1 Einführung in Machine Learning

19

1.1 Fortschritt durch Maschine Learning

19

1.2 Machine-Learning-Methoden

22

1.2.1 Überwachtes Lernen

23

1.2.2 Unüberwachtes Lernen

24

1.2.3 Halb überwachtes Lernen

26

1.2.4 Bestärktes Lernen

28

1.3 Künstliche neuronale Netze

31

1.3.1 Training eines künstlichen neuronalen Netzes

32

1.3.2 Berechnung eines künstlichen neuronalen Netzes

38

1.4 Bilderkennung

41

1.4.1 Convolutional Neural Network

41

1.4.2 Training eines neuronalen Netzes für die Bilderkennung

43

1.4.3 Bilddaten für dieses Buch: ImageNet

45

1.4.4 Transfer Learning

46

1.4.5 Region-based Convolutional Neural Networks

50

1.5 Verarbeitung natürlicher Sprache

51

1.6 Ähnlichkeitsbewertung

54

1.7 Zusammenfassung

55

2 Einführung in SAP Leonardo

57

2.1 Was ist SAP Leonardo?

58

2.1.1 SAP Cloud Platform

58

2.1.2 Internet of Things

59

2.1.3 Business Analytics

62

2.1.4 Blockchain

62

2.1.5 Data Intelligence

63

2.1.6 Data Management für Big Data

64

2.2 SAP Leonardo Machine Learning

65

2.2.1 SAP Leonardo Machine Learning Foundation

65

2.2.2 SAP Conversational AI

66

2.2.3 SAP Intelligent Robotic Process Automation

68

2.3 SAP API Business Hub

69

2.3.1 Aufbau einer API-Seite im API Business Hub

72

2.3.2 Account für den SAP API Business Hub erstellen

73

2.4 Ausblick: SAP Data Intelligence

77

2.5 Zusammenfassung

79

3 Services zur Bildklassifizierung

81

3.1 Bildklassifizierung

81

3.1.1 Bildklassifizierungsservice verwenden

82

3.1.2 Modellaufbau des Ergebnisses

88

3.2 Produktbildklassifizierung

91

3.3 Gesichtserkennung

94

3.4 Personenerkennung

99

3.5 Bildsegmentierung

103

3.6 Texterkennung in Bildern

108

3.7 Optische Zeichenerkennung

113

3.7.1 Methode »POST /ocr«

115

3.7.2 Methode »POST /ocr/jobs«

121

3.7.3 Methode »GET /ocr/jobs/{id}«

122

3.8 Zusammenfassung

123

4 Services zur Texterkennung

125

4.1 Erkennung der Textsprache

125

4.2 Maschinelle Übersetzung

128

4.3 Produkttextklassifizierung

134

4.4 Erkennung von Oberbegriffen

137

4.4.1 Inferenzservice zur Erkennung von Oberbegriffen

137

4.4.2 Topic-Detection-Algorithmen

139

4.4.3 Beispiel: Erkennung von Oberbegriffen in Wikipedia-Artikeln

146

4.5 Zusammenfassung

150

5 Services zur Ähnlichkeitsbewertung

153

5.1 Ähnlichkeitsbewertung

153

5.2 Merkmalsextraktion in Dokumenten

159

5.3 Merkmalsextraktion in Gesichtern

164

5.4 Merkmalsextraktion in Bildern

168

5.5 Zusammenfassung

173

6 Entwicklungsumgebung für Machine-Learning-Anwendungen

177

6.1 Entwicklungsumgebung einrichten

177

6.1.1 Java Development Kit installieren

178

6.1.2 Eclipse IDE installieren

179

6.2 Hello-World-Programm schreiben

180

6.3 Einfache Machine-Learning-Anwendung mit einem Code Snippet schreiben

183

6.4 Einfache Machine-Learning-Anwendung mit dem Software Development Kit des Services schreiben

188

6.4.1 Software Development Kit herunterladen

188

6.4.2 Java-Archiv bauen

190

6.4.3 Java-Anwendung entwickeln

194

6.5 Zusammenfassung

199

7 Anwendungen zur Bilderkennung entwickeln

201

7.1 Anwendung zur Bildklassifizierung

201

7.1.1 Java-Anwendung für den Serviceaufruf anlegen

202

7.1.2 Fehlerbehandlung im Code Snippet

206

