📢 转载信息
原文链接：https://www.kdnuggets.com/5-cutting-edge-automl-techniques-to-watch-in-2026
原文作者：Iván Palomares Carrascosa
Image by Editor
# 引言
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，使其普及程度和民主化程度比以往任何时候都高。在此背景下，AutoML（自动化机器学习）范式发挥了关键作用，它使用户能够在云中训练、优化和部署机器学习模型，而无需具备特定的机器学习算法、编码、微调过程或工程管道的知识。
本文将讨论五项前沿的AutoML技术和趋势，预计它们将在即将到来的2026年塑造高度自动化的机器学习模型构建格局。
# 1. AutoML与生成式AI的融合
内容概要：迄今为止，AutoML解决方案主要集中在自动化预测性机器学习模型的构建、部署和维护，用于回归、预测和分类等任务。这种情况正随着生成式AI模型集成到AutoML中而改变，以自动化生命周期的更多阶段，包括数据准备、特征工程，甚至合成地生成和标记数据集。生成式AI与AutoML的融合还利用大型语言模型（LLM）来创建管道和生成代码。
为何在2026年至关重要？ 如果将专用的生成式AI系统集成到AutoML解决方案中，AI系统（无论是生成式还是非生成式）的开发周期可以大大缩短，从而减少对大型数据团队的依赖，并实现更便宜、更快速的模型开发。
# 2. AutoML 3.0
内容概要：AutoML 3.0 的概念指的是上下文感知、领域特定的AutoML技术和方法。本质上，这是AutoML的新浪潮，它利用多模态学习、增强的交互和人机协作，同时强调系统能够从先前的结果和任务中学习，以自适应地帮助自动化未来的任务。
为何在2026年至关重要？ 随着各行业在日益严格的合规要求下拥抱AI系统的集成，AutoML 3.0的领域特定性可能会确保模型符合上下文标准，而不仅仅是优化性能。
# 3. 联邦和边缘AutoML
内容概要：联邦学习范式在AutoML领域获得了关注。因此，这种范式的融合是2026年值得关注的趋势，因为它将AutoML的能力扩展到联邦设置和边缘设备，利用模型搜索和优化，而无需集中敏感数据源。
为何在2026年至关重要？ 隐私法规和实时计算要求等多种因素推动AutoML朝着更去中心化的环境发展，敏感数据保留在本地，模型推理实时发生。
# 4. 可解释和透明的AutoML
内容概要：一个清晰的趋势正在浮现，即AutoML系统将可解释性、公平性约束和透明度工具直接集成到模型选择和优化等阶段。一个主要的例子涉及促进用户与AutoML系统的交互，以便就识别解决方案空间中最有前景的解决方案或性能区域提供进一步指导。
为何在2026年至关重要？ 开发提高AutoML系统透明度和可解释性的方法，对于理解这些系统中的模型如何以及为何做出决策至关重要。此外，监管要求和公众审查要求模型负责任，并将优化的公平性和透明度属性放在首位。
# 5. 以人为本和实时自适应的AutoML
内容概要：我们以一种侧重于专为人机循环工作流程设计的AutoML工具的融合趋势来结束这个列表，将它们与随着新数据出现而自适应更新模型的实时元学习策略相结合。这种方法也被称为AutoML的在线实时元学习。
为何在2026年至关重要？ 组织越来越需要增强对生产机器学习系统的控制和适应性。因此，允许人类指导优化，同时AutoML更新模型的系统，正将自己定位为实现无与伦比的灵活性和性能的途径。
# 总结
本文回顾了五个值得关注的前沿AutoML技术和趋势，因为它们预计将塑造2026年高度自动化机器学习模型构建的格局。这些趋势包括与其他范式（如联邦学习和以人为本的系统设计）的融合，以及集成高需求的方面，如模型可解释性和上下文感知。
Iván Palomares Carrascosa 是人工智能、机器学习、深度学习和LLM领域的领导者、作家、演讲者和顾问。他负责培训和指导他人如何在现实世界中利用人工智能。
🚀 想要体验更好更全面的AI调用？
欢迎使用青云聚合API，约为官网价格的十分之一，支持300+全球最新模型，以及全球各种生图生视频模型，无需翻墙高速稳定，文档丰富，小白也可以简单操作。
评论区