—
Microsoft Azure je postavio prepreku za one koji žele isprobati strojno učenje, ali nemaju ništa zajedničko s Pythonom ili TensorFlowom. Azure no-code strojno učenje otvara vrata svima – od srednjoškolaca koji žele razumjeti AI do malobrojnih poduzetnika koji žele predvidjeti trendove u svojim poduzećima. Bez jedne linije koda, možete trenirati model koji će vam otkriti skrivene uzorce u podacima. Ali kako to zapravo radi? I zašto bi vam trebali koristiti upravo Azure?
Ovaj vodič će vam pokazati kako uz pomoć Azure Machine Learning Designer i AutoML možete napraviti svoj prvi AI model, od pripreme podataka do izvođenja predviđanja. Nećete morati znati ništa više od toga kako koristiti Excel. Ali prije nego što krenemo u praktične korake, razumijemo zašto je ova tehnologija tako revolucijska – i zašto ju Microsoft stavlja na raspolaganje svima.
—
Zašto vam treba strojno učenje bez programa?
Strojno učenje (ML) se dugo vremena smatralo ekspertovom igrom – područjem koje zahtijeva duboko znanje matematike, statistike i programiranja. No, Azure no-code strojno učenje mijenja tu priču. Zašto? Jer se sve više poduzetnika i analitičara suočava s pitanjima kao:
– “Kako predvidjeti popust u prodaji prije nego što ga konkurencija otkrije?”
– “Mogu li automatski klasificirati korisničke povratke u poduzeću?”
– “Kako optimizirati cijene proizvoda na temelju sezonskih promjena?”
Ovi pitanja nemaju odgovore u običnim tablicama Excel. Potrebni su vam modeli koji uče iz podataka. No, ako ne znate programirati, čini se da ste osuđeni na čekanje dok ne nađete stručnjaka za AI koji će vam to napraviti. Ali ne morate čekati.
Azure vam omogućuje da izgradite model bez programa, koristeći samo drag-and-drop alate ili automatizirane postupke. To znači da možete:
✅ Spremiti tjedne ili čak mjesece koje bi trebali potrošiti u učenju Python-a ili čekanju da vam stručnjak napravi model.
✅ Demokratizirati AI u svom poduzeću – svaki tim može eksperimentirati s podacima i dobivati vrijedne insightse.
✅ Testirati ideje brzo i jeftino, jer Azure radi na modelu plaćanja po korištenju (pay-as-you-go).
✅ Integrirati model u svoje aplikacije bez da morate znati ništa o cloud infrastrukturi.
Ali, ne mislite da je ovo samo za “lažne” AI rješenja. No-code alati u Azureu su dovoljno moćni da rade za predviđanje potražnje, klasifikaciju slika, analizu teksta ili čak predviđanje napada na sustav (ako imate odgovarajuće podatke). Sve to bez jedne linije koda.
—
Kako je sve to započelo?
Prvi no-code alati za strojno učenje pojavili su se još 2010-ih, ali su bili ograničeni i neprikladni za stvarne poslovne probleme. Azure je promijenio igru 2020-ih, kada je uveo Machine Learning Designer i AutoML – alate koji su postali standard u industriji. Trenutno, preko 80% poduzeća koja koriste AI u Microsoft Azureu počinju s no-code rješenjima prije nego što se okrenu programiranju.
—
Azure no-code strojno učenje: dva glavna alata za početnike
Kada se prvi put ulogirate u Azure Machine Learning Studio, možete se osjećati preplavljeni brojem mogućnosti. Ali zapravo, sve se svodi na dva ključna alata:
1. Azure Machine Learning Designer – drag-and-drop alat za vizualno izgradnju modela.
2. Azure Automated Machine Learning (AutoML) – inteligentni asistent koji sam sam odabire najbolji model za vaše podatke.
Koji od njih je najbolji za vas? Ovisno o vašim ciljevima. AutoML je idealan ako želite brzo rezultate bez razmišljanja, dok se Designer bolje radi ako želite manipulisati svim detaljima ili imate veću kontrolu nad procesom.
—
H2: Azure Machine Learning Designer: drag-and-drop revolucija
Azure ML Designer je kao Lego za strojno učenje – možete kombinirati blokove kako želite i brzo vidjeti kako će model raditi. Ovaj alat je idealan ako:
– Želite vidjeti kako radi strojno učenje – možete vidjeti kako se podatci pretvaraju u predviđanja.
