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Publikationen

  1. 2024
  2. Elektronisch veröffentlicht (E-Pub)

    Towards Leveraging AutoML for Sustainable Deep Learning: A Multi-Objective HPO Approach on Deep Shift Neural Networks

    Hennig, L., Tornede, T. & Lindauer, M., 2 Apr. 2024, (Elektronisch veröffentlicht (E-Pub)) 5th Workshop on practical ML for limited/low resource settings.

    Publikation: Beitrag in Buch/Bericht/Sammelwerk/KonferenzbandAufsatz in KonferenzbandForschungPeer-Review

  3. Veröffentlicht

    Interactive Hyperparameter Optimization in Multi-Objective Problems via Preference Learning

    Giovanelli, J., Tornede, A., Tornede, T. & Lindauer, M., 24 März 2024, Proceedings of the 38th conference on AAAI. Wooldridge, M., Dy, J. & Natarajan, S. (Hrsg.). S. 12172-12180 9 S. (Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence; Band 38, Nr. 11).

    Publikation: Beitrag in Buch/Bericht/Sammelwerk/KonferenzbandAufsatz in KonferenzbandForschungPeer-Review

  4. Elektronisch veröffentlicht (E-Pub)

    AutoML in the Age of Large Language Models: Current Challenges, Future Opportunities and Risks

    Tornede, A., Deng, D., Eimer, T., Giovanelli, J., Mohan, A., Ruhkopf, T., Segel, S., Theodorakopoulos, D., Tornede, T., Wachsmuth, H. & Lindauer, M., 9 Feb. 2024, (Elektronisch veröffentlicht (E-Pub)) in: Transactions on Machine Learning Research.

    Publikation: Beitrag in FachzeitschriftArtikelForschungPeer-Review

  5. 2023
  6. PyExperimenter: Easily distribute experiments and track results

    Tornede, T., Tornede, A., Fehring, L., Gehring, L., Graf, H., Hanselle, J., Mohr, F. & Wever, M., 20 Apr. 2023, in: Journal of Open Source Software. 8, 84, 3 S.

    Publikation: Beitrag in FachzeitschriftArtikelForschungPeer-Review

  7. Algorithm selection on a meta level

    Tornede, A., Gehring, L., Tornede, T., Wever, M. & Hüllermeier, E., Apr. 2023, in: Machine learning. 112, 4, S. 1253-1286 34 S.

    Publikation: Beitrag in FachzeitschriftArtikelForschungPeer-Review

  8. Towards Green Automated Machine Learning: Status Quo and Future Directions

    Tornede, T., Tornede, A., Hanselle, J., Mohr, F., Wever, M. & Hüllermeier, E., 2023, in: Journal of Artificial Intelligence Research. 77, S. 427-457 31 S.

    Publikation: Beitrag in FachzeitschriftArtikelForschungPeer-Review

  9. 2021
  10. Coevolution of remaining useful lifetime estimation pipelines for automated predictive maintenance

    Tornede, T., Tornede, A., Wever, M. & Hüllermeier, E., 26 Juni 2021, GECCO 2021 - Proceedings of the 2021 Genetic and Evolutionary Computation Conference. S. 368-376 9 S. (ACM Conferences).

    Publikation: Beitrag in Buch/Bericht/Sammelwerk/KonferenzbandAufsatz in KonferenzbandForschungPeer-Review

  11. AutoML for Predictive Maintenance: One Tool to RUL Them All

    Tornede, T., Tornede, A., Wever, M., Mohr, F. & Hüllermeier, E., 10 Jan. 2021, IoT Streams for Data-Driven Predictive Maintenance and IoT, Edge, and Mobile for Embedded Machine Learning: Second International Workshop, IoT Streams 2020, and First International Workshop, ITEM 2020, Co-located with ECML/PKDD 2020, Ghent, Belgium, September 14-18, 2020, Revised Selected Papers. Gama, J., Pashami, S., Bifet, A., Sayed-Mouchawe, M., Fröning, H., Pernkopf, F., Schiele, G. & Blott, M. (Hrsg.). 1 Aufl. Springer Science and Business Media Deutschland GmbH, S. 106–118 13 S. (Communications in Computer and Information Science; Band 1325).

    Publikation: Beitrag in Buch/Bericht/Sammelwerk/KonferenzbandAufsatz in KonferenzbandForschungPeer-Review

  12. 2020
  13. Integration of Novel Sensors and Machine Learning for Predictive Maintenance in Medium Voltage Switchgear to Enable the Energy and Mobility Revolutions

    Hoffmann, M. W., Wildermuth, S., Gitzel, R., Boyaci, A., Gebhardt, J., Kaul, H., Amihai, I., Forg, B., Suriyah, M., Leibfried, T., Stich, V., Hicking, J., Bremer, M., Kaminski, L., Beverungen, D., Heiden, P. Z. & Tornede, T., 8 Apr. 2020, in: Sensors. 20, 7, 2099.

    Publikation: Beitrag in FachzeitschriftArtikelForschungPeer-Review