AutoML Optimized by Genetic Algorithm and Item Response Theory - Cardoso, Lucas F. F.; Santos, Vitor C. A.; Kawasaki Francês, Regiane S.; Alves, Ronnie C. O. (Anais do Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC), 2023)
Gerar modelos de aprendizado de máquina automaticamente segue sendo uma área de muita pesquisa recente e desafiadora. E ainda não há uma forma definitiva capaz de gerar resultados satisfatórios e que apresente uma complexidade baixa. Com isso, neste trabalho, são apresentados os resultados de uma metodologia proposta que utiliza os conceitos da Teoria de Resposta ao Item e Algoritmo Genético para criar um algoritmo de AutoML do tipo NAS que seja capaz de gerar uma Rede Neural competitiva com os modelos já conhecidos na literatura. Nos resultados obtidos, foi possível gerar um modelo competitivo se comparado ao AutoKeras, porém com complexidade inferior a 5.5% da complexidade total do modelo do próprio AutoKeras.