Il n'est pas nécessaire de coder quoi que ce soit, car tous les algorithmes ML/IA sont disponibles dans le système. Ainsi, l'utilisateur peut se concentrer sur son jeu de données. Ainsi, tout le monde peut l'utiliser avec des connaissances de base en ML/IA.

Dans la conception d'applications basées sur tinyML, il y a plusieurs éléments importants liés au domaine qui doivent être analysés. Le spécialiste du domaine ne devrait pas être inutilement contraint par la tâche de comprendre les modèles de science des données ou le codage en Python ou comment ils se déploient pour les appareils embarqués. Même si ceux-ci sont gérés, vient ensuite l'obstacle de décider de l'infrastructure cloud, d'allouer les ressources, de contrôler les coûts, etc. Tout cela empêche les spécialistes du domaine de se concentrer sur l'objectif principal à portée de main. De plus, plusieurs itérations sont nécessaires pour atteindre l'application finale. Dans ce scénario, où des connaissances de plusieurs domaines techniques sont également requises, Neuton AutoML rend l'ensemble du travail beaucoup plus simple et permet une plus grande productivité et des solutions plus efficaces.

Cela aide à construire facilement des algorithmes d'apprentissage automatique optimaux.