“是的，AutoML可以支持无监督学习。虽然AutoML通常与监督学习相关联，其中模型使用带标签的数据集进行训练，但它同样可以处理不依赖于标签数据的任务。无监督学习专注于发现数据中的模式、分组或整体结构，而不需要预定义的标签，并且有几个AutoML框架能够自动化这一过程。
例如，AutoML工具可以协助聚类算法，这些算法将相似的数据点分组在一起。像谷歌云AutoML、AutoKeras或H2O.ai等工具可以自动选择和调整聚类方法，如k均值、层次聚类或DBSCAN。通过自动化特征选择、缩放和参数调整，开发人员能够更高效地找到最适合其特定数据集的聚类算法。这简化了通常是劳动密集型的过程，使从业者能够专注于解释结果，而不是被模型选择的细节所困扰。
此外，AutoML还可以支持其他无监督任务，如降维和异常检测。主成分分析（PCA）或t-分布随机邻域嵌入（t-SNE）等技术也通常可以实现自动化，帮助将高维数据可视化为低维空间。识别数据中离群值的异常检测算法同样能够受益于提供自动模型选择和评估的AutoML框架。总体而言，通过利用AutoML进行无监督学习，开发人员能够洞察信息并简化处理复杂数据集的工作流程。”