Unsere Publikation über "Automatisiertes maschinelles Lernen in der Praxis" gewinnt den Most Cited Paper Award auf der IEEE SDS 2023
Die SDS hat zu ihrem zehnjährigen Jubiläum die Publikation mit den meisten Zitierungen seid ihrem bestehen geehrt. Gewonnen hat die Veröffentlichung “Automated Machine Learning in Practice: State of the Art and Recent Results” von CAI-Forschenden in Kollaboration mit PwC.
Eine der Haupttriebfedern für die Digitalisierung von Industrie und Gesellschaft ist die Überzeugung, dass datengestützte Modellbildung und Entscheidungsfindung zu einem höheren Automatisierungsgrad und fundierteren Entscheidungen beitragen können. Die Erstellung solcher Modelle auf der Grundlage von Daten erfordert häufig die Anwendung einer Form des maschinellen Lernens. Daher besteht ein ständig wachsender Bedarf an Arbeitskräften, die über die dafür erforderlichen Fähigkeiten verfügen. Diese Nachfrage hat zu einem neuen Forschungsthema geführt, das sich mit der vollautomatischen Anpassung von Modellen des maschinellen Lernens beschäftigt - AutoML.
Die Publikation “Automated Machine Learning in Practice: State of the Art and Recent Results” von Forschenden des CAI (damals InIT) und von PwC gibt einen Überblick über den Stand der Technik bei AutoML mit dem Schwerpunkt auf der praktischen Anwendbarkeit in einem Geschäftskontext und liefert aktuelle Benchmark-Ergebnisse zu den wichtigsten AutoML-Algorithmen.
Der Beitrag erfreut sich grossem Interesse und hat mittlerweile 80 Zitierungen (stand 11.10.2023), die grösste Anzahl die je von einer Veröffentlichung an der IEEE Swiss Conference on Data Science (SDS) erreicht wurde. Zu ihrem zehnjährigen Bestehen hat die SDS diesen Erfolg nun mit einem Meist-Zitiert-Preis gewürdigt.