Poznawanie machine learning z wykorzystaniem narzędzi no-code i low-code

Wprowadzenie do machine learning bez kodowania

Uczenie maszynowe (ang. machine learning, ML) to dziedzina sztucznej inteligencji, która umożliwia systemom komputerowym samodzielne uczenie się na podstawie danych i podejmowanie decyzji bez konieczności ręcznego programowania każdego kroku. Tradycyjnie, tworzenie modeli ML wymagało dobrej znajomości języków programowania, takich jak Python czy R, a także doświadczenia w zakresie matematyki, statystyki i inżynierii danych.

W ostatnich latach pojawiła się jednak alternatywa dla osób, które nie posiadają zaawansowanych umiejętności technicznych – rozwiązania no-code i low-code. Dzięki nim możliwe jest budowanie i wdrażanie modeli machine learning przy minimalnym lub zerowym pisaniu kodu. Pozwala to na demokratyzację dostępu do technologii ML i znaczące skrócenie czasu potrzebnego na eksperymentowanie z danymi.

Uczenie maszynowe bez kodowania opiera się na wizualnych interfejsach typu „przeciągnij i upuść”, uproszczonych formularzach oraz gotowych komponentach, które automatyzują procesy przygotowania danych, treningu modelu i jego oceny. Użytkownik może skoncentrować się na analizie problemu i interpretacji wyników, zamiast zagłębiać się w szczegóły techniczne implementacji algorytmów.

Przykładowe zastosowania tego podejścia to:

• Prognozowanie sprzedaży na podstawie danych historycznych
• Wykrywanie anomalii w zachowaniach użytkowników
• Segmentacja klientów w kampaniach marketingowych
• Automatyczne klasyfikowanie opinii jako pozytywne lub negatywne

Rozwiązania no-code i low-code otwierają nowe możliwości zarówno dla analityków biznesowych, jak i specjalistów z innych dziedzin, którzy do tej pory nie mieli bezpośredniego dostępu do narzędzi uczenia maszynowego. To zmienia sposób, w jaki organizacje podchodzą do eksploracji danych i wdrażania rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji.

Czym są narzędzia no-code i low-code?

Narzędzia no-code i low-code to rozwiązania technologiczne, które umożliwiają tworzenie aplikacji, procesów biznesowych oraz modeli uczenia maszynowego bez konieczności pisania tradycyjnego kodu lub z minimalnym jego wykorzystaniem. Głównym celem tych narzędzi jest ułatwienie dostępu do zaawansowanych technologii osobom bez zaplecza programistycznego oraz przyspieszenie procesu tworzenia rozwiązań technologicznych.

No-code opiera się na interfejsach graficznych, przeciąganiu i upuszczaniu elementów (tzw. drag-and-drop) oraz gotowych komponentach, co pozwala użytkownikom budować funkcjonalności bez znajomości języków programowania. Przykładowo, użytkownik może załadować dane, wybrać typ modelu i rozpocząć proces trenowania modelu ML, klikając odpowiednie przyciski w interfejsie.

Low-code natomiast oferuje większą elastyczność i kontrolę nad procesem tworzenia poprzez możliwość dodania fragmentów kodu tam, gdzie wymagane jest bardziej zaawansowane dostosowanie. Jest to rozwiązanie szczególnie przydatne dla użytkowników technicznych, którzy chcą przyspieszyć pracę, jednocześnie zachowując możliwość ingerencji w działanie narzędzi.

Oba podejścia znajdują zastosowanie w różnych dziedzinach – od tworzenia aplikacji mobilnych i automatyzacji procesów biznesowych, po implementację prostych modeli sztucznej inteligencji czy analizę danych. Dzięki nim, zespoły nietechniczne mogą aktywniej uczestniczyć w procesach cyfrowej transformacji i eksploracji danych, co znacząco zmniejsza barierę wejścia do świata machine learningu.

Najpopularniejsze narzędzia no-code/low-code do machine learning

Rozwój narzędzi no-code i low-code sprawia, że tworzenie modeli uczenia maszynowego staje się dostępne nie tylko dla programistów, ale także dla analityków, marketerów czy menedżerów projektów. Poniżej przedstawiamy przegląd najpopularniejszych platform, które umożliwiają budowanie rozwiązań ML bez konieczności pisania (lub przy minimalnym użyciu) kodu.

