Практическое использование моделей Data Science в бизнес-процессах

L. E. Gonchar

Практическое использование моделей Data Science в бизнес-процессах

L. E. Gonchar

Аннотация

Рассматриваются различные аспекты производства научных моделей данных в бизнес-приложениях. Интеграция процессов включает, среди прочего, укрепление доверия к искусственному интеллекту. Техническая интеграция должна учитывать качество модели и дрейф концепции. В документе дается обзор различных возможностей использования искусственного интеллекта в продуктах SAP, таких как SAP Conversational AI, SAP Intelligent Robotic Process Automation, SAP Data Intelligence, на основе базы данных SAP HANA. Некоторые практические примеры из разных областей применения помогают понять преимущества и проблемы использования ИИ в бизнес-приложениях.

Ключевые слова

искусственный интеллект; машинное обучение; модель науки о данных; автоматическое создание документов; визуальный контроль

Полный текст:

PDF (English)

Литература

Louis Dorard, Ph.D. URL: https://www.ownml.co/machine-learning-canvas.

Kolassa S., Siemsen E. Demand Forecasting for Managers, Business Expert Press, 2016.

Wagner G. How to create an ethical responsible AI.

URL:.https://assets.cdn.sap.

com/sapcom/docs/2019/05/9c3471eb-4a7d-0010-87a3-c30de2ffd8ff.pdf.

Duda R. O., Stork D. G., Hart P. E. Pattern Classification. 2nd Edition. Wiley, 2000.

Marsh C., Martinez C. The Growing Impact of Conversational AI for the Digital Employee Experience. 451 Research, November 2019.

Dwayne DeSylvia, Jonathan Yagos Introducing SAP Intelligent Robotic Process Automation. SAP PRESS, 2019.

SAP Data Intelligence, A. Kästner, et al. SAP PRESS, 2021.

Denys van Kempen. SAP HANA 2.0. SAP PRESS, 2019.

Ссылки

На текущий момент ссылки отсутствуют.