Создать нейросеть с нуля стало гораздо проще благодаря онлайн-платформам. Теперь не обязательно устанавливать ПО или разбираться в сложных фреймворках — можно собрать модель прямо в браузере. Это особенно полезно для обучения, тестирования гипотез или небольших проектов.

Вот что включает процесс:
Выбор платформы. Есть несколько популярных онлайн-сервисов: Google Colab, Deepnote, Teachable Machine от Google, Kaggle Kernels. Они предоставляют доступ к вычислительным ресурсам и позволяют работать с кодом прямо в браузере.
Настройка среды. В большинстве случаев достаточно выбрать язык (обычно Python) и фреймворк (TensorFlow, PyTorch, Keras). На некоторых платформах (например, Teachable Machine) программирование вообще не требуется — всё собирается через интерфейс.
Загрузка данных. Нейросеть обучается на примерах, поэтому важно загрузить корректный датасет. Это могут быть изображения, тексты, звуки или таблицы. Данные можно добавить вручную или импортировать с Google Drive, GitHub и других источников.
Построение модели. Конфигурируете архитектуру нейросети: число слоёв, типы нейронов, функции активации. В визуальных конструкторах это делается с помощью блоков, в коде — через библиотеки.
Обучение и тестирование. После настройки модель запускается на обучение. Онлайн-платформы позволяют отслеживать прогресс: потери, точность, качество распознавания. Можно проводить дообучение или менять параметры.
Экспорт и интеграция. Готовую модель можно сохранить и использовать в веб-приложении, мобильной разработке или другом проекте. Платформы позволяют экспортировать её в формат ONNX, TensorFlow Lite и другие.

Создание своей нейросети онлайн — это возможность быстро протестировать идею без глубоких знаний в машинном обучении. Особенно удобно, что большинство платформ бесплатны на базовом уровне и не требуют установки.