Narzędzia no-code pozwalają na tworzenie modeli ML za pomocą prostych interfejsów typu „przeciągnij i upuść”, bez konieczności znajomości języków programowania. Są idealne dla osób początkujących lub tych, którzy chcą szybko przetestować koncepcję.

Narzędzia low-code zazwyczaj oferują większą elastyczność i możliwości integracji z kodem (np. Pythonem lub R), co czyni je atrakcyjnym wyborem dla bardziej zaawansowanych użytkowników lub zespołów technicznych.

Poniżej przykładowy kod, który można wykorzystać w narzędziu typu low-code (Azure ML Studio) do trenowania modelu w Pythonie:

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)

Różnorodność dostępnych narzędzi pozwala dobrać odpowiednie rozwiązanie zarówno pod względem poziomu zaawansowania użytkownika, jak i rodzaju analizowanych danych czy celów biznesowych. Osobom chcącym pogłębić praktyczną wiedzę w tym zakresie polecamy Kurs Praktyczne narzędzia AI: Machine Learning, Deep Learning i RAG dla analityków i nieprogramistów.

Jak zbudować model ML bez kodowania – krok po kroku

Tworzenie modeli uczenia maszynowego (ML) bez potrzeby pisania kodu jest dziś możliwe dzięki rozbudowanym platformom no-code i low-code. Takie narzędzia umożliwiają użytkownikom skupienie się na danych i celach biznesowych, pomijając złożoność programowania. Poniżej przedstawiamy typowy przebieg tworzenia modelu ML w środowisku no-code/low-code:

• 1. Import danych – Użytkownik ładuje dane z plików CSV, baz danych lub platform chmurowych. Często wystarczy przeciągnąć plik do interfejsu lub połączyć źródło danych przez kilka kliknięć.
• 2. Eksploracja i przygotowanie danych – Narzędzia oferują wizualizacje i automatyczne sugestie dotyczące brakujących danych, typów zmiennych czy wartości odstających. Można tu również filtrować, grupować i przekształcać dane bez pisania kodu.
• 3. Wybór celu predykcyjnego – Użytkownik wskazuje, którą kolumnę należy przewidywać (np. „Churn”, „Cena”, „Poziom ryzyka”), a system sam rozpoznaje typ problemu ML (regresja, klasyfikacja, etc.).
• 4. Budowa modelu – Platforma automatycznie testuje różne algorytmy, dopasowuje hiperparametry i przedstawia ranking najlepszych modeli. Użytkownik może zobaczyć skuteczność każdego modelu na wykresach i tabelach.
• 5. Walidacja i interpretacja – System przedstawia metryki jakości predykcji (np. dokładność, F1-score, RMSE) oraz ułatwia interpretację wyników, np. poprzez wykresy SHAP lub drzewa decyzyjne.
• 6. Wdrożenie modelu – Model można łatwo opublikować jako API lub osadzić w istniejącym systemie. Niektóre narzędzia oferują funkcje monitorowania działania modelu po wdrożeniu.

Dla zobrazowania, poniżej przedstawiam uproszczony przykład z narzędzia no-code w formie pseudokodu blokowego:

[Wczytaj dane (plik CSV)] → [Automatyczne czyszczenie danych] → [Ustaw cel: "Cena"] →
[Automatyczne modelowanie] → [Porównaj modele] → [Zatwierdź najlepszy] → [Opublikuj API]

Taka struktura procesu sprawia, że nawet osoby bez technicznego wykształcenia mogą efektywnie korzystać z potęgi uczenia maszynowego. Zamiast zajmować się kodowaniem, użytkownik skupia się na celu analizy i wykorzystaniu wyników w praktyce.

Zalety korzystania z podejścia no-code/low-code

Rozwiązania no-code i low-code w dziedzinie machine learning (ML) otwierają drzwi do analizy danych i tworzenia modeli predykcyjnych osobom bez zaawansowanej wiedzy programistycznej. Dzięki nim użytkownicy mogą skupić się na biznesowym znaczeniu danych i rozwiązywaniu problemów, zamiast skupiać się na pisaniu kodu.

