AutoML uses tree-architectures for the specific problem

Đáp án đúng: "False". AutoML (học máy tự động) là cách tự động hoá các khâu xây mô hình: chọn mô hình, tìm kiến trúc, tinh chỉnh siêu tham số và đánh giá, để người không chuyên vẫn có mô hình tốt. Với dữ liệu ảnh, văn bản, AutoML của Google dựa vào tìm kiếm kiến trúc mạng nơ-ron (neural architecture search) và học chuyển giao (transfer learning) để tìm kiến trúc mạng phù hợp với dữ liệu của người dùng, chứ không cố định vào kiến trúc dạng cây cho từng bài toán. Cây quyết định hay gradient boosting chỉ là một họ mô hình mà AutoML có thể thử với dữ liệu bảng, không phải cơ chế cốt lõi của nó. "True" sai vì phát biểu thu hẹp AutoML vào kiến trúc cây, trong khi bản chất của nó là tự động tìm kiến trúc và mô hình tốt nhất trong một không gian rộng hơn nhiều.