یادگیری ماشین خودکار (AutoML)، یک فرایند است که می‌تواند استفاده از مدل‌های یادگیری ماشین در حل یک مساله‌ی واقعی را به شکل خودکار انجام دهد. در واقع در این روش، انتخاب مدل‌های یادگیری ماشین، مقایسه‌ی بین آن‌ها و هم‌چنین انتخاب مقادیر پارامترها برای مدل‌های یادگیری ماشین به صورت خودکار انجام می‌شود. در روش‌های مرسوم به کارگیری یادگیری ماشین، متخصصان حوزه‌ی داده باید موارد پیچیده‌ای مثل پیش‌پردازش داده‌ها، انتخاب مدل، بهینه‌سازی و … را به صورت دستی پیاده‌سازی کنند. اما یادگیری ماشین خودکار می‌تواند بسیاری از این گام‌ها را بدون نیاز به متخصص انجام دهد. از این رو، متخصصان حوزه‌ی داده در هر کسب و کار می توانند با تکیه بر domain knowledge خود، تمرکز خود را بر سایر بخش‌ها مانند ترجمه‌ی مسائل کسب‌وکار به مسائل یادگیری ماشین بگذارند. هم‌چنین افرادی که تخصص زیادی در حوزه‌ی داده ندارند می‌توانند به راحتی مدل‌های یادگیری ماشین را برای حل مسائل به کار گیرند.

به این ترتیب، قابلیت خودکارسازی فرایندهای یادگیری ماشین فرصت بزرگی را برای صاحبان کسب‌وکارهای مختلف ایجاد می‌کند تا بتوانند از هوش مصنوعی بیشترین استفاده را در پیشبرد اهداف خود داشته باشند. از این رو، ستون توانسته ابزارهایی را برای استفاده از این تکنولوژی ارائه کند و همواره در تلاش برای توسعه‌ی آن‌ها و ایجاد ابزارهای جدید است.

• استفاده‌ی آسان از تکنولوژی‌های پیچیده: در دنیای دیجیتال که سرعت پیشرفت زیادی دارد، هرچه زودتر کسب‌وکار خود را به تکنولوژی‌های جدید مجهز کنید، می‌توانید در رقابت با کسب‌وکارهای مشابه برنده باشید. عدم استفاده از چنین تکنولوژی‌هایی حتی ممکن است به ضرر کسب‌وکار شما باشد و باعث شود کسب‌وکارهای مشابه یا رقیب از شما سبقت بگیرند. خودکارسازی فرایند‌های یادگیری ماشین می‌تواند نیاز به نیروهای متخصص برای ایجاد مدل‌ها را کم کند. هم‌چنین به کسب‌وکارهایی که تجربه‌ی استفاده از هوش مصنوعی را ندارند این امکان را می‌دهد که وارد این حوزه شده و راه‌حل‌های بهتر و قابل‌ اعتمادتری را عرضه کنند.
• نیاز کمتر به نیروهای متخصص: تکنولوژی‌هایی مثل هوش مصنوعی یا یادگیری ماشین به راحتی قابل استفاده نیستند و برای استفاده از آن‌ها نیروهای متخصص با دانش بالایی لازم است. کسب‌وکارها برای استفاده از این تکنولوژی‌ها در پیشبرد اهداف خود، باید به دنبال نیروهای متخصص این حوزه باشند. اما باید به این نکته توجه داشت که تعداد افرادی که در این حوزه تخصص کافی دارند محدود است. در نتیجه کمک گرفتن از نیروهای باتجربه در این حوزه می‌تواند به یک چالش برای کسب‌وکارها تبدیل شود. اما با وجود یادگیری ماشین خودکار، نیروهایی که تخصص کمتری هم دارند می‌توانند به کسب‌وکارها کمک کنند. از این رو در زمان و هزینه صرفه‌جویی زیادی خواهد شد.
• صرفه‌جویی در هزینه: یادگیری ماشین می‌تواند راه‌حل خوبی در حل بسیاری از مسائل پیچیده‌ای باشد که به صرف زمان و انرژی افراد زیادی برای حل آن‌ها نیاز است. مدل‌سازی می‌تواند جایگزین خوبی برای نیروی عملیات انسانی یا پردازش انسانی در حل مسائل مختلف باشد. هم‌چنین ایجاد مدل‌های یادگیری ماشین به زمان و هزینه‌ی زیادی نیاز دارد. ابزارهای یادگیری ماشین خودکار می‌توانند تا حدی این هزینه‌ها را کاهش دهند. این ابزارها می‌توانند برخی از فرایندهای مدل‌سازی را با سرعت بیشتری و بدون نیاز به نیروی متخصص انجام دهند.
• ایجاد مدل‌های بهتر: در یادگیری ماشین خودکار فرایندهای مدل‌سازی با سرعت بیشتری انجام می‌شود. یعنی در یک مدت زمان مشابه در مقایسه با نیروی انسانی، یادگیری ماشین خودکار می‌تواند تکرارهای بیشتری از فرایند را انجام دهد و در نتیجه مدل‌هایی با عملکرد بالاتر تولید خواهد شد. در نهایت یادگیری ماشین خودکار می‌تواند منجر به افزایش کارایی و دقت مدل‌های نهایی شود.