对机器学习解决方案日益增长的需求解决数据科学人才短缺问题让 AI 开发普惠大众机器学习领域中的AutoML开源 AutoML 库企业级AutoML平台主流框架对比谁应该使用 AutoML?跨行业的AutoML:重塑业务流程金融医疗与生命科学零售与电子商务制造业其他行业分层用例模型克服障碍:AutoML面临的持续挑战可解释性(“黑箱”问题)定制化需求与自动化数据质量依赖性与鲁棒性计算成本与资源消耗解决偏见与公平性可扩展性与效率展望未来:塑造AutoML的未来趋势与大型语言模型(LLMs)及基础模型的协同作用新一代神经网络架构搜索(NAS)多模态可解释人工智能(MXAI)的成熟度通过低代码/无代码实现持续普及向边缘计算和联邦学习的扩展总结