Automatisiertes maschinelles Lernen

insight - Automatisiertes maschinelles Lernen

Effiziente Hyperparameter-Suche in modellfreiem AutoML mit kontextfreien Grammatiken

Die Arbeit präsentiert einen modellfreien Ansatz für grammar-basiertes AutoML, der die Hyperparameter-Suche als Erweiterung zu GramML integriert. Der Ansatz umfasst zwei Schritte: (1) Einbinden von Hyperparameter-Werten in die Grammatik mithilfe von Grammatikregeln und (2) Modifizieren des Monte-Carlo-Baum-Suchverfahrens (MCTS), um die Erfassung der besten Pipeline-Konfiguration zu verbessern, Beschneidung zu implementieren und verschiedene Auswahlstrategien und Rückpropagierungsfunktionen zu unterstützen.

Entschlüsselung von AutoML-Ensembles: cattleia's Unterstützung bei der Entscheidungsfindung

Cattleia ist eine Anwendung, die die Interpretierbarkeit von Ensemble-Modellen in AutoML-Paketen wie auto-sklearn, AutoGluon und FLAML verbessert, indem sie innovative Lösungen für die Ensemble-Analyse bietet.

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