Machine learning pedagogy to support the research community
Notice bibliographique
Résumé
Machine learning methods are increasingly leveraged in disparate domains of research. Herein, we describe our curriculum design to introduce undergraduate students to applied research through a series of course assignments and a competition among peers to inspire other educators. We describe the overall course structure and detail how the assignments were tailored to a selected open research question while developing student understanding of machine learning. We outline the lessons learned from this new undergraduate curriculum design and describe how it may be adapted to similar courses. For the selected COVID19-related course-long problem of predicting which drugs might interact with specific proteins, we leveraged state-of-the-art tools for representing drug and protein sequences. We challenged students to develop unique solutions competitive with a current state-of-the-art model using reproducible Notebooks and cloud-based computing resources with the expectation that top-ranking solutions would be used to predict novel druggable targets within the SARS-CoV-2 proteome to possibly treat COVID19 patients. We motivate this curriculum design based on related competition frameworks that have led to notable research advancements and contributed to machine learning pedagogy. From our experience, the top student solutions were ultimately combined using a stacked classifier to create a publishable solution representing an actual research contribution. We highly recommend introducing undergraduate students to open research applications early in their program to encourage them to consider pursuing a career in research.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».