AutoML（自动化机器学习）和手动模型开发各有优势和权衡，具体取决于项目的目标、资源和复杂性。 AutoML 通过自动化特征工程、超参数调整和模型选择等任务来简化机器学习流程，从而减少构建基线模型所需的时间和专业知识。 另一方面，手动开发涉及开发人员或数据科学家逐步设计、迭代和优化模型，从而可以更好地控制工作流程的各个方面。 例如，像 Google AutoML 或 H2O.ai 这样的平台可以处理重复性任务，而像 TensorFlow 或 PyTorch 这样的框架中的手动编码可以根据独特的需求进行定制。
在速度和可访问性是优先考虑因素的情况下，AutoML 表现出色。 机器学习专业知识有限的开发人员可以使用 AutoML 工具快速生成功能模型，尤其是在图像分类或表格数据预测等常见任务中。 例如，构建销售预测模型的开发人员可以使用 AutoML 来测试算法和预处理步骤，而无需深入了解统计优化。 但是，AutoML 常常会牺牲细粒度控制，从而难以解决边缘情况或集成特定领域的逻辑。 手动开发允许进行精确调整——例如针对不平衡数据集的自定义损失函数或专门的神经网络架构——AutoML 可能不支持，但它需要大量的时间和专业知识才能有效地实施。
AutoML 和手动开发之间的选择取决于问题背景。 AutoML 非常适合原型设计、小型项目或资源受限的情况。 例如，验证概念验证的初创公司可能会使用 AutoML 来快速迭代。 手动开发对于复杂的、以研究为导向的任务（例如，为医学成像开发一种新型计算机视觉模型）变得必不可少，在这种情况下，性能取决于量身定制的解决方案。 混合方法也很常见：使用 AutoML 进行初始探索，使用手动调整进行最终优化。 最终，AutoML 使机器学习民主化，但并没有取代解决高级或小众挑战所需的手动专业知识。