AutoML，即自动化机器学习，指的是自动化机器学习模型构建、训练和部署过程中涉及的工具和技术。开发人员无需手动配置算法、调整超参数或预处理数据，而是可以使用 AutoML 框架以编程方式处理这些任务。这种方法减少了构建有效模型所需的时间和专业知识，使团队能够专注于更高级别的问题解决。AutoML 对于分类、回归和聚类等任务特别有用，它通过自动化重复性流程来简化工作流程。
AutoML 的一个关键实际应用是自动化超参数调优。例如，Google 的 AutoML Vision 或 AutoKeras 等开源库允许开发人员定义问题（例如，图像分类），并自动测试模型架构和超参数的组合，以找到表现最佳的配置。另一个例子是自动化特征工程，TPOT 或 H2O.ai 等工具分析原始数据以生成相关特征，例如将时间戳转换为星期几指示器或对数值进行缩放。这些框架通常使用贝叶斯优化或遗传算法等技术来高效地探索可能的配置，平衡性能和计算成本。
对于希望快速部署模型但缺乏深入机器学习专业知识的开发人员来说，AutoML 很有价值。例如，构建客户流失预测系统的小团队可以使用 AutoML 来处理数据预处理、模型选择和调优，将开发时间从数周缩短到数天。然而，AutoML 也有局限性：在高度专业化的领域，它可能无法超越定制模型，并且仍然需要监督以确保数据质量和可解释性。尽管它普及了机器学习的应用，但开发人员应将其视为一种提高生产力的工具，而不是领域知识的替代品，尤其是在处理边缘情况或新颖问题时。