AutoML（自动化机器学习）和联邦学习是互补的方法，它们解决了机器学习中不同的挑战，但可以结合起来创建高效、注重隐私的系统。 AutoML 侧重于自动化模型选择、超参数调整和特征工程等任务，从而减少构建有效模型所需的人工工作。 另一方面，联邦学习能够在不共享原始数据的情况下跨分散的设备或服务器进行模型训练，从而保护隐私并减少中央数据存储需求。 它们共同简化了在数据分布且手动调整不切实际的场景中机器学习解决方案的开发。
一个关键的交叉点是使用 AutoML 来优化联邦学习工作流程。 例如，在联邦设置中，智能手机或边缘服务器等设备会根据其数据训练本地模型。 AutoML 可以自动选择在各种非均匀数据集上表现良好的模型架构或超参数。 假设一个医疗保健应用程序使用联邦学习来跨医院训练诊断模型，而无需共享患者记录。 AutoML 可以自动测试神经网路层或学习率等配置，从而确保全局模型适应本地数据的变化（例如，成像设备中的差异）。 TensorFlow Federated 和 FedML 等框架正在探索与 AutoML 工具的集成，以处理此类优化。
然而，结合这些技术会带来挑战。 联邦学习的去中心化特性使得超参数调整等任务变得复杂，因为设备可能计算资源有限或连接不一致。 AutoML 必须在这种环境中高效运行——例如，使用轻量级神经架构搜索 (NAS) 来寻找可以在边缘设备上快速训练的模型。 此外，必须最大限度地降低设备和中央服务器之间的通信成本。 一种方法是使用 AutoML 来设计紧凑的模型或选择减少所需训练轮数的超参数。 通过解决这些问题，开发人员可以构建在尊重数据隐私的同时自动进行模型优化的系统——这对于金融、物联网或医疗保健等对数据共享有严格限制的应用来说至关重要。