Implementar un modelo

Objetivos de aprendizaje

Después de completar esta unidad, podrá:

• Implementar un modelo en Salesforce.
  
• Describir las maneras de mantener modelos precisos en producción.
  

Listo para implementar

Ahora que conoce los modelos y cómo evaluarlos, es el momento de implementar su modelo en Salesforce.

1. En la pestaña Model Performance Overview (Descripción general del rendimiento del modelo), haga clic en Deploy Model (Implementar modelo) o seleccione Deploy Model (Implementar modelo) en el menú desplegable del modelo.
   
   
2. Si le aparece el mensaje Ready to Deploy (Listo para implementar), haga clic en Get Started (Empezar).
   
   

El asistente de implementación de Einstein Discovery lo guía a través de los pasos para implementar este modelo.

3. En Einstein Discovery, cada modelo implementado pertenece a un objeto contenedor llamado definición de predicción. La pantalla le solicita que cree o actualice los modelos y definiciones de predicción, así como que cambie el nombre del modelo. Una definición de predicción puede contener múltiples modelos y cada uno de ellos genera predicciones para un segmento (subconjunto) diferente de sus datos. En su caso, solo tiene un modelo para implementar.
   
4. Por ahora, acepte la configuración predefinida y haga clic en Next (Siguiente).
   
   Esta pantalla le pide que especifique el objeto de Salesforce para el que desea predecir los resultados. Escriba opportunity (oportunidad) en el cuadro de búsqueda, seleccione Opportunity (Oportunidad) y después haga clic en Next (Siguiente).
   Nota: Si sus datos son totalmente externos a Salesforce y no están asociados con ningún objeto de Salesforce, debe seleccionar Deploy without connecting to a Salesforce Object (Implementar sin conectar con ningún objeto de Salesforce) en su lugar. 
   Einstein automáticamente asigna las variables del modelo a los campos del objeto. Todo debe estar asignado. A Industry (Sector) le falta una asignación. En Industry (Sector), haga clic en el selector Object Field (Campo de objeto) y seleccione Opportunity (Oportunidad) > Account (Cuenta) > Industry (Sector).
   
   Haga clic en Next (Siguiente).
   
5. En Segment Data (Segmentar datos), acepte la opción predefinida Don't segment (No segmentar) y, a continuación, haga clic en Next (Siguiente).
   

Nota: Si quiere crear una definición de predicción con múltiples modelos, aquí es donde tiene que definir las condiciones del filtro para un segmento de sus datos. Puede saltar este paso ya que está creando una definición de predicción con un solo modelo y sin filtros de segmento.

6. En Select Actionable Variables (Seleccionar variables prácticas), seleccione Amount (Cantidad) y después haga clic en Next (Siguiente).
   
   
7. En Customize Predictions (Personalizar predicciones), acepte la opción preconfigurada Don't customize (No personalizar) y haga clic en Next (Siguiente). 
   
8. Revise la configuración de la implementación y después haga clic en Deploy (Implementar). 
   

Einstein implementa la definición de predicción con su modelo en Salesforce y lo muestra en Model Manager (Gestor de modelos). Para un modelo totalmente nuevo, no hay mucho que ver. Más adelante podrá realizar un seguimiento de otras cosas, como el número de predicciones, la precisión y el rendimiento con el tiempo.

¡Estupendo! Su definición de predicción y modelo se han implementado, y están listos para su uso. En la siguiente unidad, utilizará Einstein Prediction Service para obtener predicciones desde su modelo.

¿Qué más puedo hacer con los modelos?

Puede utilizar Model Manager (Gestor de modelos) para ver, configurar y gestionar las definiciones de predicción y los modelos que ha implementado en su organización. 

La supervisión y mantenimiento de sus modelos es un factor clave para el éxito de las implementaciones de las soluciones de Einstein Discovery. En producción, los modelos suelen perder la precisión con el paso del tiempo; a este fenómeno se le llama desviación. Los modelos se desvían cuando las características de los datos del mundo real difieren de manera significativa de los datos de entrenamiento utilizados para su creación. Los cambios operativos, tendencias, fluctuaciones estacionales, las nuevas y descatalogadas categorías, y otros factores pueden cambiar la composición de sus datos. 

Para evitar que sus modelos se desvíen, implemente el ciclo de vida del modelo, lo que incluye tareas operativas continuas e iterativas.

Utilice Model Manager (Gestor de modelos) para configurar:

• La supervisión del rendimiento en tiempo real
  
• Las alertas automáticas del rendimiento para que le envíen un aviso si el rendimiento de su modelo cae por debajo de los umbrales configurados
  
• Las actualizaciones automáticas para entrenar periódicamente su modelo con los últimos datos
  

¿Qué es lo siguiente?

Ahora que ha implementado su modelo en Salesforce, pongámonos en marcha para obtener algunas predicciones y mejoras.

Recursos

• Ayuda de Salesforce: Implementar modelos
• Ayuda de Salesforce: Manage Prediction Definitions and Models (Gestión de definiciones de predicción y modelos)