![Creación de un modelo de IA predictiva en Data Cloud: Guía paso a paso ☁️](https://discover.egafutura.com/wp-content/uploads/2024/08/creacion-de-un-modelo-de-ia-predictiva-en-data-cloud-guia-paso-a-paso-e29881efb88f.jpg)
Esta es una traducción que desde EGA Futura ofrecemos como cortesía a toda la Ohana y comunidad de programadores, consultores, administradores y arquitectos de Salesforce para toda Iberoamérica.
El enlace a la publicación original, lo encontrarás al final de este artículo.
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Salesforce Data Cloud proporciona a los desarrolladores herramientas fáciles de usar para crear modelos predictivos de IA, traer predicciones de hiperescaladores y conectarse a modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) de IA generativa de OpenAI y Azure OpenAI utilizando Einstein Studio. Este artículo explica cómo crear un modelo de IA predictiva utilizando clics en lugar de código, lo que permite a las empresas tomar decisiones proactivas basadas en conocimientos de IA.
El artículo presenta un caso de uso en el que se utiliza un conjunto de datos de animales en un centro de rescate para predecir la probabilidad de adopción de los nuevos animales que llegan al centro. Mediante la creación de un modelo predictivo utilizando Einstein Studio, el artículo demuestra cómo identificar los principales predictores que pueden ayudar a realojar a los animales más rápidamente.
El artículo proporciona instrucciones paso a paso para crear el modelo utilizando Einstein Studio en Data Cloud. Cubre la selección de la fuente de datos, el conjunto de datos de entrenamiento, el objetivo, los atributos y el algoritmo para el modelo. El artículo también analiza la evaluación del rendimiento del modelo mediante métricas como la puntuación AUC y la curva ROC. Además, destaca los principales predictores que tienen un impacto más significativo en las predicciones del modelo.
La conclusión subraya que la IA en Data Cloud permite a los usuarios obtener información predictiva sin necesidad de conocimientos avanzados de ciencia de datos. Sugiere nuevas mejoras del modelo y destaca las ventajas de utilizar trabajos de predicción de Einstein Studio o acciones de Flow Builder para consumir predicciones de modelos de IA.
El artículo incluye recursos adicionales e información sobre el autor, Dave Norris, que es un Developer Advocate en Salesforce con amplia experiencia en certificaciones de Salesforce y MuleSoft.
En general, el artículo demuestra cómo Salesforce Data Cloud permite a los desarrolladores crear modelos predictivos de AI y aprovechar los conocimientos de AI para impulsar las decisiones empresariales.
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Esta es una traducción realizada por EGA Futura, y este es el link a la publicación original: https://developer.salesforce.com/blogs/2024/07/how-to-build-a-predictive-ai-model-in-data-cloud.html