Reproducibility assessment of research code repositories
Araştırma kod depolarının yeniden üretilebilirlik değerlendirmesi
- Tez No: 822886
- Danışmanlar: DOÇ. DR. SELMA TEKİR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Doğal dil işleme, Natural language processing
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İzmir Yüksek Teknoloji Enstitüsü
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Makine öğrenimi araştırmalarındaki büyümeye, sonuçların tekrar üretilebilirliğinde buna karşılık gelen bir gelişme eşlik etmemiştir. Bu tez, ilişkili GitHub projesinin Readme dosyasının içeriğine dayalı olarak makine öğrenmesi çalışmalarının yeniden üretilebilirliğini değerlendiren yeni, tam otomatik bir uçtan uca sistem sunmaktadır. Bu değerlendirme, popüler depoların analizinden türetilen bir readme şablonuna dayanmaktadır. Şablon, yeniden üretilebilirliği teşvik eden bir yapıyı önerir. Sistemimiz, değerlendirilen her Readme dosyası için bir yeniden üretilebilirlik puanı üretir ve biri bölüm sınıflandırmasına, diğeri hiyerarşik dönüştürücülere dayanan iki farklı model kullanır. Deneysel sonuçlar, bölüm benzerliğine dayalı sistemin hiyerarşik dönüştürücü modelinden daha iyi performans gösterdiğini göstermektedir. Ayrıca, skorların Readme dökümanlarının ilgili bölümleriyle doğrudan ilişkilendirilebilmesi açısından üstün bir açıklanabilirliğe sahiptir. Önerilen çerçeve, kod paylaşımının kalitesini artırmak için önemli bir araç sunmakta ve sonuçta makine öğrenimi araştırmalarında yeniden üretilebilirliğin arttırılmasına yardımcı olmaktadır.
Özet (Çeviri)
The growth in machine learning research has not been accompanied by a corresponding improvement in the reproducibility of the results. This thesis presents a novel, fully-automated end-to-end system that evaluates the reproducibility of machine learning studies based on the content of the associated GitHub project's Readme file. This evaluation relies on a readme template derived from an analysis of popular repositories. The template suggests a structure that promotes reproducibility. Our system generates a reproducibility score for each Readme file assessed, and it employs two distinct models, one based on section classification and the other on hierarchical transformers. The experimental outcomes indicate that the system based on section similarity outperforms the hierarchical transformer model. Furthermore, it has a superior edge concerning explainability, as it allows for a direct correlation of the scores with the respective sections of the Readme files. The proposed framework provides an important tool for improving the quality of code sharing and ultimately helps to increase reproducibility in machine learning research.
Benzer Tezler
- Mercury determination by cold vapor atomic absorption spectrometry using amalgamation techniques
Başlık çevirisi yok
İSMAİL SULİEMAN EL-SALAG
- Pamuklu kumaşların halat ve geniş kasar işlemlerinin karşılaştırılması
Başlık çevirisi yok
ARİF TANER ÖZGÜNEY
Yüksek Lisans
Türkçe
1988
Tekstil ve Tekstil MühendisliğiEge ÜniversitesiTekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ABBAS YURDAKUL
- Taşköprü-Gökçeağaç (Kastamonu) yöresinde Cu ve Zn elementlerinin derekumundaki jeokimyasal dağılımları
Başlık çevirisi yok
CEM SARAÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
1987
Jeoloji MühendisliğiHacettepe ÜniversitesiJeoloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF.DR. MÜMİN KÖKSOY
- Kuma oturan ve merkezi yüklenen model yüzey şerit temellerde taşıma gücü genişlik ilişkisi
Başlık çevirisi yok
ÖZCAN TAN
