Jak trenować model Machine Learning bez znajomości programowania?

Wprowadzenie do narzędzi no-code i low-code w Machine Learning

Rozwój technologii sztucznej inteligencji sprawił, że dostęp do narzędzi Machine Learning (ML) nie jest już zarezerwowany wyłącznie dla ekspertów w dziedzinie programowania. Dzięki rozwiązaniom typu no-code i low-code, coraz więcej osób może tworzyć i wdrażać modele ML bez konieczności pisania skomplikowanego kodu. Te podejścia zyskują na popularności zarówno wśród analityków biznesowych, nauczycieli, specjalistów HR, jak i innych użytkowników nietechnicznych.

Narzędzia no-code umożliwiają tworzenie modeli ML za pomocą graficznego interfejsu użytkownika, w którym procesy takie jak wczytywanie danych, wybór algorytmu czy trenowanie modelu realizuje się poprzez przeciąganie elementów lub zaznaczanie opcji. Przykładem takiego podejścia mogą być platformy oferujące gotowe komponenty „przeciągnij i upuść”, które automatyzują większość skomplikowanych działań.

Narzędzia low-code również oferują prostotę obsługi, ale umożliwiają dodatkowo wprowadzenie niestandardowych modyfikacji za pomocą niewielkich fragmentów kodu. To podejście jest idealne dla użytkowników posiadających podstawową wiedzę techniczną, którzy chcą mieć większą kontrolę nad modelem i jego ustawieniami, bez konieczności budowania wszystkiego od podstaw.

Główne zastosowania tych rozwiązań obejmują:

• automatyzację klasyfikacji danych (np. rozpoznawanie obrazów, analiza opinii),
• tworzenie prognoz (np. sprzedaży, popytu),
• analizę zachowań użytkowników czy klientów,
• segmentację danych w celach marketingowych lub operacyjnych.

Dzięki intuicyjności i dostępności, podejścia no-code i low-code znacząco obniżają barierę wejścia do świata Machine Learning, umożliwiając wykorzystanie potencjału sztucznej inteligencji w codziennej pracy bez pisania kodu lub przy jego minimalnym użyciu.

Zalety i ograniczenia podejścia no-code/low-code w modelowaniu ML

Rozwiązania no-code i low-code w obszarze uczenia maszynowego zyskują coraz większą popularność, ponieważ umożliwiają tworzenie modeli ML osobom bez doświadczenia programistycznego. Zamiast pisać kod, użytkownicy korzystają z graficznych interfejsów i gotowych komponentów, co znacznie upraszcza proces budowy modeli predykcyjnych.

Zalety podejścia no-code/low-code:

• Dostępność: Pozwala osobom nietechnicznym, takim jak analitycy biznesowi czy marketerzy, budować i wdrażać modele ML bez konieczności nauki języków programowania.
• Szybkość: Znacznie skraca czas tworzenia modelu – od przygotowania danych po trening i wdrożenie.
• Intuicyjność: Graficzne interfejsy użytkownika i przewodniki krok po kroku zmniejszają ryzyko błędów wynikających z nieprawidłowej składni kodu.
• Integracja: Wiele narzędzi no-code/low-code łatwo integruje się z popularnymi usługami chmurowymi, bazami danych i dashboardami.

Ograniczenia podejścia no-code/low-code:

• Ograniczona elastyczność: Brak możliwości głębokiego dostosowania modeli lub logiki trenowania może być barierą w bardziej zaawansowanych przypadkach użycia.
• Trudność w debugowaniu: Użytkownicy nie zawsze mają dostęp do szczegółowych logów lub mechanizmów diagnostycznych, co utrudnia identyfikację problemów.
• Uproszczone algorytmy: Wbudowane modele często oferują jedynie podstawowe algorytmy, co może nie wystarczyć do skomplikowanych analiz.
• Uzależnienie od platformy: Korzystanie z zamkniętych, komercyjnych narzędzi może wiązać się z ograniczeniem swobody i kosztami licencyjnymi.

Pomimo pewnych ograniczeń, podejście no-code i low-code otwiera drzwi do eksplorowania sztucznej inteligencji szerszemu gronu użytkowników, wspierając szybkie prototypowanie i demokratyzację technologii ML.

