昨年5月、ジェリーが記事を書いていたときに、：プロジェクトを行うために、最近、JavaプログラムがSAPレオナルド・機械学習のAPIを消費使用、および他の、あなたがWebアプリケーションで同じことを行う必要があります。
作業の重複の多くを避けるために、前の記事を伏線のため。本論文では、商品画像の分類APIでSAPレオナルドを使用することを選択し、それが与えられた絵の産物である、APIは、この製品のカテゴリを識別することができます。
このAPIの機能を振り返って：APIモデルは、SAPによって訓練された約50,000 Icecatの画像に基づいて一緒に、そのようなコンピュータモニタ、デジタルカメラなどの特別の公式文書に記載されている29個の異なるカテゴリを、区別することができ、外部記憶装置、キーボード、液晶テレビ、携帯電話の充電器、ラップトップやその他の周辺機器、など。私たちが消費するときに指定した場合、このAPIのイメージは、製品の代表は、これら29個のカテゴリのいずれか、どのようにAPIのパフォーマンスに属していないのですか？まず秘密、最後の答え。
テスト中に、コンソールにし、API api.sap.comでこのAPIを見つける方法については、ジェリーの前の記事を参照してください。SAPレオナルドの機械学習のAPIを消費するJavaプログラムを使用します。
これは、我々がAPIを発見したことを前提とし、詳細ページにクリックし、APIキーを下にコピーし、その後のUI5アプリケーションが使用する必要があります。
ネオその後、SAP環境のクラウドプラットフォームを入力してください。ジェリーはこの演習、無料のSAPクラウドプラットフォームネオテスト環境を使用することができます。
我々はWebIDE開発UI5アプリケーションを使用しますWebIDE--サービスのリストで発見。
ジェリーは私のGithubにアップロード良好な適用UI5を開発しました。https://github.com/i042416/MachineLearning-UI5
あなたは、倉庫、またはzipパッケージとしてローカルリポジトリにダウンロードされたコンテンツに直接WebIDEのクローンを作成し、[インポート機能は、ローカルのインポートをWebIDE使用することができます。
我们要告诉UI5应用这个API的url，因此在Neo环境里创建一个Destination(作用和ABAP Netweaver事务码SM59里创建的Destination相同)：
属性如上图所示，因为是Neo测试环境，所以url为对应的sandbox环境：https://sandbox.api.sap.com/ml
记下这个Destination名称sapui5ml-api, 因为稍后的UI5代码里需要使用。
记得维护额外的属性WebIDEnabled为true，这样该Destination才能在UI5应用里被使用。点击Check Connection确保看到绿灯。
打开WebIDE里UI5工程里的settings.json文件，将您之前从API console里拷贝的API Key粘贴到此处：
在项目根目录下的neo-app.json文件里，把类型为destination的target对象的名称维护成之前在SAP Cloud Platform Cockpit里创建的destination相同的名称。
运行这个UI5应用，能看到如下界面：
做一些简单的测试：
SAP Leonardo的机器学习API，识别出这张图片有74.7%的可能性是一台笔记本电脑，13.8%的可能性是键盘，11.3%的可能性是Tablets。
点击按钮View JSON，能看到调用SAP Leonardo API返回的技术明细。
鼠标的图片也成功识别出来了：
本文开始曾经提到这个API能识别出29种不同的产品类别，现在换一种产品，如下图：
这是Jerry小时候就很痴迷的《终结者》系列的T800，我在2017年回复SAP社区上一篇博客时也引用到了这款经典的模型，和阿诺德 - 施瓦辛格那句激励无数中老年程序员的著名台词：I am old but I am NOT OBSOLETE
原文链接: https://blogs.sap.com/2016/12/19/and-now-for-something-completely-different/
言归正传，如果希望SAP Leonardo的Product Image Classification API也能成功将T800识别出来，需要做些什么？
答案是重新训练模型。具体如何做，Jerry也还在研究，等研究完毕再分享。感谢阅读。
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