisiejszym świecie nauki ogromna ilość informacji jest dostępna na wyciągnięcie ręki. Artykuły naukowe stanowią kluczowe źródło wiedzy dla badaczy, studentów i profesjonalistów, ale ich czytanie może być wyzwaniem. W tym artykule dowiesz się, jak efektywnie odczytywać artykuły naukowe, aby w pełni wykorzystać ich potencjał i zrozumieć zawarte w nich informacje.
+
+## Zrozumienie Struktury Artykułu Naukowego
+
+Kluczem do efektywnego czytania artykułów naukowych jest zrozumienie ich struktury. Większość artykułów naukowych składa się z następujących sekcji:
+
+### 1. Tytuł
+
+Tytuł artykułu zawiera krótkie podsumowanie jego tematu. To pierwszy element, który przyciąga uwagę czytelnika, dlatego warto zwrócić na niego uwagę.
+
+### 2. Autorzy
+
+Sekcja autorów zawiera informacje o osobach lub zespołach odpowiedzialnych za badania. To ważne, aby ocenić wiarygodność artykułu.
+
+### 3. Streszczenie (Abstract)
+
+Streszczenie to krótka prezentacja celów, metod, wyników i wniosków artykułu. To idealne miejsce, aby ocenić, czy artykuł jest związany z twoim obszarem zainteresowań.
+
+### 4. Wprowadzenie
+
+Sekcja wprowadzenia wyjaśnia, dlaczego badanie zostało przeprowadzone i jakie są jego cele. To ważne, aby zrozumieć kontekst i znaczenie badań.
+
+### 5. Metody
+
+W tej sekcji autorzy opisują, jak przeprowadzili badania. To ważne, aby ocenić, czy metody były odpowiednie do uzyskania wyników.
+
+### 6. Wyniki
+
+Sekcja wyników prezentuje uzyskane dane i obserwacje. To kluczowa część artykułu, która dostarcza faktów i dowodów.
+
+### 7. Dyskusja
+
+W sekcji dyskusji autorzy analizują swoje wyniki, porównują je z wcześniejszymi badaniami i wyciągają wnioski. To miejsce, gdzie powstają główne spostrzeżenia.
+
+### 8. Bibliografia
+
+Lista literatury zawiera odnośniki do źródeł, które autorzy wykorzystali w swoim artykule.
+
+## Skupienie na Kluczowych Elementach
+
+Czytanie artykułów naukowych może być czasochłonne, dlatego warto skupić się na kluczowych elementach. Oto kilka strategii, które pomogą ci w efektywnym czytaniu:
+
+### 1. Przeczytaj Tytuł i Streszczenie
+
+Rozpocznij od przeczytania tytułu i streszczenia. To pozwoli ci zrozumieć główny temat i cel badania.
+
+### 2. Przejrzyj Wprowadzenie i Dyskusję
+
+Następnie przeczytaj wprowadzenie i dyskusję. Wprowadzenie pokaże ci, dlaczego badanie jest ważne, a dyskusja pomoże zrozumieć główne wnioski.
+
+### 3. Sprawdz Metody i Wyniki
+
+Sprawdz sekcje metod i wyników, aby zobaczyć, jak badanie zostało przeprowadzone i jakie wyniki uzyskano. Skoncentruj się na wykresach, tabelach i podsumowaniach wyników.
+
+## Zastosowanie
+
+### Sprawdź dostępność danych i kodu artykułu:
+
+Przejrzyj stronę artykułu w poszukiwaniu dostępu do kodu źródłowego i danych. Możesz także poszukać implementacji artykułu na platformach takich jak GitHub i Kaggle. Znalezienie implementacji artykułu ułatwi proces zrozumienia, jak został stworzony, co jest szczególnie pomocne, jeśli chcesz go dostosować do nowych danych. To oszczędzi Ci wiele czasu.
+
+### Izoluj sposób budowy modelu
+
+Jeśli kod źródłowy artykułu nie jest dostępny, będziesz musiał zaimplementować modele od podstaw. Możesz to zrobić, kierując się następującymi krokami:
+
+Architektura Modelu: Prawie każdy artykuł będzie zawierać diagram architektury modelu. Zrozumienie tego pomoże lepiej zrozumieć, jak działa model i co dokładnie robi.
