AutoML 通过自动化通常需要手动完成的重复性和复杂性任务来简化机器学习流程。 AutoML 工具无需开发人员处理工作流程的每个步骤，而是处理诸如数据预处理、模型选择、超参数调整和评估之类的任务。 例如，诸如 Google 的 AutoML 或 H2O 的 Driverless AI 之类的工具会自动清理数据（例如，处理缺失值，编码分类变量）并测试多种算法（例如，决策树，神经网络）以找到最适合数据集的算法。 这样可以减少花费在试错实验上的时间，从而使开发人员可以专注于更高级别的问题解决或将模型集成到应用程序中。
AutoML 的一个主要优点是它能够降低没有机器学习方面深厚专业知识的开发人员的入门门槛。 例如，特征工程（涉及为模型创建有意义的输入变量的步骤）通常非常耗时并且需要领域知识。 诸如 DataRobot 或 Azure Machine Learning 之类的 AutoML 工具通过以算法方式生成和选择特征来自动执行此过程。 同样，超参数优化（涉及调整诸如学习率或树深度之类的设置）通过诸如贝叶斯优化或网格搜索之类的技术来处理。 这意味着开发人员无需手动调整数十个参数或了解每个算法的复杂性，即可实现具有竞争力的模型性能。
最后，AutoML 简化了部署和维护。 许多平台，例如 AWS SageMaker Autopilot 或 Auto-sklearn，都会生成可用于部署模型的可用于生产的代码或 API，从而无需构建自定义管道。 例如，使用 AutoML 训练欺诈检测模型的开发人员可能会收到一个 Docker 容器或 REST 端点，该端点可以直接集成到其应用程序中。 此外，AutoML 工具通常包括监视功能，以跟踪模型随时间的性能，并在发生数据漂移时自动重新训练模型。 这种端到端的自动化可确保即使是 ML 资源有限的团队也可以维护可扩展的最新解决方案，而无需投入大量的工程精力来进行维护。