Automatisches Maschinelles Lernmodellauswahl

Automatische Modellselektion für maschinelles Lernen bezieht sich auf den Prozess, das optimale Modell aus mehreren Kandidatenmodellen durch automatisierte Methoden auszuwählen. Das Ziel ist es, die Effizienz und Genauigkeit der Modellselektion zu erhöhen, während gleichzeitig das menschliche Eingreifen minimiert wird, um sicherzustellen, dass das ausgewählte Modell für spezifische Aufgaben am besten performt. Diese Methode hat erheblichen Anwendungswert in Datenwissenschaft und maschinenlernen-Projekten, da sie den Modellentwicklungszyklus beschleunigen, die Ressourcenutzung optimieren und die Vorhersagegenauigkeit sowie die Entscheidungsunterstützungsfähigkeiten verbessern kann.