Przegląd popularnych narzędzi: Azure ML Studio, Teachable Machine, Power BI z ML.NET

Rozwój narzędzi no-code i low-code umożliwił osobom bez doświadczenia programistycznego skuteczne tworzenie modeli uczenia maszynowego. W tej sekcji przedstawiamy trzy popularne platformy, które pozwalają na trenowanie modeli ML w sposób intuicyjny i wizualny: Azure Machine Learning Studio, Teachable Machine od Google oraz Power BI z ML.NET.

Azure ML Studio to rozbudowane środowisko pozwalające tworzyć modele ML przy użyciu gotowych komponentów. Użytkownicy mogą łączyć moduły w przepływy danych, a także eksperymentować z różnymi algorytmami bez pisania kodu.

Teachable Machine to narzędzie dostępne przez przeglądarkę, szczególnie przyjazne osobom początkującym. Proces tworzenia modelu ogranicza się do zebrania danych (np. zdjęć z kamery), oznaczenia ich i naciśnięcia przycisku „Train Model”.

Power BI z ML.NET umożliwia dodanie komponentów predykcyjnych do raportów i pulpitów nawigacyjnych. Wykorzystując prosty kreator Power Query, użytkownik może trenować modele bezpośrednio na danych importowanych do Power BI.

Poniżej przykład predykcyjnego modelu ML.NET osadzonego w Power BI (w trybie zaawansowanym, ale możliwego do utworzenia przez kreator):

let
    model = ML.PredictiveModel.train(
        data = myTable,
        labelColumn = "Sprzedaż",
        algorithm = "FastTree"
    )
in
    model

Dobór odpowiedniego narzędzia zależy od rodzaju danych, celu projektu oraz poziomu zaawansowania użytkownika. Niezależnie od wyboru, wszystkie te platformy oferują możliwość szybkiego wdrożenia modeli ML bez konieczności pisania kodu. Osoby zainteresowane pogłębieniem wiedzy i praktycznym wykorzystaniem tych narzędzi mogą skorzystać z Kursu Praktyczne narzędzia AI: Machine Learning, Deep Learning i RAG dla analityków i nieprogramistów.

Przygotowanie danych do trenowania modelu

Odpowiednie przygotowanie danych to kluczowy etap w procesie trenowania modeli Machine Learning – niezależnie od tego, czy korzystamy z narzędzi no-code, low-code czy środowisk programistycznych. W przypadku platform no-code/low-code użytkownicy nie muszą pisać kodu, jednak nadal powinni zadbać o jakość i strukturę danych wejściowych.

Dlaczego przygotowanie danych jest ważne?

Model uczony na danych niepełnych, zduplikowanych lub błędnie sformatowanych może przynieść nietrafne lub niespójne wyniki. Dobrze przygotowane dane pozwalają na:

• Lepsze dopasowanie modelu do zadania (np. klasyfikacji, regresji itp.)
• Minimalizację błędów predykcyjnych
• Ułatwienie analizy i interpretacji wyników

Rodzaje danych i ich formaty

Narzędzia no-code/low-code akceptują najczęściej dane w formacie tabelarycznym (np. pliki CSV, Excel), obrazów (np. JPG, PNG) lub tekstów (np. pliki TXT, JSON). W zależności od typu zadania, wymagany format danych może się różnić:

Najczęstsze kroki przygotowania danych

Przygotowanie danych często obejmuje następujące czynności (w wielu narzędziach możliwe do wykonania graficznie):

• Usuwanie braków danych – np. wiersze lub kolumny zawierające puste wartości.
• Normalizacja danych liczbowych – przeskalowanie ich do zbliżonych zakresów.
• Jednorodność typów danych – np. upewnienie się, że kolumna z datami zawiera daty, a nie teksty.
• Konwersja kategorii tekstowych na liczby – np. etykiety klas w klasyfikacji.

Przykład wczytania danych w Power BI (ML.NET)

1. Wybierz źródło danych: Excel → lokalny plik .xlsx
2. W oknie podglądu usuń niepotrzebne kolumny
3. Zmień typ danych kolumn (np. numer, tekst, data)
4. Zastosuj i załaduj dane do modelu

Prawidłowo przygotowane dane stanowią fundament skutecznego modelowania. Nawet najbardziej zaawansowany algorytm ML nie przyniesie wartościowych wyników, jeśli dane wejściowe będą niekompletne lub źle sformatowane.