+
+Wejścia i Wyjścia: Zrozumienie, jakie dane są podawane na wejściu i jakie wyniki są generowane na wyjściu modelu, pomoże w lepszym zrozumieniu, co dokładnie robi model. Przyjrzyj się wynikom, czy to prawdopodobieństwo, mapa segmentacji, ramki ograniczające itp.
+
+Nowe lub Niestandardowe Warstwy: Przyjrzyj się nowym technikom lub warstwom używanym w modelu, ponieważ mogą być one kluczowe dla zrozumienia, co autorzy artykułu dodali. Kod lub implementacja artykułu prawdopodobnie skupia się na tych nowych warstwach, więc warto dobrze zrozumieć, jak działają.
+
+Obliczenia Funkcji Straty: W artykule znajdziesz matematyczną formułę, która opisuje, jak obliczana jest funkcja straty. Jest to istotne do zrozumienia i zauważenia przed implementacją, ponieważ wpłynie to na wyniki. Musisz także zrozumieć, na jakiej podstawie została wybrana, ponieważ może być konieczne jej dostosowanie do Twojego projektu.
+
+Trenowanie Modelu: Zrozumienie, jak model był trenowany oraz jakie hiperparametry, rozmiar partii (batch size) i konfiguracje modelu zostały użyte.
+
+### Rozpoznaj, co nie zostało zrozumiane
+
+Podkreśl punkty, które nie zostały zrozumiane i wymagają dalszego zgłębienia lub badania. Artykuły naukowe opierają się na sobie nawzajem. Dlatego oczekuje się, że masz pewne podstawowe tło i wiedzę związane z artykułem, który czytasz. Zaznacz i notuj te punkty, które pozostają niejasne, a następnie poszukaj odnośników i źródeł, które mogą Ci w tym pomóc. Mogą one być już cytowane w artykule, który czytasz.
+
+### Wypróbuj to na własnym przykładzie
+
+Aby naprawdę zrozumieć model, możesz go wytrenować na dostępnych danych z artykułu i spróbować odtworzyć wyniki, jeśli to możliwe. Pomoże to zrozumieć, jak dokładnie model działa i rozwijać umiejętność tworzenia niestandardowych warstw i definiowania własnych metryk straty, które są odpowiednie dla Twojego zadania i danych. Czasami może to być trudne, nawet jeśli dane są dostępne do ponownego trenowania modelu na wszystkich dostępnych danych, ponieważ może to zająć zbyt dużo czasu. W takim przypadku można zastosować model tylko do części dostępnych danych, aby upewnić się, że zaimplementowany model działa zgodnie z oczekiwaniami, a następnie można go zastosować do własnych danych.
+
+### Zastosuj to do własnych danych
+
+Ostatnim krokiem jest zastosowanie modelu do własnych danych. Możesz zastosować ten sam model, co w artykule, bez żadnych zmian, lub dostosować go do swojego projektu lub danych.
+
+## Skuteczne Notatki i Podkreślanie
+
+Aby utrwalić wiedzę i ułatwić późniejsze odniesienie się do artykułu, warto prowadzić efektywne notatki. Warto również korzystać z różnych kolorów podczas podkreślania lub zaznaczania kluczowych fragmentów tekstu.
+
+## Przykłady i Analogie
+
+Korzystanie z przykładów i analogii może pomóc w zrozumieniu trudnych koncepcji. Przykłady z życia codziennego lub analogie do znanych sytuacji mogą uczynić treść bardziej przystępną.
+
+## Podsumowanie
+
+Czytanie artykułów naukowych może być zarówno wyzwaniem, jak i źródłem wiedzy. Warto skoncentrować się na kluczowych sekcjach artykułów, zadawać pytania w razie potrzeby, korzystać z kontekstu i rozwijać własne cele czytania. Z czasem i praktyką, stanie się to bardziej efektywnym procesem, który pomoże w rozwoju wiedzy i badawczej kariery.