알아야 할 데이터 과학을 위한 상위 9가지 머신 러닝 API

머신 러닝은 다양한 영역에서 많은 응용 프로그램이 있는 시장에서 가장 핫한 케이크입니다. 불행히도 기계 학습 알고리즘은 기술에 익숙하지 않거나 데이터 과학 전문가가 아닌 사람들에게 벅찼습니다.

사람들이 기계 학습 방법론을 더 쉽게 배우고 적용할 수 있게 해주는 기계 학습 API 덕분입니다. Machine Learning API는 개발자가 개발하는 일상적인 애플리케이션에 기계 학습을 통합할 수 있도록 추상화 계층을 생성하여 표준 API처럼 작동합니다. 오늘날 사용되는 가장 일반적인 기계 학습 API에 대해 논의해 보겠습니다.

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데이터 과학을 위한 일반적인 기계 학습 API

1. 아마존 머신러닝 API

Amazon Machine Learning API는 Amazon 클라우드 플랫폼을 기반으로 합니다. 모델 구축, 데이터 정리 및 통계 분석 수행에 대한 많은 기술적 전문 지식이 필요한 예측을 위한 알고리즘을 단순화합니다.

API는 예측을 기반으로 데이터 시각화도 제공합니다. Amazon Machine Learning API의 다른 기능에는 UI 권한 수준 생성, 알고리즘 제한, 마법사 기반 GUI가 포함됩니다. 이러한 모든 기능은 Amazon의 단순성 및 사용자 친화성 보장과 함께 Amazon Machine Learning API를 최고의 개발자 선택으로 만들었습니다.

인기 있는 사용 사례:

1. 사운드 신호 레벨과 특징을 분석하여 노래의 장르를 분류합니다.
2. 자이로스코프, 스마트폰 또는 스마트워치에서 캡처한 센서 데이터를 분석하여 사람의 활동을 인식합니다. API는 사람이 누워 있는지, 서 있는지, 앉아 있는지, 위층 또는 아래층으로 걷고 있는지 알 수 있습니다.
3. 첫 주 또는 첫 달의 사용자 활동을 분석하여 판매 예측.
4. 웹사이트 활동 기록을 검사하여 봇, 가짜 사용자 및 스패머를 탐지합니다.

2. 빅ML

BigML은 기계 학습 알고리즘을 둘러싼 매우 사용자 친화적인 RESTful API입니다. 사용자는 예측 모델을 효율적으로 구축하고 실행할 수 있습니다. BigML API는 기본 지도 및 비지도 기계 학습 작업을 수행하고 매우 높은 수준의 복잡성을 갖는 기계 학습 파이프라인을 만드는 데 사용할 수 있습니다.

다른 많은 독점 API와 달리 BigML은 클러스터, 데이터 세트, 모델 및 이상 감지기에 대한 완전한 액세스 권한을 사용자에게 제공합니다. 기타 기능에는 실시간에 가까운 예측, 명령줄 인터페이스 및 웹 인터페이스 제공이 포함됩니다.

인기 있는 사용 사례:

1. 복잡한 데이터의 다양한 속성과 속성 간의 관계에 대한 설명 모델을 생성하여 비즈니스 분석가를 위한 가정 시나리오 분석 상황 생성
2. 주기적인 예측이 필요한 애플리케이션 생성 이전 데이터는 BigML 플랫폼에 저장한 다음 나중에 다시 사용할 수 있습니다.

3. 구글 클라우드 API

Google Cloud API는 REST 및 RPC에서 작동합니다. Vision API, Speech API 및 Natural Language API와 같은 Google Cloud API 구성요소는 현대 세계 애플리케이션에서 가장 많이 사용됩니다. Vision API 응용 프로그램에는 인쇄 및 필기 텍스트 읽기, 얼굴 및 물체 감지 등이 포함됩니다.

개발자는 강력한 신경망 모델에서 작동하는 Google의 Cloud Speech API를 사용하여 오디오를 텍스트로 변환할 수 있습니다. Natural Language API는 개발자가 엔티티 분석, 감정 분석, 구문 분석 등과 같은 자연어 이해 작업을 수행하는 데 도움이 되는 강력한 사전 훈련된 모델입니다.

