AutoML の導入: リアリティ チェックを行ってみましょう from venturebeat.com

AutoML に十分なデータが得られた州では、私たちの予測モデルは社内ソリューションよりも優れていました。
AutoML はデータ サイエンティストを直接置き換えることはできません。
一般的なオブジェクトのオブジェクト検出や画像分類などの場合は、大量のデータで既に調整されているため、AutoML を使用できます。
また、AutoML によって選択されたモデルのパフォーマンスには改善が必要です。
少ないデータ | AutoML には最小データ要件があります。
AutoML がそのソリューションを一般化する場合、特定の問題のパフォーマンスを妥協する必要があります (AutoML アーキテクチャはそのように調整されていないため)。