AutoMLは機械学習のパイプライン（前処理、特徴量選択、モデル選択、ハイパーパラメータ調整）を自動化する技術です。主要ツールの比較、導入のメリットと限界、実践的な活用法を解説します。
トポロジカルデータ分析（TDA）は、データの幾何学的な形状に着目し、パーシステントホモロジーを用いて隠れた構造を発見する分析手法です。パイプライン、位相的特徴、実務での活用方法を解説します。