Le 9 migliori API di machine learning per la scienza dei dati che devi conoscere

L'apprendimento automatico è la torta più calda sul mercato con molte applicazioni in vari domini. Sfortunatamente, gli algoritmi di apprendimento automatico sono stati scoraggianti per le persone che non sono così esperte di tecnologia o di scienza dei dati.

Grazie alle API di Machine Learning che facilitano l'apprendimento e l'applicazione delle metodologie di machine learning da parte delle persone. Un'API di Machine Learning funziona come qualsiasi API standard creando un livello di astrazione per consentire agli sviluppatori di integrare l'apprendimento automatico nelle applicazioni quotidiane che sviluppano. Discutiamo delle API di machine learning più comuni utilizzate oggi.

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API di Machine Learning comuni per la scienza dei dati

1. API Amazon Machine Learning

Amazon Machine Learning API si basa sulla piattaforma cloud Amazon. Semplifica gli algoritmi per fare previsioni che richiedono molta esperienza tecnica sulla costruzione del modello, sulla pulizia dei dati e sull'esecuzione di analisi statistiche.

L'API fornisce anche visualizzazioni dei dati basate sulle previsioni. Altre caratteristiche dell'API Amazon Machine Learning includono la creazione di livelli di autorizzazione dell'interfaccia utente, restrizioni algoritmiche e GUI guidata da procedure guidate. Tutte queste funzionalità, insieme alla garanzia di semplicità e facilità d'uso di Amazon, hanno reso Amazon Machine Learning API la prima scelta degli sviluppatori.

Casi d'uso popolari:

1. Classificare il genere della canzone analizzando i livelli e le caratteristiche del segnale sonoro.
2. Riconoscimento dell'attività umana analizzando i dati del sensore acquisiti da un giroscopio, smartphone o smartwatch. L'API può dire se la persona è sdraiata, in piedi o seduta, mentre cammina al piano di sopra o al piano di sotto.
3. Previsione delle vendite analizzando le attività degli utenti durante la prima settimana o il primo mese.
4. Rilevamento di bot, utenti falsi e spammer esaminando i record delle attività del sito web.

2. BigML

BigML è un'API RESTful molto intuitiva avvolta attorno ad algoritmi di apprendimento automatico. Gli utenti possono creare ed eseguire modelli predittivi in ​​modo efficiente. L'API BigML può essere utilizzata per eseguire attività di apprendimento automatico di base supervisionate e non supervisionate, nonché per creare pipeline di apprendimento automatico con livelli di complessità estremamente elevati.

A differenza di molte altre API proprietarie, BigML offre agli utenti l'accesso completo a cluster, set di dati, modelli e rilevatori di anomalie. Altre caratteristiche includono una previsione quasi in tempo reale, un'interfaccia a riga di comando e un'interfaccia web.

Casi d'uso popolari:

1. Creazione di situazioni di analisi degli scenari what-if per gli analisti aziendali creando un modello descrittivo per le relazioni tra i vari attributi e proprietà nei dati complessi
2. creazione di applicazioni che richiedono previsioni periodiche. I vecchi dati possono essere archiviati sulla piattaforma BigML e quindi possono essere riutilizzati in seguito.

3. API di Google Cloud

Google Cloud API funziona sia su REST che su RPC. I componenti delle API di Google Cloud come Vision API, Speech API e Natural Language API sono i più ricercati per le applicazioni del mondo moderno. L'applicazione Vision API include la lettura di testo stampato e scritto a mano, il rilevamento di volti e oggetti, ecc.

Gli sviluppatori possono convertire l'audio in testo utilizzando l'API Cloud Speech di Google che funziona su potenti modelli di rete neurale. L'API del linguaggio naturale è un potente modello pre-addestrato che aiuta gli sviluppatori a lavorare con la comprensione del linguaggio naturale come l'analisi delle entità, l'analisi del sentiment, l'analisi della sintassi, ecc.

