Ποιες εργασίες αντιμετωπίζει κακά το AutoML (μικρά δεδομένα, μη τυπικές γνώσεις τομέα);

Το AutoML αντιμετωπίζει δυσκολίες σε εργασίες όπου:

• Μικρά δεδομένα (small data): Οι αυτόματες μέθοδοι απαιτούν επαρκή ποσότητα δεδομένων για την εκπαίδευση και επικύρωση μοντέλων. Με λίγα δεδομένα, τα μοντέλα μπορεί να υπερεκπαιδευτούν, και το AutoML δεν είναι πάντα αποτελεσματικό στην επιλογή κατάλληλων τεχνικών κανονικοποίησης ή στη δημιουργία πρόσθετων χαρακτηριστικών.

• Μη τυπικές γνώσεις πεδίου: Το AutoML γενικά εστιάζει σε γενικά μοτίβα και τυπικά χαρακτηριστικά. Αν η εργασία απαιτεί βαθιά κατανόηση της εξειδίκευσης του πεδίου, πολύπλοκη μηχανική χαρακτηριστικών ή μη τυπικές αρχιτεκτονικές μοντέλων, το AutoML δεν μπορεί να αντικαταστήσει έναν ειδικό.

• Πολύπλοκες προσαρμοσμένες μετρικές και επιχειρηματικοί περιορισμοί: Η αυτοματοποίηση συχνά δεν λαμβάνει υπόψη τις μοναδικές απαιτήσεις της επιχείρησης, που είναι δύσκολο να τυποποιηθούν.

Επομένως, το AutoML είναι κατάλληλο για τυπικές εργασίες με επαρκή όγκο δεδομένων, αλλά όχι για εξειδικευμένες, με μικρά δεδομένα και απαιτήσεις βαθιάς γνώσης του πεδίου.