Die 9 wichtigsten APIs für maschinelles Lernen für Data Science, die Sie kennen sollten

Maschinelles Lernen ist der heißeste Kuchen auf dem Markt mit vielen Anwendungen in verschiedenen Bereichen. Leider waren maschinelle Lernalgorithmen für Menschen, die nicht so technisch versiert oder Datenwissenschaftsexperten sind, entmutigend.

Dank der APIs für maschinelles Lernen, die es Menschen erleichtern, Methoden des maschinellen Lernens zu erlernen und anzuwenden. Eine API für maschinelles Lernen funktioniert wie jede Standard-API, indem sie eine Abstraktionsschicht für Entwickler erstellt, um maschinelles Lernen in die von ihnen entwickelten täglichen Anwendungen zu integrieren. Lassen Sie uns die heute am häufigsten verwendeten APIs für maschinelles Lernen besprechen.

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Gemeinsame APIs für maschinelles Lernen für Data Science

1. Amazon Machine Learning-API

Die Amazon Machine Learning API basiert auf der Amazon Cloud-Plattform. Es vereinfacht die Algorithmen zum Erstellen von Vorhersagen, die viel technisches Fachwissen zum Erstellen des Modells, zum Bereinigen der Daten und zum Durchführen statistischer Analysen erfordern.

Die API bietet auch Datenvisualisierungen basierend auf den Vorhersagen. Zu den weiteren Funktionen der Amazon Machine Learning-API gehören das Erstellen von UI-Berechtigungsstufen, algorithmische Einschränkungen und eine assistentengesteuerte GUI. All diese Funktionen, zusammen mit Amazons Garantie für Einfachheit und Benutzerfreundlichkeit, haben die Amazon Machine Learning API zur ersten Wahl von Entwicklern gemacht.

Beliebte Anwendungsfälle:

1. Klassifizieren des Genres des Songs durch Analysieren der Tonsignalpegel und -merkmale.
2. Human Activity Recognition durch Analyse der von einem Gyroskop, Smartphone oder einer Smartwatch erfassten Sensordaten. Die API kann feststellen, ob die Person liegt, steht oder sitzt, die Treppe hinauf oder hinunter geht.
3. Verkaufsvorhersage durch Analyse der Benutzeraktivitäten während der ersten Woche oder des ersten Monats.
4. Erkennung von Bots, gefälschten Benutzern und Spammern durch Untersuchung von Website-Aktivitätsaufzeichnungen.

2. BigML

BigML ist eine sehr benutzerfreundliche RESTful-API, die um maschinelle Lernalgorithmen gewickelt ist. Benutzer können Vorhersagemodelle effizient erstellen und ausführen. Die BigML-API kann zum Ausführen grundlegender überwachter und nicht überwachter maschineller Lernaufgaben sowie zum Erstellen von maschinellen Lernpipelines mit extrem hoher Komplexität verwendet werden.

Im Gegensatz zu vielen anderen proprietären APIs bietet BigML den Benutzern vollständigen Zugriff auf Cluster, Datensätze, Modelle und Anomaliedetektoren. Zu den weiteren Funktionen gehören die Bereitstellung einer Vorhersage nahezu in Echtzeit, eine Befehlszeilenschnittstelle und eine Webschnittstelle.

Beliebte Anwendungsfälle:

1. Erstellen von Was-wäre-wenn-Szenario-Analysesituationen für Business-Analysten durch Erstellen eines beschreibenden Modells für Beziehungen zwischen den verschiedenen Attributen und Eigenschaften in komplexen Daten
2. Erstellen von Anwendungen, die regelmäßige Vorhersagen erfordern. Die alten Daten können auf der BigML-Plattform gespeichert und später wiederverwendet werden.

3. Google Cloud-APIs

Die Google Cloud API funktioniert sowohl auf REST als auch auf RPC. Google Cloud APIs-Komponenten wie Vision API, Speech API und Natural Language API sind für moderne Weltanwendungen am gefragtesten. Die Vision-API-Anwendung umfasst das Lesen von gedrucktem und handgeschriebenem Text, das Erkennen von Gesichtern und Objekten usw.

Entwickler können Audio in Text umwandeln, indem sie die Cloud Speech API von Google verwenden, die an leistungsstarken neuronalen Netzwerkmodellen arbeitet. Natural Language API ist ein leistungsstarkes vortrainiertes Modell, das Entwicklern hilft, mit dem Verständnis natürlicher Sprache zu arbeiten, wie z. B. Entitätsanalyse, Sentimentanalyse, Syntaxanalyse usw.

