Какие задачи AutoML плохо решает (small data, нестандартные доменные знания)?

AutoML плохо справляется с задачами, где:

• Малые объемы данных (small data): Автоматические методы требуют достаточного количества данных для обучения и валидации моделей. При малом количестве данных модели могут переобучаться, а AutoML не всегда эффективно справляется с выбором подходящих техник регуляризации или генерацией дополнительных признаков.

• Нестандартные доменные знания: AutoML обычно ориентирован на общие шаблоны и стандартные признаки. Если задача требует глубокого понимания специфики предметной области, сложной инженерии признаков или нестандартных архитектур моделей, AutoML не сможет заменить эксперта.

• Сложные кастомные метрики и бизнес-ограничения: Автоматизация часто не учитывает уникальные требования бизнеса, которые сложно формализовать.

Таким образом, AutoML хорошо подходит для типовых задач с достаточным объемом данных, но плохо — для узкоспециализированных, с малыми данными и требующих глубоких знаний предметной области.