Joaquin Vanschoren

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Coautores

Jan N. van RijnLeiden UniversityDirección de correo verificada de liacs.leidenuniv.nl
Bernd BischlChair of Statistical Learning and Data Science, LMU MunichDirección de correo verificada de stat.uni-muenchen.de
Frank HutterELLIS Institute Tübingen & Professor, University of Freiburg, GermanyDirección de correo verificada de cs.uni-freiburg.de
Lars KotthoffUniversity of WyomingDirección de correo verificada de uwyo.edu
Carlos SoaresAssociate Professor, Faculdade de Engenharia da U. Porto/External Advisor at Fraunhofer AICOSDirección de correo verificada de fe.up.pt
Pieter GijsbersEindhoven University of TechnologyDirección de correo verificada de tue.nl
André Carlos Ponce de Leon Ferreira...Artificial Intelligence Professor, University of São PauloDirección de correo verificada de icmc.usp.br
Hendrik BlockeelDepartment of Computer Science, KU LeuvenDirección de correo verificada de cs.kuleuven.be
Rafael Gomes MantovaniFederal Technology University - Paraná, campus of ApucaranaDirección de correo verificada de utfpr.edu.br
Bernhard PfahringerProfessor of Computer Science, University of WaikatoDirección de correo verificada de waikato.ac.nz
Geoffrey HolmesUniversity of WaikatoDirección de correo verificada de waikato.ac.nz
Larisa SoldatovaProfessor, Goldsmiths, University of LondonDirección de correo verificada de gold.ac.uk
Luís TorgoCanada Research Chair, Professor, Faculty of Computer Science, Dalhousie UniversityDirección de correo verificada de dal.ca
Andre Luis Debiaso RossiUniversidade Estadual Paulista (UNESP)Dirección de correo verificada de unesp.br
Matthias FeurerLMU MunichDirección de correo verificada de stat.uni-muenchen.de
Holger HoosRWTH Aachen University, Germany • Leiden University, Netherlands • University of British ColumbiaDirección de correo verificada de cs.rwth-aachen.de
Giuseppe CasalicchioSenior Lecturer and Researcher, LMU Munich, Munich Center for Machine LearningDirección de correo verificada de campus.lmu.de
Bo GaoHuaweiDirección de correo verificada de huawei.com
Janek ThomasLudwig-Maximilians-University MunichDirección de correo verificada de stat.uni-muenchen.de
Salisu Mamman Abdulrahman (PhD)Faculty Member, Kano University of Science and Technology, Wudil, KanoDirección de correo verificada de kustwudil.edu.ng

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Joaquin Vanschoren

Eindhoven University of Technology

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Artificial Intelligence Machine Learning


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Automated machine learning: methods, systems, challenges F Hutter, L Kotthoff, J Vanschoren Springer Nature, 2019	2295	2019
OpenML: networked science in machine learning J Vanschoren, JN Van Rijn, B Bischl, L Torgo ACM SIGKDD Explorations Newsletter 15 (2), 49-60, 2014	1570	2014
Meta-Learning: A Survey J Vanschoren arXiv preprint arXiv:1810.03548, 2018	851	2018
Meta-learning J Vanschoren Automated machine learning: methods, systems, challenges, 35-61, 2019	413	2019
An open source AutoML benchmark P Gijsbers, E LeDell, J Thomas, S Poirier, B Bischl, J Vanschoren arXiv preprint arXiv:1907.00909, 2019	318	2019
Aslib: A benchmark library for algorithm selection B Bischl, P Kerschke, L Kotthoff, M Lindauer, Y Malitsky, A Fréchette, ... Artificial Intelligence 237, 41-58, 2016	299	2016
Trustllm: Trustworthiness in large language models Y Huang, L Sun, H Wang, S Wu, Q Zhang, Y Li, C Gao, Y Huang, W Lyu, ... arXiv preprint arXiv:2401.05561, 2024	243	2024
Importance of tuning hyperparameters of machine learning algorithms HJP Weerts, AC Mueller, J Vanschoren arXiv preprint arXiv:2007.07588, 2020	202	2020
Effectiveness of random search in SVM hyper-parameter tuning RG Mantovani, ALD Rossi, J Vanschoren, B Bischl, AC De Carvalho 2015 international joint conference on neural networks (IJCNN), 1-8, 2015	188	2015
Openml benchmarking suites B Bischl, G Casalicchio, M Feurer, P Gijsbers, F Hutter, M Lang, ... arXiv preprint arXiv:1708.03731, 2017	155	2017
A survey of intelligent assistants for data analysis F Serban, J Vanschoren, JU Kietz, A Bernstein ACM Computing Surveys (CSUR) 45 (3), 1-35, 2013	149	2013
Hyper-parameter tuning of a decision tree induction algorithm RG Mantovani, T Horváth, R Cerri, J Vanschoren, AC De Carvalho 2016 5th Brazilian Conference on Intelligent Systems (BRACIS), 37-42, 2016	146	2016
Meta-features for meta-learning A Rivolli, LPF Garcia, C Soares, J Vanschoren, AC de Carvalho Knowledge-Based Systems 240, 108101, 2022	145	2022
Selecting classification algorithms with active testing R Leite, P Brazdil, J Vanschoren Machine Learning and Data Mining in Pattern Recognition: 8th International …, 2012	142	2012
Experiment databases. A new way to share, organize and learn from experiments J Vanschoren, H Blockeel, B Pfahringer, G Holmes Machine learning 87 (2), 127-158, 2012	138	2012
Dataperf: Benchmarks for data-centric ai development M Mazumder, C Banbury, X Yao, B Karlaš, W Gaviria Rojas, S Diamos, ... Advances in Neural Information Processing Systems 36, 5320-5347, 2023	133	2023
The online performance estimation framework: heterogeneous ensemble learning for data streams JN van Rijn, G Holmes, B Pfahringer, J Vanschoren Machine Learning 107, 149-176, 2018	124	2018
OpenML: A collaborative science platform JN Van Rijn, B Bischl, L Torgo, B Gao, V Umaashankar, S Fischer, ... Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases: European Conference …, 2013	110	2013
Openml-python: an extensible python api for openml M Feurer, JN Van Rijn, A Kadra, P Gijsbers, N Mallik, S Ravi, A Müller, ... Journal of Machine Learning Research 22 (100), 1-5, 2021	109	2021
Fast algorithm selection using learning curves JN van Rijn, SM Abdulrahman, P Brazdil, J Vanschoren Advances in Intelligent Data Analysis XIV: 14th International Symposium, IDA …, 2015	105	2015

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