AutoML 工具旨在通过自动化复杂任务（如数据预处理、模型选择和超参数调整）来对非专家用户友好。这些工具通常提供图形界面或简化的代码库，从而减少了对深入机器学习 (ML) 专业知识的需求。例如，诸如 Google 的 AutoML Tables 或 H2O.ai 的 Driverless AI 之类的平台提供了拖放工作流程或引导式向导，引导用户完成上传数据、选择预测目标和部署模型的过程。这使得具有基本编程知识（但 ML 经验有限）的开发人员可以构建用于客户流失预测或图像分类等任务的模型，而无需编写大量代码。许多工具还包括自动错误处理，例如检测缺失数据或倾斜分布，这有助于非专家避免常见的陷阱。
但是，可用性取决于工具的设计以及用户对 ML 概念的基本理解。虽然 AutoML 处理技术步骤，但非专家仍然需要正确地构建问题（例如，区分分类和回归）并有意义地解释结果。例如，一个使用 Azure Machine Learning Studio 的营销分析师，如果不了解诸如精确率或召回率之类的指标如何应用于他们的业务环境，可能很难评估模型的 85% 准确率是否足以满足他们的用例。数据准备仍然是一个障碍：诸如 DataRobot 之类的工具可以自动化特征工程，但用户仍然必须识别无关的列（例如，ID）或确保数据集具有代表性。如果没有这种意识，即使有自动化，模型也可能会表现不佳或产生有偏差的结果。
尽管存在这些挑战，AutoML 仍然显著降低了入门门槛。具有 Python 技能的开发人员可以利用诸如 PyCaret 或 Auto-Sklearn 之类的库，以几行代码构建模型原型，而基于云的工具（例如，AWS SageMaker Autopilot）会生成带有自动化工作流程说明的 Jupyter 笔记本。这种透明度有助于非专家逐步学习 ML 概念。例如，一个构建销售预测模型的软件工程师可以从 AutoML 生成的代码开始，然后在知识增长时调整超参数或试验算法。虽然 AutoML 不能替代领域专业知识，但它可以使开发人员更快地交付功能模型，前提是他们投入时间来理解诸如数据质量和评估指标之类的基础知识。关键是将自动化与引导式学习资源（例如，特定于工具的教程或社区论坛）结合起来，以弥合知识差距。