– Imate veću kontrolu nad modelom nego kod AutoML-a.
– Radite s većim skupovima podataka koji zahtijevaju manju automatizaciju.
Kako početi s Azure ML Designerom? (Korak po korak)
1. Pripremite podatke
– Najčešće koristite CSV datoteke, ali možete uvezati i podatke iz Azure Blob Storage ili SQL baze.
– Važno: Podaci moraju biti čiști i dobro formatirani. Ako imate prazna polja ili nepravilne vrijednosti, model će biti loš. (O tome kasnije detaljnije.)
2. Uvežite podatke u Designer
– Otvorite Azure ML Studio i kliknite na “Notebook” ili “Designer” (ovisno o verziji).
– Kliknite “New” → “Pipeline” i dodajte “Dataset” blok.
– Izaberite svoju datoteku ili vezajte se na Azure datoteke.
3. Izaberite tip zadatka
– Azure vam omogućava izgradnju modela za:
– Predviđanje (regression) – npr. koliko će prodati proizvoda u sljedećem mjesecu.
– Klasifikaciju (classification) – npr. da li će korisnik kupiti ili ne.
– Klasterizaciju (clustering) – grupiranje sličnih podataka (npr. segmentacija korisnika).
– Izaberite odgovarajući blok (npr. “Train a Model” za klasifikaciju).
4. Izaberite algoritam
– Designer nudi standardne algoritme kao što su:
– Decision Trees (odličan za početnike)
– Random Forest (dobro za velike skupove podataka)
– Neural Networks (ako imate dovoljno podataka)
– Savjet: Za početke, probajte Decision Tree – jednostavan i brz.
5. Podaci → Model → Predviđanje
– Nakon što odaberete algoritam, dodajte blokove za obradu podataka (npr. “Clean Missing Data”, “Normalize Data”).
– Zatim trenirajte model (“Train Model”).
– Na kraju, dodajte blok “Score Model” koji će generirati predviđanja.
6. Testirajte i optimizirajte
– Kliknite “Run” i provjerite kako model radi.
– Ako predviđanja nisu dobro, možete promijeniti hiperparametre (npr. dubinu decision tree-a) ili pokušati drugi algoritam.
7. Izvedite model u produkciju
– Kada ste zadovoljni, kliknite “Deploy” i izaberite “Real-time” (za trenutna predviđanja) ili “Batch” (za obradu velikih skupova).
Kako izgleda u praksi?
Predstavite da imate poduzeće za prodaju sportskog obuća i želite predvidjeti koji proizvodi će se najbolje prodavati u sljedećem mjesecu. Uz pomoć Azure ML Designer, možete uvesti podatke o prodaji iz prethodnih mjeseci, izabrati algoritam Random Forest i trenirati model. Nakon toga, model će vam reći koja obuća će imati najveću potražnju – sve to bez programiranja!
—
Za i protiv Azure ML Designer-a
| Prednosti ✅ | Nekladnosti ❌ |
|——————|——————|
| Brzo početak – ne trebate znati programirati. | Ograničenost algoritama – nije svaki problem riješen standardnim algoritmima. |
| Vizualni prikazi – možete vidjeti kako radi model. | Malo fleksibilnosti – ako trebate custom algoritme, morat ćete preći na kod. |
| Dobro za edukaciju – idealan za učenje osnovnih principa ML. | Može biti komplicirano za velike projekte – AutoML je često bolji izbor. |
| Integrira se s drugim Azure alatima – lako povezivanje s datacentrima i bazama. | Nema podršku za deep learning – ako radite s slikama ili audio, bolje je koristiti kod. |
—
H2: Azure AutoML: kada AI radi sve za vas
AutoML je kao magična šipka – dajete mu podatke i cilj (npr. “predvidjeti prodaju” ili “klasificirati tekst”), a on sam odlučuje koji algoritam i hiperparametre će koristiti. Ovaj alat je idealan ako:
– Želite najbrže rezultate – AutoML trenira više modela u pozadini i vraća najbolji.
– Nemate vremena za eksperimentiranje – ne morate razmišljati o algoritmima.
– Radite s manjim skupovima podataka – AutoML je optimalan za male do srednje velike baze.
Kako koristiti Azure AutoML? (Korak po korak)
1. Pripremite podatke
– Podaci moraju biti u CSV formatu ili u Azure datotečnom skladištu.
– Važno: Podaci moraju biti podijeljeni na obučavajuće i testne skupove (npr. 80/20). AutoML to može učiniti sam, ali bolje je to napraviti ručno za preciznije rezultate.