7.1.3 Ergebnisausgabe im JSON-Format

207

7.1.4 Image Classification SDK konfigurieren

209

7.1.5 Java-Anwendung mit dem Image Classification SDK entwickeln

211

7.2 Anwendung zur Produktbildklassifizierung

216

7.3 Anwendung zur Gesichtserkennung

218

7.3.1 Java-Anwendung zur Gesichtserkennung entwickeln

218

7.3.2 Boundary Boxes zeichnen

223

7.3.3 Gesichter verpixeln

226

7.4 Anwendung zur Personenerkennung

230

7.5 Anwendung zur Multi-Instanz-Bildsegmentierung

234

7.6 Anwendung zur Texterkennung in Bildern

242

7.6.1 Klasse »App«

245

7.6.2 Klasse »TextSceneImage«

246

7.6.3 Klasse »SceneTextRecognition«

249

7.6.4 Klassenaufruf in der Anwendung

252

7.7 Anwendung zur optischen Zeichenerkennung

255

7.7.1 Klasse »App«

257

7.7.2 Klasse »OCR«

258

7.7.3 Synchroner Aufruf des OCR-Services

260

7.7.4 Klasse »OcrOptions«

261

7.7.5 Asynchroner Aufruf des OCR-Services

263

7.8 Zusammenfassung

264

8 Anwendungen zur Texterkennung entwickeln

265

8.1 SAP Web IDE

266

8.1.1 Trial Account der SAP Cloud Platform erstellen

267

8.1.2 SAP Web IDE starten

269

8.2 Anwendung zur Erkennung der Sprache

273

8.2.1 Destination anlegen

274

8.2.2 SAPUI5-Anwendung entwickeln

277

8.3 Anwendung zur maschinellen Übersetzung

293

8.3.1 Anwendung erweitern

293

8.3.2 SAP Translation Hub und i18n

299

8.3.3 Code-Checks in der SAP Web IDE

301

8.4 Anwendung zur Produkttextklassifizierung

303

8.5 Workflow der Beispielanwendung erweitern

308

8.6 Anwendung zur Erkennung von Oberbegriffen

314

8.6.1 Anwendung entwickeln

315

8.6.2 Anwendung ausführen

335

8.7 Zusammenfassung

338

9 Anwendungen zur Ähnlichkeitsbewertung entwickeln

341

9.1 Anwendung zur Merkmalsextraktion in Dokumenten

341

9.1.1 Software Development Kit konfigurieren

342

9.1.2 Merkmalsextraktion

345

9.1.3 Ähnlichkeitsbewertung

351

9.2 Anwendung zur Merkmalsextraktion in Gesichtern

360

9.2.1 Merkmalsextraktion

361

9.2.2 Ähnlichkeitsbewertung

370

9.2.3 Grid-Darstellung

372

9.2.4 Ergebnis der Anwendung

377

9.3 Anwendung zur Merkmalsextraktion in Bildern

379

9.3.1 Multi-Instanz-Bildsegmentierung

380

9.3.2 Merkmalsextraktion

387

9.3.3 Ähnlichkeitsbewertung

391

9.3.4 Grid-Darstellung

392

9.4 Zusammenfassung

394

10 Eigene Maschine-Learning-Modelle erstellen

395

10.1 SAP Leonardo Machine Learning Foundation aktivieren

396

10.1.1 Instanz der SAP Leonardo Machine Learning Foundation anlegen

397

10.1.2 Service Key anlegen

398

10.1.3 Serviceaufruf in der SAPUI5-Anwendung anpassen

401

10.1.4 Aufruf der anpassbaren Produkttextklassifizierung

406

10.2 Textklassifizierungsmodell trainieren

409

10.2.1 Storage für die Trainingsdaten anlegen

410

10.2.2 Modell trainieren

413

10.2.3 Deployment und Testen des Modells

416

10.3 Bildklassifizierungsmodell trainieren

418

10.3.1 Trainings-, Validierungs- und Testdatensätze

419

10.3.2 Re-Training des Datenmodells

420

10.3.3 Neues Modell verwenden

425

10.4 Deployment eigener Machine-Learning-Modelle

432

10.4.1 Datensatz: Boston Housing

434

10.4.2 Eigenes Modell deployen

435

10.4.3 Webservice in der Cloud-Foundry-Umgebung erstellen

440

10.4.4 SAPUI5-Anwendung zum Aufruf des Webservices

450

10.5 Zusammenfassung

453