Automatisiertes Maschinelles Lernen für die Wissenschaft
Dr. Katharina Eggensperger ist Leiterin der Early Career Forschungsgruppe ”AutoML für die Wissenschaft” an unserem Exzellenzcluster ”Maschinelles Lernen”.
Forschungsschwerpunkte
Machine Learning (ML) ist ein wichtiger Faktor für daten-getriebene Forschung. Die erfolgreiche Anwendung erfordert jedoch Expertise und Ressourcen, um wichtige Parameter und Komponenten korrekt einzustellen. Wir forschen an Methoden, um ML einfacher und effizienter einsetzen zu können, so dass AutoML zu einer Standardkomponente bei der Entwicklung von ML-Lösungen wird.
AutoML-Methoden wurden erfolgreich für Supervised Learning Aufgaben entwickelt und eingesetzt. In der Wissenschaft konnten bereits vielversprechende Ergebnisse durch ML erzielt werden, während AutoML hier noch nicht breit verfügbar ist. Wir möchten durch den Einsatz von AutoML weitere Verbesserungen erzielen und ML für bisher nicht zugängliche Forschungsfragen anwendbar machen. Hierfür wollen wir die Herausforderungen, Eigenschaften und Anforderungen verstehen und analysieren, um in Kombination mit Domänenwissen neue Methoden zu erforschen.
Ein besonderer Fokus dieser Gruppe ist die Erforschung und Entwicklung von AutoML Systemen, die automatisch Vorhersagen und Erkenntnisse aus Daten generieren.
Weitere Informationen
Weitere Informationen gibt es auf Katharina Eggenspergers Lab Webseite.
Über Katharina Eggensperger
Katharina Eggensperger ist seit 2023 Early Career Gruppenleiterin am Exzellenzcluster "Machinelles Lernen" in Tübingen. Vorher promovierte sie am Machine Learning Lab an der Universität Freiburg unter der Betreuung von Frank Hutter und Marius Lindauer (2022). In Freiburg forschte sie an Methoden für AutoML, Hyperparameteroptimierung (HPO), der Vorhersage von Algorithmenperformanz und der effizienten empirischen Evaluierungen von HPO Methoden. Außerdem entwickelte sie mehrere open-source Tools für AutoML und HPO mit und war im Gewinnerteam von drei internationalen AutoML Wettbewerben (2016, 2018, 2020). Das Ziel ihrer Forschung ist es, die Verwendung von Maschinellem Lernen so zu vereinfachen, dass das Potential von ML in allen Anwendungsbereichen voll ausgeschöpft werden kann.
Kontakt
Dr. Katharina Eggensperger
AutoML für die Wissenschaft
Universität Tübingen
Exzellenzcluster "Maschinelles Lernen"
Maria-von-Lindenstr. 6, 4. OG
Raumnr. 40-31/A8
72076 Tübingen
+49 7071 29-70913
katharina.eggensperger@uni-tuebingen.de