AutoML（Automated Machine Learning）是一种自动化机器学习技术，它旨在自动化机器学习流程的不同步骤，例如数据预处理、特征工程、模型选择和超参数调整。AutoML可以帮助开发者快速构建和部署高效的机器学习模型。

然而，AutoML并不直接通过阅读代码来学习传统系统以定制未来的更改的方法。它更专注于提供自动化的工具和技术来加速机器学习任务的开发和部署。

以下是一个使用AutoML工具（例如Auto-Sklearn）进行自动化机器学习的代码示例：

import autosklearn.classification

# 加载数据集
X, y = load_dataset()

# 定义AutoML分类器
automl = autosklearn.classification.AutoSklearnClassifier()

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 训练AutoML分类器
automl.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = automl.predict(X_test)

# 评估性能
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", accuracy)

在上述代码中，我们使用Auto-Sklearn库进行自动化机器学习。我们首先加载数据集，然后定义一个AutoML分类器。接下来，我们将数据集划分为训练集和测试集，并使用训练集来训练AutoML分类器。最后，我们使用测试集进行预测，并评估模型的性能。

需要注意的是，AutoML并非适用于所有机器学习任务。对于某些特定的问题和应用场景，手动调整模型和算法可能仍然是必要的。但是，AutoML可以作为一个强大的工具来加速机器学习任务的研究和开发过程。