介绍
云计算的兴起极大地扩展了机器学习模型在可扩展性和可用性方面的能力，使其普及程度和大众化程度达到了前所未有的高度。在此背景下，自动化机器学习（AutoML）范式发挥了关键作用：它使用户无需或极少具备特定的机器学习算法、代码编写、微调过程或工程流水线的相关知识，便能在云端完成机器学习模型的训练、优化和部署。
本文探讨了五种前沿的 AutoML 技术及发展趋势。这些技术有望在即将到来的 2026 年，塑造高度自动化机器学习模型构建的格局。
到目前为止，AutoML 解决方案主要侧重于自动化构建、部署和维护预测性机器学习模型，用于回归、预测和分类等任务。随着生成式 AI 模型融入 AutoML，这一局面正在发生变化。这种融合旨在自动化生命周期中的更多阶段，包括数据准备、特征工程，甚至合成生成和标注数据集。此外，生成式 AI 与 AutoML 的融合还利用了大语言模型（LLM）来创建流水线和生成代码。
为什么它将在 2026 年至关重要？
如果将专用的生成式 AI 系统集成到 AutoML 解决方案中，无论是生成式还是非生成式 AI 系统的开发周期都可以大幅缩短。这将减少对大型数据团队的依赖，并实现更低成本、更快速的模型开发。
AutoML 3.0 的概念指的是具备上下文感知能力且面向特定领域的 AutoML 技术与方法。本质上，这是 AutoML 的新浪潮，它利用多模态学习、增强交互以及用户与系统协作，同时强调系统能够从以往的结果和任务中学习，从而自适应地帮助自动化未来的任务。
为什么它将在 2026 年至关重要？
随着各行业在日益严格的合规要求下拥抱 AI 系统集成，AutoML 3.0 的领域特性可能确保模型符合特定的上下文标准，而不仅仅是优化性能表现。
联邦学习范式在 AutoML 领域已获得广泛关注。因此，这两种范式的融合是 2026 年值得关注的趋势，因为它将 AutoML 的能力扩展到了联邦学习环境和边缘设备中，在无需集中敏感数据源的情况下，利用模型搜索和优化技术进行训练。
为什么它将在 2026 年至关重要？
多种因素，例如隐私法规和实时计算需求，正推动 AutoML 向更加去中心化的环境发展。在这一趋势下，敏感数据将保留在本地，且模型推理能够实时发生。
目前出现了一个明显的趋势，即 AutoML 系统将可解释性、公平性约束以及解释工具直接融入到模型选择和优化等阶段。一个典型的例子是，通过促进用户与 AutoML 系统的交互，为用户提供进一步指导，帮助其在解决空间中识别出最具潜力的解决方案或性能区域。
为什么它将在 2026 年至关重要？
开发方法以提高 AutoML 系统的透明度和可解释性至关重要，这能帮助我们理解系统内模型做出决策的原因和机制。此外，监管要求和公众监督都需要具备问责能力的模型，这就要求将优化公平性和透明性属性放在首要位置。
我们最后将介绍一种融合趋势，即专注于为“人在回路”工作流设计的 AutoML 工具，并将其与实时元学习策略相结合，以便在新数据出现时自适应地更新模型。这种方法也被称为 AutoML 的在线实时元学习。
为什么它将在 2026 年至关重要？
企业对生产环境中机器学习系统的可控性和适应性需求日益增长。因此，那些允许人工指导优化过程，同时由 AutoML 更新模型的系统，正成为实现无与伦比的灵活性和性能的必经之路。
本文回顾了五种前沿的 AutoML 技术及趋势，预计它们将在 2026 年塑造高度自动化机器学习模型构建的格局。这些趋势包括与其他范式的融合，例如联邦学习和以人为中心的系统设计，以及对高需求特性的整合，如模型可解释性和上下文感知能力。
原文标题：5 Cutting-Edge AutoML Techniques to Watch in 2026，作者：Iván Palomares Carrascosa
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