“AutoML，即自动化机器学习，通过自动化传统上需要大量手动努力的多个步骤，简化了模型评估和选择的过程。在其核心，AutoML工具根据模型在训练和验证数据集上的表现，评估多个机器学习模型。这些工具通常采用交叉验证等策略来确保评估的稳健性。

边缘人工智能支持通过在硬件设备上本地处理数据来进行设备学习，而不是依赖于基于云的服务器。这种方法允许实时数据分析和决策，因为它通过消除往返云端发送数据的需求来减少延迟。例如，智能摄像头可以在本地分析视频数据，以识别面孔或监测异常活动，而无需

“边缘人工智能是指在网络边缘集成人工智能，这意味着数据处理和决策是在设备本地进行，而不是依赖于云计算。在机器人技术中，这种方法通过允许机器人实时分析数据来增强性能，从而提高其响应能力和操作效率。通过在机器人本身上处理数据，边缘人工智能降低了