ML.recipes
Erhöhe Zitationen, erleichtere Reviews und fördere die Zusammenarbeit: Besseres ML in der Wissenschaft.
ML.recipes bietet eine Reihe von "Easy Wins" und Tutorials zur Verbesserung der Reproduzierbarkeit von Machine Learning in der wissenschaftlichen Forschung. Das Ziel ist es, angewandte Wissenschaftler dabei zu unterstützen, ihre ML-Anwendungen durch bessere Methoden und Codequalität zu optimieren. Dies führt zu einer Steigerung der Zitierfähigkeit, beschleunigt den Review-Prozess bei Publikationen und fördert die Zusammenarbeit zwischen Forschenden.
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Über die Firma ML.recipes
ML.recipes stellt eine umfassende Ressource bereit, die sich darauf konzentriert, die Reproduzierbarkeit von Machine Learning (ML) in wissenschaftlichen Forschungskontexten zu verbessern. Angesichts der massiven Zunahme von ML-Anwendungen bei wissenschaftlichen Konferenzen zielt diese Sammlung von Tutorials und Leitfäden darauf ab, die Qualität der wissenschaftlichen Beiträge signifikant zu steigern. Der Fokus liegt dabei auf pragmatischen Grundlagen und sogenannten "Easy Wins", die Forschende schnell implementieren können, um ein hohes Maß an Reproduzierbarkeit zu erreichen.
Das Tutorial behandelt wesentliche Bereiche wie Model Evaluation, Benchmarking, Model Sharing, Testing, Interpretability und Ablation Studies. Die Anwendung dieser Methoden soll es anderen Forschern erleichtern, veröffentlichte Arbeiten zu nutzen und darauf aufzubauen, was wiederum die Zitierrate der Originalpublikationen erhöht. Darüber hinaus trägt die verbesserte Code- und Methodenqualität dazu bei, den Überprüfungsprozess bei wissenschaftlichen Veröffentlichungen zu beschleunigen und Ablehnungen aufgrund methodischer Mängel zu vermeiden.
Die Initiative, die von Jesper Dramsch betreut wird, betont den überproportional großen Einfluss dieser Reproduzierbarkeitsanstrengungen im Verhältnis zum geringen zusätzlichen Aufwand, der durch die Nutzung bestehender Python-Bibliotheken entsteht. ML.recipes richtet sich explizit an angewandte Wissenschaftler, die ihre ML-Lösungen optimieren möchten, und bietet hierfür praktische Notizbücher, zusätzliche Ressourcen sowie Vorträge und Workshops an, die die Materialien ergänzen.
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