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2026 年值得关注的 5 项前沿 AutoML 技术
本文讨论了五种前沿的 AutoML 技术和趋势，这些技术和趋势预计将在即将开始的 2026 年塑造高度自动化机器学习模型构建的格局。
来源:KDnuggets# 简介
#云计算的兴起极大地扩展了机器学习模型在可扩展性和可用性方面的能力，使其可访问性比以往任何时候都更加广泛和民主。在此背景下，AutoML 范例发挥了关键作用，使用户能够在云中训练、优化和部署机器学习模型，而无需了解特定的机器学习算法、编码、微调流程或工程管道。
AutoML本文讨论了五种尖端 AutoML 技术和趋势，预计将在 2026 年塑造高度自动化机器学习模型构建的格局。
# 1. AutoML 与生成式 AI 融合
这是关于什么的？到目前为止，AutoML 解决方案主要侧重于自动构建、部署和维护用于回归、预测和分类等任务的预测机器学习模型。随着生成式 AI 模型集成到 AutoML 中，这种情况正在发生变化，以自动化生命周期的更多阶段，包括数据准备、特征工程，甚至综合生成和标记数据集。生成式 AI 和 AutoML 的融合还利用大型语言模型 (LLM) 来创建管道和生成代码。
这是关于什么的？ 生成式 AI 和 AutoML 的融合为什么它将成为 2026 年的关键？如果将专用的生成式人工智能系统集成到 AutoML 解决方案中，则无论生成式还是非生成式，人工智能系统的开发周期都可以大大缩短，从而减少对大数据团队的依赖，并实现更便宜、更快的模型开发。
为什么它将成为 2026 年的关键？# 2.AutoML 3.0
AutoML 3.0为什么它将成为 2026 年的关键？随着行业在日益严格的合规性要求下接受人工智能系统集成，AutoML 3.0 的特定领域性质可以确保模型符合上下文标准，而不是仅针对最佳性能进行优化。