本文以Python为技术载体，结合机器学习、深度学习与流程自动化技术，系统解析智能自动化算法的创新机制，并探讨其在金融、医疗、制造业等领域的应用范式。通过Python的生态工具链（如TensorFlow、Scikit-learn、RPA工具）与跨行业案例，本文揭示了智能自动化如何实现从数据到决策的全链路优化。Python凭借其丰富的AI框架（如PyTorch、Scikit-learn）、高效的数据

Python主流AutoML框架：`Auto-sklearn`, `TPOT`, `H2O AutoML`, `PyCaret`。- 阐述AutoML在降低机器学习应用门槛的现状，以及可解释性AI（XAI）的重要性（如伦理、法律、医疗等领域的刚性需求）。- 流程设计：在AutoML pipeline中集成解释性评估步骤，如在模型选择阶段优先考虑可解释模型（决策树、线性模型）。- 可解释性工具：`S