Squeezing Lemons with Hammers: An Evaluation of AutoML and Tabular Deep Learning for Data-Scarce Classification Applications
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Knauer, Ricardo, Rodner, Erik |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2024
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
PMLBmini: A Tabular Classification Benchmark Suite for Data-Scarce Applications
von: Knauer, Ricardo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Knauer, Ricardo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
In Search of Grandmother Cells: Tracing Interpretable Neurons in Tabular Representations
von: Knauer, Ricardo, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Knauer, Ricardo, et al.
Veröffentlicht: (2026)
ConceptTracer: Interactive Analysis of Concept Saliency and Selectivity in Neural Representations
von: Knauer, Ricardo, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Knauer, Ricardo, et al.
Veröffentlicht: (2026)
AutoML-Med: A Framework for Automated Machine Learning in Medical Tabular Data
von: Francia, Riccardo, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Francia, Riccardo, et al.
Veröffentlicht: (2025)
TabRepo: A Large Scale Repository of Tabular Model Evaluations and its AutoML Applications
von: Salinas, David, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Salinas, David, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Robustness of AutoML on Dirty Categorical Data
von: Bueno, Marcos L. P., et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Bueno, Marcos L. P., et al.
Veröffentlicht: (2026)
Problem-oriented AutoML in Clustering
von: da Silva, Matheus Camilo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: da Silva, Matheus Camilo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Embedding World Knowledge into Tabular Models: Towards Best Practices for Embedding Pipeline Design
von: Kolomenko, Oksana, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Kolomenko, Oksana, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Pre-Hoc Predictions in AutoML: Leveraging LLMs to Enhance Model Selection and Benchmarking for Tabular datasets
von: Belkhiter, Yannis, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Belkhiter, Yannis, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Data Pipeline Training: Integrating AutoML to Optimize the Data Flow of Machine Learning Models
von: Wu, Jiang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Wu, Jiang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Hyperparameter Importance Analysis for Multi-Objective AutoML
von: Theodorakopoulos, Daphne, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Theodorakopoulos, Daphne, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Exploring the impact of fairness-aware criteria in AutoML
von: Simões, Joana, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Simões, Joana, et al.
Veröffentlicht: (2026)
AutoML-Agent: A Multi-Agent LLM Framework for Full-Pipeline AutoML
von: Trirat, Patara, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Trirat, Patara, et al.
Veröffentlicht: (2024)
AutoGluon-Multimodal (AutoMM): Supercharging Multimodal AutoML with Foundation Models
von: Tang, Zhiqiang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Tang, Zhiqiang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Budget-aware Query Tuning: An AutoML Perspective
von: Wu, Wentao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Wu, Wentao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Deciphering AutoML Ensembles: cattleia's Assistance in Decision-Making
von: Kozak, Anna, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Kozak, Anna, et al.
Veröffentlicht: (2024)
In-Context Decision Making for Optimizing Complex AutoML Pipelines
von: Balef, Amir Rezaei, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Balef, Amir Rezaei, et al.
Veröffentlicht: (2025)
AutoML for Multi-Class Anomaly Compensation of Sensor Drift
von: Schaller, Melanie, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Schaller, Melanie, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Auto-Unrolled Proximal Gradient Descent: An AutoML Approach to Interpretable Waveform Optimization
von: Kaplan, Ahmet
Veröffentlicht: (2026)
von: Kaplan, Ahmet
Veröffentlicht: (2026)
Towards Leveraging AutoML for Sustainable Deep Learning: A Multi-Objective HPO Approach on Deep Shift Neural Networks
von: Hennig, Leona, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Hennig, Leona, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Extreme AutoML: Analysis of Classification, Regression, and NLP Performance
von: Ratner, Edward, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Ratner, Edward, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Auto-ADMET: An Effective and Interpretable AutoML Method for Chemical ADMET Property Prediction
von: de Sá, Alex G. C., et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: de Sá, Alex G. C., et al.
