是的，AutoML 可以处理流式数据，但这需要进行特定的调整，以应对连续、实时数据流带来的独特挑战。传统的 AutoML 工具专为批处理设计，处理的是静态、有限的数据集。而流式数据则是无界的，增量到达，并且通常需要立即处理。为了处理流式数据，AutoML 系统必须整合在线学习技术（在新数据到达时增量更新模型），并支持概念漂移检测等机制，以适应随时间变化的数据模式。像 Apache SAMOA 或 River（前身为 scikit-multiflow）这样的框架专门为流式场景构建，并且可以与 AutoML 组件集成，实现模型的自动化更新，无需人工干预。
一个关键挑战是确保流式数据的 AutoML 流水线保持高效和可扩展。例如，超参数调优（AutoML 的核心功能）必须持续运行，而不是一次性过程。像元学习（利用先前的调优结果指导未来的更新）或基于 Bandit 的优化等技术可以降低计算开销。此外，模型必须优先考虑低延迟预测，以避免瓶颈。实践中，这可能涉及使用轻量级算法（例如，在线决策树）或裁剪不太关键的 AutoML 步骤。开发人员还可以将数据划分到时间窗口中（例如，滑动窗口或翻滚窗口），以平衡对新数据的及时响应和模型的稳定性。例如，一个使用 AutoML 的欺诈检测系统可以每 10 分钟在最新的交易窗口上重新训练模型，同时监控准确性，如果性能下降则触发全面重新训练。
为流式数据实现 AutoML 通常需要将现有工具与自定义逻辑相结合。例如，开发人员可能会使用 Kafka 或 Apache Flink 来管理数据流，并搭配修改后支持增量学习的 AutoML 库，如 H2O 或 TPOT。监控至关重要：必须跟踪预测延迟、随时间变化的模型准确性以及资源使用等指标，以确保可靠性。虽然并非所有 AutoML 平台都原生支持流式处理，但通过开源库或云服务（例如，用于预处理的 AWS SageMaker Data Wrangler）进行扩展可以弥补不足。目标是尽可能自动化机器学习生命周期的各个环节，同时保持流式工作流程所需的响应性和适应性。