AutoML 平台简化了构建机器学习模型的过程，通过自动化特征工程、超参数调整和模型选择等任务。三个广泛使用的平台是 Google Vertex AI、H2O Driverless AI 和 DataRobot。这些工具满足不同的需求，从云集成到企业级解决方案，旨在帮助开发人员和数据科学家简化工作流程，而无需深入的 ML 工程专业知识。每个平台都提供了自动化和定制的平衡，使其易于团队访问，以便快速部署模型。
Google Vertex AI 是一个基于云的平台，与 Google Cloud 服务集成，为图像识别、自然语言处理和表格数据分析等任务提供预训练模型。例如，它的 AutoML Vision 工具允许用户上传带标签的图像，通过 UI 或 API 训练自定义模型。 Vertex AI 还支持使用 TensorFlow 和 PyTorch 等框架的自定义训练管道。 它的优势在于与 BigQuery 无缝集成以进行数据存储以及大型数据集的可伸缩性。 但是，大量的培训运行会增加成本。 Azure Automated ML（Microsoft Azure 机器学习的一部分）提供类似的基于云的自动化，并与 Azure 服务（如 Databricks 和 Power BI）紧密集成。 它支持分类、回归和时间序列预测，并包括模型可解释性工具。 开发人员可以使用 Python SDK 或拖放界面，使其对编码人员和非编码人员都具有灵活性。 Amazon SageMaker Autopilot（AWS 的一部分）自动探索数据预处理步骤和模型候选，生成 Python 笔记本以记录其过程 - 此功能对审计和调整结果很有用。
对于以企业为中心的解决方案，DataRobot 和 H2O Driverless AI 脱颖而出。 DataRobot 强调协作，提供用于版本控制、模型监控和部署到 API 或本地服务器的工具。 其可视化界面简化了诸如特征重要性分析之类的任务，并且它支持 Python 和 R 进行自定义。 H2O Driverless AI 自动化特征工程，例如将日期列转换为时间序列模型的滞后特征，并包括 GPU 加速以实现更快的训练。 这两个平台都可以有效地处理大型数据集，但需要基于订阅的定价，这对于较小的团队来说可能是令人望而却步的。 PyCaret 是一个更轻量级的 Python 用户开源替代方案，为异常检测或聚类之类的任务提供低代码工作流程。 虽然功能不如企业工具丰富，但它是免费的，并且与 scikit-learn 和 XGBoost 等库集成。
像 TPOT 和 AutoKeras 这样的开源 AutoML 库吸引了喜欢以代码为中心的解决方案的开发人员。 TPOT 使用遗传算法来优化 scikit-learn 管道，为性能最佳的模型生成 Python 代码。 AutoKeras 专门用于深度学习模型的神经架构搜索，自动化 TensorFlow/Keras 中图层类型等决策。 这些工具需要更多的技术技能，但为自定义用例提供了灵活性。 像 MLJAR 这样的混合平台将自动化与代码生成相结合，使团队可以在 UI 和脚本编写之间切换。 选择平台时，请考虑现有基础设施（例如，云提供商）、团队专业知识以及该工具是否支持容器化或实时推理等部署需求。 大多数平台都提供免费试用版或社区版，因此测试一些选项是可行的。