由于 Python 在机器学习生态系统中的主导地位，AutoML 工具主要与 Python 一起使用。Python 丰富的库（如 scikit-learn、TensorFlow 和 PyTorch）使其自然适合 AutoML 框架。像 TPOT、H2O.ai 和 Auto-sklearn 这样的工具利用 Python 的简洁性和灵活性来自动化诸如特征工程、模型选择和超参数调优之类的任务。例如，TPOT 使用遗传算法来优化管道，而 Auto-sklearn 使用元学习扩展 scikit-learn，从而加快结果。Python 的可读性和庞大的开发者社区也有助于其普及，从而可以与数据预处理和可视化库（如 Pandas 和 Matplotlib）无缝集成。这使得 Python 成为开发人员构建或定制 AutoML 工作流程的首选语言。
虽然 Python 是最常见的，但 R 偶尔也会与 AutoML 工具一起使用，尤其是在学术或统计环境中。像 H2O 的 R 接口和 MLR3 这样的包为 R 用户提供 AutoML 功能，以满足那些已经熟悉其数据分析优势的用户。但是，与 Python 相比，R 在生产环境中的采用受到限制。Java 和 Scala 也出现了一些小众用途，尤其是在大数据生态系统中。例如，Apache Spark 的 MLlib 通过 PySpark（Python）或 Spark 的 Scala API 与 AutoML 库集成，从而实现可扩展的模型训练。同样，ML.NET 将 AutoML 引入 C# 开发人员，允许 .NET 应用程序合并自动化机器学习，而无需切换生态系统。当与现有系统（例如，企业 Java 应用程序）集成是优先事项时，将选择这些语言。
许多 AutoML 平台完全抽象了编码，提供了基于 GUI 的界面或可从任何语言访问的 REST API。像 Google AutoML、Azure Machine Learning 和 Amazon SageMaker 这样的云服务提供 Python、Java 和其他语言的 SDK，但他们的 Web API 允许与 JavaScript、Ruby 甚至 CLI 工具集成。例如，JavaScript 开发人员可以通过 HTTP 请求调用 Google AutoML 的 Vision API，而无需编写 Python。像 DataRobot 这样的某些工具通过其 API 支持多种语言，同时优先考虑 Python 进行自定义。这种灵活性确保开发人员可以在他们喜欢的环境中使用 AutoML，尽管 Python 仍然是高级调整的核心。最终，语言的选择取决于工具的设计、团队的专业知识和部署环境。