一、Google Cloud AutoML

Google Cloud AutoML是Google推出的一款自動機器學習產品，它可以根據用戶提供的數據自動生成高質量的模型。

二、Microsoft Azure AutoML

Microsoft Azure AutoML是Microsoft Azure平臺上的一個自動機器學習服務，支持多種機器學習任務，如分類、回歸、時間序列預測等。

三、H2O.ai’s Driverless AI

H2O.ai’s Driverless AI是一個企業級的自動機器學習平臺，支持數據預處理、特征工程、模型訓練和優化等全流程自動化。

四、DataRobot

DataRobot是一款商業化的自動機器學習平臺，提供了全自動的數據預處理、特征工程、模型訓練和優化等功能。

五、Auto-WEKA

Auto-WEKA是基于WEKA的一款自動機器學習工具，通過貝葉斯優化方法自動選擇優異的機器學習算法和參數。

六、TPOT

TPOT是一個使用遺傳算法進行模型選擇和參數優化的Python庫，它可以作為scikit-learn的一個擴展來使用。

延伸閱讀

AutoML的挑戰和未來發展

盡管AutoML已經在許多任務中表現出色，但仍面臨一些挑戰。例如，如何處理大規模數據、如何優化復雜模型的超參數、如何在保持模型性能的同時保證模型的解釋性等。解決這些問題需要進一步的研究和開發。未來，隨著技術的發展，AutoML有望實現更全面的自動化，包括數據采集、模型部署、模型維護等環節。此外，AutoML也有可能在更多領域得到應用，比如在醫療、金融、零售等領域，幫助企業更快更好地利用數據，實現智能化決策。