SwePub
Sök i LIBRIS databas

  Utökad sökning

WFRF:(Schneider Nadine)
 

Sökning: WFRF:(Schneider Nadine) > Evaluation guidelin...

Evaluation guidelines for machine learning tools in the chemical sciences

Bender, Andreas (författare)
University Of Cambridge
Schneider, Nadine (författare)
Novartis International AG
Segler, Marwin (författare)
Microsoft Research
visa fler...
Patrick Walters, W. (författare)
Engkvist, Ola, 1967 (författare)
AstraZeneca AB,Chalmers tekniska högskola,Chalmers University of Technology
Rodrigues, Tiago (författare)
Universidade de Lisboa,University of Lisbon
visa färre...
 (creator_code:org_t)
2022-05-24
2022
Engelska.
Ingår i: Nature Reviews Chemistry. - : Springer Science and Business Media LLC. - 2397-3358. ; 6:6, s. 428-442
  • Tidskriftsartikel (refereegranskat)
Abstract Ämnesord
Stäng  
  • Machine learning (ML) promises to tackle the grand challenges in chemistry and speed up the generation, improvement and/or ordering of research hypotheses. Despite the overarching applicability of ML workflows, one usually finds diverse evaluation study designs. The current heterogeneity in evaluation techniques and metrics leads to difficulty in (or the impossibility of) comparing and assessing the relevance of new algorithms. Ultimately, this may delay the digitalization of chemistry at scale and confuse method developers, experimentalists, reviewers and journal editors. In this Perspective, we critically discuss a set of method development and evaluation guidelines for different types of ML-based publications, emphasizing supervised learning. We provide a diverse collection of examples from various authors and disciplines in chemistry. While taking into account varying accessibility across research groups, our recommendations focus on reporting completeness and standardizing comparisons between tools. We aim to further contribute to improved ML transparency and credibility by suggesting a checklist of retro-/prospective tests and dissecting their importance. We envisage that the wide adoption and continuous update of best practices will encourage an informed use of ML on real-world problems related to the chemical sciences. [Figure not available: see fulltext.]

Ämnesord

NATURVETENSKAP  -- Data- och informationsvetenskap -- Medieteknik (hsv//swe)
NATURAL SCIENCES  -- Computer and Information Sciences -- Media and Communication Technology (hsv//eng)
SAMHÄLLSVETENSKAP  -- Medie- och kommunikationsvetenskap -- Biblioteks- och informationsvetenskap (hsv//swe)
SOCIAL SCIENCES  -- Media and Communications -- Information Studies (hsv//eng)
NATURVETENSKAP  -- Data- och informationsvetenskap -- Systemvetenskap, informationssystem och informatik (hsv//swe)
NATURAL SCIENCES  -- Computer and Information Sciences -- Information Systems (hsv//eng)

Publikations- och innehållstyp

art (ämneskategori)
ref (ämneskategori)

Hitta via bibliotek

Till lärosätets databas

Kungliga biblioteket hanterar dina personuppgifter i enlighet med EU:s dataskyddsförordning (2018), GDPR. Läs mer om hur det funkar här.
Så här hanterar KB dina uppgifter vid användning av denna tjänst.

 
pil uppåt Stäng

Kopiera och spara länken för att återkomma till aktuell vy