SAP Machine Learning

Die Technologie des SAP Machine Learnings bringt Computern bei, wie sie Aufgaben ausführen, indem sie aus Daten lernen – anstatt explizit programmiert zu werden.

SAP Machine Learning verwendet ausgeklügelte Algorithmen, um aus riesigen Mengen großer Datenmengen zu „lernen“. Je mehr Daten die Algorithmen abrufen können, desto mehr können sie lernen. Beispiele aus der realen Welt des maschinellen Lernens gibt es überall. Denken Sie an personalisierte Produktempfehlungen auf Amazon, Gesichtserkennung auf Facebook oder schnellste Routenvorschläge in Google Maps.

Funktionsweise von SAP Machine Learning

Doch wie ist SAP Machine Learning überhaupt beschaffen und wie funktioniert es?

SAP ML

Was ist ein neuronales Netz?

Neuronale Netze – auch bekannt als künstliche neuronale Netze – sind eine Art von SAP Machine Learning, das lose darauf basiert, wie Neuronen im menschlichen Gehirn arbeiten. Es handelt sich dabei um Computerprogramme, die mehrere Schichten von Knoten (oder „Neuronen“) verwenden, die parallel arbeiten, um Dinge zu lernen, Muster zu erkennen und Entscheidungen auf eine menschenähnliche Art und Weise zu treffen.

Was ist Deep Learning?

SAP ML lernt mit Deep Learning, was wie ein „tiefes“ neuronales Netzwerk aufgebaut ist, das viele Schichten von Neuronen und eine riesige Datenmenge umfasst. Diese fortgeschrittene Art des SAP Machine Learnings kann komplexe, nichtlineare Probleme lösen. Somit ist SAP ML für Durchbrüche in der Künstlichen Intelligenz (SAP AI) wie beispielsweise die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) verantwortlich. Als weiter Beispiele gelten hier auch persönliche digitale Assistenten und selbstfahrende Autos.

Beaufsichtigtes vs. unbeaufsichtigtes Lernen

Beaufsichtigte Lernalgorithmen werden anhand von Daten trainiert, die die richtigen Antworten enthalten. Sie erstellen Modelle, die die Daten auf die Antworten abbilden – und verwenden diese Modelle dann für die zukünftige Verarbeitung. Unüberwachte Algorithmen lernen aus Daten, ohne die richtigen Antworten zu erhalten. Sie verwenden große, unterschiedliche Datensätze zur Selbstverbesserung.

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SAP Machine Learning in der freien Wirtschaft

Intelligente Versandprognosen

Algorithmen für SAP Machine Learning können die Entscheidungsfindung priorisieren und automatisieren. Sie können auch Gelegenheiten und intelligente Maßnahmen kennzeichnen, die sofort ergriffen werden sollten – damit Sie die besten Ergebnisse erzielen können.

Beispielsweise kann die Genauigkeit der Versandprognosen in einem Unternehmen verbessert werden, indem SAP Machine Learning eingeführt wird. Dies verwendet den historischen Produktionsausstoß und -versand sowie die Produktionspläne, die über die IDP zur Verfügung gestellt werden. Was zur Unterstützung der Entscheidungsfindung in größere Datensätzen dient.

Echtzeit-Analysen

Künstliche Intelligenz (SAP AI) schaut nicht nur auf historische Daten. Sie kann Eingaben in Echtzeit verarbeiten – Sie können sich also spontan anpassen. Denken Sie an Autos, die automatisch anhalten können, bevor sie einem anderen Fahrzeug hinten auffahren.

Neue Geschäftsmodelle

Ein „algorithmisches Unternehmen“ verwendet fortgeschrittene Algorithmen von SAP Machine Learning, um einen hohen Automatisierungsgrad zu erreichen. Eine solche Umstellung kann den Weg für innovative neue Geschäftsmodelle, Produkte und Dienstleistungen ebnen.

Predictive Analytics

Das maschinelle Lernen kann große, komplexe und strömende Daten analysieren und Erkenntnisse – einschließlich prädiktiver Erkenntnisse – finden, die über die menschlichen Fähigkeiten hinausgehen. Wie wäre es zum Beispiel, wenn Ihr System Ihnen sagt, wie viel Umsatz bestimmte Produkte in den nächsten 6 Monaten machen?

Effizienz

Mit intelligenten, durch maschinelles Lernen unterstützten Geschäftsprozessen können Sie Ihre Effizienz drastisch steigern. Planen und prognostizieren Sie präzise, automatisieren Sie Aufgaben, reduzieren Sie Kosten.

Bessere Ergebnisse

Vom Auslösen intelligenter Aktionen auf der Grundlage neuer Chancen und Risiken bis hin zur genauen Vorhersage der Ergebnisse einer Entscheidung, bevor diese getroffen wird – maschinelles Lernen kann Ihnen helfen, bessere Geschäftsergebnisse zu erzielen.

SAP ML

SAP Machine Learning

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SAP Machine Learning – Best Practices

Viele verschiedene Branchen und Geschäftszweige sind reif für SAP Machine Learning – insbesondere diejenigen, die große Datenmengen anhäufen. Hier sind drei Sektoren, die als Vorreiter fungieren:

Machine Learning in der Fertigung

Hersteller sammeln eine riesige Datenmenge von Anlagensensoren und der Produktion – was sich perfekt für maschinelles Lernen eignet. Für die Qualitätskontrolle werden Algorithmen für Computer Vision und Anomalieerkennung verwendet – von der vorausschauenden Wartung und Nachfrageprognose bis hin zur Versorgung mit neuen Diensten.

