Automated Modernization of Machine Learning Engineering Notebooks for Reproducibility
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Jin, Bihui, Wang, Kaiyuan, Nie, Pengyu |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2026
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
Suggesting Code Edits in Interactive Machine Learning Notebooks Using Large Language Models
von: Jin, Bihui, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Jin, Bihui, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Analysing Python Machine Learning Notebooks with Moose
von: Mignard, Marius, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Mignard, Marius, et al.
Veröffentlicht: (2025)
More Rigorous Software Engineering Would Improve Reproducibility in Machine Learning Research
von: Wolter, Moritz, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wolter, Moritz, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Energy-Efficient Software Development: A Multi-dimensional Empirical Analysis of Stack Overflow
von: Jin, Bihui, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Jin, Bihui, et al.
Veröffentlicht: (2024)
On the Replicability and Reproducibility of Deep Learning in Software Engineering
von: Liu, Chao, et al.
Veröffentlicht: (2020)
von: Liu, Chao, et al.
Veröffentlicht: (2020)
Large Language Models for Software Engineering: A Reproducibility Crisis
von: Siddiq, Mohammed Latif, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Siddiq, Mohammed Latif, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Automated Trustworthiness Testing for Machine Learning Classifiers
von: Cho, Steven, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Cho, Steven, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Untangling Knots: Leveraging LLM for Error Resolution in Computational Notebooks
von: Grotov, Konstantin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Grotov, Konstantin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
A Flexible Cell Classification for ML Projects in Jupyter Notebooks
von: Perez, Miguel, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Perez, Miguel, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Reproducibility in Machine Learning-based Research: Overview, Barriers and Drivers
von: Semmelrock, Harald, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Semmelrock, Harald, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Efficient Incremental Code Coverage Analysis for Regression Test Suites
von: Wang, Jiale Amber, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Wang, Jiale Amber, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Automating the Training and Deployment of Models in MLOps by Integrating Systems with Machine Learning
von: Liang, Penghao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Liang, Penghao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
A Catalog of Fairness-Aware Practices in Machine Learning Engineering
von: Voria, Gianmario, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Voria, Gianmario, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Automated Reproducibility Has a Problem Statement Problem
von: Snelleman, Thijs, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Snelleman, Thijs, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Towards Enhancing the Reproducibility of Deep Learning Bugs: An Empirical Study
von: Shah, Mehil B., et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Shah, Mehil B., et al.
Veröffentlicht: (2024)
Investigating Reproducibility in Deep Learning-Based Software Fault Prediction
von: Mukhtar, Adil, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Mukhtar, Adil, et al.
Veröffentlicht: (2024)
A Systematic Literature Review on the Use of Machine Learning in Software Engineering
von: Fred, Nyaga, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Fred, Nyaga, et al.
Veröffentlicht: (2024)
RepDL: Bit-level Reproducible Deep Learning Training and Inference
von: Xie, Peichen, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Xie, Peichen, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Using Small Language Models to Reverse-Engineer Machine Learning Pipelines Structures
von: Lacroix, Nicolas, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Lacroix, Nicolas, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Perspective of Software Engineering Researchers on Machine Learning Practices Regarding Research, Review, and Education
von: Mojica-Hanke, Anamaria, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Mojica-Hanke, Anamaria, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Improving the Reproducibility of Deep Learning Software: An Initial Investigation through a Case Study Analysis
von: Ravi, Nikita, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Ravi, Nikita, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Cataloguing Hugging Face Models to Software Engineering Activities: Automation and Findings
von: González, Alexandra, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: González, Alexandra, et al.
Veröffentlicht: (2025)
R-LAM: Reproducibility-Constrained Large Action Models for Scientific Workflow Automation
von: Sureshkumar, Suriya
Veröffentlicht: (2026)
von: Sureshkumar, Suriya
Veröffentlicht: (2026)
Containing the Reproducibility Gap: Automated Repository-Level Containerization for Scholarly Jupyter Notebooks
von: Samuel, Sheeba, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Samuel, Sheeba, et al.
Veröffentlicht: (2026)
A Regression Testing Framework with Automated Assertion Generation for Machine Learning Notebooks
von: Yao, Yingao Elaine, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Yao, Yingao Elaine, et al.
Veröffentlicht: (2025)
A Configuration-First Framework for Reproducible, Low-Code Localization
von: Strnad, Tim, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Strnad, Tim, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Why do Machine Learning Notebooks Crash? An Empirical Study on Public Python Jupyter Notebooks
von: Wang, Yiran, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Wang, Yiran, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Geospatial Machine Learning Libraries
von: Stewart, Adam J., et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Stewart, Adam J., et al.
Veröffentlicht: (2025)
Data Virtualization for Machine Learning
von: Khan, Saiful, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Khan, Saiful, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Automating Formal Verification with Reinforcement Learning and Recursive Inference
von: Tan, Max
Veröffentlicht: (2026)
von: Tan, Max
Veröffentlicht: (2026)
AutoSpec: Automated Generation of Neural Network Specifications
von: Jin, Shuowei, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Jin, Shuowei, et al.
Veröffentlicht: (2024)
ToolFactory: Automating Tool Generation by Leveraging LLM to Understand REST API Documentations
von: Ni, Xinyi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Ni, Xinyi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Deep Learning and Machine Learning: Advancing Big Data Analytics and Management with Design Patterns
von: Chen, Keyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Chen, Keyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Machine Learning Systems are Bloated and Vulnerable
von: Zhang, Huaifeng, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Zhang, Huaifeng, et al.
Veröffentlicht: (2022)
Similarity-Based Assessment of Computational Reproducibility in Jupyter Notebooks
von: Hossain, A S M Shahadat, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Hossain, A S M Shahadat, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Constrained Adversarial Learning for Automated Software Testing: a literature review
von: Vitorino, João, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Vitorino, João, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Optimising for Energy Efficiency and Performance in Machine Learning
von: Ferreira, Emile Dos Santos, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Ferreira, Emile Dos Santos, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Imitation Game: Reproducing Deep Learning Bugs Leveraging an Intelligent Agent
von: Shah, Mehil B, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Shah, Mehil B, et al.
Veröffentlicht: (2025)
How do Machine Learning Models Change?
von: Castaño, Joel, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Castaño, Joel, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Machine Learning Operations: A Mapping Study
von: Chakraborty, Abhijit, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Chakraborty, Abhijit, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Ähnliche Einträge
-
Suggesting Code Edits in Interactive Machine Learning Notebooks Using Large Language Models
von: Jin, Bihui, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Analysing Python Machine Learning Notebooks with Moose
von: Mignard, Marius, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
More Rigorous Software Engineering Would Improve Reproducibility in Machine Learning Research
von: Wolter, Moritz, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Energy-Efficient Software Development: A Multi-dimensional Empirical Analysis of Stack Overflow
von: Jin, Bihui, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
On the Replicability and Reproducibility of Deep Learning in Software Engineering
von: Liu, Chao, et al.
Veröffentlicht: (2020)