AutoML qaysi vazifalarni yaxshi hal qilmaydi (kichik ma'lumotlar, standart bo'lmagan domen bilimlari)?

AutoML quyidagi vazifalarda qiyinchiliklarga duch keladi:

• Kichik ma'lumotlar (small data): Avtomatik usullar modellarning o'qitilishi va tasdiqlash uchun etarli miqdordagi ma'lumotlarni talab qiladi. Kam ma'lumot bilan, modellarning ortiqcha moslashuvi mumkin, va AutoML har doim mos keladigan tartibga solish texnikalarini tanlash yoki qo'shimcha xususiyatlar yaratishda samarali bo'lmaydi.

• Standart bo'lmagan domen bilimlari: AutoML odatda umumiy shablonlar va standart xususiyatlarga qaratilgan. Agar vazifa soha xususiyatlarini chuqur tushunishni, murakkab xususiyat muhandisligini yoki standart bo'lmagan model arxitekturalarini talab qilsa, AutoML mutaxassis o'rnini bosa olmaydi.

• Murakkab moslashtirilgan metrikalar va biznes cheklovlari: Avtomatlashtirish ko'pincha unikal biznes talablarini hisobga olmaydi, ular formalashtirish qiyin bo'lishi mumkin.

Shuning uchun, AutoML ma'lumotlar hajmi etarli bo'lgan odatiy vazifalar uchun yaxshi mos keladi, ammo maxsus vazifalar, kichik ma'lumotlar va chuqur domen bilimlari talab qiladigan vazifalar uchun yaroqsiz.