Es ist nicht notwendig, etwas zu programmieren, da alle ML/AI-Algorithmen im System verfügbar sind. So kann sich der Benutzer auf seinen Datensatz konzentrieren. So kann jeder es mit grundlegenden Kenntnissen in ML/AI nutzen.

Beim Entwerfen von Anwendungen auf Basis von tinyML gibt es mehrere wichtige Aspekte, die im Zusammenhang mit dem Fachgebiet analysiert werden müssen. Der Fachexperte sollte nicht unnötig mit der Aufgabe belastet werden, Datenwissenschaftsmodelle oder Python-Codierung zu verstehen oder wie diese für eingebettete Geräte eingesetzt werden. Selbst wenn diese Aspekte behandelt werden, folgt das nächste Hindernis der Entscheidung über die Cloud-Infrastruktur, der Zuweisung der Ressourcen, der Kostenkontrolle usw. All dies hindert die Fachexperten daran, sich auf das primäre Ziel zu konzentrieren. Darüber hinaus sind mehrere Iterationen erforderlich, um zur endgültigen Anwendung zu gelangen. In diesem Szenario, in dem Wissen aus mehreren technischen Bereichen ebenfalls erforderlich ist, macht Neuton AutoML die gesamte Arbeit viel einfacher und ermöglicht eine höhere Produktivität und effizientere Lösungen.

Es hilft, optimale ML-Algorithmen einfach zu erstellen.