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Guía completa del Machine Learning de SAP Leonardo: Componentes, Servicios y Aplicaciones

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  • Creado 01/03/2024
  • Modificado 01/03/2024
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Antecedentes

Ha habido mucho revuelo en torno a SAP Leonardo, que incluye un portafolio de ofertas que van desde IoT, Blockchain, Machine Learning, Big Data, Data Intelligence, Design Thinking y Analytics. Este blog se centra en el Machine Learning de SAP Leonardo y proporciona a los lectores una comprensión y visión general de las características actuales ofrecidas.



Para un cliente de SAP, surgirán las siguientes preguntas:
  1. “¿Qué es el Machine Learning de SAP Leonardo?”
  2. “¿Es un nuevo producto de machine learning de SAP?”
  3. “¿Qué sucede con las herramientas de SAP Advance Analytics existentes (SAP Predictive Analytics, HANA PAL)?”
  4. “¿Cómo se integrará con las aplicaciones de SAP existentes?”





Comencemos respondiendo la primera pregunta, el Machine Learning de SAP Leonardo no es un producto nuevo ofrecido por SAP. El Machine Learning de SAP Leonardo es la nueva marca para todo el portafolio de aplicaciones y servicios inteligentes de SAP. Incluye desde ofertas de productos bien establecidas, como SAP HANA Predictive Analytics Library (PAL), SAP Predictive Analytics (SAP PA 3.x), hasta servicios ofrecidos a través de la fundación de Machine Learning de SAP Leonardo. Los servicios ofrecidos se explican a continuación.



El siguiente diagrama brinda una visión general de los componentes del Machine Learning de SAP Leonardo.



Desglose de los componentes del Machine Learning de SAP Leonardo

Intentemos entender cómo SAP está posicionando el portafolio de Aplicaciones de Machine Learning. Este portafolio incluye los siguientes tres componentes
  1. HANA(PAL): Que forma parte de la biblioteca de funciones de aplicación de HANA (AFL) define funciones que pueden ser llamadas desde procedimientos SQLScript de SAP HANA para realizar algoritmos de análisis predictivo.
  2. SAP Predictive Analytics: Aplicación de software independiente que se puede utilizar junto con HANA(PAL) para construir modelos predictivos.
  3. Fundación de Machine Learning de SAP Leonardo en la plataforma cloud de SAP, que consta de API de machine learning disponibles a través de API Business Hub que se pueden implementar como API REST. (Una API RESTful es una interfaz de programación de aplicaciones ( API ) que utiliza solicitudes HTTP para obtener, poner, publicar y eliminar datos).

El siguiente diagrama describe los diferentes servicios proporcionados por la fundación de machine learning.


Servicios Funcionales de Machine Learning de SAP – Proporcionan modelos pre-entrenados fácilmente consumibles que pueden ser utilizados como un servicio web llamando a simples API REST. SAP ahora tiene una lista creciente de API consumibles en el hub empresarial. Aquí hay algunos ejemplos de estas APIs:
  • API de Extracción de Características de Documentos
  • API de Clasificación de Imágenes
  • API de Extracción de Características de Imágenes
  • API de Pronóstico de Series Temporales
  • API de Detección de Temas
  • API de Clasificación de Texto de Productos
  • API de Puntuación de Similitud

Servicios Predictivos de Machine Learning de SAP – SAP ofrece servicios predictivos que pueden realizar análisis de datos en SAP HANA DB en la plataforma cloud de SAP. Algunos de los servicios ofrecidos se enumeran a continuación:
  • Servicio Integrador de SAP Predictive Analytics*
  • Servicio de Agrupación
  • Servicio de Conjunto de Datos
  • Servicio de Pronóstico
  • Servicio de Valores Atípicos
  • Servicio de Recomendación
  • Servicio Whatif
Servicio Integrador de SAP Predictive Analytics - Este servicio integra y consume modelos predictivos dentro de aplicaciones cloud y permite la utilización productiva de los modelos predictivos. El Integrador de SAP Predictive Analytics es un marco para permitir que las aplicaciones SAP incrusten modelos predictivos de forma nativa en aplicaciones empresariales. Los usuarios comerciales pueden utilizar la salida de los modelos en forma de información, puntuaciones y decisiones para ayudarles en su trabajo diario, mientras que los científicos de datos pueden analizar los modelos para comprender cómo funcionan y actualizarlos para aumentar la precisión y el ROI.
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Se unió el 07/03/2018
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