开放ML:从10年的洞察力和超过一千篇论文
Bernd Bischl1,2, Giuseppe Casalicchio1,2, Taniya Das3
1Department of Statistics, LMU Munich, Munich, Germany.
Patterns (New York, N.Y.)
|September 10, 2025
概括
开源平台OpenML通过数据共享和协作基准测试使机器学习评估变得民主化. 它已经激发了1500多篇出版物,促进了可重复的科学和推进人工智能研究.
科学领域:
- 机器学习 机器学习
- 开放科学是一个开放的科学.
- 数据科学数据科学数据科学
背景情况:
- OpenML是一个开源平台,促进机器学习评估.
- 它可以共享数据集,任务,工作流程和模型评估.
- 该平台促进了人工智能研究和开发的协作生态系统.
研究的目的:
- 详细介绍过去十年OpenML的影响.
- 分享从构建和维护平台中学到的经验教训.
- 概述机器学习中开放科学基础设施的未来方向.
主要方法:
- 分析平台使用情况和引用数据.
- 在平台开发和扩展中吸取经验教训的回顾.
- 描述正在进行的努力和OpenML的未来愿景.
主要成果:
- 开放ML已经激发了多个科学领域的1500多个出版物.
- 丰富的元数据,协作基准测试和开放的接口增强了研究和互操作性.
- 该平台为可重复的科学和AI进步做出了重大贡献.
结论:
- OpenML对机器学习研究和教育产生了重大影响.
- 经验教训强调了元数据,协作和开放接口的价值.
- 未来的努力旨在扩大能力,并与其他平台集成,以实现更广泛的开放科学基础设施.
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