“自动机器学习（AutoML）简化了将机器学习模型应用于数据集的过程。在使用AutoML工具时，几种编程语言被广泛应用，其中Python是最受欢迎的选择。Python的广泛库生态系统，如scikit-learn、TensorFlow和PyTorch，使其成为机器学习的理想语言。此外，许多AutoML框架，如H2O.ai、AutoKeras和TPOT，都是为了与Python无缝集成而构建的，使开发人员能够轻松实现和自定义他们的模型。
另一个与AutoML相关的编程语言是R。R在统计分析和数据可视化方面特别受欢迎，这使得它在数据预处理和探索的早期阶段非常有用。在R中有多个AutoML库，例如H2O的automl包和caret，它们有助于简化建模过程。对于那些已经习惯使用R的开发人员来说，可以方便地使用这些工具来自动化他们的机器学习工作流程，同时利用R强大的统计能力。
Java在AutoML的背景下也得到了应用，尤其是在构建大规模应用的企业环境中。像Weka和Java-ML这样的框架提供了自动化模型训练和评估过程的工具。虽然在AutoML领域，Java的使用频率不及Python或R，但Java在生产环境中的强大性能使其成为希望将机器学习解决方案集成到现有Java应用中的企业的有效选择。总体而言，编程语言的选择通常取决于项目的特定需求和开发团队的偏好。”