SPA（思爱普）高级副总裁 Noga表示：数据是机器学习的燃料，因为你需要数据来训练算法，根据基础数据的质量，机器学习甚至可以超过人类的表现（例如在图像识别方面）。因此，为了构建智能模型，企业需要收集、准备和清理数据。此外，机器学习还必须需要是真实的数据，无法通过生成（或伪造）数据进行有效训练。
SAP是将机器人技术和人工智能（包括它的子集机器学习）视为了两个独立的学科。
Noga总裁还表示：我们的愿景和重点是SAP Leonardo机器学习的智能企业，这是一个企业系统，它协助所有核心活动，对重复的端到端任务采取行动，并以自然语言与人类交流，在我们应用人工智能和机器学习的所有领域，SAP的目标是用机器能力来增强人类的能力，以此来提高工作效率和价值。
在接下来的采访中，Noga总裁进一步谈论了机器学习、人工智能和物联网的好处，以及它们对企业的影响和机遇。
如今机器人已经可以在仓库种工作了。 我们离机器革命还有多远？ 企业真的了解人工智能目前的意义吗？
如今，机器学习即将成为企业软件的一个共同组成部分。 例如，在过去的一年中，80位客户实施了SAP Leonardo机器学习基金会，以在安全，可靠和可扩展的生产环境中创建自己的机器学习专业知识。 这清楚地证明了企业理解并希望将其用于客户，员工和企业的利益。
人们是否已错误的方式看待数据的创建？从物联网、M2M通讯和机器所产生的数据到底有多重要并且应如何处理这些数据？物联网、人工智能和机器学习以及它们使用数据的方式用什么不同？
机器学习描述了可以从经验中学习而无需明确编程的算法。 计算机不是让程序员编写如何解决问题的指令，而是从经验中学习，通常是以数据的形式。 在这种情况下，学习意味着优化机器学习模型的参数以处理任务。
机器学习是更广泛的人工智能领域中的一部分。 人工智能是计算机科学的一部分，它使计算机或机器人能够模拟人类智能。 这包括机器执行的学习，推理和自我纠正。
物联网（IoT）是物理设备的互联网，用于收集和交换大量的真实数据。 这为机器学习提供了一个很好的机会，可以将这些数据转化为更有创造价值的资产。
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