“AutoML，或称为自动化机器学习，在效率、可访问性和灵活性方面与传统的手动模型开发有显著区别。手动模型开发需要广泛的专业知识来选择合适的算法、调整超参数以及进行特征工程，而AutoML通过自动化许多劳动密集型任务，简化了这些流程。例如，

关系数据库中的异常现象，特别是插入异常、更新异常和删除异常，主要通过数据库规范化原则来避免。规范化是构建数据库的过程，旨在减少冗余并提高数据完整性。通过将数据组织为多个独立的相关表，每个表代表一个不同的实体，我们促进了数据项之间更清晰的关系

实时语音识别提出了几个挑战，开发人员必须解决这些挑战才能创建有效的应用程序。一个主要的挑战是语音模式的可变性。不同的说话者具有不同的口音，速度和语调，这可能会显着影响识别系统的准确性。例如，一个主要以美国英语为母语的系统可能很难理解某些地区