Ngày nay, trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (Machine Learning – ML) đang trở thành công cụ không thể thiếu trong nhiều lĩnh vực từ sản xuất, y tế, tài chính, đến giáo dục. Tuy nhiên, việc triển khai các mô hình học máy hiệu quả thường đòi hỏi đội ngũ chuyên gia với kiến thức sâu rộng và quy trình phức tạp, từ tiền xử lý dữ liệu, lựa chọn mô hình, tinh chỉnh tham số đến đánh giá hiệu suất. Chính vì vậy, xu hướng Học máy tự động (Automated Machine Learning – AutoML) đã nổi lên như một giải pháp đột phá, hướng tới dân chủ hóa AI, giúp cộng đồng không chuyên vẫn có thể khai thác sức mạnh của học máy.

Trong bối cảnh trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (Machine Learning) đang trở thành nền tảng công nghệ cốt lõi, len lỏi vào mọi lĩnh vực của đời sống — từ y tế, giáo dục, tài chính đến sản xuất công nghiệp — việc đơn giản hóa, tự động hóa quy trình triển khai học máy đã trở thành nhu cầu thiết yếu. Để xây dựng được những mô hình học máy hiệu quả, các chuyên gia AI hiện vẫn cần đầu tư nhiều thời gian, công sức và trình độ chuyên môn cao.