Machine Learning with SAP
Okosabb munka a gépi tanulással Kezdje a gépi tanulás alapfogalmaival - a tanulás típusai, algoritmusok, adatelőkészítés és így tovább. Ezután használja az SAP Data Intelligence-t, az SAP HANA-t és más technológiákat saját gépi tanulási alkalmazások létrehozásához. Sajátítsa el az SAP HANA Predictive Analysis Library (PAL) és a gépi tanulás funkcionális és üzleti szolgáltatásait a modellek képzéséhez és telepítéséhez. Végezetül, nézze meg a gépi tanulást a gyakorlatban a feldolgozóipartól a bankszektorig.
A. Alapozás.
Alapozza meg a gépi tanulást vezérlő valószínűségi fogalmak és algoritmusok megértését. Nézze meg, hogyan működnek a lineáris regresszió, az osztályozás és a klaszterelemzés algoritmusai, mielőtt beépítené őket saját gépi tanulási alkalmazásába.
B. Fejlesztés.
Kövesse lépésről lépésre az utasításokat az adatok összegyűjtéséhez és előkészítéséhez, a gépi tanulási modellek létrehozásához, a modellek betanításához és finomhangolásához, valamint a végleges alkalmazás telepítéséhez, mindezt az SAP HANA és az SAP Data Intelligence segítségével.
C. Platformok.
Használja a beépített SAP HANA könyvtárakat a gépi tanulási algoritmusokat használó alkalmazások létrehozásához, vagy integráljon az R nyelvvel további statisztikai képességekért. Dolgozzon az SAP Leonardo funkcionális szolgáltatásaival az előre betanított modellek testreszabásához és alkalmazásokba való beágyazásához, vagy hozza be saját modelljét a Google TensorFlow segítségével.
1) Fejlesztés.
2) Átképzés.
3) Implementálás.
4) SAP Data Intelligence.
5) SAP HANA prediktív elemzési könyvtár.
6) SAP HANA kiterjesztett gépi tanulási könyvtár.
7) SAP HANA automatizált prediktív könyvtár.
8) Google TensorFlow.
9) Beágyazott gépi tanulás.
10) SAP Conversational AI.
11) SAP Analytics Cloud Smart Predict Smart Predict.