Beliebte Anwendungsfälle:

1. Ford verwendet die Cloud-API von Google, um den Fahrer zu verfolgen, um eine Liste mit Routen und Orten zu erstellen, die der Fahrer normalerweise besucht. Dies hilft bei der Vorhersage besserer Navigationsrouten für den Fahrer.
2. Betrugserkennung kann einfach mit Google-APIs durchgeführt werden, und viele Unternehmen bieten sie als Service für externe Kunden an.

4. Geneea API zur Verarbeitung natürlicher Sprache

Geneea Natural Language Processing API hilft Benutzern, die Textdaten für die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) zu nutzen. Es bietet hauptsächlich vier Arten von öffentlichen APIs – General API (G3), VoC API, Media API und Intent Detection API. General API ist eine Allzweck-API, die Stimmungsanalysen, Spracherkennung und andere linguistische Analysen durchführt.

Die Medien-API hilft der Medienbranche, Nachrichtenartikel zu erkennen, Leitartikel mit speziellen Tags zu versehen usw. Die Voice of the Customer API (VoC) hilft Benutzern, Kundenfeedback zu analysieren, die Themen zu identifizieren, über die Kunden sprechen, usw. die Absicht Detektor-API hilft, die Absicht eines Textes zu erkennen.

5. IBM Watson Discovery-API

Eine leistungsstarke kognitive Such- und Inhaltsanalyse-Engine, mit der Entwickler Muster und Trends und andere umsetzbare Erkenntnisse erkennen können. Solche Ausgaben der API können verwendet werden, um eine bessere Entscheidungsfindung voranzutreiben.

Zu den Hauptkomponenten der Watson Discovery API gehören IBM Watson Personality Insights, IBM Watson Natural Language Processing, IBM Watson Assistant, IBM Watson Visual Recognition, IBM Watson Speech to Text usw.

Beliebte Anwendungsfälle:

1. Übersetzen von Text in verschiedene andere Sprachen.
2. Bestimmen der Popularität einer Phrase oder eines Wortes bei einem vorher festgelegten Publikum.
3. Vorhersagen über soziale Merkmale einer Person aus dem gegebenen Text treffen.

6. Kairos-API

Die Kairos-API ist die einfachste von allen mit einem einzigen Hauptmerkmal der Gesichtserkennung. Benutzer können die Gesichtserkennung mithilfe der API sehr effizient in ihre Softwareprodukte integrieren. Zu den herausragenden Merkmalen gehören die Trennung von Altersgruppen, Geschlechtserkennung, Diversitätserkennung, Suche nach übereinstimmenden Gesichtern, Suche nach menschlichen Gesichtern in Fotos und Videos usw.

7. Microsoft Azure Cognitive-Dienst

Dies ist hauptsächlich eine Textanalyse-API, die leistungsstarke Funktionen zur Verarbeitung natürlicher Sprache über Rohtext bietet. Es ist Cloud-basiert und bietet eine Reihe von Sammlungen von KI- und maschinellen Lernalgorithmen. Zu den Hauptfunktionen gehören Schlüsselphrasenextraktion, Spracherkennung, Sentimentanalyse und Erkennung benannter Entitäten.

Diese Features werden bereits in eigenen Produkten wie Bing und Xbox verwendet. Aber sie werden erst seit kurzem für Kunden freigegeben.

8. Vorhersage IO

PredictionIO basiert vollständig auf einem Open-Source-Server für maschinelles Lernen unter Verwendung von Open-Source-Entwicklungsmethoden und -Sprachen. Zu den herausragenden Merkmalen gehören die Vereinfachung des Dateninfrastrukturmanagements, die Vereinheitlichung von Daten von mehreren Plattformen, die Vereinfachung des Dateninfrastrukturmanagements, umfassende prädiktive Analysen usw. Es unterstützt auch andere Datenverarbeitungs- und maschinelle Lernbibliotheken sowie OpenNLP und Spark MLLib.

9. TensorFlow-API

Die TensorFlow-API ist die einfachste und effizienteste Methode zum Erstellen und Ausführen von TensorFlow-Diagrammen. Die API ist sprachorientierter und in Sprachen wie C++, Go, Python, JavaScript und Swift verfügbar. Von diesen bevorzugen Entwickler Python, da es häufiger und einfacher zu verwenden ist.

Fazit

Maschinelles Lernen ist eine umfangreiche und komplexe Wissenschaft, und die Menschen haben Bibliotheken und APIs entwickelt, um das Leben des Entwicklers einfacher zu machen. Wir hoffen, dass dieser Artikel ein gutes Bild der verschiedenen APIs für maschinelles Lernen und der Anwendungsfälle einiger der häufigsten vermittelt hat.

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