AutoML 通过使用算法系统地搜索机器学习模型最佳的超参数组合来自动进行超参数调优。 AutoML 工具不是依赖手动试验和错误，而是应用优化技术来有效地探索超参数空间。 超参数是控制模型学习过程的设置，例如学习率、决策森林中的树深度或神经网络中的层数。 通过自动化此搜索，AutoML 减少了有效调整模型所需的时间和专业知识，同时旨在实现与人工驱动调优相当或更好的性能。
AutoML 使用的常见方法是 **贝叶斯优化**，它构建目标函数（例如，验证准确性）的概率模型，以预测哪些超参数表现最佳。 例如，如果训练神经网络，该算法可能会首先测试一些学习率和批大小的随机组合。 然后，它使用结果来优先考虑更有可能提高准确性的超参数，迭代地改进其搜索。 其他方法包括 **网格搜索**（详尽地测试预定义的组合）和 **随机搜索**（在边界内随机采样）。 更高级的技术，如遗传算法，在几代人中进化超参数集种群，丢弃表现不佳者并结合更好者的特征。 像 Hyperopt 或 Optuna 这样的工具实现了这些策略，允许开发人员定义搜索空间（例如，0.001 到 0.1 之间的学习率）并让算法处理其余的事情。
在实践中，像 Google 的 Vertex AI 或 Azure AutoML 这样的 AutoML 框架通过并行运行试验，评估每种配置在验证数据上的性能，并在结果稳定时提前停止来抽象复杂性。 例如，当调整梯度提升树模型时，AutoML 可能会测试不同的树深度、子样本比率和正则化强度，自动记录 RMSE 或 AUC 等指标。 开发人员只需要定义问题（例如，分类与回归），选择搜索预算（时间或试验），并指定约束（例如，避免过于复杂的模型）。 虽然 AutoML 减少了手动工作，但它不是魔法——它仍然需要高质量的数据、周到的特征工程和验证以避免过度拟合。 然而，通过处理繁琐的调整方面，它允许开发人员专注于更高级别的任务，如模型部署或问题分析。