使用 AutoML 时，常见的陷阱包括过度依赖自动化而不理解数据、对模型复杂性处理不当以及忽略部署后注意事项。这些问题可能导致性能不佳、资源使用效率低下以及维护方面的挑战。
首先，数据质量和预处理经常被忽视。AutoML 工具可以自动选择和调整模型，但仍然需要干净且相关的数据。例如，如果数据集包含缺失值、异常值或不一致的格式，AutoML 可能会生成次优模型，因为它应用的是通用插补或缩放方法。开发人员可能会将包含不完整的客户人口统计信息的原始销售数据输入到 AutoML 工具中，期望获得准确的预测，但如果未正确处理缺失值，模型可能会失败。同样，具有高基数的分类特征（例如，产品 ID）在编码过程中可能会处理不当，从而导致模型复杂性膨胀。AutoML 无法取代特定领域的数据预处理——例如，针对时间序列趋势或文本数据分词的特征工程——这通常需要手动干预。
其次，将 AutoML 视为黑盒会导致模型选择和过拟合风险。AutoML 工具会探索大量算法和超参数，但如果没有约束，它们可能会偏爱在验证数据上表现良好但在泛化方面表现不佳的过于复杂的模型。例如，一个工具可能会为小型表格数据集选择一个深度神经网络，从而实现 99% 的验证准确率，但由于过度拟合而在生产中失败。开发人员也可能在不检查其稳健性的情况下，错误地解释该工具的“最佳模型”输出——例如，忽略交叉验证结果或未能针对未见过的数据进行测试。此外，AutoML 对默认指标（例如，准确率）的关注可能会在不平衡的情况下产生误导。一个针对准确率进行优化的欺诈检测模型可能会通过忽略罕见的欺诈类别来实现 95% 的准确率，从而使其在实践中毫无用处。
最后，资源和维护方面的挑战经常被低估。AutoML 工作流程会消耗大量的计算能力和时间，尤其是在处理大型数据集或复杂的搜索空间时。例如，在云平台上运行 24 小时的 AutoML 作业可能需要花费数百美元，但与更简单、手动调整的模型相比，收效甚微。部署后，AutoML 生成的模型可能缺乏透明度，从而难以进行调试。如果贷款审批模型开始做出有偏差的决策，如果没有访问详细的特征重要性或决策逻辑，就很难追溯根本原因。此外，AutoML 模型会随着时间的推移因数据漂移而退化，但可能不包含内置监控，因此需要开发人员实施自定义管道来进行重新训练和验证。
总而言之，AutoML 功能强大，但需要仔细的数据准备、对模型选择的批判性评估以及对长期维护的规划。开发人员应验证输入、对模型复杂性设置实际的约束，并设计系统来处理可扩展性和监控。