“是的，AutoML可以处理非结构化数据，如图像和文本。AutoML，即自动化机器学习，旨在通过自动化开发机器学习模型过程中涉及的各种任务，以简化模型训练过程。这包括数据预处理、特征选择和模型选择，这些对有效管理非结构化数据类型至关重要。
对于图像，AutoML框架通常提供图像分类和物体检测的功能。开发人员可以上传标记图像的数据集，AutoML系统将自动处理这些图像，提取相关特征，并选择最合适的模型进行训练。例如，谷歌的AutoML Vision允许用户创建自定义图像分类模型，而无需深厚的神经网络专业知识。它处理图像缩放和归一化等任务，使开发人员更容易基于视觉数据获得准确的预测。
在文本数据方面，AutoML可以促进情感分析、文本分类或自然语言处理等任务。开发人员可以输入包含文本标签的数据集，AutoML系统使用如分词和嵌入等技术将文本转换为适合机器学习模型的格式。像微软的Azure AutoML这样的平台提供可以自动调整参数并改善文本相关任务性能的模型。总体而言，AutoML提供强大的工具来管理非结构化数据，使开发人员能够专注于应用程序的高层设计，而不必陷入机器学习的技术复杂性中。”