• Szybsze wdrażanie rozwiązań: Narzędzia no-code/low-code znacząco skracają czas tworzenia i testowania modeli ML. Gotowe komponenty pozwalają użytkownikom przeciągać i łączyć elementy, zamiast pisać linie kodu.
• Dostępność dla nietechnicznych użytkowników: Analitycy biznesowi, marketerzy czy menedżerowie mogą tworzyć modele predykcyjne bez konieczności znajomości języków programowania takich jak Python czy R.
• Obniżenie kosztów: Mniejsze zapotrzebowanie na specjalistycznych inżynierów danych pozwala firmom ograniczyć koszty rozwoju i eksperymentowania z ML.
• Wizualna interpretacja procesów: Graficzne interfejsy ułatwiają zrozumienie przepływu danych i działania modelu, co podnosi transparentność i ułatwia komunikację między zespołami.
• Gotowe integracje: Wiele platform no-code/low-code oferuje integracje z bazami danych, arkuszami kalkulacyjnymi czy narzędziami BI, co ułatwia wykorzystanie modeli ML w istniejących ekosystemach.

Dla porównania, tradycyjne podejście do budowy modelu ML może wymagać napisania kodu podobnego do poniższego:

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)

W rozwiązaniu no-code ten sam proces może sprowadzać się do przeciągnięcia bloku "Train Model" na canvasie i wskazania danych treningowych.

Poniższa tabela przedstawia porównanie głównych zalet podejścia no-code/low-code w stosunku do tradycyjnego kodowania:

Choć podejście no-code/low-code nie zawsze zastąpi programistyczne rozwiązania, jego zalety czynią je atrakcyjnym wyborem dla wielu organizacji i pojedynczych użytkowników rozpoczynających swoją przygodę z machine learning. Jeśli chcesz zgłębić temat głębiej i poznać również klasyczne techniki oraz narzędzia, polecamy Kurs Data Science: algorytmy, techniki i narzędzia.

Ograniczenia i wyzwania związane z narzędziami no-code/low-code

Narzędzia no-code i low-code otwierają drzwi do machine learning (ML) osobom bez doświadczenia programistycznego. Jednak mimo rosnącej popularności i dostępności takich rozwiązań, ich stosowanie wiąże się z pewnymi ograniczeniami i wyzwaniami. W tej sekcji przedstawiamy najważniejsze z nich.

• Ograniczona elastyczność i personalizacja: Narzędzia no-code/low-code udostępniają gotowe komponenty do tworzenia modeli ML, ale ich możliwości konfiguracji są często ograniczone. W przypadku bardziej zaawansowanych lub niestandardowych przypadków użycia, użytkownicy mogą napotkać ścianę funkcjonalną, której nie obejdą bez interwencji programistycznej.
• Zależność od platformy: Wiele narzędzi no-code działa w środowiskach chmurowych z zamkniętym źródłem. To oznacza, że użytkownicy są zależni od dostawcy nie tylko technologicznie (np. brak możliwości eksportu pełnego modelu), ale również finansowo (koszty licencji, skalowanie, przechowywanie danych).
• Ograniczony wgląd w działanie modelu: W przeciwieństwie do tradycyjnego kodowania, w którym można dokładnie monitorować przebieg działania modelu, narzędzia no-code/low-code często ukrywają szczegóły implementacyjne. To utrudnia debugowanie, interpretację wyników i optymalizację modelu.
• Problemy ze skalowalnością: Narzędzia no-code sprawdzają się dobrze w przypadku małych lub średnich projektów. Przy dużych zbiorach danych, złożonych pipeline'ach przetwarzania i wymaganiach związanych z wydajnością, mogą szybko osiągnąć swoje granice.
• Bezpieczeństwo i prywatność danych: Jeśli narzędzie działa w chmurze, użytkownicy muszą powierzyć swoje dane zewnętrznemu dostawcy. W branżach regulowanych (np. medycyna, finanse) może to rodzić poważne problemy związane z zgodnością prawną i polityką prywatności.

Dla porównania, poniższa tabela zestawia wybrane aspekty narzędzi no-code/low-code i tradycyjnego programowania w kontekście ML:

Choć narzędzia no-code/low-code nadal się rozwijają, zrozumienie ich ograniczeń jest kluczowe dla właściwego oszacowania ich zastosowań i potencjalnych kompromisów. W końcowym rozrachunku wybór podejścia powinien zależeć od specyfiki projektu, kompetencji zespołu oraz celów biznesowych.

Dla kogo są najlepszym wyborem narzędzia no-code/low-code?

