在过去几年中，严格的计算和处理万亿GB的数据帮助机器学习适应更具挑战性和测试性的场景，并提供真正接近人类的决策。如果你看看我们使用机器学习在工业和企业层面提供快速和智能解决方案的用途和速度，这些数字是相当惊人的。我们今天使用的人工智能列表非常庞大，例如自动驾驶汽车，依赖于在亚马逊、eBay、Netflix上购买产品之前的评论，品牌或产品声誉管理以及社交媒体上的用户参与度等。这个列表是无限的。

这是2017年许多科技巨头如百度和谷歌在人工智能上花费超过200亿美元的原因之一。这笔巨额资金的大部分用于研发和部署。此外，大数据前景，电信、金融服务、汽车业、零售业等各个行业也很少有在运营中开始采用人工智能的例子。机器学习趋势无疑是当今投资的主要部分，正因为如此，我们看到了德国软件巨头SAP在这一领域的努力

从2010年到现在，SAP在人工智能领域的创新和驱动创造力方面投资了500多亿美元，使企业能够更容易地满足客户的需求他们的每一项业务都在增长。在2017年举行的SAP Sapphire Now大会上，SAP首席执行官比尔•麦克德莫特（Bill McDermott）谈到了公司未来在扩大Leonardo（SAP创新系统）能力方面的行动方针。McDermott在会议的主题演讲中解释说，他们正在推进将机器学习与Leonardo、物联网（IoT）、区块链技术、大数据等相结合。

SAP最近对SAP云平台进行的智能升级旨在通过Leonardo将技能应用于目前的SAP应用程序，如HANA。在推进创新和数字化转型计划的过程中，SAP还为全球企业推出了一些新的招聘工具。

"SAP在机器学习方面做什么？

众所周知，SAP是全球领先的软件公司，大数据需要学习什么，trustdata大数据，在为全球公司和企业构建简化业务运营和客户关系的软件方面享有盛誉。现在，SAP正计划集成人工智能，以提供面向未来的"智能"业务解决方案。这是一个很有创新性的做法，因为它将抑制在做出很多决策时的人为干预，从而使企业能够准备好数据，帮助他们在规划和部署中进行改组。使用SAP云平台的SAP Leonardo机器学习基金会为SAP用户提供了大量的文档，如：

SAP的独特之处是什么？

客户部署的SAP业务应用程序与SAP机器学习解决方案之间的界限很小。客户见证了在应用程序中嵌入机器学习的积极成果。自动化知识工作可以使每一个企业受益，机器学习打开了这扇门。在SAP Business Objects Predictive Analytics automation的帮助下，淘客论坛，即使是业务分析师也可以进入通常需要高技能数据科学家的项目。当机器学习技术和自动预测分析与业务数据一起使用时，用户可以通过模板和工作流创建模型、准备数据和管理部署。借助SAP smart business solutions，企业正使业务流程更加有利可图，并发现开展业务和探索新增长机会的新媒介。例如：

为什么SAP是绑定机器学习和业务应用程序的纽带？

与其他机器学习解决方案相比，具有讽刺意味的是，它们发现很难与业务应用程序深度集成，并且没有现成的业务数据连接。另一方面，SAP为跨不同行业和业务线的机器学习提供了创新的工具、理想的平台和应用程序。事实是，如果没有牢固耦合的集成，机器学习解决方案就无法带来改善业务成果所需的见解和行动，"这无疑使SAP在构建工具方面处于非常有利的地位，大数据的概念，这些工具允许没有数据科学知识的业务用户在应用程序中使用数据科学家创建的模型。"。SAP的创新企业解决方案提供了企业数据科学家所期望的数据工具，但同时提供了显著的自动化工具来训练模型。