知っておく必要のあるデータサイエンス向けの機械学習APIトップ9

機械学習は、さまざまな分野で多くのアプリケーションを備えた市場で最もホットなケーキです。 残念ながら、機械学習アルゴリズムは、技術に精通していない人やデータサイエンスの専門家にとっては気が遠くなるようなものです。

人々が機械学習の方法論を学び、適用するのを容易にする機械学習APIのおかげです。 機械学習APIは、開発者が機械学習を開発する日常のアプリケーションに統合するための抽象化レイヤーを作成することにより、他の標準APIと同じように機能します。 今日使用されている最も一般的な機械学習APIについて説明しましょう。

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データサイエンスのための一般的な機械学習API

1. Amazon Machine Learning API

Amazon Machine Learning APIは、Amazonクラウドプラットフォーム上に構築されています。 これにより、モデルの構築、データのクレンジング、および統計分析の実行に関して多くの技術的専門知識を必要とする予測を行うためのアルゴリズムが簡素化されます。

APIは、予測に基づいたデータの視覚化も提供します。 Amazon Machine Learning APIのその他の機能には、UI権限レベルの作成、アルゴリズムの制限、ウィザード駆動型GUIが含まれます。 これらすべての機能は、Amazonのシンプルさと使いやすさの保証とともに、Amazon MachineLearningAPIを開発者のトップチョイスにしています。

人気のあるユースケース：

1. 音声信号のレベルと特徴を分析することにより、曲のジャンルを分類します。
2. ジャイロスコープ、スマートフォン、またはスマートウォッチからキャプチャされたセンサーデータを分析することによる人間の活動認識。 APIは、人が横になっているのか、立っているのか、座っているのか、2階または2階を歩いているのかを判断できます。
3. 最初の週または最初の月のユーザーアクティビティを分析することによる売上予測。
4. Webサイトのアクティビティ記録を調べて、ボット、偽のユーザー、スパマーを検出します。

2. BigML

BigMLは、機械学習アルゴリズムにラップされた非常にユーザーフレンドリーなRESTfulAPIです。 ユーザーは、予測モデルを効率的に構築して実行できます。 BigML APIは、基本的な教師ありおよび教師なし機械学習タスクの実行、および非常に複雑な機械学習パイプラインの作成に使用できます。

他の多くの独自のAPIとは異なり、BigMLを使用すると、ユーザーはクラスター、データセット、モデル、および異常検出器に完全にアクセスできます。 その他の機能には、ほぼリアルタイムの予測、コマンドラインインターフェイスおよびWebインターフェイスの提供が含まれます。

人気のあるユースケース：

1. 複雑なデータのさまざまな属性とプロパティ間の関係の記述モデルを作成することにより、ビジネスアナリスト向けのwhat-ifシナリオ分析状況を作成する
2. 定期的な予測を必要とするアプリケーションを作成します。 古いデータはBigMLプラットフォームに保存して、後で再利用できます。

3. Google Cloud API

Google Cloud APIは、RPCだけでなくRESTでも機能します。 Vision API、Speech API、NaturalLanguageAPIなどのGoogleCloudAPIコンポーネントは、現代のアプリケーションで最も人気があります。 Vision APIアプリケーションには、印刷および手書きのテキストの読み取り、顔やオブジェクトの検出などが含まれます。

開発者は、強力なニューラルネットワークモデルで動作するGoogleのCloud Speech APIを使用して、音声をテキストに変換できます。 Natural Language APIは、開発者がエンティティ分析、感情分析、構文分析などの自然言語理解を処理するのに役立つ、強力な事前トレーニング済みモデルです。

人気のあるユースケース：

1. FordはGoogleのCloudAPIを使用してドライバーを追跡し、ドライバーが通常アクセスするルートと場所のリストを作成します。 これは、ドライバーにとってより良いナビゲーションルートを予測するのに役立ちます。
2. 不正の検出はGoogleAPIを使用して簡単に行うことができ、多くの企業が外部の顧客へのサービスとしてそれを提供しています。

4.Geneea自然言語処理API

Geneea Natural Language Processing APIは、ユーザーがテキストデータを自然言語処理（NLP）に活用するのに役立ちます。 主に、一般API（G3）、VoC API、メディアAPI、インテント検出APIの4種類のパブリックAPIを提供します。 General APIは、感情分析、言語検出、およびその他の言語分析を実行する汎用APIです。

Media APIは、メディア業界がニュース記事の内容を検出したり、社説に特別なタグを割り当てたりするのに役立ちます。Voiceof the Customer API（VoC）は、ユーザーが顧客のフィードバックを分析したり、顧客が話しているトピックを特定したりするのに役立ちます。検出器APIは、テキストの意図を検出するのに役立ちます。

5. IBM Watson Discovery API

開発者がパターンや傾向、その他の実用的な洞察を特定できるようにする強力なコグニティブ検索およびコンテンツ分析エンジン。 APIからのこのような出力は、より良い意思決定を促進するために使用できます。

Watson Discovery APIの主なコンポーネントには、IBM Watson Personality Insights、IBM Watson Natural Language Processing、IBM Watson Assistant、IBM Watson Visual Recognition、IBM Watson SpeechtoTextなどがあります。

人気のあるユースケース：

1. テキストを他のさまざまな言語に翻訳する。
2. 所定の聴衆とのフレーズまたは単語の人気を決定する。
3. 与えられたテキストから人の社会的特徴を予測する。

6. Kairos API

Kairos APIは、顔認識の1つの主要な機能を備えた、すべての中で最も単純なものです。 ユーザーは、APIを使用して、ソフトウェア製品に顔認識を非常に効率的に組み込むことができます。 その顕著な特徴には、年齢層の分離、性別の検出、多様性の認識、一致する顔の検索、写真やビデオでの人間の顔の検索などがあります。

7. Microsoft Azure Cognitive Service

これは主に、生のテキストに対して強力な自然言語処理機能を提供するTextAnalyticsAPIです。 これはクラウドベースであり、AIと機械学習アルゴリズムのコレクションを多数提供します。 主な機能には、キーフレーズの抽出、言語の検出、感情分析、固有表現抽出が含まれます。

これらの機能は、BingやXboxなどの自社製品ですでに使用されています。 しかし、それらは最近の過去にのみ顧客にリリースされています。

8.予測IO

PredictionIOは、オープンソースの開発方法と言語を使用して、オープンソースの機械学習サーバー上に完全に構​​築されています。 顕著な機能には、データインフラストラクチャ管理の簡素化、複数のプラットフォームからのデータの統合、データインフラストラクチャ管理の簡素化、包括的な予測分析などが含まれます。また、他のデータ処理および機械学習ライブラリ、OpenNLPおよびSparkMLLibもサポートします。

9. TensorFlow API

TensorFlow APIは、TensorFlowグラフを作成および実行するための最も簡単で効率的な方法です。 APIはより言語フレーバーであり、C ++、Go、Python、JavaScript、Swiftなどの言語で利用できます。 これらの開発者のうち、Pythonはより一般的で使いやすいため、Pythonを使用することを好みます。

結論

機械学習は広大で複雑な科学であり、人々は開発者の生活を楽にするためにライブラリとAPIを構築しています。 この記事で、さまざまな機械学習APIといくつかの一般的なAPIの使用例をよく理解できたことを願っています。

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