Casi d'uso popolari:

1. Ford utilizza l'API Cloud di Google per tenere traccia del conducente per creare un elenco di percorsi e luoghi che il conducente di solito visita. Questo aiuta a prevedere percorsi di navigazione migliori per il conducente.
2. Il rilevamento delle frodi può essere eseguito facilmente con le API di Google e molte aziende lo offrono come servizio a clienti esterni.

4. API di elaborazione del linguaggio naturale di Geneea

L'API di Geneea Natural Language Processing aiuta gli utenti a sfruttare i dati di testo per l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP). Offre principalmente quattro tipi di API pubbliche: API generali (G3), API VoC, API multimediali e API di rilevamento degli intenti. L'API generale è un'API generica che esegue analisi del sentiment, rilevamento della lingua e altre analisi linguistiche.

L'API dei media aiuta l'industria dei media a rilevare le notizie di cui trattasi, assegnando tag speciali agli editoriali, ecc. L'API Voice of the Customer (VoC) aiuta gli utenti ad analizzare il feedback dei clienti, identificando gli argomenti di cui i clienti stanno parlando, ecc. l'intento L'API del rilevatore aiuta a rilevare l'intento di un testo.

5. API IBM Watson Discovery

Un potente motore di ricerca cognitiva e analisi dei contenuti che consente agli sviluppatori di identificare modelli, tendenze e altre informazioni utili. Tale output dall'API può essere utilizzato per guidare un migliore processo decisionale.

I componenti principali di Watson Discovery API includono IBM Watson Personality Insights, IBM Watson Natural Language Processing, IBM Watson Assistant, IBM Watson Visual Recognition, IBM Watson Speech to Text, ecc.

Casi d'uso popolari:

1. Traduzione di testo in diverse altre lingue.
2. Determinare la popolarità di una frase o di una parola con un pubblico predeterminato.
3. Fare previsioni sulle caratteristiche sociali di una persona dal testo dato.

6. API di Kairos

L'API Kairos è la più semplice di tutte con un'unica caratteristica principale del riconoscimento facciale. Gli utenti possono incorporare il riconoscimento facciale nei loro prodotti software in modo molto efficiente utilizzando l'API. Le sue caratteristiche salienti includono la segregazione dei gruppi di età, il rilevamento del genere, il riconoscimento della diversità, la ricerca di volti corrispondenti, la ricerca di volti umani in foto e video, ecc.

7. Servizio cognitivo di Microsoft Azure

Si tratta principalmente di un'API di analisi del testo che fornisce potenti funzionalità di elaborazione del linguaggio naturale su testo grezzo. È basato su cloud e fornisce una serie di raccolte di algoritmi di intelligenza artificiale e apprendimento automatico. Le caratteristiche principali includono l'estrazione di frasi chiave, il rilevamento della lingua, l'analisi dei sentimenti e il riconoscimento di entità denominate.

Queste funzionalità sono già utilizzate nei propri prodotti come Bing e Xbox. Ma vengono rilasciati ai clienti solo il recente passato.

8. Pronostico IO

PredictionIO è completamente basato sul server di apprendimento automatico open source che utilizza metodi e linguaggi di sviluppo open source. Le caratteristiche salienti includono la semplificazione della gestione dell'infrastruttura dei dati, l'unificazione dei dati da più piattaforme, la semplificazione della gestione dell'infrastruttura dei dati, l'analisi predittiva completa, ecc. Supporta anche altre librerie di elaborazione dati e apprendimento automatico e OpenNLP e Spark MLLib.

9. API TensorFlow

L'API TensorFlow è il modo più semplice ed efficiente per creare ed eseguire grafici TensorFlow. L'API è più basata sul linguaggio ed è disponibile in linguaggi come C++, Go, Python, JavaScript e Swift. Di questi sviluppatori preferiscono usare Python in quanto è più comune e facile da usare.

Conclusione

L'apprendimento automatico è una scienza vasta e complessa e le persone hanno creato librerie e API per semplificare la vita dello sviluppatore. Ci auguriamo che questo articolo abbia fornito una buona immagine delle diverse API di machine learning e dei casi d'uso di alcune di quelle comuni.

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