Beispielsweise kann durch SAP Machine Learning erkannt werden, wann eine Maschine gewartet werden muss, bevor es so weit ist. Das heißt, dass dafür in den nächsten Tagen genügend Zeit eingeplant werden kann, ohne einen Maschinenausfall verantworten zu müssen. So sparen Sie Zeit und Geld.

Finanzen

Kaum eine Branche ist besser für maschinelles Lernen geeignet als der Finanzbereich – angesichts der hohen Datenmengen und der historischen Aufzeichnungen. Algorithmen werden für den Aktienhandel, die Genehmigung von Krediten, die Betrugserkennung, die Risikobewertung und das Versicherungsgeschäft verwendet. Sie werden sogar für die „Robo-Beratung“ von Kunden und die Ausrichtung von Portfolios auf die Ziele der Benutzer verwendet.

Gesundheitswesen

Algorithmen des maschinellen Lernens können mehr Daten verarbeiten und mehr Muster erkennen als jedes Forscher- oder Ärzteteam, unabhängig davon, wie viele Stunden sie dafür aufgewendet haben. Von der medizinischen Bildanalyse und Krebsfrüherkennung über die Arzneimittelentwicklung bis hin zur robotergestützten Chirurgie – die Möglichkeiten des maschinellen Lernens im Gesundheitswesen sind endlos.

SAP Machine Learning im Alltag

SAP ML Machine Learning

Intelligente Fahrtwege

Wie bestimmen sie den Preis für Ihre Fahrt? Wie minimieren sie die Wartezeit? Wie stimmen diese Dienstleistungen sich optimal ab, um Umwege zu minimieren? Die Antwort auf all diese Fragen lautet ML.

Die Unternehmen nutzen ML zur Vorhersage der Fahrernachfrage, um sicherzustellen, dass „Surge Pricing“ (kurze Perioden starker Preiserhöhungen, um die Fahrernachfrage zu senken und das Fahrerangebot zu erhöhen) bald nicht mehr nötig sein wird. Danny Lange, Leiter des Bereichs Maschinelles Lernen bei Uber, bestätigte Ubers Einsatz von maschinellem Lernen für ETAs für Fahrten, geschätzte Essenslieferzeiten auf UberEATS, die Berechnung optimaler Abholorte sowie für die Betrugserkennung.

E-Mail-Posteingang

Ihr E-Mail-Posteingang scheint ein unwahrscheinlicher Ort für KI zu sein, aber die Technologie unterstützt weitgehend eins der wichtigsten Merkmale: den Spam-Filter. Einfache regelbasierte Filter (d.h. „filtert Nachrichten mit den Wörtern ‚Online-Apotheke‘ und ’nigerianischer Prinz‘ heraus, die von unbekannten Adressen stammen“) sind nicht wirksam gegen Spam, da Spammer ihre Nachrichten schnell aktualisieren können, um sie zu umgehen. Stattdessen müssen Spam-Filter ständig aus einer Vielzahl von Signalen lernen, z. B. aus den Wörtern in der Nachricht und den Metadaten der Nachricht (woher sie gesendet wurde, wer sie gesendet hat usw.).

Der Spam-Filter muss seine Ergebnisse weiter personalisieren, und zwar auf der Grundlage einer Definition dessen, was Spam ausmacht – vielleicht sind die täglichen E-Mails, die Sie als Spam betrachten, ein willkommener Anblick in den Posteingängen anderer. Durch den Einsatz von Algorithmen des maschinellen Lernens filtert Google Mail erfolgreich 99,9 % des Spams.

SAP ML in Social Media

Wir überprüfen täglich unsere Social-Media-Profile, ohne uns bewusst zu sein, wie stark diese ML und AI nutzen:

  • Personalisierte Nachrichten-Feeds auf Facebook
  • Facebook-Freundesvorschläge der Grundlage der bestehenden Freundesliste, Gruppen und Interessen der Benutzer
  • Ausfiltern unangemessener Tweets und Löschen anstößiger Kommentare auf Twitter und Instagram
  • Bereitstellung gezielter Anzeigen auf Facebook und Instagram

Das LENS-Tool von Pinterest verwendet KI zur Erkennung von Objekten in Bildern. Sobald Sie einen Schnappschuss durch dieses Werkzeug machen, würde die KI-Funktion ähnliche Pins anzeigen. Pinterest verwendet ML auch für die Suche und Entdeckung, das E-Mail-Marketing und die Verhinderung von Spam.

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Aktualität von SAP ML

Wie Sie sehen, könnte Machine Learning nicht aktueller sein. Es ist in vielen alltäglichen Dingen bereits allgegenwärtig ohne, dass wir es direkt bemerken. Es vereinfacht das Arbeitsleben sowie den Alltag und kann in allen Unternehmensgrößen zum Einsatz kommen, wodurch es die Effizienz, Produktivität und Kundenzufriedenheit steigern kann. Machen Sie sich das Leben nicht unnötig schwer! Wir helfen Ihnen dabei einen Mehrwert aus SAP ML zu bekommen, damit Sie nie mehr unnötig viel Zeit in eine Sache investieren, die von SAP ML übernommen werden kann. Fragen Sie unverbindlich an.

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