Interactive and Explainable Human-Centered AutoML

Informations projet

ixAutoML

N° de convention de subvention: 101041029

DOI

10.3030/101041029

Date de signature de la CE 8 Février 2022

Date de début 1 Decembre 2022

Date de fin 30 Novembre 2027

Financé au titre de

• European Research Council (ERC)

Coût total

€ 1 459 763,00

Contribution de l’UE

€ 1 459 763,00

Coordonné par

GOTTFRIED WILHELM LEIBNIZ UNIVERSITAET HANNOVER
Germany

CORDIS fournit des liens vers les livrables publics et les publications des projets HORIZON.

Les liens vers les livrables et les publications des projets du 7e PC, ainsi que les liens vers certains types de résultats spécifiques tels que les jeux de données et les logiciels, sont récupérés dynamiquement sur OpenAIRE .

Livrables

Documents, reports (1)

Data Management Plan

Provide a Data Management Plan

Publications

Conference proceedings (9)

piBO: Augmenting Acquisition Functions with User Beliefs for Bayesian Optimization

Auteurs: Carl Hvarfner, Danny Stoll, Artur Souza, Marius Lindauer, Frank Hutter, Luigi Nardi
Publié dans: ICLR 2022 Conference, 2022
Éditeur: ICLR 2022 Conference

Hyperparameters in Reinforcement Learning and How To Tune Them

Auteurs: Eimer, Theresa; Lindauer, Marius; Raileanu, Roberta
Publié dans: International Conference on Machine Learning, 2023
Éditeur: PMLR
DOI: 10.48550/arxiv.2306.01324

Symbolic Explanations for Hyperparameter Optimization

Auteurs: Segel, Sarah; Graf, Helena; Tornede, Alexander; Bischl, Bernd; Lindauer, Marius
Publié dans: International Conference on AutoML, 2023
Éditeur: PMLR
DOI: 10.5281/zenodo.8123425

Automated Machine Learning for Remaining Useful Life Predictions

Auteurs: Zöller, Marc-André; Mauthe, Fabian; Zeiler, Peter; Lindauer, Marius; Huber, Marco F.
Publié dans: 2023 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC), 2023
Éditeur: IEEE
DOI: 10.48550/arxiv.2306.12215

PriorBand: Practical Hyperparameter Optimization in the Age of Deep Learning

Auteurs: Mallik, Neeratyoy; Bergman, Edward; Hvarfner, Carl; Stoll, Danny; Janowski, Maciej; Lindauer, Marius; Nardi, Luigi; Hutter, Frank
Publié dans: 37th Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2023), 2023
Éditeur: PMLR
DOI: 10.48550/arxiv.2306.12370

PriorBand: HyperBand + Human Expert Knowledge

Auteurs: Neeratyoy Mallik, Carl Hvarfner, Danny Stoll, Maciej Janowski, Eddie Bergman, Marius Lindauer, Luigi Nardi, Frank Hutter
Publié dans: 2022 NeurIPS Workshop on Meta Learning (MetaLearn), 2022
Éditeur: NeurIPS 2022 Workshop MetaLearn

Position Paper: A Call to Action for a Human-Centered AutoML Paradigm

Auteurs: Marius Lindauer, Florian Karl, Anne Klier, Julia Moosbauer, Alexander Tornede, Andreas C Mueller, Frank Hutter, Matthias Feurer, Bernd Bischl
Publié dans: International Conference on Machine Learning (ICML), 2024
Éditeur: PMLR

Interactive Hyperparameter Optimization in Multi-Objective Problems via Preference Learning

Auteurs: Joseph Giovanelli, Alexander Tornede, Tanja Tornede, Marius Lindauer
Publié dans: Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, Numéro 38, 2024, ISSN 2374-3468
Éditeur: Association for the Advancement of Artificial Intelligence (AAAI)
DOI: 10.1609/aaai.v38i11.29106

AutoRL Hyperparameter Landscapes

Auteurs: Mohan, Aditya; Benjamins, Carolin; Wienecke, Konrad; Dockhorn, Alexander; Lindauer, Marius
Publié dans: International Conference on AutoML, 2023
Éditeur: PMLR
DOI: 10.48550/arxiv.2304.02396

Other (1)

Practitioner Motives to Select Hyperparameter Optimization Methods

Auteurs: Hasebrook, Niklas; Morsbach, Felix; Kannengießer, Niclas; Zöller, Marc; Franke, Jörg; Lindauer, Marius; Hutter, Frank; Sunyaev, Ali
Publié dans: ArXiv, 2022
Éditeur: ArXiv
DOI: 10.48550/arxiv.2203.01717

Peer reviewed articles (3)

AutoML in the Age of Large Language Models: Current Challenges, Future Opportunities and Risks

Auteurs: Alexander Tornede; Difan Deng; Theresa Eimer; Joseph Giovanelli; Aditya Mohan; Tim Ruhkopf; Sarah Segel; Daphne Theodorakopoulos; Tanja Tornede; Henning Wachsmuth; Marius Lindauer
Publié dans: Transactions of Machine Learning Research (TMLR), 2023, ISSN 2835-8856
Éditeur: TMLR
DOI: 10.48550/arxiv.2306.08107

Application of machine learning for fleet-based condition monitoring of ball screw drives in machine tools

Auteurs: Berend Denkena; Marc-André Dittrich; Hendrik Noske; Dirk Lange; Carolin Benjamins; Marius Lindauer
Publié dans: The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 2023, ISSN 1433-3015
Éditeur: Springer
DOI: 10.15488/18169

AMLTK: A Modular AutoML Toolkit in Python

Auteurs: Edward Bergman, Matthias Feurer, Aron Bahram, Amir Rezaei Balef, Lennart Purucker, Sarah Segel, Marius Lindauer, Frank Hutter, Katharina Eggensperger
Publié dans: Journal of Open Source Software, Numéro 9, 2024, ISSN 2475-9066
Éditeur: The Open Journal
DOI: 10.21105/joss.06367