Auto-sklearn: Efficient and Robust Automated Machine Learning (Englisch)
Freier Zugriff
- Neue Suche nach: Feurer, Matthias
- Neue Suche nach: Klein, Aaron
- Neue Suche nach: Eggensperger, Katharina
- Neue Suche nach: Springenberg, Jost Tobias
- Neue Suche nach: Blum, Manuel
- Neue Suche nach: Hutter, Frank
- Neue Suche nach: Hutter, Frank
- Neue Suche nach: Kotthoff, Lars
- Neue Suche nach: Vanschoren, Joaquin
- Weitere Informationen zu Vanschoren, Joaquin:
- https://orcid.org/https://orcid.org/0000-0001-7044-9805
- Neue Suche nach: Feurer, Matthias
- Neue Suche nach: Klein, Aaron
- Neue Suche nach: Eggensperger, Katharina
- Neue Suche nach: Springenberg, Jost Tobias
- Neue Suche nach: Blum, Manuel
- Neue Suche nach: Hutter, Frank
In:
Automated Machine Learning
: Methods, Systems, Challenges
;
Kapitel: 6
;
113-134
;
2019
- Aufsatz/Kapitel (Buch) / Elektronische Ressource
-
Titel:Auto-sklearn: Efficient and Robust Automated Machine Learning
-
Weitere Titelangaben:The Springer Series on Challenges in Machine Learning
-
Beteiligte:Hutter, Frank ( Herausgeber:in ) / Kotthoff, Lars ( Herausgeber:in ) / Vanschoren, Joaquin ( Herausgeber:in ) / Feurer, Matthias ( Autor:in ) / Klein, Aaron ( Autor:in ) / Eggensperger, Katharina ( Autor:in ) / Springenberg, Jost Tobias ( Autor:in ) / Blum, Manuel ( Autor:in ) / Hutter, Frank ( Autor:in )
-
Erschienen in:Automated Machine Learning : Methods, Systems, Challenges ; Kapitel: 6 ; 113-134
-
Verlag:
- Neue Suche nach: Springer International Publishing
-
Erscheinungsort:Cham
-
Erscheinungsdatum:18.05.2019
-
Format / Umfang:22 pages
-
ISBN:
-
ISSN:
-
DOI:
-
Medientyp:Aufsatz/Kapitel (Buch)
-
Format:Elektronische Ressource
-
Sprache:Englisch
-
Schlagwörter:
-
Lizenzbestimmungen:
-
Datenquelle:
Inhaltsverzeichnis E-Book
Die Inhaltsverzeichnisse werden automatisch erzeugt und basieren auf den im Index des TIB-Portals verfügbaren Einzelnachweisen der enthaltenen Beiträge. Die Anzeige der Inhaltsverzeichnisse kann daher unvollständig oder lückenhaft sein.
- 1
-
Hyperparameter OptimizationFeurer, Matthias / Hutter, Frank et al. | 2019
- 2
-
Meta-LearningVanschoren, Joaquin et al. | 2019
- 3
-
Neural Architecture SearchElsken, Thomas / Metzen, Jan Hendrik / Hutter, Frank et al. | 2019
- 4
-
Auto-WEKA: Automatic Model Selection and Hyperparameter Optimization in WEKAKotthoff, Lars / Thornton, Chris / Hoos, Holger H. / Hutter, Frank / Leyton-Brown, Kevin et al. | 2019
- 5
-
Hyperopt-SklearnKomer, Brent / Bergstra, James / Eliasmith, Chris et al. | 2019
- 6
-
Auto-sklearn: Efficient and Robust Automated Machine LearningFeurer, Matthias / Klein, Aaron / Eggensperger, Katharina / Springenberg, Jost Tobias / Blum, Manuel / Hutter, Frank et al. | 2019
- 7
-
Towards Automatically-Tuned Deep Neural NetworksMendoza, Hector / Klein, Aaron / Feurer, Matthias / Springenberg, Jost Tobias / Urban, Matthias / Burkart, Michael / Dippel, Maximilian / Lindauer, Marius / Hutter, Frank et al. | 2019
- 8
-
TPOT: A Tree-Based Pipeline Optimization Tool for Automating Machine LearningOlson, Randal S. / Moore, Jason H. et al. | 2019
- 9
-
The Automatic StatisticianSteinruecken, Christian / Smith, Emma / Janz, David / Lloyd, James / Ghahramani, Zoubin et al. | 2019
- 10
-
Analysis of the AutoML Challenge Series 2015–2018Guyon, Isabelle / Sun-Hosoya, Lisheng / Boullé, Marc / Escalante, Hugo Jair / Escalera, Sergio / Liu, Zhengying / Jajetic, Damir / Ray, Bisakha / Saeed, Mehreen / Sebag, Michèle et al. | 2019
- C1
-
Correction to: Neural Architecture SearchElsken, Thomas / Metzen, Jan Hendrik / Hutter, Frank et al. | 2019