Salesforce Einstein Studio 

KI-Modelle als DIY

Salesforce Einstein Studio

KI wird für Unternehmen immer wichtiger, um Prozesse zu opti­mieren und Kun­den bess­er zu ver­ste­hen. Ein­stein Stu­dio von Sales­force ermöglicht es, eigene KI-Mod­elle mith­il­fe firmeneigen­er Dat­en zu entwick­eln.

Wie genau das funk­tion­iert und warum auch Ihr Unternehmen Sales­force Ein­stein Stu­dio nutzen sollte, erfahren Sie hier:

Was ist Salesforce Einstein Studio?

Sales­force Ein­stein Stu­dio ist eine Plat­tform von Sales­force, die es Unternehmen ermöglicht, eigene KI-Mod­elle wie beispiel­sweise maschinelle Ler­nal­go­rith­men zu entwick­eln und diese dann naht­los in die Sales­force-Pro­duk­t­fam­i­lie zu inte­gri­eren. Mit Ein­stein Stu­dio kön­nen Data Ana­lysts und Entwick­ler selb­st KI-Mod­elle anhand von his­torischen und Echtzeit-Dat­en aus Sales­force-Anwen­dun­gen wie CRM oder Mar­ket­ing Cloud trainieren. Typ­is­che Anwen­dungs­fälle für eigene KI-Mod­elle mith­il­fe von Ein­stein Stu­dio sind die Vorher­sage von Kau­fab­sicht­en von Kun­den auf Basis ihrer His­to­rie, Pro­dukt- oder Dien­stleis­tungsempfehlun­gen indi­vid­u­al­isiert auf jeden Kun­den oder auch die Automa­tisierung von Geschäft­sprozessen durch Vorher­sagen zum Beispiel zur opti­malen Ressourcenpla­nung. Sales­force Ein­stein Stu­dio bietet dafür eine grafis­che Entwick­lung­sumge­bung, in der die Date­nauf­bere­itung, Mod­el­lierung und Inte­gra­tion der Mod­elle direkt in Sales­force erfol­gen kann.

Wie funktioniert Salesforce Einstein Studio?

Sales­force Ein­stein Stu­dio funk­tion­iert auf Basis von Cloud-Tech­nolo­gien, die eine flex­i­ble Skalierung von KI-Pro­jek­ten ermöglichen. Über die grafis­che Benutze­r­ober­fläche von Ein­stein Stu­dio kön­nen Unternehmen selb­st maschinelle Ler­nal­go­rith­men entwick­eln und trainieren, ohne Pro­gram­mierken­nt­nisse zu benöti­gen. Dabei ste­hen ver­schiedene Mod­ell­typen wie neu­ronale Net­ze, Entschei­dungs­bäume oder naive Bayes Klas­si­fika­toren zur Auswahl. Die Train­ings­dat­en kön­nen ein­fach als CSV-Dateien oder über eine direk­te SQL-Abfrage aus Sales­force-Daten­banken importiert wer­den. Ein­stein Stu­dio führt dann das Train­ing der Mod­elle auf der eige­nen Cloud-Infra­struk­tur durch. Sobald die Mod­elle trainiert sind, kön­nen sie direkt in Sales­force-Apps und ‑Prozesse inte­gri­ert wer­den, um dort Vorher­sagen oder Klas­si­fizierun­gen in Echtzeit durchzuführen. So lassen sich die KI-Mod­elle ein­fach in den eige­nen Sales­force-Work­flow und Anwen­dun­gen ein­binden, ohne Programmieraufwand.

Wie kann Salesforce Einstein Studio eigene KI-Modelle erstellen und trainieren?

