امروزه راه‌حل‌هاي مختلفي براي خودكارسازي فرآيند ساخت مدل‌هاي يادگيري ماشين در دسترس پژوهشگران قرار دارد. روش‌هاي ساده و ابتدايي جست‌وجوي تصادفي و جست‌وجوي مشبك كاربردهاي گسترده‌اي در اين زمينه دارند، زيرا پياده‌سازي آن‌ها ساده است. اما اين راه‌حل‌ها بهترين عملكرد را ارائه نمي‌كنند. در حقيقت كيفيت عملكرد اين روش‌هاي جست‌وجو ثابت است و قرار نيست يادگيري بر مبناي نتايج گذشته انجام شود و به همين دليل در طول زمان شاهد بهبود سطح عملكرد مدل‌هايي كه مبتني بر اين روش هستند نخواهيم بود. امروزه راه‌حل‌هاي نوين يادگيري فرايافته (Meta-Learning) نتايج بهتري نسبت به راه‌حل‌هاي پيشين دارند.
از جمله راه‌حل‌هاي نويني كه اجازه پياده‌سازي يادگيري ماشين خودكار را مي‌دهند بايد به الگوريتم‌هاي تكاملي، بهينه‌سازي مبتني بر گراديان و بهينه‌سازي بيز اشاره كرد.
براي مطالعه بيشتر اينجا كليك كنيد.