在经历了前所未有的大流行时期的短暂中断之后，我们继续我们的博客系列，现在让我们深入了解如何将机器学习和预测分析构建到SAP S/4HANA中。在之前的博客中，营销数据分析，我们通过解释这些用例的组织方式，简要讨论了使用saps/4HANA嵌入和使用机器学习服务的各种用例。现在让我们来研究一下这个功能是如何嵌入到SAP S/4HANA中的机制。

在之前的博客系列中，我们讨论了使用SAP S/4HANA进行预测分析和机器学习的体系结构和不同方法，同时解释了预测分析集成器（PAi）的概念及其所起的关键作用同时嵌入这个机器学习功能。现在，物联网技术及应用，我们将在2020年第3季度发布第二个版本的PAi，称为智能场景生命周期管理（ISLM）。虽然PAi专注于直接嵌入HANA的APL库而无需编码，但HANA-PAL算法可以使用通用编码方法嵌入到saps4hana中。现在使用ISLM技术，您可以将HANA PAL和HANA APL嵌入到saps/4HANA业务应用程序中，而无需任何编码。ISLM的生命周期管理很好地处理了这种方法。此外，您还可以利用ISLM技术来利用来自R编程、Tensor Flow、Python库等的其他机器学习算法，使用我们将在下一篇博客中讨论的并排方法–"使用SAP云平台扩展数字核心"。

这里通常需要处理机器学习功能，物联网工程，数据移动最少或没有移动。在嵌入式ML中使用的这些算法是非常性能密集型的，因为需要处理大量的数据。如前所述，返现卡，SAP HANA提供了提供统计和挖掘算法的预测分析库（PAL）和自动预测库（APL）应用程序库。SAP-HANA-APL内置了功能工程和适当算法的检测等操作，大数据定义，SAP-HANA-PAL库提供了100多种不同风格的ML算法。ISLM的目的是为ML模型的使用提供一个公共接口，该接口独立于底层的预测引擎，以提供预测和结果。这个建模和管理工具对于管理模型创建、模型培训和，SAP S/4HANA业务流程中的模型采用和模型应用程序。

以下图片简要介绍了ISLM如何帮助阐明如何创建ML模型并嵌入SAP S/4HANA应用程序。在这里，我们使用PAL（也称为HEMI–HANA嵌入式机器语言接口）或APL库来创建这些ML模型。

步骤1：使用智能场景管理应用程序

步骤2：选择嵌入式建模

步骤3：选择APL或HEMI（HANA PAL）

如上所示，您可以开始创建嵌入式预测模型或在您的SAP S/4HANA应用程序中使用现有的预测模型。

在下一篇博客中，让我们讨论使用并行方法创建ML场景背后的机制。

下面是本系列博客的一些快速链接，让您完全了解预测智能是如何注入SAP S/4HANA的。

资源和SAP S/4HANA机器学习之旅第1部分—利用SAP S/4HANA的预测智能第2部分-围绕预测智能的不同方法的架构和深入研究第3部分-利用机器学习和预测分析的流程第4部分-端到端流程中的范围和功能第5部分-激活SAP S/4HANA的机器学习功能第6部分—将ML构建到SAP S/4HANA的数字核心—嵌入式ML（本博客）第7部分-使用ML服务增强数字核心（并排ML）第8部分-利用ML和SAP Analytics Cloud扩展数字核心第9部分—SAP S/4HANA流程的ML扩展博客系列-ISLM用于S/4机器学习介绍本书-使用SAP S/4HANA实现机器学习

快乐预测未来！！