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基于人工智能 (AI) 的决策支持系统 (DSS) 因其在许多应用领域的巨大潜力而受到推广。然而，这种基于 AI 的 DSS 在实践中的采用率仍然很低。以 AI 专家为中心的开发过程以及领域专家在探索合适的 AI 用例和传达其需求方面面临的挑战是采用的主要障碍。自动机器学习 (AutoML) 是一种使 AI 民主化的方法，它可以让领域专家探索 AI 用例并更好地与 AI 专家沟通。然而，到目前为止，很少有人关注 AutoML 在 AI 开发过程中的使用方式。在这篇文献综述中，我们研究了 AutoML 用例并根据 CRISP-DM 模型构建结果。根据 AutoML 尚未发现的优势和挑战，我们提出了一个包含五个主要未来研究流的研究议程。
AutoML 对 AI 开发过程的影响
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