🖥 Чтобы обучать и запускать LLM и ML-модели на своих данных — не обязательно быть программистом

Платформа KNIME запустила новый бесплатный курс, включающий 3 урока по 30 минут. Вы научитесь создавать умные и безопасные рабочие процессы с использованием генеративного ИИ, чат-ботов и RAG-систем. И все это — без единой строчки кода. По окончании вы получите микро-сертификат и сможете строить продвинутые data workflow.

Какие еще есть no-code платформы в ML?

Если вы никогда не программировали, то no-code – это ваш шанс войти в мир создания своих ИИ-моделей буквально за 90 минут. Все платформы ниже бесплатны, просты в освоении и доступны либо в браузере, либо как лёгкое десктоп-приложение. У них интуитивный drag-and-drop интерфейс, что позволяет собрать модель «за пару кликов».

1️⃣ KNIME Analytics Platform
— 500 тыс+ пользователей, крупнейшее сообщество low-code Data Science
— Open-source, графический конструктор workflow-ов. Поддержка расширенных Python/R-узлов и свежий AI-ассистент K-AI
— есть облачная и браузерная версии KNIME Hub — для командной работы и ModelOps

2️⃣ Orange Data Mining
— GTK-/Qt-canvas, виджеты ML и визуализации. Тысячи аудиторий по всему миру, открытый код, куча аддонов
— идеально для новичков: drag-and-drop без порога входа
— примеры: кластеризация клиентов и заказов, анализ тональности постов в соцсетях

3️⃣ Google Teachable Machine
— 182 тыс. пользователей из 201 страны, 125 тыс.+ моделей
— веб-интерфейс: собираете обучающие примеры через веб-камеру или микрофон — обучаете модель за минуты
— примеры: распознавание жестов, детект звуков, экспорт в TF.js или TensorFlow Lite

4️⃣ Microsoft Lobe
— бесплатное десктоп-приложение (Windows/macOS): drag-and-drop картинки, быстрое обучение и экспорт модели.
— идеально для старта вообще без ML-опыта
— примеры: контроль брака на производстве, домашний классификатор фото.

Примеры простых задач, которым можно обучить ИИ:

➡️ Предсказание оттока клиентов по Excel: грузите таблицу — получаете предиктивную модель.
➡️ Кластеризация клиентов по покупкам: найдите скрытые сегменты в вашей базе.
➡️ Классификация жестов или звуков с вебкамеры: показываете жесты/звуки — и строите собственный ИИ-детектор для презентаций, умных игрушек, прототипов.
➡️ Классификация изображений («кошка/собака»): загрузили фотографии — и через минуту получаете работающий оффлайн-классификатор.

💬 Тест Тьюринга. События в сфере ИИ. Подписаться