Conocer los modelos de IA
Objetivos de aprendizaje
Después de completar esta unidad, podrá:
- Explicar qué son los modelos de IA.
- Describir los tipos de modelos disponibles en Modelos de IA.
Antes de empezar
Antes de comenzar este módulo, considere completar el siguiente contenido recomendado.
¿Qué son los modelos de IA?
Con la IA presente en todas partes hoy en día, es probable que haya visto titulares sobre sus capacidades. ¿Alguna vez se preguntó cómo funciona realmente? El secreto está en los modelos de IA. Piense en un modelo de IA como el motor que impulsa las impresionantes tareas que las computadoras ahora pueden realizar, tareas que antes requerían la intervención humana.
Decir “el cerebro detrás de las cosas interesantes” es una simplificación exagerada, pero es difícil explicar cómo funcionan los modelos de IA sin profundizar en la ciencia de datos, la estadística y la informática.
Piense en ello de este modo: Alimentan al modelo con un montón de ejemplos para que aprenda de ellos. El modelo los procesa, descubre patrones y mejora su desempeño con el tiempo. Luego, cuando le da datos nuevos, utiliza lo aprendido para hacer predicciones o tomar decisiones. Estos modelos de IA son la columna vertebral de todo tipo de tecnología interesante, desde el reconocimiento de rostros en fotografías hasta la conducción de automóviles de forma autónoma. Son el diferenciador que impulsa la revolución de la IA, haciendo que las computadoras sean más inteligentes y capaces que nunca.
¿Todo listo para aprovechar el poder de la IA predictiva? Conozca Modelos de IA (antes Einstein Studio) en Data 360
Modelos de IA
La ficha AI (IA) en Data 360 es una base centralizada que funciona como centro de control para las capacidades predictivas y generativas integradas en Data 360.
Lo mejor de todo es que no es necesario saber código, ciencia de datos, estadística o informática para utilizar los modelos. Con Modelos de IA, puede hacer lo siguiente:
- Utilizar el Generador de modelos para crear un nuevo modelo de IA con clics en lugar de código.
- Conectarse a un modelo de IA existente en una plataforma externa como AWS SageMaker, Google Vertex AI o Databricks. Tenga en cuenta que estos modelos no se cargan ni se alojan en Salesforce. Salesforce accede a ellos a través de una API.
- Conéctese a un LLM (modelo de lenguaje grande) existente de terceros, como OpenAI, Azure OpenAI, Anthropic y Vertex AI (Google Gemini).
- Gestione todos estos modelos en un solo lugar.
Cómo acceder a los modelos en Modelos de IA
Modelos de IA es una ficha dentro de Data 360 que le permite acceder a los modelos predictivos y generativos de su organización, y gestionarlos. Puede ordenar los modelos y realizar búsquedas en ellos, o abrirlos para ver más detalles, modificar configuraciones o ver métricas.
Los diferentes tipos de modelos admiten diversos casos de uso. Estos modelos incluyen:
- Modelos predictivos, que utilizan el aprendizaje automático para predecir resultados futuros en casos de uso, como la estimación de la probabilidad de deserción o conversión.
- IA generativa, que utiliza LLM para casos de uso, como la finalización del chat
[Texto alternativo: página de Modelos de IA]
Los modelos se muestran con características clave para que pueda encontrarlos y gestionarlos con facilidad.
Tipo de modelo
Los modelos en Modelos de IA pueden crearse desde cero, conectarse a modelos creados de forma externa, crearse a partir de una plantilla prediseñada o ser modelos globales proporcionados para usted.
- Los modelos personalizados se crean desde cero.
- Los modelos conectados incorporan resultados de un modelo alojado en otro lugar, como AWS SageMaker, Vertex AI o Databricks.
- Los modelos preparados para Salesforce se configuraron para usted.
Capacidad del modelo
Las diferentes capacidades del modelo respaldan estos casos de uso comunes para obtener resultados de negocio.
- Los modelos de regresión predicen un número, como la cantidad de divisa, el recuento o el porcentaje de probabilidad. Algunos ejemplos de casos de uso para números predichos incluyen:
- Cantidad de una oportunidad
- Tiempo hasta el cierre de una oportunidad
- Valor del ciclo de vida del cliente de una cuenta
- Satisfacción del cliente de un caso
- Cantidad de una oportunidad
- Los modelos de clasificación binaria predicen un grupo de resultados con dos opciones, como verdadero/falso, sí/no o ganado/perdido. Algunos ejemplos de casos de uso para resultados de clasificación binaria incluyen:
- Cuenta abandonada o no abandonada
- Oportunidad ganada o perdida
- Caso escalado o no
- Cuenta abandonada o no abandonada
Estado del modelo
El estado del modelo puede ser inactivo o activo.
- Los modelos activos se pueden utilizar en flujos o transformaciones por lotes.
- Los modelos inactivos no fueron activados.
En esta unidad, aprendió que en Modelos de IA puede acceder a los modelos creados en Data 360. En la siguiente unidad, veremos cómo crear un nuevo modelo predictivo de IA.