实施 AutoML（自动化机器学习）面临诸多挑战，主要在于平衡自动化与灵活性、管理计算资源以及确保结果质量。AutoML 工具旨在通过自动化特征工程、超参数调优和算法选择等任务来简化模型开发。然而，这种自动化可能会限制开发者纳入特定领域知识或定制管道的能力。例如，一个工具可能会在不考虑上下文的情况下自动选择特征，导致模型在细微差别数据集上的表现不佳。此外，AutoML 系统通常优先选择通用算法，这可能不适合时间序列预测或图像分割等特殊任务，因为在这些任务中，自定义架构更为有效。
另一个挑战是计算效率。AutoML 框架通常使用网格搜索或贝叶斯优化等技术来探索超参数和模型，这可能需要大量的处理能力。例如，运行神经架构搜索（NAS）来找到最佳深度学习模型可能需要数百 GPU 小时，这对于资源有限的团队来说是不切实际的。即使是基于云的解决方案，如果管理不当，也可能成本高昂。此外，自动化管道可能会重复测试相似的配置，浪费计算时间。开发者必须平衡搜索的深度（探索更多选项）与及时获得结果的需求，这通常需要在准确性和效率之间进行权衡。
最后，数据质量和预处理仍然是关键障碍。AutoML 工具假设输入数据干净、结构良好，但现实世界的数据集通常包含需要手动干预的缺失值、异常值或不平衡。例如，除非明确指导通过重采样等技术处理倾斜的类别分布，否则 AutoML 系统可能无法处理此类数据集。同样，特定领域的数据转换（如解析地理空间坐标或处理非拉丁字母文本）可能无法由通用 AutoML 管道充分处理。虽然像 TPOT 或 Auto-Sklearn 这样的工具可以自动化一些预处理步骤，但开发者仍然需要验证输入并确保自动化选择与问题要求一致，这可能会抵消预期的节省时间效果。