ORCID: https://orcid.org/0000-0001-9954-462X; Tornede, Alexander
ORCID: https://orcid.org/0000-0002-2415-2186; Fehring, Lukas
ORCID: https://orcid.org/0000-0001-8057-4650; Gehring, Lukas; Graf, Helena
ORCID: https://orcid.org/0000-0001-9447-0609; Hanselle, Jonas
ORCID: https://orcid.org/0000-0002-1231-4985; Mohr, Felix
ORCID: https://orcid.org/0000-0002-9293-2424 und Wever, Marcel
ORCID: https://orcid.org/0000-0001-9782-6818
(20. April 2023):
PyExperimenter: Easily distribute experiments and track results.
In: Journal of Open Source Software, Bd. 8, Nr. 84: S. 5149
Abstract
PyExperimenter is a tool to facilitate the setup, documentation, execution, and subsequent evaluation of results from an empirical study of algorithms and in particular is designed to reduce the involved manual effort significantly. It is intended to be used by researchers in the field of artificial intelligence, but is not limited to those.
Dokumententyp: | Zeitschriftenartikel |
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Fakultät: | Mathematik, Informatik und Statistik > Informatik > Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen |
Themengebiete: | 000 Informatik, Informationswissenschaft, allgemeine Werke > 000 Informatik, Wissen, Systeme |
ISSN: | 2475-9066 |
Sprache: | Englisch |
Dokumenten ID: | 107521 |
Datum der Veröffentlichung auf Open Access LMU: | 01. Nov. 2023, 16:54 |
Letzte Änderungen: | 01. Nov. 2023, 16:54 |
DFG: | Gefördert durch die Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - 160364472 |