Vollständige Open-Source‑Maschinenlernen: Was es wirklich braucht
Open‑Source‑Maschinenlernen ist mehr als nur Code, der frei zugänglich ist. Um wirklich offen und reproduzierbar zu sein, müssen mehrere Verpflichtungen eingehalten werden. Zunächst gilt es, sämtliche Daten, Modelle und Trainingspipelines transparent zu dokumentieren. Nur so können andere Forscher und Entwickler die Ergebnisse nachvollziehen und weiterentwickeln.
