University · Artificial Intelligence · Machine Learning Foundations
Neural Architecture Search and AutoML
4 Abschnitte
The AutoML pipeline: hyperparameter optimisation (grid, random, Bayesian), neural architecture search (NAS) with reinforcement learning, evolutionary strategies, weight sharing/one-shot NAS, differentiable architecture search (DARTS), meta-learning for few-shot settings, and practical frameworks (Auto-sklearn, NAS-Bench, SMAC).
Inhaltsübersicht
- The AutoML Problem and Hyperparameter Optimisation
- Neural Architecture Search: Reinforcement Learning and Evolutionary Strategies
- Weight-Sharing and Differentiable Architecture Search (DARTS)
- Meta-Learning, Full AutoML Pipelines, and Practical Frameworks
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