Selbstoptimierende ML-Pipeline (AutoML)

Automatisierte Modell-Optimierung mit Python und ONNX-Integration in C#.

Konzept

Entwicklung eines Frameworks zur automatisierten Feature-Selection und Modell-Validierung.

Stack & Workflow

Training der Modelle in Python mit LightGBM.
Plattformunabhängiger Modell-Export via ONNX.
Integration der Modelle in produktive C#-Backend-Services für performante Echtzeit-Analysen.