Vytvořte si vlastní AI model i bez IT zázemí: DataRobot krok za krokem

Umělá inteligence není výhradní doménou programátorů. Díky moderním nástrojům jako je DataRobot si dnes může vlastní prediktivní model vytvořit i člověk bez zkušeností s kódováním. A co víc – vše se dá zvládnout pomocí několika kliknutí. V tomto článku se dozvíte, jak pomocí DataRobotu vytvořit vlastní AI projekt od nahrání dat až po interpretaci výsledků – bez jediného řádku kódu.

1. Co je DataRobot a proč vám umožní tvořit modely bez programátora

DataRobot je platforma, která automatizuje celý proces strojového učení. Od nahrání dat, přes trénování modelů, až po jejich vyhodnocení a nasazení. Díky intuitivnímu rozhraní je ideální pro analytiky, marketéry, manažery i konzultanty.

Výhody:

• Žádné programování – vše řešíte přes vizuální rozhraní
• Rychlé výsledky – desítky modelů vygenerované paralelně
• Automatické hodnocení kvality
• Vysoká úroveň přehlednosti a jednoduché ovládání

2. Příprava vlastních dat: Co AI potřebuje, aby se správně naučila

Umělá inteligence je závislá na kvalitě dat. Abyste vytvořili model, potřebujete mít:

• strukturovanou tabulku (např. Excel nebo CSV),
• jasně označenou cílovou proměnnou (např. „zákazník odešel: ano/ne“),
• logické sloupce – čím víc smysluplných dat, tím lepší výsledek.

DataRobot automaticky rozpozná typy sloupců (text, číslo, datum) a připraví je na modelování. Vy se nemusíte starat o technické detaily – stačí vědět, co chcete předpovídat.

3. Nastavení projektu, výběr algoritmů a parametrů

Po nahrání dat vás čeká jednoduchý průvodce („wizard“), který vás krok za krokem provede:

1. Výběrem cílové proměnné
2. Určením typu úlohy (klasifikace, regrese)
3. Spuštěním modelování

Platforma spustí desítky různých modelů (např. rozhodovací stromy, XGBoost, neurónové sítě) a porovná je podle přesnosti, spolehlivosti a rychlosti. Nemusíte si vybírat – DataRobot to udělá za vás.

4. Hodnocení modelů: metriky, vizualizace a interpretace výsledků

Každý model je vyhodnocen podle několika klíčových metrik:

• Accuracy, Precision, Recall, F1-score
• ROC křivky a AUC skóre
• Feature Impact – jaké proměnné mají největší vliv

Navíc dostanete grafy a vysvětlení v jazyce běžného uživatele. Už žádná matoucí statistika – výsledky pochopí i člověk bez datové praxe.

5. Případové studie: Marketing, obchod, zákaznická podpora

Marketing: Předvídejte, kteří zákazníci kliknou na kampaň, nebo jaký kanál bude nejefektivnější.

Obchod: Odhadněte, jaké produkty budou nejvíce žádané v příštím měsíci. Pomáhá s plánováním zásob nebo cílením prodeje.

Zákaznický servis: Model dokáže určit, kteří zákazníci jsou náchylní k odchodu. Lze je pak oslovit cílenou nabídkou ještě před tím, než odejdou.

Tyto predikce můžete propojit s CRM systémem, exportovat do Excelu nebo vizualizovat pomocí Power BI.

Závěr

Díky DataRobotu se umělá inteligence dostává i do rukou lidí, kteří nemají IT vzdělání. Vše je jednoduché, přehledné a praktické. Pokud umíte připravit data v Excelu, zvládnete vytvořit vlastní AI model – a využít ho v reálném světě.

Chcete si DataRobot vyzkoušet v praxi? Přihlaste se do kurzu AI – Praktický úvod do umelej inteligencie bez predchádzajúcich znalostí, kde se naučíte krok za krokem pracovat s nejdůležitějšími AI nástroji – bez programování, a s okamžitým využitím ve vaší praxi.

Viac informacií preberáme na kurze:

Kurz AI - Praktický úvod do umelej inteligencie (AI) bez predchádzajúcich znalostí

Marián Knězek