Veröffentlicht: (2025)
A Meta-Level Learning Algorithm for Sequential Hyper-Parameter Space Reduction in AutoML
von: Borboudakis, Giorgos, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Borboudakis, Giorgos, et al.
Veröffentlicht: (2023)
NNGPT: Rethinking AutoML with Large Language Models
von: Kochnev, Roman, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Kochnev, Roman, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Integrating Hyperparameter Search into Model-Free AutoML with Context-Free Grammars
von: Vázquez, Hernán Ceferino, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Vázquez, Hernán Ceferino, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Confidence Interval Estimation of Predictive Performance in the Context of AutoML
von: Paraschakis, Konstantinos, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Paraschakis, Konstantinos, et al.
Veröffentlicht: (2024)
A Reproducible Log-Driven AutoML Framework for Interpretable Pipeline Optimization in Healthcare Risk Prediction
von: Huang, Rui, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Huang, Rui, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Bag of Tricks for Multimodal AutoML with Image, Text, and Tabular Data
von: Tang, Zhiqiang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Tang, Zhiqiang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
LEMUR Neural Network Dataset: Towards Seamless AutoML
von: Goodarzi, Arash Torabi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Goodarzi, Arash Torabi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
AMQ: Enabling AutoML for Mixed-precision Weight-Only Quantization of Large Language Models
von: Lee, Sangjun, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Lee, Sangjun, et al.
Veröffentlicht: (2025)
LightAutoDS-Tab: Multi-AutoML Agentic System for Tabular Data
von: Lapin, Aleksey, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Lapin, Aleksey, et al.
Veröffentlicht: (2025)
UniAutoML: A Human-Centered Framework for Unified Discriminative and Generative AutoML with Large Language Models
von: Guo, Jiayi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Guo, Jiayi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Predicting delays in Indian lower courts using AutoML and Decision Forests
von: Bhatnagar, Mohit, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Bhatnagar, Mohit, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Artificial Inductive Bias for Synthetic Tabular Data Generation in Data-Scarce Scenarios
von: Apellániz, Patricia A., et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Apellániz, Patricia A., et al.
Veröffentlicht: (2024)
"Oh LLM, I'm Asking Thee, Please Give Me a Decision Tree": Zero-Shot Decision Tree Induction and Embedding with Large Language Models
von: Knauer, Ricardo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Knauer, Ricardo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
An Explainable Gaussian Process Auto-encoder for Tabular Data
von: Zhang, Wei, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhang, Wei, et al.
Veröffentlicht: (2025)
LLM Embeddings for Deep Learning on Tabular Data
von: Koloski, Boshko, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Koloski, Boshko, et al.
Veröffentlicht: (2025)
AI-based Classification of Customer Support Tickets: State of the Art and Implementation with AutoML
von: Truss, Mario, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Truss, Mario, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Tabular Data: Is Deep Learning all you need?
von: Zabërgja, Guri, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zabërgja, Guri, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Deep Learning with Tabular Data: A Self-supervised Approach
von: Vyas, Tirth Kiranbhai
Veröffentlicht: (2024)
von: Vyas, Tirth Kiranbhai
Veröffentlicht: (2024)
Ähnliche Einträge
-
PMLBmini: A Tabular Classification Benchmark Suite for Data-Scarce Applications
von: Knauer, Ricardo, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
In Search of Grandmother Cells: Tracing Interpretable Neurons in Tabular Representations
von: Knauer, Ricardo, et al.
Veröffentlicht: (2026) -
ConceptTracer: Interactive Analysis of Concept Saliency and Selectivity in Neural Representations
von: Knauer, Ricardo, et al.
Veröffentlicht: (2026) -
AutoML-Med: A Framework for Automated Machine Learning in Medical Tabular Data
von: Francia, Riccardo, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
TabRepo: A Large Scale Repository of Tabular Model Evaluations and its AutoML Applications
von: Salinas, David, et al.
Veröffentlicht: (2023)