自动化机器学习（AutoML）为机器学习模型的调参与优化提供了全新解决方案。它能自动执行模型选择、特征工程、超参数调优等多个步骤，大大降低了模型开发的技术门槛。本文将深入探讨AutoML的核心流程和应用场景，并通过Python展示如何使用AutoML工具（如`TPOT`和`Auto-sklearn`）自动完成模型选择与调参过程。我们将通过详细代码示例，展示如何使用AutoML进行模型自动优化，帮助开发者节省大量调参时间，提升机器学习项目的效率与性能。