“AutoML，或称自动化机器学习，是指一些工具和流程，旨在自动化将机器学习应用于现实世界问题的端到端过程。它简化了机器学习工作流的各个阶段，如数据预处理、特征选择、模型选择和超参数调整。相比之下，传统机器学习则依赖于更手动的方法，开发人员必须了解并手动执行过程中的每个步骤。这需要对算法有深入的理解、丰富的编码能力，以及基于领域知识和经验结果对模型进行微调的能力。
AutoML和传统机器学习之间的主要区别之一在于所需的专业知识水平。在传统机器学习中，开发人员必须具备扎实的统计学、数学基础和领域特定知识，以有效地进行特征工程并选择合适的模型。例如，他们可能需要评估多种算法，如决策树、支持向量机或神经网络，以找到最适合其数据的模型。相比之下，AutoML平台可以帮助那些可能不熟悉这些算法细节或缺乏广泛领域专业知识的人。他们可以利用这些工具，以较少的参与程度实现可比的结果。
另一个区别是每种方法所需的时间和精力。使用传统机器学习时，迭代不同模型和超参数的过程可能非常耗时，通常需要进行多轮试验和错误。开发人员可能需要花费数周时间来微调模型以提高性能。而AutoML工具通过自动化许多任务显著减少了这一时间，允许更快速的迭代和模型的快速部署。例如，开发人员可以使用AutoML平台在几分钟内生成和评估多个模型，从而使他们能够更多地专注于结果解释或将模型整合到应用程序中。总的来说，尽管这两种方法的目标都是创建有效的机器学习模型，AutoML为许多技术专业人士提供了更可及和高效的路径。”