Reproduzierbare Forschungs- und Entwicklungsumgebungen für Deep Learning
Unser Service für die Reproduzierbarkeit Ihrer Forschungsergebnisse mit einem Befehl, insbesondere für Statistik, Signalverarbeitung, Maschinelles Lernen sowie Tiefes Lernen.
Reproduzierbarkeit ist eine zentrale Anforderung an wissenschaftliche Arbeit. Dennoch sind die meisten Forschungsarbeiten schwer oder gar nicht reproduzierbar. Der Code und die Daten sind kaum verfügbar und die Entwicklungsumgebungen oft nicht genau dokumentiert oder leicht nachbaubar sind. Dies stellt ein großes Problem für die wissenschaftliche Integrität und die Nachvollziehbarkeit von Ergebnissen dar.
Mit unserem Service für Reproduzierbarkeit von Deep Learning unterstützen wir Universitäten und Unternehmen dabei, ihre Forschungsarbeiten so zu gestalten, dass sie einfach und nachhaltig reproduziert werden können. Unsere Lösung basiert auf containerisierten, GPU-gestützten Jupyter-Umgebungen, die eine standardisierte und reproduzierbare Experimentierplattform bieten.
Unsere Leistungen
Wir bieten ein umfassendes Paket für die Sicherstellung der Reproduzierbarkeit von Deep-Learning-Experimenten, darunter:
- Einrichtung einer reproduzierbaren Entwicklungsumgebung: Wir setzen eine standardisierte Deep-Learning-Umgebung auf, die mit nur einem Befehl exakt und versionskontrolliert reproduziert werden kann. Die Programmiersprachen/Bibliotheken Python, R, Julia, C/C++, Jupyter, PyTorch, TensorFlow und Keras sind selbstverständlich enthalten und können sogar innerhalb derselben Umgebung verwendet werden.
- Code-Standards und Versionskontrolle: Wir unterstützen Sie bei der Anwendung von Best Practices für sauberen, dokumentierten Code und die Nutzung von Git-basierten Versionskontrollen.
- Referenzierbare Datenquellen: Wir helfen bei der Integration und Dokumentation externer, persistent referenzierbarer Datenquellen.
- Best Practices für wissenschaftliche Publikationen: Durch den Einsatz bewährter Methoden und Tools sorgen wir dafür, dass Ihre Forschungsarbeit einfach nachvollziehbar, adaptierbar und zitierfähig bleibt.
Ihr Nutzen
Mit unserer Lösung profitieren Sie von:
- Effizienzsteigerung in der Forschung: Die einfache Wiederherstellung der Experimentierumgebung spart Zeit und vermeidet Fehler durch unvollständige Dokumentation.
- Nachhaltiger Wissenschaftspraxis: Transparente und nachvollziehbare Ergebnisse stärken die wissenschaftliche Integrität und damit das Vertrauen in Ihre wertvolle Arbeit.
- Höherer Zitierfähigkeit: Eine reproduzierbare Publikation wird von Kolleg:innen in anderen Forschungseinrichtungen präferiert, adaptiert und damit häufiger zitiert.
Setzen Sie auf einfache Reproduzierbarkeit Ihrer Forschungsergebnisse und steigern Sie die Reichweite und Adaptierbarkeit Ihrer wissenschaftlichen Arbeit!
Kontakt
CHRISTOPH SCHRANZSalzburg Research Forschungsgesellschaft mbH
T: +43/662/2288-408 | E-Mail schreiben
