AutoGluon: Produktionsreife Tabellermodelle mit Ensembling & Distillation

In einem praxisnahen Tutorial wird gezeigt, wie man mit AutoGluon eine vollwertige Machine‑Learning‑Pipeline für tabellarische Daten aufbaut. Der Prozess beginnt bei der Rohdatenaufnahme und führt bis hin zu fertigen, deployment‑bereiten Artefakten.

Die Autoren demonstrieren, wie hochqualitative gestapelte und gebagte Ensembles trainiert werden können. Anschließend erfolgt eine gründliche Leistungsbewertung mit robusten Metriken, gefolgt von einer detaillierten Analyse von Subgruppen und Feature‑Level‑Einflüssen.

Um die Modelle für Echtzeit‑Inference zu optimieren, werden Techniken wie refit‑full und Distillation eingesetzt. Diese Schritte reduzieren die Modellgröße und die Latenz, ohne die Genauigkeit wesentlich zu beeinträchtigen.

Das Tutorial, veröffentlicht auf MarkTechPost, bietet einen umfassenden Leitfaden für Entwickler, die AutoML in produktionsreife Anwendungen integrieren wollen.