2. Pokrenite AutoML zadatak
– U Azure ML Studio, odaberite “Automated ML” iz menija.
– Izaberite “New” → “Automated ML job”.
– Uvežite svoje podatke ili vezajte se na Azure datoteke.
3. Definirajte cilj
– Izaberite vrstu problema:
– Predviđanje (regression) – npr. koliko će biti prodaja.
– Klasifikacija (classification) – npr. da li će korisnik kupiti ili ne.
– Klasterizacija (clustering) – grupiranje podataka.
– Dodajte ciljnu kolonu (npr. “Cijena” ako predviđate prodaju).
4. Konfigurirajte zadatak
– Izaberite vrstu računalne snage (Standard ili GPU za veće skupove).
– Odaberite trajanje zadatka (AutoML može trenirati nekoliko sati).
– Možete ograničiti budžet (koliko ćete platiti po sati).
5. Pokrenite AutoML
– Kliknite “Run” i čekajte dok AutoML ne trenira više modela.
– Nakon završetka, dobivate ranking modela prema preciznosti.
6. Izvedite najbolji model
– AutoML vam prikazuje koji model najbolje radi (npr. LightGBM ili XGBoost).
– Možete ga deploijati kao web servis ili uvezati u aplikaciju.
7. Optimizirajte rezultate
– Ako vam model nije dovoljno dobrog kvaliteta, možete:
– Dodati više podataka (AutoML bolje radi s većim skupovima).
– Promijeniti hiperparametre (ako imate veće znanje).
– Pokušati drugi cilj (npr. umjesto regresije, klasifikaciju).
Primjer u praksi
Predstavite da ste u bolnici i želite predvidjeti koji pacijenti imaju veću vjerojatnost ponovnog hospitalizacije. Uz pomoć AutoML, možete uvesti podatke o prethodnim liječenjima, laboratorijskim rezultatima i demografskim podacima. AutoML će trenirati nekoliko modela i odabrati najbolji – sve u nekoliko sati, bez da morate znati ništa o strojnom učenju.
—
Za i protiv Azure AutoML-a
| Prednosti ✅ | Nekladnosti ❌ |
|——————|——————|
| Najbrži način za dobivanje modela – ne morate razmišljati o algoritmima. | Malo kontrola nad procesom – ne možete vidjeti kako radi svaki algoritam. |
| Automatizirano optimiziranje hiperparametara – dobivate najbolje rezultate. | Može biti skupo za velike skupove podataka – AutoML koristi više računalne snage. |
| Idealan za male i srednje projekte – savršen za početnike. | Nije optimalan za custom algoritme – ako trebate nešto posebno, morat ćete preći na kod. |
| Dobro za eksperimentiranje – možete brzo testirati različite ideje. | Ovisan o kvaliteti podataka – ako su podatci loši, model će biti loš. |
—
H2: Kada trebate preći na programiranje? (I kada možete ostati na no-code)
Azure no-code strojno učenje je fantastično, ali nije savršeno rješenje za sve probleme. Postoje situacije u kojima ćete morati preći na programiranje (npr. Python, R ili TensorFlow), a to su:
Kada možete ostati na no-code?
✔ Predviđanje i klasifikacija na tabličnim podacima (npr. prodaja, financije, marketing).
✔ Analiza teksta (sentiment analysis, klasifikacija poruka).
✔ Jednostavna obrazovanje (npr. predviđanje ocjena u školi).
✔ Prostije poslovne aplikacije (npr. automatsko segmentiranje korisnika).
Kada trebate programiranje?
❌ Deep learning za slike, audio ili video – za to trebate TensorFlow ili PyTorch.
❌ Custom algoritmi – ako trebate nešto što ne postoji u standardnim alatom.
❌ Velike obuke modela – no-code alati mogu biti spori za velike skupove.
❌ Avansirana MLOps automatizacija – ako trebate automatsko izvođenje i skaleiranje.
Primjer: Kada preći na kod?
Ako radite na projektu za prepoznavanje lica u kamerama sigurnosti, no-code alati neće biti dovoljni. Trebat će vam TensorFlow ili OpenCV za obradu slika i deep learning modela. Međutim, ako želite predvidjeti koji korisnici će napustiti vašu platformu, AutoML ili Designer će biti savršeni.
—
Kako znati kada je vrijeme za kod?
Pitajte se:
– “Da li imam dovoljno podataka za no-code?” (AutoML radi najbolje s 10.000+ redova).
