
Beschreibung
Details
Format
ePUB
Kopierschutz
Nein
Family Sharing
Ja
Text-to-Speech
Ja
Verkaufsrang
69181
Erscheinungsdatum
22.09.2022
Verlag
Espresso TutorialsSeitenzahl
320 (Printausgabe)
Dateigröße
2775 KB
Auflage
1. Auflage
Sprache
Deutsch
EAN
9783960121688
Seit einigen Jahren preist die SAP das intelligente Unternehmen als Wettbewerbsvorteil an. Mit diesem Buch springen Sie mitten hinein in die Welt der künstlichen Intelligenz (KI). Erfahren Sie, welche Algorithmen die leistungsstarke In-Memory-Datenbank SAP HANA für das Machine Learning (ML) bereithält. Auf deren Basis lassen sich Muster und Gesetzmäßigkeiten in Datenbeständen erkennen und Vorhersagen treffen, die helfen, Geschäftsprozesse zu verbessern.
Machen Sie sich mit den beiden zentralen Bausteinen vertraut: Predictive Analysis Library (PAL) und Automated Predictive Library (APL). Während die PAL ermöglicht, einzelne Prozeduren flexibel miteinander zu verknüpfen, um komplexe Szenarien abzubilden, bietet die APL insbesondere automatisierte ML-Szenarien, wie Klassifikationen, Regressionen, Cluster- oder Zeitreihenanalysen. Außerdem lernen Sie Python-Tools, z. B. das Jupyter Notebook, und Techniken für Text-Mining sowohl in SQL-Script als auch in Python kennen.
Immer wieder werden die Funktionen und Algorithmen am durchgängigen betriebswirtschaftlichen Beispiel einer Abwanderungsanalyse/Kündigungsvorhersage praktisch veranschaulicht. Dabei lernen Sie einzuschätzen, wie Sie diese Techniken für eigene Szenarien einsetzen und etwaige Hürden bei der Implementierung leichter überwinden.
- Predictive Analysis und Automated Predictive Library in SQLScript und Python
- Klassifikations- und Cluster-Analysen
- Explorative Datenanalysen und Machine Learning im Jupyter Notebook
- Text Mining
Unsere Kundinnen und Kunden meinen
Verfassen Sie die erste Bewertung zu diesem Artikel
Helfen Sie anderen Kund*innen durch Ihre Meinung
Erste Bewertung verfassenKurze Frage zu unserer Seite
Vielen Dank für Ihr Feedback
Wir nutzen Ihr Feedback, um unsere Produktseiten zu verbessern. Bitte haben Sie Verständnis, dass wir Ihnen keine Rückmeldung geben können. Falls Sie Kontakt mit uns aufnehmen möchten, können Sie sich aber gerne an unseren Kund*innenservice wenden.
zum Kundenservice