Open-Source maschinelles Lernen in der computergestützten Chemie

Für jedes Projekt geben sie eine kurze Beschreibung, den Link zum Code, den dazugehörigen Lizenztyp und ob die Trainingsdaten und die daraus resultierenden Modelle öffentlich zugänglich sind. Anhand der in GitHub-Repositories hinterlegten Projekte werden die am häufigsten verwendeten Python-Bibliotheken ermittelt. Diese Übersicht  soll als Ressource dienen, um mehr über maschinelles Lernen oder bestimmte Architekturen zu erfahren, indem zugängliche Codes mit begleitenden Papieren auf Themenbasis identifiziert werden. Zu diesem Zweck wurden auch Open-Source-Software für computergestützte Chemie zur Erzeugung von Trainingsdaten und grundlegende Python-Bibliotheken für maschinelles Lernen aufgenommen. Auf der Grundlage der Beobachtungen und unter Berücksichtigung der drei Säulen der kollaborativen Arbeit im Bereich des maschinellen Lernens - offene Daten, offene Quellen (Code) und offene Modelle - unterbreiten die Forschenden der Gemeinschaft einige Vorschläge.