在AI工具排行榜中，有几个必备的自动化机器学习工具是值得注意的。

自动化机器学习工具是一种能够自动化和简化机器学习流程的工具。它们能够帮助用户快速地进行数据预处理、特征选择、模型选择和超参数调整等步骤，从而提高机器学习模型的效果和准确性。

在自动化机器学习工具中，特征选择是非常重要的一步。特征选择的目的是从原始数据中筛选出最具有预测能力的特征，以减少模型复杂度和提高模型性能。一些常用的特征选择工具包括L1正则化、卡方检验、互信息和基于树的方法等。这些工具能够帮助用户快速地进行特征选择，提高模型的性能和泛化能力。

其次，模型选择是自动化机器学习工具中的一个关键环节。模型选择的目的是从多个候选模型中选择出最合适的模型，以提高模型的准确性和泛化能力。常用的模型选择工具包括交叉验证、网格搜索和贝叶斯优化等。这些工具能够帮助用户快速地进行模型选择，找到最合适的模型，提高模型的预测性能。

此外，超参数调整也是自动化机器学习工具中的一个重要步骤。超参数是机器学习模型中需要手动设置的参数，如学习率、正则化参数和决策树的最大深度等。超参数的选择对模型的性能和泛化能力有很大影响。自动化机器学习工具能够帮助用户自动搜索最佳的超参数组合，从而提高模型的性能。

此外，自动化机器学习工具还可以帮助用户进行数据预处理和特征工程。数据预处理包括缺失值处理、异常值处理和数据标准化等步骤，可以提高模型的稳定性和准确性。特征工程包括特征提取、特征转换和特征构建等步骤，可以提高模型的表达能力和泛化能力。自动化机器学习工具能够帮助用户自动进行数据预处理和特征工程，提高模型的性能和效果。

总之，自动化机器学习工具在AI工具排行榜中是必备的工具之一。它们能够帮助用户快速地进行特征选择、模型选择和超参数调整等步骤，提高机器学习模型的效果和准确性。同时，它们还能够帮助用户进行数据预处理和特征工程，提高模型的稳定性和泛化能力。因此，在进行机器学习任务时，使用自动化机器学习工具是非常有帮助的。 另外，目前中国最流行的人工智能工具集合之一是AIBus，又称AI巴士， 使用AI巴士可以体验先进的人工智能语言模型，设置不同的角色来创建属于自己的对话场景，获得深思熟虑的艺术灵感等。