SAP戰(zhàn)略中的機器學(xué)習(xí)

SAP戰(zhàn)略中的機器學(xué)習(xí)

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作者曾介紹過SAP將智能企業(yè)愿景推向市場的原因，以及幫助企業(yè)應(yīng)對數(shù)字化挑戰(zhàn)。

本篇博客的目的，是嘗試解釋機器學(xué)習(xí)的基本概念，以及如何在SAP的產(chǎn)品組合中利用它？

智能企業(yè)的一個關(guān)鍵要素，是將機器學(xué)習(xí)算法，注入企業(yè)軟件業(yè)務(wù)流程。機器學(xué)習(xí)算法本身并不是什么新鮮事，但它們最近一直處于非常熱門的狀態(tài)，是因為我們正處于技術(shù)突飛猛進(jìn)，并發(fā)展到可以做到大量應(yīng)用可落地的階段。

過去的30、50年，企業(yè)產(chǎn)生了大量的數(shù)據(jù)，最近的10年，企業(yè)數(shù)據(jù)產(chǎn)生的越來越快，越來越多。這些數(shù)據(jù)孕育了數(shù)字經(jīng)濟的曙光。如果它們得以有效的訓(xùn)練和處理，將會得到豐厚的回報。為企業(yè)帶來價值。

1.

什么是機器學(xué)習(xí)？

機器學(xué)習(xí)算法的目標(biāo)是確定一個數(shù)學(xué)模型，我們稱之為函數(shù)f（），在y = f（x）中，其中x代表任何現(xiàn)實世界的觀察，y代表一些評估，識別或處理由那些x。

有三種主要的機器學(xué)習(xí)算法類型：監(jiān)督學(xué)習(xí)，半監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)。

監(jiān)督學(xué)習(xí)與標(biāo)記數(shù)據(jù)一起工作，意味著通過分析訓(xùn)練數(shù)據(jù)，找出基于真實世界觀察（x）的方程y = f（x）來預(yù)測/推斷某些特定結(jié)果（y）。

半監(jiān)督學(xué)習(xí)與一些標(biāo)記數(shù)據(jù)和許多未標(biāo)記數(shù)據(jù)一起工作，這意味著找出方程y = f（x），即使結(jié)果值（y）僅為有限的一組觀察（x）所知，例如在抽樣方案中。

無監(jiān)督學(xué)習(xí)僅使用（x）輸入數(shù)據(jù)，這意味著找出隱藏的結(jié)構(gòu)或觀察之間的關(guān)系（x）。從該分析中自動生成變量（y）。

為了增加另一層復(fù)雜性，我們打算定義的函數(shù)f（）通常受很多變量的影響，彼此之間可能存在依賴關(guān)系：y = f（x1，x2，x3，…，xn）。

機器學(xué)習(xí)算法根據(jù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)建立數(shù)學(xué)模型f（），最終目標(biāo)是在沒有明確編程的情況下進(jìn)行統(tǒng)計預(yù)測或決策。

"訓(xùn)練"模型然后意味著從訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的示例中確定所有（xn）的"正確"值（y）。例如，在監(jiān)督學(xué)習(xí)中，機器學(xué)習(xí)算法通過檢查許多標(biāo)記數(shù)據(jù)（xn）并試圖找到使損失最小化的模型來建立模型。

損失是指示模型預(yù)測在單個示例（a bad（y））上有多糟糕的數(shù)字。如果模型的預(yù)測是完美的，那么損失將為零；否則，損失會很高。訓(xùn)練模型的目的是找到一組具有低損耗的（xn），然后推斷出正確的（y）。

下圖為訓(xùn)練機器學(xué)習(xí)模型的機制：

這也就是為什么訓(xùn)練數(shù)據(jù)集越大，數(shù)據(jù)質(zhì)量越好，這樣，我們就可以更準(zhǔn)確地收集到函數(shù)f（）的基礎(chǔ)條件，并且提高預(yù)測的準(zhǔn)確性。

因此，為了使機器學(xué)習(xí)取得成功，我們需要準(zhǔn)備大量高質(zhì)量數(shù)據(jù)。

2.

