是的，AutoML（自动化机器学习）可以有效地用于异常检测。 AutoML 通过自动化特征工程、模型选择和超参数调整等任务，简化了构建机器学习模型的过程。 对于异常检测（一项专注于识别数据中罕见或意外模式的任务），AutoML 工具可以简化工作流程，即使对于没有机器学习方面深厚专业知识的开发人员也可以使用。 通过处理重复和复杂的步骤，AutoML 允许开发人员专注于定义问题、准备数据和解释结果。
像 Google Cloud AutoML、H2O.ai 或 Azure Anomaly Detector 这样的 AutoML 框架为异常检测提供内置支持。 例如，H2O.ai 的 AutoML 可以自动测试 Isolation Forest、One-Class SVM 或 Autoencoders 等算法，以找到最适合数据集的算法。 这些工具通常包括预处理步骤，例如处理缺失值、缩放特征或编码分类变量，这些对于异常检测至关重要。 时间序列数据在欺诈检测或设备监控等用例中很常见，可以使用具有内置时间分析的 AutoML 工具进行处理（例如，某些框架中 Facebook 的 Prophet 集成）。 开发人员可以上传标记或未标记的数据，指定目标变量（例如，交易金额或传感器读数），并让 AutoML 生成针对检测与正常模式偏差进行优化的模型。
但是，AutoML 具有局限性。 虽然它适用于标准场景，但高度专业化的异常检测任务（例如，那些需要特定于领域的特征工程或实时处理的任务）可能仍需要定制解决方案。 例如，检测网络安全日志中的异常可能需要基于规则的逻辑以及机器学习，而 AutoML 可能无法开箱即用地处理这些。 此外，AutoML 模型有时可能缺乏透明度，因此更难调试为什么会标记特定异常。 开发人员应根据领域知识验证结果并确保数据质量，因为 AutoML 的性能在很大程度上取决于干净的、具有代表性的输入。 总而言之，AutoML 是解决许多异常检测问题的实用工具，但与人工监督和领域专业知识相结合时效果最佳。