Conocer Einstein Studio
Objetivos de aprendizaje
Después de completar esta unidad, podrá:
- Explicar qué es Einstein Studio.
- Describir los tipos de modelos en Einstein Studio.
Antes de empezar
Antes de comenzar este módulo, considere completar el siguiente contenido recomendado.
¿Qué son los modelos de IA?
Con el reciente auge de la IA, parece que se está utilizando para todo tipo de cosas. A menudo escuchamos o leemos titulares sobre lo que puede hacer la IA, pero ¿alguna vez se preguntó cómo funciona? La respuesta son los modelos de IA. Un modelo de IA es como el cerebro detrás de todas las cosas realmente interesantes que las computadoras hacen hoy en día, cosas que generalmente solo los humanos podrían hacer.
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.
Entonces, ¿cómo se puede trabajar con modelos de IA? ¡Le presentamos a Einstein Studio!
Einstein Studio
La ficha Einstein Studio en Data Cloud es el centro de mando para los modelos de IA. Configure e inicie modelos de IA integrados en Data Cloud para potenciar su negocio con la IA. Einstein Studio es donde crea los modelos de IA (desarrollaremos esta información más adelante) y donde encuentra y gestiona los modelos de IA creados en Data Cloud.
Lo mejor de todo es que no es necesario saber código, ciencia de datos, estadística o informática para utilizar modelos de IA. En Einstein Studio, puede:
- 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.
- Conectarse a un LLM (modelo de lenguaje grande) existente de terceros, como OpenAI o Azure.
- Gestionar todos estos modelos de IA en un solo lugar.
Cómo acceder a los modelos en Einstein Studio
Einstein Studio es una ficha dentro de Data Cloud donde accede a los modelos de IA de su organización y los gestiona. Puede ordenar los modelos y realizar búsquedas en ellos, o abrirlos para ver más detalles, modificar configuraciones o ver métricas. En otras palabras, Einstein Studio es su base para los modelos de IA.
La IA es multifacética y existen distintos tipos de modelos para respaldar distintos tipos de casos de uso. Puede gestionar los modelos de IA creados en Data Cloud en Einstein Studio. 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.
Los modelos se muestran con características clave para que pueda encontrarlos y gestionarlos con facilidad.
Tipo de modelo
Los modelos que se muestran en Einstein Studio pueden crearse desde cero, conectarse a modelos creados de forma externa o a modelos globales que usted proporcione.
- Los modelos creados con Einstein se crean desde cero en Einstein Studio.
- 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 Einstein Studio es donde se accede a los modelos de IA creados en Data Cloud. En la siguiente unidad, veremos cómo crear un nuevo modelo predictivo de IA.