Top 9 des API d'apprentissage automatique pour la science des données que vous devez connaître

L'apprentissage automatique est le gâteau le plus chaud du marché avec de nombreuses applications dans divers domaines. Malheureusement, les algorithmes d'apprentissage automatique ont été intimidants pour les personnes qui ne sont pas aussi expertes en technologie ou en science des données.

Grâce aux API d'apprentissage automatique qui facilitent l'apprentissage et l'application des méthodologies d'apprentissage automatique. Une API d'apprentissage automatique fonctionne comme n'importe quelle API standard en créant une couche d'abstraction permettant aux développeurs d'intégrer l'apprentissage automatique dans les applications quotidiennes qu'ils développent. Discutons des API d'apprentissage automatique les plus courantes utilisées aujourd'hui.

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API communes d'apprentissage automatique pour la science des données

1. API d'apprentissage automatique Amazon

L'API Amazon Machine Learning est basée sur la plate-forme cloud d'Amazon. Il simplifie les algorithmes pour faire des prédictions qui nécessitent une grande expertise technique sur la construction du modèle, le nettoyage des données et la réalisation d'analyses statistiques.

L'API fournit également des visualisations de données basées sur les prédictions. Les autres fonctionnalités de l'API Amazon Machine Learning incluent la création de niveaux d'autorisation d'interface utilisateur, de restrictions algorithmiques et d'une interface graphique pilotée par un assistant. Toutes ces fonctionnalités, ainsi que la garantie de simplicité et de convivialité d'Amazon, ont fait d'Amazon Machine Learning API le premier choix des développeurs.

Cas d'utilisation populaires :

1. Classer le genre de la chanson en analysant les niveaux et les caractéristiques du signal sonore.
2. Reconnaissance de l'activité humaine en analysant les données du capteur capturées à partir d'un gyroscope, d'un smartphone ou d'une smartwatch. L'API peut dire si la personne est allongée, debout ou assise, monte ou descend les escaliers.
3. Prévision des ventes en analysant les activités des utilisateurs au cours de la première semaine ou du premier mois.
4. Détecter les robots, les faux utilisateurs et les spammeurs en examinant les enregistrements d'activité du site Web.

2. BigML

BigML est une API RESTful très conviviale qui s'articule autour d'algorithmes d'apprentissage automatique. Les utilisateurs peuvent créer et exécuter efficacement des modèles prédictifs. L'API BigML peut être utilisée pour effectuer des tâches d'apprentissage automatique supervisées et non supervisées de base, ainsi que pour créer des pipelines d'apprentissage automatique qui présentent des niveaux de complexité extrêmement élevés.

Contrairement à de nombreuses autres API propriétaires, BigML donne aux utilisateurs un accès complet aux clusters, ensembles de données, modèles et détecteurs d'anomalies. Les autres fonctionnalités incluent la fourniture d'une prédiction en temps quasi réel, d'une interface de ligne de commande et d'une interface Web.

Cas d'utilisation populaires :

1. Créer des situations d'analyse de scénarios hypothétiques pour les analystes commerciaux en créant un modèle descriptif pour les relations entre les différents attributs et propriétés dans des données complexes
2. créer des applications qui nécessitent des prédictions périodiques. Les anciennes données peuvent être stockées sur la plate-forme BigML et peuvent ensuite être réutilisées ultérieurement.

3. API Google Cloud

L'API Google Cloud fonctionne sur REST ainsi que sur RPC. Les composants des API Google Cloud tels que l'API Vision, l'API Speech et l'API Natural Language sont les plus recherchés pour les applications du monde moderne. L'application Vision API comprend la lecture de texte imprimé et manuscrit, la détection de visages et d'objets, etc.

Les développeurs peuvent convertir l'audio en texte en utilisant l'API Cloud Speech de Google qui fonctionne sur de puissants modèles de réseaux neuronaux. L'API de langage naturel est un puissant modèle pré-formé qui aide les développeurs à travailler avec une compréhension du langage naturel comme l'analyse des entités, l'analyse des sentiments, l'analyse de la syntaxe, etc.