– “Da li želim potpunu kontrolu nad modelom?” (ako da, trebat će vam kod).
– “Da li radim s neobičnim podacima?” (npr. slike, audio, video – kod je obavezno).
—
H2: Praktične primjene Azure no-code strojnog učenja
Azure no-code strojno učenje nije samo teorija – može se koristiti u stotinama realnih scenarija. Evo nekoliko primjera iz različitih područja:
1. Retail: Predviđanje popusta i inventara
Problem: Poduzeća za detaljnu trgovinu često ne znaju koliko će im se prodati određenog proizvoda u sljedećem mjesecu.
Rješenje s Azureom:
– Podaci: Prodaja iz prethodnih mjeseci, sezonski trendovi, popusti.
– Alat: AutoML za predviđanje (regression).
– Rezultat: Poduzeće može optimalizirati popuste i izbjeći preveliku ili premalu količinu inventara.
2. Healthcare: Detekcija rizika kod pacijenata
Problem: Bolnice žele predvidjeti koje pacijente će imati komplikacije nakon operacije.
Rješenje s Azureom:
– Podaci: Prethodna medicinska historija, laboratorijski rezultati, demografski podaci.
– Alat: Azure ML Designer za klasifikaciju.
– Rezultat: Liječnici mogu ranije primijetiti rizik i poduzeti preventivne mjere.
3. Education: Personalizirano učenje
Problem: Škole žele pronaći najbolje metode za učenje svakog učenika.
Rješenje s Azureom:
– Podaci: Ocjene, vrijeme provedeno na platformi, pitanja koja su postavljena.
– Alat: AutoML za klasterizaciju.
– Rezultat: Učitelji mogu dodjeljivati materijale koji odgovaraju svakom učeniku.
4. Finance: Fraud detekcija
Problem: Banka želi otkriti sumnjive transakcije u realnom vremenu.
Rješenje s Azureom:
– Podaci: Transakcije korisnika, historija plaćanja, lokacija.
– Alat: Azure ML Designer za klasifikaciju.
– Rezultat: Banka može automatski blokirati fraudulentne transakcije.
5. Marketing: Segmentacija korisnika
Problem: Poduzeće za e-commerce želi bolje razumjeti svoje korisnike.
Rješenje s Azureom:
– Podaci: Povijest kupovina, preferencije, demografski podaci.
– Alat: AutoML za klasterizaciju.
– Rezultat: Marketing tim može prizivati osobene ponude za različite skupine.
—
Kako početi s vlastitim projektom?
Ako ste zainteresirani za probati, prvi korak je registrirati Azure račun (ako ga još nemate). Zatim:
1. Izaberite projekt (npr. predviđanje prodaje ili klasifikacija korisničkih povrataka).
2. Pripremite podatke (CSV datoteka je najbolje).
3. Pokrenite AutoML ili Designer i slijedite korake iz ovog vodiča.
4. Testirajte model i vidite kako radi.
Savjet: Početite s manjim skupom podataka (npr. 10.000 redova) da biste vidjeli kako model radi.
—
H2: Troškovi i cijene: Koliko će vas Azure no-code strojno učenje koštati?
Jedna od najvećih prednosti Azure-a je transparencija cijena. Ne plaćate ništa dok ne koristite resurse, a možete kontrolirati troškove na nekoliko načina:
1. Besplatni plan (Azure Free Account)
– Prvih 12 mjeseci možete koristiti besplatnu verziju Azure-a (120 USD mjesečno kredita).
– Ovo je odličan način za početke – možete eksperimentirati bez rizika.
2. Pay-as-you-go (plaćanje po korištenju)
– Azure Machine Learning ima dva glavna troška:
– Računalna snaga (ako koristite GPU, može biti skupo).
– Skladištenje podataka (ako čuvate velike datoteke).
– Primjer:
– Treniranje modela na Standard CPU košta ~0,03 USD po sati.
– GPU treniranje (za deep learning) košta ~0,50 USD po sati.
– Skladištenje podataka (10 GB/mjesec) košta ~0,023 USD.
3. Budžetski ograničavači (Budget Controls)
– Možete postaviti maksimalni trošak za mjesec kako biste izbjegli neočekivane troškove.
– Savjet: Uvijek monitorirajte troškove u Azure portalu.
Kako smanjiti troškove?
✔ Koristite CPU umjesto GPU ako vam nije potrebno.