Proces trenowania modelu krok po kroku w wybranym narzędziu

Trenowanie modelu Machine Learning bez znajomości programowania stało się możliwe dzięki narzędziom typu no-code i low-code. Choć każde z nich różni się szczegółami implementacji, większość opiera się na podobnym, intuicyjnym procesie, który można podzielić na kilka głównych etapów:

• 1. Import danych – użytkownicy najczęściej zaczynają od załadowania danych z pliku CSV, arkusza Excel lub źródła zewnętrznego (np. Google Sheets, baza danych).
• 2. Wybór celu predykcji – określenie, którą kolumnę chcemy przewidywać (np. cena, kategoria, wynik).
• 3. Automatyczna analiza danych – narzędzia oferują podgląd statystyk kolumn, wykrywają brakujące wartości i sugerują działania przygotowawcze.
• 4. Wybór typu modelu – użytkownik wybiera typ problemu (np. klasyfikacja, regresja), a narzędzie dobiera odpowiedni algorytm lub pozwala wybrać spośród sugerowanych.
• 5. Trenowanie modelu – po kliknięciu odpowiedniego przycisku, model jest trenowany w tle, a użytkownik może śledzić postęp i metryki.
• 6. Zapis i publikacja modelu – gotowy model można zapisać, udostępnić online lub zintegrować z innymi narzędziami.

Dla zobrazowania procesu, poniżej znajduje się uproszczone porównanie trzech popularnych narzędzi:

W praktyce użytkownik końcowy nie musi znać żadnego języka programowania – wystarczy intuicyjna obsługa interfejsu i podstawowa znajomość danych wejściowych. Poniżej przykładowy pseudokod generowany automatycznie w tle przez jedno z narzędzi (dla regresji liniowej):

# Automatycznie wygenerowany kod (niewidoczny dla użytkownika)
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)
predictions = model.predict(X_test)

Dzięki takiemu podejściu, osoby nietechniczne – np. analitycy biznesowi, nauczyciele, marketerzy – mogą budować i trenować modele bez potrzeby kontaktu z kodem źródłowym. Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej i poznać praktyczne zastosowania takich narzędzi, sprawdź Kurs AI Modeling: od surowych danych do inteligentnych modeli.

Ewaluacja i interpretacja wyników modelu

Po zakończeniu trenowania modelu Machine Learning kluczowym etapem jest jego ewaluacja — czyli sprawdzenie, jak dobrze model radzi sobie z przewidywaniem wyników na nowych, niewidzianych wcześniej danych. Proces ten pozwala ocenić, czy model jest użyteczny, oraz czy nadaje się do wdrożenia w praktycznych zastosowaniach.

W narzędziach no-code i low-code ewaluacja zazwyczaj odbywa się automatycznie i przedstawiana jest w formie wizualnych raportów, wykresów i intuicyjnych wskaźników. Użytkownik nie musi zagłębiać się w kod, by zrozumieć jakość modelu — wystarczy znajomość podstawowych metryk.

Najczęściej spotykane metryki w narzędziach no-code/low-code:

• Dokładność (Accuracy) – procent poprawnych przewidywań spośród wszystkich przypadków.
• Precyzja i czułość (Precision & Recall) – szczególnie ważne przy klasyfikacji, np. w medycynie lub wykrywaniu oszustw.
• F1-score – łączy precyzję i czułość w jeden wskaźnik.
• Błąd średniokwadratowy (MSE) – powszechny w regresji, pokazuje średnią różnicę między przewidywaną a rzeczywistą wartością.

Aby zobaczyć, jak mogą wyglądać takie wyniki, poniżej przykład wyświetlany w narzędziu typu drag-and-drop:

{
  "Accuracy": 0.89,
  "Precision": 0.85,
  "Recall": 0.88,
  "F1-Score": 0.86
}

Interpretacja wyników polega na określeniu, czy dany poziom skuteczności spełnia wymagania projektu. Na przykład, w analizie medycznej nawet 95% dokładność może być niewystarczająca, jeśli model nie wykrywa istotnych przypadków chorób.

