Project:Treffen-T3-20220120
Anwesend: Moritz Schubotz (T5), Alvaro Ortiz (T5), Tim Conrad (T5), Johannes Stegmüller (T5), Christiane Görgen(T6), Tabea Bacher (T6), Bernd Bischl (T3)
Vorstellungsrunde
BB: Mathias Drton unbedingt einladen. Lehrstuhl überwachtes ML hat 2 Personen eingestellt. Lange Zusammenarbeit mit OpenML (reproducibilty, shareability of ML, library benchmark datasets). Viel Software in R.
Vorstellung MaRDI Portal
- Import Forschungsdaten angefangen. Quellen: DLMF (https://dlmf.nist.gov/), mathematische Software (nur Software aus zbMath).
- Anfragen in SPARQL sind jetzt schon möglich: https://query.portal.mardi4nfdi.de/
- Wichtig, dass Datensätze "Provenance Information" haben.
- Mediawiki-System und Knowledge Graph waren bis jetzt im Fokus, sind jetzt installiert.
Anwendungsfall Vorstellung
BB: T3 baut selber Infrastruktur. Keine konkreten Datensätze, sondern Infrastruktur um Datensätze zu analysieren. Ziel T3 innerhalb MaRDI: Infrastruktur erweitern.
OpenML (aus der Präsentation beim FAIR Symposium):
- Inhalte: Datasets, Tasks (Metadaten), Flows, Runs (Modell-Metadata)
- Automatische Annotation von Daten (Dimensionen etc.)
- Programmier-Sprache agnostisch. Verschiedene API's (Python, R)
JS: Silo oder verknüpfter Ansatz? BB: Beides: Daten werden verlinkt. Problem: Formatanforderungen sind relativ hart. Umformatierung nötig um zu Linken.
Übersicht an ML-Paketen: https://github.com/mlr-org. Sieh besonders: mlr3-oml Packet.
Vorstellung Requirements
TC: Wir sind 1 Projekt. Portal ist ein Katalog der Daten, Publikationen, Resultate, Metadaten etc. Gibt es "spontan" Daten aus T3, die wir im Knowledge Graph übernehmen könnten?
MS: Offene Standards wären wichtig für unser Portal: Suchfunktion, SPARQL Endpoint, APIs, Metadaten sollen auffindbar sein. Langfristig soll das Portal als Einstiegspunkt zur Verfügung stehen.
BB: Es gibt Uberschneidungen mit OpenML, warum ein neues Portal? (Riesiger Aufwand, Arbeit ist spezialistisch)
MS: Beispielfrage "Welcher Datensätze wird verwendet für welchen Task"? "Verknüpfung zwischen Publikationen und Datensätze"?
BB: Angedacht, Domain-Spezifisch suchen zu können, aber noch nicht da. Datensätze sind "Tag"-bar.
Portal sollte etwas schaffen, wovon T3 auch profitiert.
- Publikationen usw. wäre ein guter Anfang.
- Ontologie für ML-Algorithmen (schwer).
- Reproduzierbarkeit ist schwierig in der ML Community. ID's von Datensätzen werden fast nie zitiert.
- Textmining auf Publikationen nicht unbedingt zielführend. MS: zbMath arbeitet auch so, dauert Jahre.
Nächste Termine und Nächste Schritte
- APIs anschauen, mit T3 für MaRDI zugängliche Daten kommunizieren: (Inhaltlich mehr Publikationen (Metadaten) | keine Formeln) - JS und AO
- Slides und zusätzliche Informationen: OpenML, MLR3 von T3 erfragen - JS
- Ausformulieren des Plans um Daten, kommunizieren, nachdem die API's angeschaut wurden - noch offen
- Erste Datensätze und Publikationen verlinken - noch offen
- Nächstes Treffen:
- Anfang Mitte März nächstes Treffen.
- TA3 Treffen findet Workshop 09./10.03.22 statt März mit dem Team (TUM/aber hybrid online, möglicherweise auch komplett online), jemand von der T5 dabei sein als Beisitzer und im Anschluss ein Gespräch.
- Sebastian Fischer und Giuseppe in die Mails
- Konzept wie das einzubringen (z. B. Auffindbarkeit durch Suche) ist zusammengefasst und auch kommunizieren in weiterer Zeit
- Intern nächste Schritte:
- Requirements View etwas anpassen (einfacher und konkrete Absicht des ersten Treffens) - JS
Nachgang
(BB)
mlr3: Der beste Einstiegspunkt ist hier
dort sind auch Videos und Slides verlinkt (unter "videos") und extremst viel weiterführendes Material (Cheatsheets, Buch, Docs)
openml:
- http://openml.github.io/articles/slides/whyR2018_tutorial/slides_tutorial.html#1
- https://openml.org/
- https://docs.openml.org/
- https://docs.openml.org/APIs/
hier noch die neue OpenML Website: https://new.openml.org/