✔ Čuvajte podatke u Azure Blob Storage umjesto u lokalnom skladištu.
✔ Izbrišite nepotrebne resurse (npr. stari modeli).
—
Primjer troškova za početnika
Ako ste student i želite trenirati model 1 sat na Standard CPU, troškovi će biti ~0,03 USD. Ako koristite AutoML za 4 sata, troškovi će biti ~0,12 USD. To je vrlo jeftino u usporedbi s najamom stručnjaka za AI.
—
H2: Česti problemi i kako ih riješiti
Kada počnete s Azure no-code strojnim učenjem, možda ćete susresti i neke poteškoće. Evo najčešćih problema i rješenja:
1. “Model ne radi dobro – što sam pogriješio?”
Rješenje:
– Podaci nisu dobro pripremljeni (prazna polja, nepravilne vrijednosti).
→ Rješenje: Koristite “Clean Missing Data” blok u Designeru ili provjerite podatke u Excelu.
– Podaci nisu dovoljno veliki (AutoML radi najbolje s 10.000+ redova).
→ Rješenje: Dodajte više podataka ili pokušajte drugi skup.
2. “Zašto mi AutoML ne daje dobre rezultate?”
Rješenje:
– AutoML automatski odabire algoritme, ali ponekad neće biti najoptimalniji.
→ Rješenje: Pokrenite manualni Designer i testirajte različite algoritme.
– Podaci nisu dobro podijeljeni (obučavajući i testni skup).
→ Rješenje: Ručno podijelite podatke (npr. 80/20).
3. “Kako izvesti model u svoju aplikaciju?”
Rješenje:
– Azure vam omogućava izvođenje modela kao REST API.
→ Rješenje: Kliknite “Deploy” → “Real-time endpoint” i koristite API ključ za integraciju s vašom aplikacijom.
4. “Zašto mi Azure traži više podataka od onih što imam?”
Rješenje:
– No-code alati su optimalni za srednje i velike skupove.
→ Rješenje: Ako imate manje podataka, pokušajte manje ambiciozni model ili sintetizirajte dodatne podatke.
5. “Kako optimizirati troškove?”
Rješenje:
– Koristite CPU umjesto GPU ako vam nije potrebno.
– Čuvajte podatke u Azure Blob Storage umjesto u lokalnom skladištu.
– Izbrišite nepotrebne resurse (npr. stari modeli).
—
Savjet za početnike:
Ako se nešto pokvari, ne brinite – Azure ML Studio ima dobru podršku i često su rješenja jednostavna. Eksperimentirajte, pogrešite i učite!
—
H2: Budućnost no-code strojnog učenja: Što možemo očekivati u 2026.?
Azure no-code strojno učenje nije stacionaran trend – brzo se razvija, a u sljedećih nekoliko godina možemo očekivati nekoliko zanimljivih promjena:
1. Veća integracija s generativnim AI
– U 2026. možemo očekivati da će Azure integrirati no-code ML s generativnim modelima (kao što je Copilot).
– Primjer: Možda ćete moći generirati podatke za obuku modela ili automatski generirati kôd za custom dijelove modela.
2. Bolja podrška za real-time predviđanja
– Trenutno, no-code alati su najjači za batch obradu (obrada velikih skupova podataka).
– U budućnosti, možemo očekivati bolje real-time rješenja – npr. predviđanje u realnom vremenu za financijske transakcije.
3. Automatizacija cijelog MLOps procesa
– MLOps (Machine Learning Operations) je proces izvođenja, skaleiranja i održavanje modela.
– U 2026. možemo očekivati da će Azure automatizirati većinu MLOps zadataka – od izvođenja do monitoringa.
4. Veća podrška za neobične podatke
– Trenutno, no-code alati su najbolji za tablične podatke.
– U budućnosti, možemo očekivati bolju podršku za slike, audio i video – čak i bez programiranja.
5. Bolji alati za edukaciju
– Azure će vjerojatno uvesti više tutorijala i primjera za početnike.
– Možemo očekivati i više integracija s obrazovnim platformama (npr. Coursera, Udemy).
—
Zaključak: Azure no-code strojno učenje je budućnost za sve koji žele isprobati AI
Azure no-code strojno učenje otvara vrata svima – od srednjoškolaca do poduzetnika – da isprobaju moć umjetne inteligencije bez da moraju znati programirati. To nije samo trend, već pravu revoluciju u pristupu AI-u.
