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¥ 2.0
摘要。随着机器学习（ML）场的迅速发展，ML管道的数量，复杂性和组件不断增长。在线平台（例如OpenML，Kaggle）旨在收集和传播ML实验。但是，可用知识的分散，每个平台代表ML过程的不同组成部分或相互区域的组件，但以不同的方式。为了解决这个问题，我们利用语义Web技术来建模和集成ML数据集，实验，软件和科学作品纳入MLSEA，这是一种资源：（i）MLSO，一种模拟ML数据集，管道和实现的本体论； （ii）MLST，分类法，其中包含ML知识的收集为受控词汇； （iii）MLSEA-kg，一个RDF图，其中包含来自不同来源的ML数据集，管道，实现和科学作品。MLSEA为改善ML管道的搜索，解释性和可重复性铺平了道路。
mlsea：可发现的机器学习的语义层
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