인기 있는 사용 사례:

1. Ford는 Google의 Cloud API를 사용하여 운전자를 추적하여 운전자가 일반적으로 방문하는 경로 및 장소 목록을 만듭니다. 이는 운전자에게 더 나은 탐색 경로를 예측하는 데 도움이 됩니다.
2. 사기 감지는 Google API를 사용하여 쉽게 수행할 수 있으며 많은 회사에서 이를 외부 고객에게 서비스로 제공합니다.

4. Geneea 자연어 처리 API

Geneea Natural Language Processing API는 사용자가 자연어 처리(NLP)를 위해 텍스트 데이터를 활용할 수 있도록 도와줍니다. G3(General API), VoC API, Media API 및 Intent Detection API의 4가지 유형의 공개 API를 주로 제공합니다. 일반 API는 감정 분석, 언어 감지 및 기타 언어 분석을 수행하는 범용 API입니다.

Media API는 미디어 산업이 뉴스 기사를 감지하고 사설 등에 특수 태그를 할당하는 데 도움이 됩니다. VoC(Voice of the Customer API)는 사용자가 고객 피드백을 분석하고 고객이 이야기하는 주제 등을 식별하는 데 도움이 됩니다. 감지기 API는 텍스트의 의도를 감지하는 데 도움이 됩니다.

5. IBM 왓슨 디스커버리 API

개발자가 패턴, 추세 및 기타 실행 가능한 통찰력을 식별할 수 있도록 하는 강력한 코그너티브 검색 및 콘텐츠 분석 엔진. API의 이러한 출력은 더 나은 의사 결정을 내리는 데 사용할 수 있습니다.

Watson Discovery API의 주요 구성요소로는 IBM Watson Personality Insights, IBM Watson Natural Language Processing, IBM Watson Assistant, IBM Watson Visual Recognition, IBM Watson Speech to Text 등이 있습니다.

인기 있는 사용 사례:

1. 텍스트를 다른 언어로 번역합니다.
2. 사전 결정된 청중과 함께 구 또는 단어의 인기도를 결정합니다.
3. 주어진 텍스트에서 사람의 사회적 특성을 예측합니다.

6. 카이로스 API

Kairos API는 얼굴 인식이라는 단일 주요 기능으로 가장 간단합니다. 사용자는 API를 사용하여 소프트웨어 제품에 얼굴 인식을 매우 효율적으로 통합할 수 있습니다. 주요 기능으로는 연령 그룹의 분리, 성별 감지, 다양성 인식, 일치하는 얼굴 검색, 사진 및 비디오에서 사람 얼굴 검색 등이 있습니다.

7. 마이크로소프트 애저 코그너티브 서비스

이것은 주로 원시 텍스트에 대한 강력한 자연어 처리 기능을 제공하는 Text Analytics API입니다. AI 및 기계 학습 알고리즘 모음을 제공하는 클라우드 기반입니다. 주요 기능에는 핵심 구문 추출, 언어 감지, 감정 분석 및 명명된 엔터티 인식이 포함됩니다.

이러한 기능은 Bing 및 Xbox와 같은 자체 제품에서 이미 사용되고 있습니다. 그러나 그들은 최근 과거에만 고객에게 공개되고 있습니다.

8. 예측 IO

PredictionIO는 오픈 소스 개발 방법과 언어를 사용하여 오픈 소스 머신 러닝 서버 위에 완전히 구축되었습니다. 두드러진 기능에는 데이터 인프라 관리 단순화, 여러 플랫폼의 데이터 통합, 데이터 인프라 관리 단순화, 포괄적인 예측 분석 등이 포함됩니다. 또한 기타 데이터 처리 및 기계 학습 라이브러리와 OpenNLP 및 Spark MLLib도 지원합니다.

9. 텐서플로우 API

TensorFlow API는 TensorFlow 그래프를 생성하고 실행하는 가장 간단하고 효율적인 방법입니다. API는 더 많은 언어 풍미를 제공하며 C++, Go, Python, JavaScript 및 Swift와 같은 언어로 사용할 수 있습니다. 이러한 개발자 중 Python은 더 일반적이고 사용하기 쉽기 때문에 사용하는 것을 선호합니다.

결론

기계 학습은 방대하고 복잡한 과학이며 사람들은 개발자의 삶을 더 쉽게 만들기 위해 라이브러리와 API를 구축했습니다. 이 기사가 다양한 기계 학습 API와 몇 가지 일반적인 API의 사용 사례에 대한 좋은 그림을 제공했기를 바랍니다.

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