論文の概要: DeepCAVE: A Visualization and Analysis Tool for Automated Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.01810v1
• Date: Mon, 01 Dec 2025 15:45:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-02 19:46:34.935553
• Title: DeepCAVE: A Visualization and Analysis Tool for Automated Machine Learning
• Title（参考訳）: DeepCAVE: 自動機械学習のための可視化と分析ツール
• Authors: Sarah Segel, Helena Graf, Edward Bergman, Kristina Thieme, Marcel Wever, Alexander Tornede, Frank Hutter, Marius Lindauer,
• Abstract要約: インタラクティブな可視化と分析のためのツールであるDeepCAVEを紹介し,HPOに関する知見を提供する。 インタラクティブなダッシュボードを通じて、研究者、データサイエンティスト、MLエンジニアはHPOプロセスのさまざまな側面を探索することができる。 DeepCAVEはHPOとMLの設計レベルでの解釈可能性に貢献し、将来より堅牢で効率的な方法論の開発を促進することを目指している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 71.68388452009194
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Hyperparameter optimization (HPO), as a central paradigm of AutoML, is crucial for leveraging the full potential of machine learning (ML) models; yet its complexity poses challenges in understanding and debugging the optimization process. We present DeepCAVE, a tool for interactive visualization and analysis, providing insights into HPO. Through an interactive dashboard, researchers, data scientists, and ML engineers can explore various aspects of the HPO process and identify issues, untouched potentials, and new insights about the ML model being tuned. By empowering users with actionable insights, DeepCAVE contributes to the interpretability of HPO and ML on a design level and aims to foster the development of more robust and efficient methodologies in the future.
• Abstract（参考訳）: AutoMLの中心的なパラダイムであるハイパーパラメータ最適化(HPO)は、機械学習(ML)モデルの潜在能力を最大限活用するために不可欠である。 インタラクティブな可視化と分析のためのツールであるDeepCAVEを紹介し,HPOに関する知見を提供する。 インタラクティブなダッシュボードを通じて、研究者、データサイエンティスト、MLエンジニアは、HPOプロセスのさまざまな側面を探索し、問題を特定し、修正されていないポテンシャルを特定し、調整中のMLモデルに関する新たな洞察を得ることができる。 DeepCAVEは、ユーザに対して実用的な洞察を与えることによって、HPOとMLの設計レベルでの解釈可能性に貢献し、将来より堅牢で効率的な方法論の開発を促進することを目指している。

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