像 Kaggle 这样的 AutoML 竞赛通过普及机器学习的使用、加速工具开发和突出实际挑战，正在显著地塑造该领域。 这些竞赛通过提供预处理的数据集、自动化工具包和社区支持，降低了入门门槛，使没有深厚专业知识的开发人员也能够构建和测试模型。 例如，Kaggle 将 Google 的 AutoML Tables 等 AutoML 框架或 TPOT 等开源工具集成在一起，使得参与者可以自动执行特征工程和超参数调整等任务。 这种可访问性扩大了参与范围，使更多的开发人员能够为解决实际问题（例如预测疾病爆发或优化能源使用）做出贡献，而无需高级理论知识。
这些竞赛还通过促进协作和实验来推动创新。 当成千上万的开发人员解决同一个问题时，他们会产生各种不同的方法，从而突破现有工具的极限。 例如，在 Kaggle 竞赛中普及的堆叠集成或自动神经架构搜索等技术已被采用到 AutoKeras 和 MLJAR 等主流库中。 此外，在论坛中公开分享代码和讨论加速了 AutoML 方法的改进。 一个值得注意的例子是在 AutoML 管道中采用梯度提升框架（例如，XGBoost、LightGBM），这是在竞争环境中测试的迭代改进的结果。 这种迭代过程有助于确定哪些自动化策略在计算效率或数据稀缺等约束条件下效果最佳。
然而，AutoML 竞赛也揭示了影响行业实践的局限性。 虽然自动化工具简化了模型构建，但它们可能会鼓励过度拟合到竞赛指标（例如，静态测试集上的准确性），而不是真实的稳健性。 例如，针对 Kaggle 的评估标准优化的模型可能会因数据漂移或未见过的边缘情况而在生产中失败。 采用竞赛驱动的 AutoML 工具的公司通常需要平衡自动化与人工监督，例如验证特征重要性或监控模型漂移。 尽管存在这些挑战，但竞赛的实践见解已导致更广泛的行业采用 - 受竞赛工作流程启发的 Auto-Sklearn 等工具现在用于医疗保健和金融领域，以简化原型设计。 这种社区驱动的创新和实际测试的结合确保了 AutoML 的发展方式能够平衡自动化与实际可用性。