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Salesforce Data 360 소개
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            예측 AI 모델 처음부터 만들기

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            예측 AI 모델 처음부터 만들기

            모델을 만들어 데이터를 분석하고 기계 학습을 기반으로 AI 지원 예측을 가져옵니다. 지원되는 사용 사례 및 윤리적 모델 구축에 대해 알아봅니다. 다음 단계에 따라 모델을 만들고 모델 품질을 평가합니다.

            필수 Edition

            지원 제품: Data 360에서 지원하는 모든 Edition. Data 360 Edition 가용성을 참조하십시오.
            • 지원되는 예측 모델 유형
              예측 모델은 일반적인 비즈니스 사용 사례를 해결합니다.
            • 윤리적 AI 모델 설계
              Salesforce는 비즈니스에서 인공 지능(AI)의 윤리적 사용을 연습하는 데 도움이 되는 지침을 제공합니다.
            • 훈련 데이터 준비
              효과적인 데이터 준비는 예측 모델로 훌륭한 결과를 얻을 수 있는 핵심입니다. Data 360의 데이터 통합 기능을 활용합니다. 최적화된 교육 데이터를 사용하여 하나 이상의 데이터 소스의 데이터를 데이터 모델 개체(DMO)로 로드하고 변환합니다. Salesforce 및 외부 소스에서 데이터를 끌어올 수 있습니다. 또한 타사 도구 및 유틸리티를 사용하여 데이터 정리 및 관리 과업을 신속하게 처리할 수 있습니다.
            • 처음부터 모델 만들기
              내역 데이터를 사용하여 향후 결과를 예측하는 모델을 만듭니다. 데이터 소스를 선택하고 구조화하고 원하는 결과를 정의합니다. 그런 다음, 모델을 교육하여 AI, 기계 학습, 통계 분석을 사용하여 예측 유추 및 인사이트를 표시합니다.
            • 예측 모델 개선
              모델 품질은 예측 AI 솔루션에서 중요한 성공 요인입니다. Einstein Studio는 예측 모델을 지속적으로 반복적으로 개선합니다. 시간 경과에 따른 프로덕션의 모델 품질을 측정합니다. 품질 경고를 사용하여 개선할 영역을 식별하고 해결합니다. 새 모델 버전으로 실험합니다. 모델 품질을 개선하기 위해 노력하면 비즈니스 결과가 향상됩니다.
            • 모델 품질 평가
              교육 메트릭을 사용하여 모델의 결과 예측 능력을 평가하고 활성화 준비를 마쳤는지 여부를 결정합니다. 교육 메트릭은 모델이 교육 데이터 내의 패턴 및 관계를 얼마나 효율적으로 이해하는지 알려주고 예측 효율을 나타냅니다.
             
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