T07Diretriz EQUATORML_REPRODUCIBILITY ML Reproducibility ChecklistOnda 2

Reprodutibilidade em Aprendizado de Máquina

7 slots de evidência · 7 seções obrigatórias · citação IEEE

Comitê Científico PaperClicTecaless Technologies LTDAPublicado em 27 de agosto de 20261 min de leituraRede EQUATOR
Resumo (NBR 6028)

Escopo da Diretriz

Lista de verificação de reprodutibilidade para trabalhos de aprendizado de máquina. Exige descrição completa do modelo, do procedimento de treino, do espaço de busca de hiperparâmetros, das sementes aleatórias e das medidas de variabilidade entre execuções.

Tipologia
Diretriz Científica
Macro-cluster
Engenharias, Computação e Ciência de Dados
Subcluster
ML_REPRODUCIBILITY ML Reproducibility Checklist
Nível de implementação
Checklist
Público-alvo
Pesquisadores, pós-graduandos e docentes
Rigor
Rede EQUATOR

Diretriz de relato (Rede EQUATOR)

Esta página consolida 7 items de checklist em 7 domínios. Use-a como lista de verificação antes da submissão do manuscrito.
8 seções

Checklist e Domínios da Diretriz

1. Descrição do Modelo

checklist

Descrever a arquitetura e a função objetivo de forma completa.

  • A arquitetura está descrita de forma completa. (ML Reproducibility Checklist, modelo)

2. Dados e Partições

checklist

Descrever origem, pré-processamento e partições de treino, validação e teste.

  • As partições de dados estão descritas. (ML Reproducibility Checklist, dados)

3. Procedimento de Treinamento

checklist

Descrever otimizador, taxa de aprendizado, critério de parada e infraestrutura.

  • O procedimento de treinamento está descrito. (ML Reproducibility Checklist, treino)

4. Hiperparâmetros e Busca

checklist

Declarar o espaço de busca, o método e o orçamento de busca.

  • O espaço e o método de busca de hiperparâmetros estão declarados. (ML Reproducibility Checklist, hiperparâmetros)

5. Aleatoriedade e Sementes

checklist

Declarar sementes e o número de execuções independentes.

  • As sementes e o número de execuções estão declarados. (ML Reproducibility Checklist, aleatoriedade)

6. Resultados e Variabilidade

checklist

Reportar média e dispersão entre execuções, não apenas o melhor resultado.

  • Os resultados incluem medida de dispersão. (ML Reproducibility Checklist, resultados)

7. Código e Ambiente

checklist

Disponibilizar código, ambiente e checkpoints.

  • Código e ambiente estão disponíveis. (ML Reproducibility Checklist, código)

8. Evidence Gate

warningExclusivo Pro

Este protocolo tem 7 slots de evidência, dos quais 7 são bloqueantes. Um slot bloqueante só é aceito com confiança igual ou superior a 0.85; abaixo disso o item volta ao autor como…

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📌 Norma de citação: IEEE.
⚠️ 7 itens são bloqueantes — sem eles o trabalho não avança de etapa.
ABNT NBR 6023

Referências Bibliográficas Auditadas

  1. Consulte a diretriz oficial em https://www.cs.mcgill.ca/~jpineau/ReproducibilityChecklist.pdf.

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✓ Conteúdo original✓ Revisão humana✓ Fontes primárias✓ Autoria declarada

Comitê Científico PaperClic — Tecaless Technologies LTDA. Verificação de originalidade e integridade de citações aplicada.