ML-Schema, som föreslagits av W3C Machine Learning Schema Community Group, är en top-nivå ontologi som ger en uppsättning klasser, egenskaper och begränsningar för att representera och interchange information om algoritmer för maskininlärning, datauppsättningar och experiment. Det kan enkelt utvidgas och specialiseras och det är också kartlagt till andra mer domän-specifika ontologier som utvecklats inom området maskininlärning och datautvinning. I detta dokument ser vi över befintliga toppmoderna utbytesformat för maskininlärning och presenterar den första versionen av ML-Schema, ett kanoniskt format som resulterat av mer än sju års erfarenhet från olika forskningsinstitut. Vi hävdar att utsätta semantik av maskininlärning algoritmer, modeller, och experiment genom ett kanoniskt format kan bana väg för bättre tolkningsbarhet och att realistiskt uppnå full driftskompatibilitet av experiment oavsett plattform eller antagna arbetsflöde lösning.
Genom att övervinna denna fråga utökar W3C ML-Schema REF MEX ordförråd för att förbättra representationen av maskininlärningsprocessen.
ML-Schema: Exposing the Semantics of Machine Learning with Schemas and Ontologies
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}