AutoML 系统可以处理在线学习，但它们的有效性取决于具体的实现和设计选择。 在线学习是指随着新数据的到来逐步更新模型，而不是从头开始重新训练。 传统的 AutoML 工具侧重于批量训练，其中数据集是静态的，并在训练期间完全处理。 然而，一些现代 AutoML 框架现在包含支持流数据和持续模型更新的功能，使其适合在线场景。 关键在于 AutoML 系统是否可以动态调整超参数、架构或模型选择，而无需完整的重新训练周期。
例如，像 H2O AutoML 和 TPOT 这样的框架主要面向批处理，但开发人员可以将它们与自定义管道集成以处理流数据。 更直接的方法是使用像 River（以前的 creme）这样的库，它是为在线机器学习构建的。 通过将 River 的增量学习能力与 AutoML 组件相结合，开发人员可以实时自动调整模型。 另一个例子是 Google 的 TFX，它支持持续训练管道。 虽然不完全是 AutoML，但 TFX 与 Keras Tuner 等工具的集成允许在新批数据到达时自动调整超参数。 这些解决方案通常依赖于滑动窗口或周期性重新训练等机制来平衡稳定性（避免灾难性遗忘）和适应性（响应数据漂移）。
挑战依然存在。 用于在线学习的 AutoML 必须处理概念漂移检测、资源约束和延迟要求。 例如，如果数据分布发生变化，系统可能会自动从决策树切换到神经网络，但在不停机的情况下执行此操作很复杂。 此外，像贝叶斯优化这样的超参数优化方法对于实时更新来说计算成本很高。 一些 AutoML 系统通过使用轻量级优化器或基于规则的触发器（例如，在验证损失飙升时调整学习率）来解决这个问题。 虽然可行，但这些实现通常需要仔细配置，并且可能会牺牲一些自动化以提高实用性。 开发人员应该评估他们的 AutoML 工具是否提供增量训练的钩子、支持模型版本控制，以及是否与 Kafka 或 Apache Flink 等流数据平台集成。