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            Crear modelos de IA predictivos desde cero

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            Crear modelos de IA predictivos desde cero

            Cree modelos para analizar sus datos y obtener predicciones con tecnología de IA basándose en aprendizaje automático. Obtenga información acerca de casos de uso admitidos y la creación de modelos éticos. A continuación, siga los pasos para crear un modelo y evaluar la calidad del modelo.

            Ediciones necesarias

            Disponible en: Todas las ediciones compatibles con Data 360. Consulte Disponibilidad de Data 360.
            • Tipos de modelos predictivos admitidos
              Los modelos predictivos tratan casos de uso de negocio comunes.
            • Diseñar modelos de IA éticos
              Salesforce ofrece directrices para ayudarle a practicar el uso ético de inteligencia artificial (IA) en su negocio.
            • Preparar sus datos de entrenamiento
              La preparación de datos efectiva es la clave para obtener excelentes resultados con su modelo predictivo. Aproveche el poder de la integración de datos en Data 360. Cargue y transforme datos desde uno o más orígenes de datos en un objeto de modelo de datos (DMO) con datos de entrenamiento optimizados. Puede extraer datos desde Salesforce y orígenes externos. También puede utilizar utilidades y herramientas externas para facilitar aún más la limpieza de datos y tareas de debates.
            • Crear un modelo desde cero
              Cree un modelo que utilice datos históricos para predecir resultados futuros. Seleccione y estructure su origen de datos y defina el resultado que desee. Luego entrene el modelo para revelar inferencias predictivas y perspectivas utilizando IA, aprendizaje automático y análisis estadístico.
            • Mejorar modelos predictivos
              La calidad del modelo es un factor de éxito crítico en soluciones de IA predictiva. Einstein Studio admite la mejora iterativa continua para modelos predictivos. Mida la calidad del modelo en producción a lo largo del tiempo. Utilice alertas de calidad para identificar y solucionar áreas de mejora. Experimente con nuevas versiones de modelo. Los esfuerzos para mejorar la calidad del modelo dan como resultado mejores resultados de negocio.
            • Evaluar la calidad de los modelos
              Utilice mediciones de entrenamiento para evaluar la capacidad del modelo para predecir un resultado y determinar si está listo para activarse. Las mediciones de entrenamiento proporcionan información acerca de cómo comprende de forma efectiva el modelo patrones y relaciones en los datos de entrenamiento e indica su eficacia predictiva.
             
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