Narzędzia no-code i low-code do machine learning są doskonałym rozwiązaniem dla szerokiego grona użytkowników, szczególnie tych, którzy nie posiadają zaawansowanych umiejętności programistycznych. Dzięki swojej intuicyjności i uproszczonemu środowisku pracy, pozwalają one na szybkie wdrażanie rozwiązań opartych na uczeniu maszynowym bez konieczności pisania skomplikowanego kodu.

• Specjaliści biznesowi i analitycy danych – osoby te często posiadają dużą wiedzę dziedzinową, ale niekoniecznie znają języki programowania. Narzędzia no-code umożliwiają im samodzielne budowanie modeli predykcyjnych i wspieranie decyzji biznesowych bez konieczności angażowania zespołu technicznego.
• Marketerzy i menedżerowie produktów – wykorzystując gotowe komponenty ML, mogą analizować zachowania klientów, segmentować użytkowników czy optymalizować kampanie marketingowe szybciej niż przy użyciu tradycyjnych metod.
• Nauczyciele i studenci – środowiska no-code są świetnym punktem wyjścia do nauki podstaw ML bez potrzeby zagłębiania się od razu w zawiłości programowania. Pozwalają skupić się na koncepcjach i logice modeli.
• Startupy i małe firmy – w sytuacji ograniczonych zasobów finansowych i kadrowych, wykorzystanie narzędzi low-code pozwala na szybkie prototypowanie i testowanie pomysłów przy minimalnym nakładzie pracy technicznej.
• Twórcy aplikacji i projektanci UX/UI – integracja machine learning z aplikacjami użytkowymi staje się prostsza, gdy można skorzystać z gotowych bloków funkcjonalnych bez konieczności pisania własnych algorytmów.

Chociaż narzędzia no-code/low-code upraszczają wiele procesów, nie oznacza to, że są przeznaczone wyłącznie dla początkujących. Coraz częściej korzystają z nich także doświadczeni inżynierowie danych, zwłaszcza w fazie szybkiego prototypowania czy tworzenia MVP. Kluczem jest dopasowanie narzędzia do potrzeb i etapu projektu, a także poziomu zaawansowania zespołu.

Podsumowanie i dalsze kroki w nauce machine learning

Machine learning (ML) to dziedzina, która jeszcze do niedawna była zarezerwowana głównie dla programistów i analityków danych. Jednak dzięki rozwojowi narzędzi no-code i low-code, coraz więcej osób może rozpocząć swoją przygodę z ML bez konieczności pisania kodu. To podejście sprawia, że technologia ta staje się bardziej dostępna dla specjalistów z różnych branż – od marketingu, przez edukację, aż po HR i zarządzanie produktem.

Wykorzystując narzędzia no-code, użytkownicy mogą budować modele predykcyjne, analizować dane i automatyzować procesy decyzyjne poprzez intuicyjne interfejsy graficzne. Z kolei platformy low-code pozwalają na większą elastyczność i możliwość dostosowania modeli do bardziej zaawansowanych potrzeb, wykorzystując minimalne fragmenty kodu, np. w językach takich jak Python czy R.

Kluczową zaletą podejścia bezkodowego lub niskokodowego jest szybki czas realizacji projektów oraz możliwość eksperymentowania bez konieczności inwestowania w długotrwałe szkolenia programistyczne. W praktyce oznacza to, że już po kilku godzinach nauki można stworzyć pierwszy model klasyfikujący dane klientów, przewidujący sprzedaż lub analizujący opinie użytkowników.

Dla osób rozpoczynających naukę ML, narzędzia te oferują łagodne wprowadzenie do koncepcji takich jak trenowanie modeli, walidacja, overfitting czy selekcja cech. Choć nie zastępują one gruntownej wiedzy teoretycznej, są doskonałym punktem startowym, który pozwala zrozumieć działanie algorytmów w praktyce, zanim przejdziemy do bardziej złożonych rozwiązań wymagających kodowania i głębszej znajomości matematyki.

Chcąc kontynuować rozwój w obszarze machine learning, warto eksplorować dostępne platformy, eksperymentować z własnymi projektami oraz śledzić najnowsze trendy i aktualizacje narzędzi. W ten sposób można nie tylko zbudować solidne podstawy, ale też przygotować się do bardziej zaawansowanej analizy danych i modelowania predykcyjnego w przyszłości.

Feature extraction z danych sieciowych 22 kwietnia 2025

Jak założyć konto w Zoom? 20 kwietnia 2025