Metalearning beschleunigt AutoML: 89 % weniger Laufzeit
Die neue Studie aus dem arXiv-Preprint Dynamic Design of Machine Learning Pipelines via Metalearning zeigt, wie Metalearning die Effizienz von AutoML-Systemen drastisch steigern kann. AutoML hat die Entwicklung von KI-Anwendungen demokratisiert, indem es die Auswahl von Modellen, die Abstimmung von Hyperparametern und die Feature‑Engineering‑Schritte automatisiert. Dennoch bleiben die klassischen Such- und Optimierungsverfahren – wie Random Search, Particle Swarm Optimization oder Bayesian Optimization – wegen ihres hohen Rechenaufwands und der Gefahr des Overfittings problematisch.
