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Conozca Einstein Studio

Objetivos de aprendizaje

Después de completar esta unidad, podrá:

  • Explicar qué es Einstein Studio.
  • Describir los tipos de modelos de Einstein Studio.

Antes de empezar

Antes de empezar este módulo, considere completar el siguiente contenido recomendado.

¿Qué son los modelos de IA?

Con el reciente auge de la IA, parece que esta se utiliza para todo tipo de cosas. Solemos oír o leer sobre todo de lo que es capaz la IA pero, ¿alguna vez se ha preguntado cómo funciona? La respuesta es: gracias a los modelos de IA. Un modelo de IA es como el cerebro que se encarga de hacer todas esas cosas geniales que hacen los ordenadores de hoy en día, cosas que normalmente solo podrían hacer los seres humanos.

"El cerebro que se encarga de hacer todas esas cosas geniales" es una simplificación excesiva, pero resulta difícil explicar la manera en la que funcionan los modelos de IA sin profundizar en la ciencia de datos, las estadísticas y la informática.

Piense en ello de la siguiente manera: Alimenta al modelo con un montón de ejemplos de los que debe aprender. Los mastica, averigua patrones y mejora el trabajo con el tiempo. Después, cuando le proporciona datos nuevos, utiliza lo que ha aprendido para realizar predicciones o tomar decisiones. Estos modelos de IA son la columna vertebral de la tecnología punta, desde el reconocimiento facial en las fotos hasta la conducción autónoma de los coches. Son el diferenciador que impulsa la revolución de la IA, haciendo que los ordenadores sean más inteligentes y más capaces que nunca.

¿Cómo puede trabajar con modelos de IA? Presentamos Einstein Studio

Einstein Studio

La ficha Einstein Studio en Data Cloud es el centro de comandos para los modelos de IA. Configure e inicie los modelos de IA integrados en Data Cloud para impulsar su negocio con IA. Einstein Studio es el lugar donde crea modelos de IA (veremos esto más adelante) y donde podrá encontrar y gestionar los modelos de IA creados en Data Cloud.

Diagrama que muestra tres pasos: Access (Acceso), Build (Creación) y Utilize (Uso), con Created Predictive Models (Modelos predictivos creados) resaltado en Setup (Configuración) en el paso de creación.

Lo mejor de todo es que no necesita tener conocimientos en cuanto a código, ciencia de datos, estadística o informática para utilizar modelos de IA. En Einstein Studio puede hacer lo siguiente:

  • Utilizar el generador de modelos para crear un nuevo modelo de IA con clics, sin código.
  • Conectarse a un modelo de IA existente en una plataforma externa como AWS SageMaker, Google Vertex AI o Databricks. Observe que estos modelos no se han cargado y almacenado en Salesforce. Salesforce accede a ellos mediante 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 único lugar.

Cómo acceder a los modelos en Einstein Studio

Einstein Studio es una ficha de Data Cloud en la que puede acceder a los modelos de IA de su organización y gestionarlos. Puede ordenar y buscar los modelos o abrirlos para ver más detalles, modificar la configuración o visualizar mediciones. En otras palabras, Einstein Studio es la base para los modelos de IA.

La IA es polifacética y existente diferentes tipos de modelos que ayudan en distintos casos de uso. Puede gestionar los modelos de IA creados en Data Cloud en Einstein Studio. Entre estos modelos se incluyen los siguiente:

  • Modelos predictivos, que utilizan aprendizaje automático para predecir futuros resultados de casos de uso, como la estimación de la probabilidad de abandono o de conversión de los clientes.
  • IA generativa, que utiliza modelos de lenguaje grandes para los casos de uso, como la finalización de un chat.

Página Einstein Studio

Los modelos se muestran con las características clave, de manera que pueda encontrarlos y gestionarlos de forma sencilla.

Tipo de modelo

Los modelos que se muestran en Einstein Studio pueden crearse desde cero, conectarse a modelos creados de manera externa o a modelos globales proporcionados por usted.

  • Los modelos creados con Einstein se crean desde cero en Einstein Studio.
  • Los modelos conectados incorporan datos de salida de un modelo almacenado en otro lugar, como AWS SageMaker, Vertex AI o Databricks.
  • Los modelos habilitados para Salesforce se han configurado para que usted no tenga que hacerlo.

Capacidad del modelo

Las diferentes capacidades de los modelos ayudan en estos casos de uso comunes para conseguir resultados empresariales.

  • Los modelos de regresión predicen un número, como una cantidad de dinero, un recuento o un porcentaje de probabilidad. Entre los casos de uso de ejemplo para predecir números se incluyen los siguientes:
    • Cantidad de una oportunidad
    • Tiempo de cierre de una oportunidad
    • Valor del ciclo de vida de un cliente de una cuenta
    • La satisfacción de los cliente de un caso
  • Los modelos de clasificación binaria predicen un grupo de resultados con dos opciones, como verdadero y falso, sí y no o ganada y perdida. Entre los casos de uso de ejemplo para la clasificación binaria de resultados se incluyen los siguientes:
    • Abandono o no abandono de una cuenta
    • Oportunidad ganada o perdida
    • Caso escalado o no

Estado del modelo

El estado del modelo puede ser inactivo o activo.

  • Los modelos activos pueden utilizarse en flujos o transformaciones por lote.
  • Los modelos inactivo no se han activado.

En esta unidad, ha aprendido que Einstein Studio es el lugar en el que se puede acceder a los modelos de IA creados en Data Cloud. En la siguiente unidad, verá cómo se crea un nuevo modelo predictivos de IA.

Recursos

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