是的，AutoML 可以通过自动执行建模过程中的关键步骤来识别时间序列数据中的趋势。 AutoML 工具旨在处理特征工程、模型选择和超参数调整等任务，这些任务对于分析时间模式至关重要。 对于时间序列数据，这通常涉及自动检测季节性、趋势方向（例如，向上、向下）和周期性模式。 例如，AutoML 系统可能会生成滞后特征（例如，上周的销售额）或滚动统计数据（例如，7 天平均值）以捕获时间依赖性。 诸如 Google AutoML Tables、H2O AutoML 或 AutoTS 等专用库之类的工具可以测试诸如 ARIMA、Prophet 或 LSTM 之类的模型，以找到最适合数据趋势特征的模型。
但是，AutoML 的有效性取决于它的配置方式和输入数据的质量。 开发人员必须确保时间序列格式正确（例如，一致的时间间隔、没有缺失值），并且可能需要通过设置诸如预测范围之类的参数或指定是否优先考虑趋势准确性而不是季节性成分来指导该工具。 例如，如果一家零售公司使用 AutoML 预测假日销售额，则该工具可能会自动标记 11 月份的上升趋势，但如果训练数据缺少足够的历史背景信息，则可能会错过细微的变化。 此外，虽然 AutoML 可以发现趋势，但如果没有手动解释，它可能无法解释根本原因，例如区分自然增长和异常值驱动的峰值。
实际应用包括服务器指标中的异常检测或需求预测。 分析能源消耗数据的开发人员可以使用 AutoML 来识别高峰使用时间的逐渐增加，从而实现容量规划。 该工具可能会测试指数平滑模型以捕获稳定增长，或者如果外部因素（例如，温度）影响趋势，则切换到基于树的方法。 尽管 AutoML 减少了手动工作量，但开发人员应根据领域知识验证输出，例如，确认检测到的“趋势”不是噪声的伪像。 通过将自动趋势检测与人工监督相结合，团队可以有效地从时间序列数据中提取可操作的见解。