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Fahad Munawar Khan的简介

Fahad Munawar Khan

Fahad是Salesforce认证的力量.自2011年起担任com开发人员和web开发人员,包括霍尼韦尔等客户的高级开发人员.

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人工智能革命已经在改变消费者世界. A veces, 这是每天都要做的, 作为产品推荐, 有时它很漂亮:人工耳蜗植入, 为生来就完全失聪的人提供人工听力, han cambiado la IA 让它成为卓越的终端用户体验.

人工智能(ai)是现代技术的最新一步.

人工智能革命正在引领一个更智能的世界, 这个更智能的世界是建立在我们在过去20年里看到的巨大趋势之上的:网络, la nube, las redes sociales, 移动设备和物联网(IoT).

有了云技术, tenemos, como desarrolladores, 几乎无限的存储和计算能力, 这是一场真正的革命,因为它是一场大规模的数据革命。. 现在所有的一切都以这样或那样的方式相互联系, 所有这些连接都产生了数量级和更多的数据,供人工智能云处理, mucho más que antes.

作为消费者,每天体验人工智能云. 当你在亚马逊上看到产品推荐时, Netflix上的电影推荐, 或者在你的Facebook feed中自动识别和标记自己的照片, 你正在体验人工智能的力量.

Ahora, 如果你正在开发的应用程序——不管是不是Salesforce应用程序——也能以某种方式提供这些基于人工智能的更智能的体验,那不是很好吗?? Por ejemplo, 如果我们的业务和我们的销售应用程序可以合作,告诉我们哪些销售机会最有可能成为, 或者我们的服务应用程序可以使用人工智能云来告诉我们哪些案例可以升级?

Desafortunadamente, para muchos equipos, 将人工智能应用到您的应用程序的业务流程中似乎过于复杂和昂贵. En primer lugar, 从数据科学开始, 做数据科学, 您必须收集和集成所有所需的数据. 然后你必须进行数据讨论, 转换数据,以便您可以使用它进行机器学习. Y luego, 这取决于你的经验, 你可能需要数据科学家的外部帮助来建立预测模型, mantenerlos, 更新它们并创建可靠的基础设施, segura y escalable. Luego, 在所有这些工作之后, 您必须将这些预测放在业务用户的上下文中.

加入Salesforce爱因斯坦

知道人工智能往往遥不可及, Salesforce收购了MetaMind(深度学习专家)等公司, Implisit Insights(将人工智能具体应用于销售过程)和PredictionIO(机器学习和大数据分析),帮助他们开发Salesforce Einstein.

Salesforce Einstein是Salesforce的人工智能,并集成到平台中. 作为爱因斯坦的总经理 lo dice,“把世界第一的客户关系管理变成世界上最聪明的客户关系管理”. 通过Salesforce提供的人工智能, 现在您可以授权销售it专业人员, servicios, 营销和it更快地与每个客户进行最佳互动, 聪明和预测需求.

深度学习:爱因斯坦视觉和爱因斯坦语言

Salesforce爱因斯坦应该让开发者能够接触到人工智能云. Tal vez. 但是你应该从哪里开始呢? 首先你应该知道的是,人工智能有三个主要组成部分:

  • Data
  • Algoritmos
  • Computación

Big data 总的来说,这是近年来的一个热门话题. 每个人都对新的数据源感到兴奋, 分析它的新方法和新方法 almacenarlo.

这将是我们如何将人工智能融入公司的重要组成部分, 但很多人工智能的发展努力都被搁置了 algoritmo. 这些是我们正在构建的复杂算法, 扩大,实际上有来自私营和公共部门的新研究. 可以肯定的是,人工智能云算法将继续创新,并继续为您的应用程序和客户体验驱动新功能.

你可能已经听说过计算方面,最近也听说过:GPU, TPU, 所有最好的硬件公司的新投资和新研究都指向了计算的力量, 确保这些算法拥有所需的基础设施,以保持创新,并能够提供有关您的数据的信息.

在我们讨论如何开发利用这项技术的东西之前, 让我们更深入地了解你将面临的一些细节.

La Data

这里需要考虑两种形式的数据:结构化数据和非结构化数据.

结构化和非结构化数据.

La data estructurada incluye data de ERP y gran parte de tu data de CRM; podría ser data que sale de dispositivos del IoT, por ejemplo. 这种类型的数据已经可以很容易地通过基本算法进行搜索.

非结构化数据可以是您的图像数据, 你的电子邮件信息, PowerPoint演示文稿, documentos de Word, etc. 这就是深度学习算法和机器学习发挥作用的地方, 这大大简化了对这类数据的搜索.

El Algoritmo

深度学习是一个复杂的术语:许多DevOps开发人员和工程师对此感到不知所措. 他们认为他们没有管理神经网络的基础设施. 他们认为他们需要一个博士学位来充分理解前沿模型, 这将被合并成一个更易于管理的思维过程. 幸运的是,知道足够的知识来利用它比看起来更容易获得.

Solo necesitas saber sobre las capas de entrada y salida; todo el trabajo realmente difícil ocurre en la capa oculta, 由Salesforce的人工智能云提供服务.

