El aprendizaje automático (Machine Learning, ML) es la tecnología clave de nuestro tiempo. Sin embargo, hasta ahora, su éxito depende de manera crucial de los expertos humanos en ML para realizar tareas manuales, lo que limita su impacto potencial.
Para superar este problema, la investigación del Machine Learning Lab | Universität Freiburg se centra por completo en la automatización progresiva del aprendizaje automático (AutoML), con el objetivo de democratizar el acceso a ML al hacer que las soluciones de ML de última generación sean accesibles para todos en los sistemas de código abierto líderes en el mundo. Enmarcado de manera diferente, y desde el punto de vista más técnico, el Machine Learning Lab desarrolla IA que construye IA.
El Machine Learning Lab se encuentra entre los laboratorios líderes del mundo en AutoML, con trabajo que abarca metaaprendizaje, búsqueda de arquitectura neuronal, optimización eficiente de hiperparámetros, DL para datos tabulares y sistemas AutoML. También aplica AutoML para mejorar el aprendizaje profundo práctico para varias aplicaciones de gran importancia social, por ejemplo, en la subvención de consolidación ERC de Frank en Deep Learning 2.0.
Si bien el Machine Learning Lab debate AutoML en detalle en la página web AutoML.org, en el sitio web de la Universität Freiburg brinda información sobre sus publicaciones, enseñanza, proyectos y cómo ponerse en contacto para trabajar con ellos.
¿Qué es AutoML?
El aprendizaje automático automatizado, AutoML, simplifica el aprendizaje automático al automatizar varios procesos de aprendizaje automático. Dependiendo de la complejidad y el alcance de la tarea, se pueden automatizar pasos individuales o todo el proceso. El objetivo es abrir las opciones de resolución de problemas del aprendizaje automático a usuarios sin conocimientos específicos de programación o conocimientos prácticos de aprendizaje automático.