Las 9 principales API de aprendizaje automático para la ciencia de datos que debe conocer

El aprendizaje automático es el pastel más caliente del mercado con muchas aplicaciones en varios dominios. Desafortunadamente, los algoritmos de aprendizaje automático han sido abrumadores para las personas que no son tan expertas en tecnología o expertas en ciencia de datos.

Gracias a las API de Machine Learning que facilitan que las personas aprendan y apliquen metodologías de aprendizaje automático. Una API de aprendizaje automático funciona como cualquier API estándar al crear una capa de abstracción para que los desarrolladores integren el aprendizaje automático en las aplicaciones diarias que desarrollan. Analicemos las API de aprendizaje automático más comunes que se usan en la actualidad.

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API comunes de aprendizaje automático para ciencia de datos

1. API de aprendizaje automático de Amazon

La API de aprendizaje automático de Amazon se basa en la plataforma en la nube de Amazon. Simplifica los algoritmos para hacer predicciones que requieren mucha experiencia técnica para construir el modelo, limpiar los datos y realizar análisis estadísticos.

La API también proporciona visualizaciones de datos basadas en las predicciones. Otras características de la API de aprendizaje automático de Amazon incluyen la creación de niveles de permisos de interfaz de usuario, restricciones algorítmicas, interfaz gráfica de usuario guiada por asistente. Todas estas características, junto con la garantía de simplicidad y facilidad de uso de Amazon, han convertido a la API de aprendizaje automático de Amazon en la primera opción de los desarrolladores.

Casos de uso populares:

1. Clasificar el género de la canción analizando los niveles y características de la señal sonora.
2. Reconocimiento de actividad humana mediante el análisis de los datos del sensor capturados desde un giroscopio, teléfono inteligente o reloj inteligente. La API puede decir si la persona está acostada, de pie o sentada, subiendo o bajando escaleras.
3. Predicción de ventas mediante el análisis de las actividades de los usuarios durante la primera semana o el primer mes.
4. Detección de bots, usuarios falsos y spammers examinando los registros de actividad del sitio web.

2. Gran ML

BigML es una API RESTful muy fácil de usar envuelta en algoritmos de aprendizaje automático. Los usuarios pueden construir y ejecutar modelos predictivos de manera eficiente. La API de BigML se puede utilizar para realizar tareas básicas de aprendizaje automático supervisadas y no supervisadas, así como para crear canalizaciones de aprendizaje automático que tienen niveles extremadamente altos de complejidad.

A diferencia de muchas otras API propietarias, BigML brinda a los usuarios acceso completo a clústeres, conjuntos de datos, modelos y detectores de anomalías. Otras características incluyen proporcionar una predicción casi en tiempo real, una interfaz de línea de comandos y una interfaz web.

Casos de uso populares:

1. Creación de situaciones de análisis de escenarios hipotéticos para analistas de negocios mediante la creación de un modelo descriptivo para las relaciones entre los diversos atributos y propiedades en datos complejos
2. crear aplicaciones que requieren predicciones periódicas. Los datos antiguos se pueden almacenar en la plataforma BigML y luego se pueden reutilizar más tarde.

3. API de Google Cloud

La API de Google Cloud funciona tanto en REST como en RPC. Los componentes de las API de Google Cloud, como Vision API, Speech API y Natural Language API, son los más buscados para las aplicaciones del mundo moderno. La aplicación Vision API incluye lectura de texto impreso y escrito a mano, detección de rostros y objetos, etc.

Los desarrolladores pueden convertir audio en texto utilizando la API Cloud Speech de Google, que funciona con potentes modelos de redes neuronales. Natural Language API es un poderoso modelo preentrenado que ayuda a los desarrolladores a trabajar con la comprensión del lenguaje natural, como el análisis de entidades, el análisis de sentimientos, el análisis de sintaxis, etc.

