Dr. Niclas Kannengießer hielt einen Vortrag zur Nutzung von Automated Machine Learning Methoden an der Universität St. Gallen

(30.10.2024) Dr. Niclas Kannengießer hielt einen Vortrag zur Auswahl von Methoden für automatisiertes maschinelles lernen (automated machine learning; AutoML) an der Universität St. Gallen.

Maschinelles Lernen (ML) ist aus unserem Alltag nicht mehr wegzudenken—es steckt hinter Sprachassistenten, personalisierten Empfehlungen und sogar in medizinischen Diagnosesystemen. Doch damit ML-Modelle effektiv funktionieren, müssen sie sorgfältig eingestellt werden. Ein entscheidender Schritt dabei ist die Optimierung von 'Hyperparametern', also Einstellungen, die die Leistung eines Modells massgeblich beeinflussen. Beispielsweise geben diese vor, wie schnell ein Modell lernt, was sich etwa darauf auswirkt, wie robust das Gelernte ist. In seinem Research Talk erläuterte Dr. Niclas Kannengießer vom Karlsruher Institut für Technologie (KIT), warum die Wahl der richtigen Optimierungsmethode so wichtig ist und welche Faktoren Praktiker dabei leiten.

Mehr Informationen gibt es auf der Seite der Universität St. Gallen: https://iwi.unisg.ch/en/newsuebersicht/news-detail/news/hyperparameter-optimierung-im-einsatz-so-treffen-fachleute-ihre-wahl/