摘要（来源：ASUG/SAP）

本课程将介绍一些外部机器学习系统，以及如何使用SAP HANA与它们集成。此外，我们还将介绍SAP产品组合中的一些其他机器学习技术，以及SAP HANA如何与这些技术集成。此网络广播由BITI主持。

图1：来源：SAP

存储模型，免费云服务器，训练模型，用于评分，手游返利折扣，HANA的部分机器学习库

图2：来源：SAP网络广播的重点是第三方算法集成

图3：来源：SAPSP02中的新功能是什么张量流是新的另请参见以下录音：https://sapnaevent.adobeconnect.com/paj90xqp3j3t/？proto=true

图4：来源：SAP

从R studio访问HANA数据编写包含R的存储过程

图5：源代码：SAP

通过ODBC连接

或在HANA本身嵌入R

图6：源代码：SAP

语言类型为RLANG，代码体为R，在R服务器上执行

结果以表格形式返回供您使用

图7：源代码：SAP

关键功能–R是如何集成到HANA环境中的您可以使用它

图8：来源：SAP

图8显示了一些最佳实践

R能力总结（来源：SAP）•SAP HANA允许从客户端使用HANA数据，小程序建站，或从服务器内部执行HANA逻辑•可与SQL代码和其他HANA分析功能（如PAL）结合使用•可以有多个R Serve以获得更好的性能、可用性

关键主题：SAP HANA与TensorFlow的集成

图9：来源：SAP

图9显示SAP建议从PAL开始，出于性能原因

PAL–R或TensorFlow未涵盖的区域选项

图10：来源：SAP

图10说明了TensorFlow是什么

图11：来源：SAP

图11涵盖了与应用程序功能库集成、与PAL集成的体系结构更容易将SQL与非SQL集成

使用HANA的步骤（来源：SAP）两步培训模型（在SAP HANA之外完成）使用TensorFlow创建和训练模型将模型部署到TensorFlow服务服务器（在单独的机器上）使用模型（在SAP HANA中）向EMLAFL注册模型以创建自定义过程（类似于PAL方法）通过评分程序访问模型

图12：来源：SAP

您可以混合和匹配，如图12所示

图13：来源：SAP

不同的部署选择如图13所示

图14：来源：SAP

验证组件已安装

检查权限已授予

图15：来源：SAP

图15涵盖HANA侧的步骤

图16：来源：SAP

确保HANA知道您有一个包含Tensorflow模型的远程来源

图17：来源：SAP

每个保存的模型都有一个签名映射到HANA列

图18：来源：SAP

在Tensorflow上，物联网的前景，加载多个模型

摘要（来源：SAP）

SAP HANA EMLAFL框架使Tensorflow模型可以作为存储过程公开SAP HANA内部TensorFlow模型可以与其他SAP HANA模型结合使用目前支持评分TensorFlow模型可以部署在本地或云中，并在SAP HANA中使用

来自SAP的参考：

SAP HANA文档https://help.sap.com/viewer/p/sap\u HANA\u平台

博客：

https://blogs.sap.com/2017/07/28/simplified-in-database-machine-learning-with-sap-hana/

https://blogs.sap.com/2017/08/01/implementing-the-mnist-classification-problem-the-hello-world-of-mlwith-sap-hana-and-the-afl-eml-using-googles-tensorflow/

https://www.youtube.com/user/saphanaacader是

https://www.youtube.com/user/saphanaacademy/playlists？shelf\u id=10&view=50&sort=dd

本周将举行另一场BITI网络广播：

Alan Rickayzen SAP Mentor校友，就S/4 HANA Cloud和内部部署（第1课时）中的工作流旋风之旅进行网络广播–再见？

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