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内容简介
邬学宁、陈泽平、曹晓华、王洪刚著的《SAP企业机器学习--赋能业务创新》以两条交叉的线索来阐述企业机器学习，一条是企业如何利用机器学习赋能业务创新，另一条是机器学习和深度学习的算法原理。本书以“易于理解”和“知行合一”为核心理念，用平实的语言而不是令人生畏的数学公式来解释算法的原理，大部分算法配有例题、习题和答案，可使用SAP预测分析工具(免费试用)、Python、R等开源语言和深度学习框架Tensorflow实现。同时，本书通过分享SAP全球12个行业50多个创新案例，助力企业开拓创新思维，定义业务场景。 全书分5章。第1章介绍机器学习的基本概念和企业机器学习大背景——数字化转型；第2章介绍SAP发布的SAP Leonardo机器学习平台、应用和创新组织；第3章占据全书近一半的篇幅，是本书的重点，介绍数据科学的背景、起源与流程，以及十余种主流的机器学习与深度学习的算法的思想、应用和实例；第4章从行业与应用创新的角度展示了机器学习如何赋能企业进行创新，以及人工智能在工业4．O中的地位与作用；第5章回顾了技术指数增长的特点，讨论了创新者困境和企业创新的切入点，介绍了SAP．iO孵化器。余论展望了机器学习和人工智能未来发展趋势以及对社会和行业的影响。 本书适合作为企业IT和管理人员了解机器学习，利用其进行数字化转型与业务创新的参考书，也可作为高等院校机器学习课程的补充教材，还可供希望理解机器学习算法工作原理，但不涉及太多数学知识就能将算法落地的读者阅读。
目 录
第1章 人工智能与企业机器学习：愿景还是现实 1.1 人工智能的第3春是永恒 1.1.1 AlphaGo早已不下围棋了 1.1.2 人工智能与机器学习 1.1.3 机器学习的3种类型 1.2 企业生存之道：数字化转型 1.2.1 数字达尔文主义 1.2.2 体验经济 1.2.3 数字化转型 1.2.4 双模 1.3 扩展的摩尔定律：驱动技术指数发展的法则 1.4 数据为王 1.4.1德国国家队之第十二人 1.4.2 SAPHANA挽救病患 1.4.3 一切皆数据：从决定论到概率论 1.4.4 IT向DT转型 参考文献 第2章 SAP企业机器学习 2.1 SAPLeonardo机器学习概述 2.1.1 财务自动化与现金应用 2.1.2 SAP简历匹配 2.1.3 SAP品牌影响 2.1.4 SAP客户留存 2.1.5 SAP服务票 2.2 业务问题转化为机器学习问题的步骤 2.3 机器学习与商业智能 2.3.1 SAP预测分析 2.3.2 HANA预测分析库 2.3.3 应用函数建模器 2.3.4 SAP分析云服务 2.4 基于机器学习的业务创新框架 2.5 SAP创新组织与服务 参考文献 第3章 数据科学：第4范式 3.1 数据科学概览 3.2 数据预处理 3.2.1 数据清理 3.2.2 数据集成 3.2.3 数据归约 3.2.4 数据变换 3.3 机器学习算法80’ 3.3.1 机器学习概述 3.3.2 回归分析 3.3.3 分类 3.3.4 SAP预测分析之自动分析 3.3.5 聚簇 3.3.6 关联规则学习 3.3.7 时间序列 3.3.8 推荐系统 3.3.9 离群点侦测 3.3.10 ABC分类法 3.3.11 社交网络 3.3.12 自然语言处理 3.4 系统设计与自动分析 3.5 深度学习 3.5.1 联结主义概述：从感知器到深度学习 3.5.2 CNN的生理学基础——大脑视觉过程 3.5.3 自动编码器与玻尔兹曼机。 3.5.4 稀疏编码 3.5.5 卷积神经网络 3.5.6 循环神经网络和长短时记忆 3.5.7 深度强化学习 3.5.8 生成对抗网络， 3.6 机器学习趋势与影响 附录3ASAP预测分析习题 参考文献 第4章 基于机器学习的行业创新案例与应用 4.1 行业创新案例 4.1.1 零售、电商与互联网， 4.1.2 消费品 4.1.3 金融服务 4.1.4 制造业 4.1.5 旅行与运输业 4.1.6 石油与天然气 4.1.7 公用事业 4.1.8 电信， 4.1.9 医疗与健康， 4.1.10 体育与娱乐 4.1.11 教育与科研 4.1.12 政府 4.2 数据驱动的创新应用 4.2.1 SAPlybrisMa 4.2.2 SAP客户活动库 4.2.3 SAP销售洞见(零售业 4.2.4 SAP需求信号管理 4.2.5 SAP反欺诈管理 4.3 工业4.0与 4.3.1 工业革命的共性：信息对物质的控制 4.3.2 工业4.0与物联网 4.3.3 回顾与展望 参考文献 第5章 机器学习：数字经济创新的原动力， 5.1 网络价值：梅特卡夫定律 5.2 创新者窘境：维持性创新vs颠覆性创新 5.3 企业机器学习创新的切入点 5.3.1 超个性化的客户体验 5.3.2 对员工的授权和互动 5.3.3 实时计划和资源优化 5.4 业务与IT新核心：数据分析 5.5 SAP.iO创业孵化 5.5.1内部创业孵化项目3侣 5.5.2 SAP.iO内部创业项目的选择标准 5.6 结语 参考文献 余论 附录A设计思维简介 附录B企业数字化转型简表 附录C更多信息
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