SAP的機器學(xué)習(xí)

SAP的機器學(xué)習(xí)愿景包括：

智能業(yè)務(wù)流程，嵌入ERP S/4 HANA和LOB SaaS工具（SuccessFactors，Ariba，C / 4HANA，Concur等）;

智能數(shù)字化平臺，這是供電聊天機器人，虛擬助理，機器人過程自動化，并提供由SAP開發(fā)的機器學(xué)習(xí)算法，并通過我們的合作伙伴，如谷歌的TensorFlow就是一個巨大的圖書館。

最后，SAP HANA作為基礎(chǔ)，提供準(zhǔn)備，管理，確保質(zhì)量所需的所有數(shù)據(jù)治理引擎，并實時處理培訓(xùn)自己的預(yù)測分析引擎和其他機器學(xué)習(xí)算法所需的數(shù)據(jù)可從SAP Cloud Platform獲得。

總結(jié)一下這個概述，我將介紹SAP圍繞機器學(xué)習(xí)的主要產(chǎn)品。

3.

SAP Leonardo Machine Learning Foundation

SAP Leonardo Machine Learning Foundation是一個基于SAP Cloud Platform的機器學(xué)習(xí)平臺，可實現(xiàn)簡單的功能，并提供與SAP后端的緊密集成。它的四個主要功能是：

易于使用針對非ML專家的ML內(nèi)容，允許部署和運行您自己的機器學(xué)習(xí)模型，或使用您自己的數(shù)據(jù)調(diào)整現(xiàn)有模型。

圖像處理服務(wù)，以啟用自動模式檢測

文本處理服務(wù)，分析存儲在文檔，網(wǎng)站或電子郵件中的自然語言內(nèi)容，并揭示其含義。

語音處理服務(wù)，可將語音轉(zhuǎn)換為文本，并將語音合成為數(shù)字助理或語音控制應(yīng)用程序供使用。

4.

SAP智能機器人過程自動化

SAP智能過程自動化（IPA）也基于SAP云平臺，將機器人過程自動化和機器學(xué)習(xí)整合到一個集成的自動化產(chǎn)品中：

ML"思考"并處理非結(jié)構(gòu)化流程、數(shù)據(jù)并改進(jìn)基于規(guī)則的純粹決策引擎。

RPA"行動"，尤其是跨系統(tǒng)執(zhí)行業(yè)務(wù)流程，讓關(guān)鍵用戶創(chuàng)建自己的機器人。

IPA的目的是通過自動復(fù)制沒有附加價值的繁瑣行為，來加速業(yè)務(wù)流程的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。它涉及跨應(yīng)用程序和系統(tǒng)的業(yè)務(wù)流程自動化。

5.

SAP Conversational AI

SAP Conversational AI是一個基于SAP Cloud Platform的平臺，用于開發(fā)，部署和監(jiān)控Conversational AI應(yīng)用程序。它配備了強大的自然語言處理（NLP）技術(shù)，因此您可以快速，輕松地構(gòu)建真正了解人的機器人。

該機器人精通英語，法語，西班牙語和德語，并且提供其他15種語言的標(biāo)準(zhǔn)功能。

最后

利用機器學(xué)習(xí)來改進(jìn)和自動化業(yè)務(wù)流程，僅受我們想象力的限制。這最終是智能企業(yè)的意義所在。除了實際技術(shù)之外，所有這些工具的目標(biāo)都是幫助您，并為您的業(yè)務(wù)創(chuàng)造價值。

- End -

原文地址：https://blogs.sap.com/2019/04/05/machine-learning-in-sap-strategy/

原文作者：Arnaud SERGENT

網(wǎng)頁標(biāo)題：SAP戰(zhàn)略中的機器學(xué)習(xí)
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