Jakie zadania AutoML źle rozwiązuje (małe dane, niestandardowa wiedza domenowa)?

AutoML ma trudności z zadaniami, w których:

• Małe ilości danych (small data): Metody automatyczne wymagają wystarczającej ilości danych do trenowania i walidacji modeli. Przy małej ilości danych modele mogą się przeuczać, a AutoML nie zawsze skutecznie wybiera odpowiednie techniki regularyzacji lub generuje dodatkowe cechy.

• Nietypowa wiedza dziedzinowa: AutoML zazwyczaj skupia się na ogólnych wzorcach i standardowych cechach. Jeśli zadanie wymaga głębokiego zrozumienia specyfiki dziedziny, skomplikowanej inżynierii cech lub niestandardowych architektur modeli, AutoML nie zastąpi eksperta.

• Skomplikowane niestandardowe metryki i ograniczenia biznesowe: Automatyzacja często nie uwzględnia unikalnych wymagań biznesowych, które trudno sformalizować.

Dlatego AutoML dobrze sprawdza się w typowych zadaniach z wystarczającą ilością danych, ale słabo w zadaniach specjalistycznych, z małą ilością danych i wymagających głębokiej wiedzy dziedzinowej.