Cas d'utilisation populaires :

1. Ford utilise l'API Cloud de Google pour suivre le conducteur afin de créer une liste d'itinéraires et de lieux que le conducteur visite habituellement. Cela aide à prévoir de meilleurs itinéraires de navigation pour le conducteur.
2. La détection des fraudes peut être facilement effectuée avec les API Google, et de nombreuses entreprises le proposent en tant que service à des clients externes.

4. API de traitement du langage naturel Geneea

L'API de traitement du langage naturel de Geneea aide les utilisateurs à exploiter les données textuelles pour le traitement du langage naturel (NLP). Il propose principalement quatre types d'API publiques - API générale (G3), API VoC, API multimédia et API de détection d'intention. L'API générale est une API à usage général qui effectue une analyse des sentiments, une détection de la langue et d'autres analyses linguistiques.

L'API Media aide l'industrie des médias à détecter les articles d'actualité, en attribuant des balises spéciales aux éditoriaux, etc. L'API Voice of the Customer (VoC) aide les utilisateurs à analyser les commentaires des clients, en identifiant les sujets dont les clients parlent, etc. l'intention L'API de détection aide à détecter l'intention d'un texte.

5. API IBM Watson Discovery

Un puissant moteur de recherche cognitive et d'analyse de contenu qui permet aux développeurs d'identifier des modèles et des tendances et d'autres informations exploitables. Une telle sortie de l'API peut être utilisée pour améliorer la prise de décision.

Les principaux composants de l'API Watson Discovery incluent IBM Watson Personality Insights, IBM Watson Natural Language Processing, IBM Watson Assistant, IBM Watson Visual Recognition, IBM Watson Speech to Text, etc.

Cas d'utilisation populaires :

1. Traduire du texte dans différentes autres langues.
2. Déterminer la popularité d'une phrase ou d'un mot auprès d'un public prédéterminé.
3. Faire des prédictions des caractéristiques sociales d'une personne à partir du texte donné.

6. API Kairos

L'API Kairos est la plus simple de toutes avec une seule fonctionnalité principale de reconnaissance faciale. Les utilisateurs peuvent intégrer très efficacement la reconnaissance faciale dans leurs produits logiciels à l'aide de l'API. Ses principales caractéristiques incluent la ségrégation des groupes d'âge, la détection du sexe, la reconnaissance de la diversité, la recherche de visages correspondants, la recherche de visages humains dans les photos et les vidéos, etc.

7. Service cognitif Microsoft Azure

Il s'agit principalement d'une API d'analyse de texte fournissant de puissantes fonctionnalités de traitement du langage naturel sur du texte brut. Il est basé sur le cloud et fournit une collection d'algorithmes d'IA et d'apprentissage automatique. Les principales fonctionnalités incluent l'extraction de phrases clés, la détection de la langue, l'analyse des sentiments et la reconnaissance des entités nommées.

Ces fonctionnalités sont déjà utilisées dans leurs propres produits comme Bing et Xbox. Mais ils ne sont mis à la disposition des clients que depuis peu.

8. Prédiction IO

PredictionIO est entièrement construit sur un serveur d'apprentissage automatique open source utilisant des méthodes et des langages de développement open source. Les principales fonctionnalités incluent la simplification de la gestion de l'infrastructure de données, l'unification des données de plusieurs plates-formes, la simplification de la gestion de l'infrastructure de données, l'analyse prédictive complète, etc. Il prend également en charge d'autres bibliothèques de traitement de données et d'apprentissage automatique, ainsi que OpenNLP et Spark MLLib.

9. API TensorFlow

L'API TensorFlow est le moyen le plus simple et le plus efficace de créer et d'exécuter des graphiques TensorFlow. L'API est plus linguistique et est disponible dans des langages tels que C++, Go, Python, JavaScript et Swift. Parmi ces développeurs, ils préfèrent utiliser Python car il est plus courant et facile à utiliser.

Conclusion

L'apprentissage automatique est une science vaste et complexe et les gens ont construit des bibliothèques et des API pour faciliter la vie du développeur. Nous espérons que cet article a donné une bonne image des différentes API d'apprentissage automatique et des cas d'utilisation de certains des plus courants.

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