Skip to main content
Przejdź do strony domowej Komisji Europejskiej (odnośnik otworzy się w nowym oknie)
polski polski
CORDIS - Wyniki badań wspieranych przez UE
CORDIS

Interactive and Explainable Human-Centered AutoML

CORDIS oferuje możliwość skorzystania z odnośników do publicznie dostępnych publikacji i rezultatów projektów realizowanych w ramach programów ramowych HORYZONT.

Odnośniki do rezultatów i publikacji związanych z poszczególnymi projektami 7PR, a także odnośniki do niektórych konkretnych kategorii wyników, takich jak zbiory danych i oprogramowanie, są dynamicznie pobierane z systemu OpenAIRE .

Rezultaty

Publikacje

piBO: Augmenting Acquisition Functions with User Beliefs for Bayesian Optimization

Autorzy: Carl Hvarfner, Danny Stoll, Artur Souza, Marius Lindauer, Frank Hutter, Luigi Nardi
Opublikowane w: ICLR 2022 Conference, 2022
Wydawca: ICLR 2022 Conference

Hyperparameters in Reinforcement Learning and How To Tune Them (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Eimer, Theresa; Lindauer, Marius; Raileanu, Roberta
Opublikowane w: International Conference on Machine Learning, 2023
Wydawca: PMLR
DOI: 10.48550/arxiv.2306.01324

Symbolic Explanations for Hyperparameter Optimization (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Segel, Sarah; Graf, Helena; Tornede, Alexander; Bischl, Bernd; Lindauer, Marius
Opublikowane w: International Conference on AutoML, 2023
Wydawca: PMLR
DOI: 10.5281/zenodo.8123425

Automated Machine Learning for Remaining Useful Life Predictions (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

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

PriorBand: Practical Hyperparameter Optimization in the Age of Deep Learning (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

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

PriorBand: HyperBand + Human Expert Knowledge

Autorzy: Neeratyoy Mallik, Carl Hvarfner, Danny Stoll, Maciej Janowski, Eddie Bergman, Marius Lindauer, Luigi Nardi, Frank Hutter
Opublikowane w: 2022 NeurIPS Workshop on Meta Learning (MetaLearn), 2022
Wydawca: NeurIPS 2022 Workshop MetaLearn

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

Autorzy: Marius Lindauer, Florian Karl, Anne Klier, Julia Moosbauer, Alexander Tornede, Andreas C Mueller, Frank Hutter, Matthias Feurer, Bernd Bischl
Opublikowane w: International Conference on Machine Learning (ICML), 2024
Wydawca: PMLR

Interactive Hyperparameter Optimization in Multi-Objective Problems via Preference Learning (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Joseph Giovanelli, Alexander Tornede, Tanja Tornede, Marius Lindauer
Opublikowane w: Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, Numer 38, 2024, ISSN 2374-3468
Wydawca: Association for the Advancement of Artificial Intelligence (AAAI)
DOI: 10.1609/aaai.v38i11.29106

AutoRL Hyperparameter Landscapes (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Mohan, Aditya; Benjamins, Carolin; Wienecke, Konrad; Dockhorn, Alexander; Lindauer, Marius
Opublikowane w: International Conference on AutoML, 2023
Wydawca: PMLR
DOI: 10.48550/arxiv.2304.02396

Practitioner Motives to Select Hyperparameter Optimization Methods (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Hasebrook, Niklas; Morsbach, Felix; Kannengießer, Niclas; Zöller, Marc; Franke, Jörg; Lindauer, Marius; Hutter, Frank; Sunyaev, Ali
Opublikowane w: ArXiv, 2022
Wydawca: ArXiv
DOI: 10.48550/arxiv.2203.01717

AutoML in the Age of Large Language Models: Current Challenges, Future Opportunities and Risks (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

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

Application of machine learning for fleet-based condition monitoring of ball screw drives in machine tools (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

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

AMLTK: A Modular AutoML Toolkit in Python (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Edward Bergman, Matthias Feurer, Aron Bahram, Amir Rezaei Balef, Lennart Purucker, Sarah Segel, Marius Lindauer, Frank Hutter, Katharina Eggensperger
Opublikowane w: Journal of Open Source Software, Numer 9, 2024, ISSN 2475-9066
Wydawca: The Open Journal
DOI: 10.21105/joss.06367

Wyszukiwanie danych OpenAIRE...

Podczas wyszukiwania danych OpenAIRE wystąpił błąd

Brak wyników

Moja broszura 0 0