Em Busca de uma Infraestrutura Aberta para Experimentos de Aprendizado Profundo: Integração da DLProv e Dataverse - Pina, Débora; Kunstmann, Liliane; Mattoso, Marta; Lage, Marcos; de Oliveira, Daniel (Anais do Brazilian e-Science Workshop (BreSci); 2025: Anais do XIX Brazilian e-Science WorkshopDO - 10.5753/bresci.2025.248217, 2025)
A Ciência Aberta exige auditoria e reúso, o que traz desafios à gestão de dados em dataflows de treinamento de Aprendizado Profundo (AP). Para isso, é fundamental capturar dados de proveniência, como transformações executadas e ambiente de execução. Contudo, apenas capturar não basta, é preciso disponibilizar essas informações. O artigo propõe integrar a ferramenta DLProv, que coleta dados de proveniência em AP, ao repositório Dataverse. A proposta automatiza a publicação de dados, modelos e metadados. A viabilidade foi demonstrada com o treinamento de uma CNN baseada na AlexNet.