AutoML engloba um conjunto de técnicas que automatizam as várias etapas do desenvolvimento de modelos de machine learning, como seleção de algoritmos, pré-processamento de dados, engenharia de features, ajuste de hiperparâmetros e avaliação de modelos. Seu objetivo é acelerar o processo de construção de modelos de aprendizado sem necessidade de intervenção humana em cada etapa, facilitando a criação de soluções de IA. AutoML é amplamente utilizado em sistemas que exigem iteração rápida e testes de múltiplos modelos.