Sales­force Ein­stein Stu­dio bietet Funk­tio­nen, mit denen Sie eigene KI-Mod­elle erstellen und trainieren kön­nen. Hier sind einige Möglichkeiten:

  • Ver­wen­den Sie die Note­book-Funk­tion, um Dat­en zu explo­ri­eren, Mod­elle zu entwick­eln und zu trainieren. Sie kön­nen Python-Code, SQL-Abfra­gen und Visu­al­isierun­gen in einem Note­book zusammenführen.
  • Nutzen Sie die inte­gri­erten Tools für maschinelles Ler­nen wie die Mod­ell-Builder, mit denen Sie grundle­gende Mod­elle wie lin­eare Regres­sion oder Entschei­dungs­bäume erstellen können.
  • Laden Sie Train­ings­dat­en aus ver­schiede­nen Quellen wie Ama­zon S3, Red­shift oder ein­er lokalen Datei hoch und trainieren Sie darauf Modelle.
  • Ver­wen­den Sie die inte­gri­erten Algo­rith­men für Deep Learn­ing wie Ten­sor­Flow um neu­ronale Net­ze zu entwick­eln und zu trainieren.
  • Spe­ich­ern und ver­sion­ieren Sie Ihre Mod­elle im Ein­stein Mod­el Repos­i­to­ry. So kön­nen Sie ver­schiedene Ver­sio­nen ver­wal­ten und Mod­elle ein­fach wiederver­wen­den oder weiterentwickeln.
  • Nutzen Sie die Ein­stein Pre­dic­tion API um trainierte Mod­elle in Pro­duk­tion­sumge­bun­gen oder Anwen­dun­gen einzuset­zen ohne selb­st Infra­struk­tur man­a­gen zu müssen.
  • Ein­stein Stu­dio bietet Skalierung­sop­tio­nen, so dass auch große Mod­elle und Daten­men­gen ver­ar­beit­et wer­den können.

Wie lassen sich externe KI-Modelle in Salesforce Einstein Studio nutzen?

Es gibt einige Möglichkeit­en, externe KI-Mod­elle in Ein­stein Stu­dio zu nutzen:

  • Man kann KI-Mod­elle als Dien­ste in Ein­stein Stu­dio reg­istri­eren und dann als Dien­ste aufrufen. So kön­nen externe Mod­elle in Work­flows und Anwen­dun­gen inte­gri­ert werden.
  • Über die Ein­stein REST-API kann man externe Mod­elle aufrufen und deren Vorher­sagen in Ein­stein Stu­dio ver­wen­den. Die REST-API ermöglicht den Zugriff auf Mod­elle, die außer­halb von Ein­stein Stu­dio trainiert wurden.
  • Mit Note­book-Pro­jek­ten in Ein­stein Stu­dio kann man Python-Code schreiben, um auf externe Mod­elle zuzu­greifen. Die Mod­elle müssen dabei über eine API oder eine Library wie PyTorch zugänglich sein.
  • Für die Inte­gra­tion beson­ders großer Mod­elle bietet sich auch der Ein­satz von Ama­zon Sage­Mak­er, Azure ML oder Google Cloud ML an. Diese Dien­ste ermöglichen das Host­ing sehr leis­tungs­fähiger Mod­elle und deren Anbindung an Ein­stein Studio.
  • Mod­elle, die in Ein­stein selb­st trainiert wur­den, kön­nen auch als Con­tain­er-Images ver­packt und dann in anderen Umge­bun­gen wie Kuber­netes Clus­tern einge­set­zt werden.

Ins­ge­samt ermöglicht Ein­stein Stu­dio also eine flex­i­ble Nutzung sowohl eigen­er als auch fremder KI-Mod­elle, um deren Fähigkeit­en in Analy­sen und Anwen­dun­gen zu nutzen.

Wie können Modelle aus Einstein Studio in Salesforce eingesetzt werden?

Mod­elle aus Sales­force Ein­stein Stu­dio kön­nen auf ver­schiedene Arten in Sales­force einge­set­zt werden:

  • Ein­stein Pre­dic­tion Builder ermöglicht es, Vorher­sage­mod­elle aus Ein­stein Stu­dio direkt in Sales­force zu deployen und über APIs oder Light­ning Com­po­nents einzu­binden. So kön­nen die Mod­el­lvorher­sagen ein­fach in beste­hende Sales­force-Work­flows und ‑Anwen­dun­gen inte­gri­ert werden.
  • Sales­force Ein­stein Dis­cov­ery erlaubt das Trainieren von Explo­rations- und Klas­si­fizierungsmod­ellen direkt in Sales­force. Die erstell­ten Mod­elle kön­nen dann ohne zusät­zlichen Aufwand in Sales­force genutzt werden.
  • Über APIs wie die Ein­stein Pre­dic­tion Ser­vice API oder Ein­stein Vision API kön­nen Train­ingsmod­elle aus Ein­stein Stu­dio auch extern genutzt wer­den, um Vorher­sagen in Sales­force-Prozessen zu ver­wen­den. So bleibt die Flex­i­bil­ität des Ein­stein Stu­dio erhalten.
  • Für die Inte­gra­tion größer­er Mod­elle oder spezieller Daten­typen kön­nen Mod­elle auch außer­halb von Sales­force in Ein­stein Stu­dio oder anderen Tools trainiert und dann über APIs oder Web­ser­vices einge­bun­den werden.