Casos de uso populares:

1. Ford usa la API en la nube de Google para rastrear al conductor y crear una lista de rutas y lugares que el conductor suele visitar. Esto ayuda a predecir mejores rutas de navegación para el conductor.
2. La detección de fraude se puede realizar fácilmente con las API de Google y muchas empresas lo ofrecen como un servicio a clientes externos.

4. API de procesamiento de lenguaje natural de Geneea

La API de procesamiento de lenguaje natural de Geneea ayuda a los usuarios a aprovechar los datos de texto para el procesamiento de lenguaje natural (NLP). Ofrece principalmente cuatro tipos de API públicas: API general (G3), API de VoC, API de medios y API de detección de intenciones. La API general es una API de propósito general que realiza análisis de opinión, detección de idioma y otros análisis lingüísticos.

La Media API ayuda a la industria de los medios a detectar artículos de noticias, asignar etiquetas especiales a editoriales, etc. La Voice of the Customer API (VoC) ayuda a los usuarios a analizar los comentarios de los clientes, identificando los temas de los que hablan los clientes, etc. detector API ayuda a detectar la intención de un texto.

5. API de descubrimiento de IBM Watson

Un potente motor de análisis de contenido y búsqueda cognitiva que permite a los desarrolladores identificar patrones y tendencias y otros conocimientos prácticos. Dicho resultado de la API se puede utilizar para impulsar una mejor toma de decisiones.

Los componentes principales de Watson Discovery API incluyen IBM Watson Personality Insights, IBM Watson Natural Language Processing, IBM Watson Assistant, IBM Watson Visual Recognition, IBM Watson Speech to Text, etc.

Casos de uso populares:

1. Traducir texto a diferentes otros idiomas.
2. Determinar la popularidad de una frase o palabra con una audiencia predeterminada.
3. Hacer predicciones de las características sociales de una persona a partir de un texto dado.

6. API de Kairós

Kairos API es la más simple de todas con una característica principal única de reconocimiento facial. Los usuarios pueden incorporar el reconocimiento facial en sus productos de software de manera muy eficiente utilizando la API. Sus características más destacadas incluyen la segregación de grupos de edad, detección de género, reconocimiento de diversidad, búsqueda de rostros coincidentes, búsqueda de rostros humanos en fotos y videos, etc.

7. Servicio cognitivo de Microsoft Azure

Esta es principalmente una API de análisis de texto que proporciona potentes funciones de procesamiento de lenguaje natural sobre texto sin formato. Está basado en la nube y proporciona una colección de algoritmos de inteligencia artificial y aprendizaje automático. Las características principales incluyen extracción de frases clave, detección de idioma, análisis de sentimientos y reconocimiento de entidades nombradas.

Estas funciones ya se están utilizando en sus propios productos, como Bing y Xbox. Pero se están lanzando a los clientes solo en el pasado reciente.

8. Predicción IO

PredictionIO está completamente construido sobre un servidor de aprendizaje automático de código abierto utilizando métodos y lenguajes de desarrollo de código abierto. Las características más destacadas incluyen la simplificación de la gestión de la infraestructura de datos, la unificación de datos de múltiples plataformas, la simplificación de la gestión de la infraestructura de datos, el análisis predictivo integral, etc. También es compatible con otras bibliotecas de procesamiento de datos y aprendizaje automático y OpenNLP y Spark MLLib.

9. API TensorFlow

TensorFlow API es la forma más simple y eficiente de crear y ejecutar gráficos de TensorFlow. La API tiene más sabor a lenguaje y está disponible en lenguajes como C++, Go, Python, JavaScript y Swift. De estos desarrolladores prefieren usar Python ya que es más común y fácil de usar.

Conclusión

El aprendizaje automático es una ciencia vasta y compleja y las personas han creado bibliotecas y API para facilitar la vida del desarrollador. Esperamos que este artículo haya brindado una buena imagen de las diferentes API de aprendizaje automático y los casos de uso de algunas de las más comunes.

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