Make `AutoMLConfig` configurable with `PipelineParameter`

Please make it possible to configure `AutoMLConfig` with `PipelineParameter`. It is very disappointing that you can not configure this when submitting a `Pipeline` with an `AutoMLStep` in it. I tried to set the arguments `primary_metric` and `label_column_name`. Both failed:

`primary_metric`:

```json
{
"error": {
"code": "UserError",
"message": "Invalid argument(s) 'primary_metric' specified. Supported value(s): 'accuracy, norm_macro_recall, precision_score_weighted, average_precision_score_weighted, AUC_weighted'.",
"details_uri": "https://aka.ms/AutoMLConfig",
"target": "primary_metric",
"inner_error": {
"code": "BadArgument",
"inner_error": {
"code": "ArgumentInvalid"
}
}
}
}
```

`label_column_name`:

```json
{
"error": {
"code": "UserError",
"message": "Argument [label_column_name] is of unsupported type: []. Supported type(s): [int, str]",
"details_uri": "https://aka.ms/AutoMLConfig",
"target": "label_column_name",
"inner_error": {
"code": "BadArgument",
"inner_error": {
"code": "ArgumentInvalid"
}
},
"reference_code": "061ed905-e59e-42b9-ad95-cd18f40b4358"
}
}
```

---
#### Document Details

⚠ *Do not edit this section. It is required for docs.microsoft.com ➟ GitHub issue linking.*

* ID: 0bc2b21e-6b1a-cb94-2857-147177a29d7c
* Version Independent ID: d14620a6-a2f6-49f1-632e-73903d41de8c
* Content: [azureml.train.automl.automlconfig.AutoMLConfig class - Azure Machine Learning Python](https://docs.microsoft.com/en-us/python/api/azureml-train-automl-client/azureml.train.automl.automlconfig.automlconfig?view=azure-ml-py)
* Content Source: [AzureML-Docset/stable/docs-ref-autogen/azureml-train-automl-client/azureml.train.automl.automlconfig.AutoMLConfig.yml](https://github.com/MicrosoftDocs/MachineLearning-Python-pr/blob/live/AzureML-Docset/stable/docs-ref-autogen/azureml-train-automl-client/azureml.train.automl.automlconfig.AutoMLConfig.yml)
* Service: **machine-learning**
* Sub-service: **core**
* GitHub Login: @DebFro
* Microsoft Alias: **debfro**

Bắt đầu với tài liệu của lớp AutoMLConfig và mã nguồn AutoMLConfig.yml được liên kết, sau đó theo dõi cách các giá trị PipelineParameter được xác thực cho primary_metric và label_column_name. Được xem là hoàn tất khi cả hai đối số đều chấp nhận PipelineParameter lúc một AutoMLStep được gửi trong một Pipeline mà không có các lỗi kiểu không được hỗ trợ đã nêu.

Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.