Ins­ge­samt bietet die Inte­gra­tion von Ein­stein Stu­dio und Sales­force eine flex­i­ble Möglichkeit, fortschrit­tliche Analy­sen und kün­stliche Intel­li­genz in beste­hende Sales­force-Anwen­dun­gen zu inte­gri­eren und so neue Geschäftsin­for­ma­tio­nen und ‑möglichkeit­en zu erschließen.

Welche Vorteile bietet Salesforce Einstein Studio?

Hier sind einige Vorteile von Sales­force Ein­stein Studio:

  • Ein­stein Stu­dio bietet eine grafis­che Benutze­r­ober­fläche, mit der Sie KI-Mod­elle ein­fach erstellen, trainieren und bere­it­stellen kön­nen, ohne Code schreiben zu müssen. Dies macht KI-Entwick­lung für Per­so­n­en ohne Pro­gram­mierken­nt­nisse zugänglich.
  • Mit Sales­force Ein­stein Stu­dio kön­nen Sie Bilder, Text, Sprache und andere Dat­en schnell annotieren, was das Train­ing von KI-Mod­ellen beschleunigt.
  • Durch die Ver­wen­dung von vor­trainierten Mod­ellen wie Vision, Lan­guage und andere Ein­stein-Dien­ste kön­nen Sie leis­tungsstarke KI-Fähigkeit­en wie Bilderken­nung und Natür­liche Sprachver­ar­beitung ein­fach in Ihre Anwen­dun­gen integrieren.
  • Sales­force Ein­stein Stu­dio bietet Tools zur Mod­ell­e­val­u­a­tion, so dass Sie die Genauigkeit und den Bias von Mod­ellen über­prüfen kön­nen, bevor Sie sie in Pro­duk­tion bringen.
  • Trainierte Mod­elle kön­nen ein­fach als Microser­vices oder APIs bere­it­gestellt wer­den, sodass sie ein­fach in Web- oder Mobil-Apps sowie andere Sys­teme inte­gri­ert wer­den können.
  • Ein­stein Stu­dio läuft in der Cloud, so dass Sie von über­all auf Ihre Mod­elle und Dat­en zugreifen kön­nen. Es gibt keine Notwendigkeit für teure lokale Hard­ware oder die Wartung eigen­er Server.

Fazit

Mit Sales­force Ein­stein Stu­dio kön­nen Unternehmen ihre Dat­en ein­fach mit KI-Mod­ellen anre­ich­ern. So lassen sich Prozesse effizien­ter gestal­ten und die Kun­de­nori­en­tierung stärken. Die offene Architek­tur bietet zudem Flex­i­bil­ität bei der Wahl der Mod­elle. Ein­stein Stu­dio umfasst eine Vielzahl vor­trainiert­er Mod­elle für natür­liche Sprachver­ar­beitung, Bilderken­nung, Date­n­analyse und mehr. Dadurch kön­nen Unternehmen die passenden Mod­elle für ihre Anwen­dungs­fälle auswählen und diese ein­fach in ihre Sys­teme inte­gri­eren. Die Mod­elle ler­nen kon­tinuier­lich aus den Dat­en des Unternehmens hinzu, sodass sie mit der Zeit immer intel­li­gen­ter und aus­sagekräftiger wer­den. So hil­ft Sales­force Ein­stein Stu­dio dabei, datengetriebene Prozesse aufzubauen und das Kun­den­er­leb­nis immer weit­er zu verbessern.

Mehr zum Pro­dukt find­en Sie hier:

https://www.salesforce.com/products/omnistudio/overview/

Fazit

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