Ako ste pocetnik, Azure je najbolji način da započnete – brzo, jeftino i bez frustracije. Ako ste stručnjak, možete koristiti no-code alate za brzo prototipiranje prije nego što pređete na programiranje.
Najbolje od svega? Ne morate znati ništa o matematici ili programiranju. Sve što trebate je podaci i ideja – a Azure će se brinuo o ostatku.
—
Zapamtite:
✅ Početite s AutoML ako želite najbrže rezultate.
✅ Koristite Designer ako želite više kontrole.
✅ Testirajte s malim skupom podataka prije nego što uložite u velike projekte.
✅ Monitorirajte troškove kako biste izbjegli neočekivane troškove.
✅ Eksperimentirajte! Najveća vrijednost u AI-u je učiti kroz pokuse.
—
H2: FAQ: Odgovore na najčešća pitanja
1. Koliko košta Azure no-code strojno učenje?
Odgovor: Besplatno počinje s Azure Free Account (120 USD mjesečno kredita). Nakon toga, plaćate samo za korištenje računalne snage i skladištenja podataka. Za početnike, troškovi su veoma mali (npr. 0,03 USD po satu za treniranje modela).
2. Treba li mi znati programirati da koristim Azure ML?
Odgovor: Ne! Azure no-code alati su namijenjeni puno početnicima. Ali ako želite potpunu kontrolu, možete kasnije preći na programiranje (Python, R).
3. Kako izvesti model u svoju aplikaciju?
Odgovor: Nakon treniranja modela, možete ga izvesti kao REST API. Azure će vam dati ključ za pristup, koji možete uvesti u svoju aplikaciju (npr. Python, JavaScript, C#).
4. Može li Azure no-code strojno učenje raditi s slikama ili audio?
Odgovor: Trenutno ne – no-code alati su najbolji za tablične podatke. Za slike ili audio, trebat će vam programiranje (TensorFlow, OpenCV).
5. Koliko je brzo treniranje modela?
Odgovor: Ovisno o podacima i resursima:
– AutoML može trenirati model u 10 minuta do nekoliko sati.
– Designer može biti sporiji ako imate velike skupove podataka.
6. Može li Azure no-code strojno učenje raditi s real-time podacima?
Odgovor: Da, ali s ograničenjima. Možete izvesti model kao REST API, ali za brze real-time predviđanja, bolje je koristiti Azure Stream Analytics.
7. Kako poboljšati kvalitetu modela?
Odgovor:
– Dodajte više podataka (AutoML bolje radi s većim skupovima).
– Čišćite podatke (prazna polja, nepravilne vrijednosti).
– Testirajte različite algoritme (npr. Decision Tree vs. Random Forest).
– Optimizirajte hiperparametre (ako imate veće znanje).
8. Može li Azure no-code strojno učenje raditi s cloud bazama podataka?
Odgovor: Da! Možete povezati Azure SQL Database, Cosmos DB ili PostgreSQL s Azure ML Designerom ili AutoML-om.
9. Kako naučiti više o Azure no-code strojnom učenju?
Odgovor:
– Azure ML dokumentacija (besplatni tutorijali).
– YouTube tutoriali (npr. Microsoft Learn, freeCodeCamp).
– Praktična vježba (probajte s vlastitim podacima).
10. Može li Azure no-code strojno učenje raditi s unaprijed definiranim zadacima?
Odgovor: Da! Možete koristiti Azure Cognitive Services za predefinisane zadatke kao što su:
– Prepoznavanje slika (npr. koji proizvod je na fotografiji).
– Prevod tekstova (npr. s engleskog na hrvatski).
– Analiza sentimenata (npr. da li je korisnički povratak pozitivno ili negativno).
—
Posljednje riječi
Azure no-code strojno učenje nije samo alat – to je prilika da svatko postane “AI stručnjak”. Bez obzira da li ste student, poduzetnik ili analitičar, možete s ovim alatom otkriti skrivene uzorce u podacima i donositi bolje odluke.
Ne čekajte da će “neko drugi” to uradi. Počnite danas! Uvežite svoje podatke, pokrenite AutoML i vidite kako model radi. Više ne morate znati programirati da biste isprobali AI.
—
Zahvaljujemo vam što ste pročitali ovaj vodič! Ako imate dodatna pitanja, slobodno komentirajte – s radosti ću vam odgovoriti i pomoći u vašem putu kroz svijet umjetne inteligencije.
Slijedite nas na umjetnAI.com za još više vodiča, tutoriala i novosti iz svijeta AI-a! 🚀
