Willkommen in der Arbeitsgruppe AutoML

Die Anwendung von Maschinellem Lernen (ML) umfasst viele Designentscheidungen: Die Wahl von Pre- und Postprocessingmethoden, ML Modellen, Hyperparametereinstellungen bis hin zur Architektur eines Neuronalen Netzes kann grundlegend darüber entscheiden, ob ML-Systeme zufällige Werte produzieren oder State-of-the-Art-Performanz liefern. Allerdings ist die Konzeption dieser Systeme selbst für ML-Expert:innen aufwändig und fehleranfällig. Aus diesem Grund ist es nicht einfach, diese Designentscheidungen effizient zu treffen.

AutoML thematisiert genau diese Herausforderung durch die Automatisierung dieser Designentscheidungsprozesse. Die resultierenden Methoden und Tools unterstützen die Anwender:innen, effizient neue ML-Systeme zu gestalten.