让我们这样开始:您有一个输入文件. 这可以是图像、音频文件或文本文件. 你想要得到一个揭示的结果. Salesforce Einstein有一组API,你可以使用它使这个过程真正完美:你不需要知道过程中发生了什么.

使用Salesforce Einstein,很容易将深度学习集成到您的应用程序中. 提供托管良好的基础设施,将模型作为服务进行管理, por lo tanto, 处理任何可伸缩性需求. Por lo tanto, te facilita subir, 培训和理解模型的指标, al final, 在您创建的预构建模型或自定义模型中提供实时预测.

如果这听起来很奇怪,下面的例子会让你很快跟上.

计算:爱因斯坦的观点

这是Salesforce爱因斯坦提供的深度学习服务之一. 并不是所有的深度学习模型或神经网络都是一样的:特定的架构用于特定的问题. 在计算机视觉的情况下, 人工智能云使用所谓的“卷积”神经网络, 这意味着每个阶段都要向前一个阶段学习. Entonces, 当这样一个网络接受图像数据训练时, 从头开始重建图像,以理解它的不同组成部分. 首先你会看到图像中最小的单位, el píxel, 然后你就会明白边缘了, 下一阶段将包括物体的部分或元素, finalmente, 到达整个对象.

整个过程由你来解决, 所以你可以专注于你可以用计算机视觉为客户解锁的商业价值,而不是过程本身.

爱因斯坦的视觉可以被训练来识别图像中的物体.

想想使用无人机监控道路会如何改变交通运输业——没有人需要派遣清洁团队.

或者CPG公司是如何, 而不是派个人在货架上手动注册产品, 他们可以拍一张照片,让它自动分析. 或者如何用视觉搜索彻底改变零售到消费者的销售, 或者保险公司如何自动分诊索赔, 或者医疗保健系统如何利用图像处理.

所有这些场景都可以被爱因斯坦图像分类所涵盖。, 这是爱因斯坦愿景的一部分. 您所需要的只是一个模型,它或多或少是一组分类标签.

构建自定义模型

自定义模型可以根据一组训练数据预测新数据的分类,这些数据具有已知的分类.

您可以创建自己的自定义模型,然后将它们集成到工作流中, 无论是Salesforce工作流还是外部应用程序.

创建您自己的自定义模板只需要三个步骤:

  1. 创建自己的数据集, 基于您的自定义模型需要做什么. 假设你想知道三门冰箱和双门冰箱的区别. 你需要收集一堆双门冰箱的图片,并把它们放在一个文件夹里, 然后把一堆三门冰箱的图片放在另一个文件夹里.

  2. Entrena tu modelo. Ahora, 无论您在上一步中收集了什么数据集, 人工智能云将根据该数据集对模型进行培训. 事实上,你已经把图像分开了,这就是训练所需要的. 一旦新的数据模型被授权,您将收到您的ID.

  3. Úsalo para predicción! 现在你可以得到模型从未见过的图像预测. 它就像使用新的模型ID进行API调用一样简单.

微积分:爱因斯坦语言

如果图像不是你需要处理的, 你可能正在尝试使用文本进行训练. Para esto, Salesforce人工智能云使用爱因斯坦语言, 目前由两个服务组成:爱因斯坦意图和爱因斯坦感觉.

  • Intención Einstein 它是自然语言处理类型的一般分类器(NLP). 允许您定义自己的类并加载表示这些类的数据.

  • Sentimiento Einstein 它是一个预先形成的模型,可以分析人类语言,从内容和周围用户的陈述中提取情感,并将它们分类为积极的类别, negativas y neutrales.

爱因斯坦语言模型使自然语言人工智能云培训和分类易于通过API访问您的Salesforce爱因斯坦应用程序.

爱因斯坦语言服务的工作原理与我们的图像分类示例相同. 在这里,我们还将定义类.

在上面的例子中,意图是关于路由的情况. 每次有案子出现的时候, 我们想分析它,并把它送到正确的部门:航运, facturación, producto, 我们可以根据需要定义任意多的类. 但在感觉爱因斯坦的情况下, las clases son fijas, 所以我们只有积极的, negativo o neutral.

一旦将数据分离到不同的类中,就可以训练模型了. 使用提供的API,模型培训非常容易. 就像视觉爱因斯坦一样, 一旦模型被训练, 你将有你的模型ID,你将准备得到预测.

Salesforce爱因斯坦:准备好一个聪明的开始

现在你已经对Salesforce爱因斯坦带给你的可能性有了品味 Salesforce开发人员, 以及帮助你的客户或老板利用人工智能云有多容易, 开始时很简单 configurar una cuenta.

我们期待听到您如何使用人工智能云来彻底改变您自己的应用程序!!

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Fahad Munawar Khan的简介
Fahad Munawar Khan

Located in 伊斯兰堡,伊斯兰堡首都领土,巴基斯坦

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Fahad是Salesforce认证的力量.自2011年起担任com开发人员和web开发人员,包括霍尼韦尔等客户的高级开发人员.

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