Mensch-AutoML Interaktionen: Theorie und Praxis
Mensch-AutoML Interaktionen: Theorie und Praxis
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Die Studie untersucht Human-in-the-Loop AutoML (HIL-AutoML), mit Fokus auf der Automatisierung von Machine Learning Pipelines unter Beibehaltung menschlicher Kontrolle. Sie beleuchtet AutoML-Komponenten, Integration von Fachwissen und Systemfeedback. Verwandte Arbeiten beachten soziale und technische Einschränkungen. Methoden umfassen eine Literaturübersicht und Katalogisierung von Interventionen. Ergebnisse betonen die Bedeutung kombiniert-interventioneller Ansätze auf Interventions-Ebenen...