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时间:2021-05-05 02:23 来源:埃里克云 编辑:埃里克云

核心提示

您可能知道SAP Data Intelligence是SAP创建和部署机器学习(ML)项目的新平台。无论您的数据是结构化的还是非结构化的,在SAP HANA还是外部,SAP data Intelligence都是您的新朋友。 本博客展示...

您可能知道SAP Data Intelligence是SAP创建和部署机器学习(ML)项目的新平台。无论您的数据是结构化的还是非结构化的,在SAP HANA还是外部,SAP data Intelligence都是您的新朋友。

本博客展示了如何在SAP data Intelligence中创建一个非常基本的ML项目,我们将用Python训练一个线性回归模型,其中只包含一个预测列。根据一个人跑半程马拉松需要多少分钟,这个模型将估计这个人的马拉松时间。然后,这个经过训练的模型将作为REST-API公开用于推理。您的业务应用程序现在可以在您的日常流程中利用这些预测。在本入门教程之后,您将熟悉SAP Data Intelligence中ML场景的核心组件,更高级需求的实现可能会遵循类似的模式。

对于那些喜欢R而不是Python的人,Ingo Peter发布了一个博客,用R实现了第一个ML场景。

应该你有权进入一个你可以自己动手操作的系统。目前,您可以随时申请试用或与客户主管交谈。

SAP Data Intelligence 3版于2020年4月26日更新

培训数据数据连接数据探索与自由式数据科学训练回归模型保存回归模型加载并应用回归模型部署培训渠道利用REST-API进行预测/推理小结

我们的数据集是一个小的CSV文件,其中包含117人的跑步时间(以分钟为单位),他们在同一地区参加了苏黎世马拉松和当地半程马拉松比赛,Greifenseelauf。第一行显示最快的跑步者:

SAP Data Intelligence可以连接到各种来源。但是,要完成本教程的实际操作,请将此文件放入您自己的Amazon S3存储桶中。

或者,您也可以将该文件存储在SAP Data Intelligence的内部数据池中。只要按照菲利普·扎尔滕巴赫在这篇评论中的建议去做,如果你更喜欢这个选项,需要做哪些调整。此注释解释了如何将数据从SAP HANA加载到培训管道中。

如果您已将文件放入S3存储桶中,则需要知道:

S3服务器的端点URL,没有存储桶名称,即S3。亚马逊网站身份验证区域,即us-east-1访问密钥和密钥

登录SAP Data Intelligence,您将看到不同的应用程序块。这些磁贴可以重新排列,因此在您的系统中,磁贴的顺序可能不同。点击进入"连接管理",您可以集中定义一个到S3存储桶的连接,该存储桶保存数据。

您可能会看到许多已经建立的连接。单击顶部的"+"符号创建新连接。将"连接类型"设置为"S3",将id设置为"S3\U文件"。

将"连接类型"设置为"S3"。输入bucket的端点、区域和访问密钥以及密钥。另外,将"根路径"设置为bucket的名称。

使用"测试连接"验证设置,然后单击"创建"。

现在您可以使用SAP数据智能中的数据了。返回SAP Data Intelligence主页面,点击进入"ML Scenario Manager",执行所有机器学习相关活动

点击右上角的小"+"号,创建新的场景。将其命名为"马拉松时间预测",然后在"业务问题"部分输入更多详细信息。点击"创建"。

您会看到空的场景。您将使用笔记本探索数据并用Python编写回归模型脚本。管道将代码引入生产。执行这些管道将创建机器学习模型,然后将其部署为REST-API进行推理。

但一步一步。接下来,加载并浏览笔记本中的数据。选择"笔记本"选项卡,然后单击"+"符号。将笔记本命名为"10数据探索和模型培训"。点击"创建",笔记本打开。系统将提示您输入内核,保留默认值"Python 3"。

现在您可以自由地使用Python编写脚本,探索数据并训练回归模型。可以通过访问键来利用到S3 bucket的中心连接。

安装Python连接到bucket所需的库。

然后可以将CSV文件加载到数据帧中。只需确保分配给bucket的值与您自己的bucket名称相对应。

使用Python浏览数据。例如,显示前几行。

或绘制运动员的半程马拉松时间与全程马拉松时间。

明显存在线性关系。毫不奇怪,如果你能快速跑完马拉松,你也很可能成为半程马拉松跑得最快的人之一。

从安装Sciket学习库开始,在Python的机器学习中,它非常流行于表格数据(如我们的表格数据)。

然后继续使用新安装的scikit学习库训练线性回归模型。如果您不熟悉线性回归,您可能会喜欢openSAP课程"数据科学统计概论"。

绘制估计的线性关系。

计算均方根误差(RMSE)作为模型在训练数据上表现的质量指标。这个指标稍后将在ML场景管理器中显示。

在这个介绍性示例中,RMSE是手工计算的。我希望这样能更容易理解它的意思,以防你还不熟悉它。大多数数据科学家可能会利用Python包来缩短这一位。

统计学家可能希望对回归进行进一步的测试,即对误差的分布进行测试。在这个例子中,我们跳过这些步骤。

你可以在一个新的观测值上立即应用模型。但是,为了以后部署模型,我们将使用一个图形管道来训练和保存模型,并使用另一个管道来进行推断。

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