Co ważne, wiele platform no-code oferuje również wizualizacje, takie jak macierz pomyłek (confusion matrix) czy wykresy ROC, które pomagają zrozumieć, gdzie model się myli i jakie decyzje podejmuje.

Choć narzędzia no-code upraszczają proces, warto znać znaczenie podstawowych metryk, by świadomie ocenić jakość powstałego modelu i przygotować go do ewentualnego wdrożenia.

Zastosowania praktyczne i przykłady wdrożeń

Narzędzia no-code i low-code w obszarze Machine Learning zyskały popularność dzięki swojej dostępności dla osób bez wiedzy programistycznej. Umożliwiają one tworzenie modeli predykcyjnych, klasyfikacyjnych czy detekcji anomalii, przy minimalnym zaangażowaniu technicznym. Ich zastosowania obejmują wiele dziedzin biznesowych i edukacyjnych.

• Biznes i marketing: Firmy wykorzystują modele no-code do przewidywania zachowań klientów, segmentacji odbiorców czy analizy sentymentu w opiniach. Przykład: dział marketingu może stworzyć model prognozujący, którzy klienci są skłonni do rezygnacji z subskrypcji, bez angażowania zespołu IT.
• HR i rekrutacja: Narzędzia te pozwalają na ocenę dopasowania kandydatów do ofert pracy na podstawie danych z CV i formularzy aplikacyjnych, bez potrzeby kodowania algorytmów dopasowujących.
• Edukacja: Nauczyciele i edukatorzy wykorzystują platformy takie jak Teachable Machine do budowy prostych modeli klasyfikujących obrazy lub dźwięki w ramach zajęć z uczniami, pokazując w praktyce działanie AI.
• Produkcja i logistyka: Modele tworzone bez kodu mogą wspierać zarządzanie zapasami, przewidywać awarie maszyn oraz optymalizować trasy dostaw, bazując na danych historycznych.
• Finanse: Narzędzia low-code umożliwiają analizę ryzyka kredytowego czy wykrywanie potencjalnych prób oszustw, przy wykorzystaniu wbudowanych mechanizmów do trenowania modeli klasyfikacyjnych.

Choć podejście no-code nie zastąpi zaawansowanego programowania w złożonych projektach, w wielu przypadkach pozwala szybko osiągnąć praktyczne rezultaty — zwłaszcza gdy liczy się czas, budżet lub brak specjalistycznego zespołu.

Podsumowanie i przyszłość narzędzi no-code/low-code w ML

Rozwój narzędzi no-code i low-code w dziedzinie uczenia maszynowego (ML) otwiera nowe możliwości dla osób bez doświadczenia programistycznego, pozwalając im tworzyć i wdrażać modele predykcyjne bez potrzeby pisania kodu.

Rozwiązania no-code pozwalają użytkownikom pracować wyłącznie za pomocą interfejsów graficznych – przeciągania i upuszczania komponentów, konfiguracji parametrów i analizowania wyników. Z kolei narzędzia low-code umożliwiają integrację prostych fragmentów kodu, co daje użytkownikowi większą elastyczność przy tworzeniu bardziej zaawansowanych rozwiązań, nadal bez potrzeby pełnej znajomości języków programowania.

Obie grupy narzędzi znajdują zastosowanie w wielu dziedzinach, takich jak:

• analiza danych biznesowych – przewidywanie sprzedaży, analiza rotacji klientów, segmentacja rynku,
• edukacja – nauka podstaw ML przez wizualne eksperymentowanie,
• automatyzacja procesów – np. klasyfikacja dokumentów czy automatyczne etykietowanie treści,
• medycyna i zdrowie – np. analiza sygnałów zdrowotnych bez potrzeby tworzenia własnych algorytmów.

Rośnie liczba platform, które oferują intuicyjne interfejsy i gotowe szablony, przyspieszając proces budowania modeli ML nawet dla osób nietechnicznych. Wraz z dalszym rozwojem sztucznej inteligencji i demokratyzacją technologii, można się spodziewać, że narzędzia no-code i low-code staną się jeszcze bardziej dostępne, dokładne i konfigurowalne, poszerzając grono użytkowników wykorzystujących ML w codziennej pracy.

Przypadki użycia i studia przypadków 14 sierpnia 2025

Automatyzacja analizy danych w Power BI z pomocą Copilota i DAX 12 sierpnia 2025