El AutoML o Automated Machine Learning es el proceso de automatizar las tareas repetitivas e iterativas del desarrollo de modelos de machine learning. Esto incluye etapas como la preparación de datos, la selección de características, la elección del algoritmo adecuado y la optimización de hiperparámetros. 

El objetivo principal de AutoML es democratizar el acceso al machine learning, permitiendo que personas sin una formación profunda en ciencia de datos puedan desarrollar modelos efectivos. Al automatizar estos procesos, AutoML facilita la implementación de soluciones de machine learning, ahorrando tiempo y recursos, y reduciendo la posibilidad de errores humanos.