Conozca AI Models
Objetivos de aprendizaje
Después de completar esta unidad, podrá:
- Explicar qué es AI Models.
- Describir los tipos de modelos disponibles en AI Models.
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, probablemente haya visto titulares sobre sus capacidades. ¿Alguna vez se ha preguntado cómo funciona realmente? La respuesta es gracias a los modelos de IA. Piense en un modelo de IA como si fuese 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.
¿Está listo para utilizar la potencia de la IA predictiva? ¡Presentamos AI Models (antes Einstein Studio) en Data 360!
AI Models
La ficha AI (IA) en Data 360 es una base centralizada que sirve como centro de comandos tanto para las capacidades generativas como de predicción integradas en Data 360.
Lo mejor de todo es que no necesita tener conocimientos en cuanto a código, ciencia de datos, estadística o informática para utilizar los modelos. En AI Models 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, Azure OpenAI, Anthropic y Vertex AI (Google Gemini).
- Gestionar todos estos modelos en un único lugar.
Cómo acceder a los modelos en AI Models
AI Models es una ficha de Data 360 en la que puede acceder a los modelos predictivos y generativos de su organización y gestionarlos. Puede ordenar y buscar los modelos o abrirlos para ver más detalles, modificar la configuración o visualizar mediciones.
Los diferentes tipos de modelos ayudan en distintos casos de uso. 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
[Texto alternativo: página AI Models]
Los modelos se muestran con las características clave, de manera que pueda encontrarlos y gestionarlos de forma sencilla.
Tipo de modelo
Los modelos de AI Models pueden crearse desde cero, conectarse a modelos creados de manera externa, modelos creados a partir de una plantilla preconfigurada o a modelos globales proporcionados por usted.
- Los modelos personalizados se crean desde cero.
- 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
- Cantidad de una oportunidad
- 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
- Abandono o no abandono de una cuenta
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 AI Models es el lugar al que debe acudir cuando quiera acceder a los modelos creados en Data 360. En la siguiente unidad, verá cómo se crea un nuevo modelo predictivos de IA.