9 najlepszych interfejsów API uczenia maszynowego do nauki o danych, o których musisz wiedzieć

Uczenie maszynowe to najgorętsze ciasto na rynku z wieloma zastosowaniami w różnych dziedzinach. Niestety, algorytmy uczenia maszynowego są zniechęcające dla osób, które nie są tak obeznane z technologią ani ekspertami w dziedzinie nauki o danych.

Dzięki interfejsom API uczenia maszynowego, które ułatwiają ludziom naukę i stosowanie metodologii uczenia maszynowego. Interfejs API uczenia maszynowego działa tak samo, jak każdy standardowy interfejs API, tworząc warstwę abstrakcji dla programistów, aby zintegrować uczenie maszynowe z codziennymi aplikacjami, które opracowują. Omówmy najpopularniejsze obecnie używane interfejsy API uczenia maszynowego.

Uzyskaj certyfikat uczenia maszynowego od najlepszych światowych uniwersytetów. Zdobywaj programy Masters, Executive PGP lub Advanced Certificate Programy, aby przyspieszyć swoją karierę.

Wspólne interfejsy API uczenia maszynowego do nauki o danych

1. Amazon Machine Learning API

Amazon Machine Learning API jest zbudowany na platformie chmurowej Amazon. Upraszcza algorytmy tworzenia prognoz, które wymagają dużej wiedzy technicznej na temat budowania modelu, czyszczenia danych i przeprowadzania analiz statystycznych.

API zapewnia również wizualizacje danych na podstawie prognoz. Inne funkcje Amazon Machine Learning API obejmują tworzenie poziomów uprawnień interfejsu użytkownika, ograniczenia algorytmiczne, GUI z kreatorami. Wszystkie te cechy, wraz z gwarancją Amazona prostoty i łatwości obsługi, sprawiły, że Amazon Machine Learning API jest najpopularniejszym wyborem programistów.

Popularne przypadki użycia:

1. Klasyfikowanie gatunku utworu poprzez analizę poziomów i funkcji sygnału dźwiękowego.
2. Rozpoznawanie aktywności człowieka poprzez analizę danych z czujnika pobranych z żyroskopu, smartfona lub smartwatcha. API może powiedzieć, czy dana osoba leży, stoi czy siedzi, chodzi po schodach czy na dół.
3. Prognozowanie sprzedaży poprzez analizę aktywności użytkowników w pierwszym tygodniu lub pierwszym miesiącu.
4. Wykrywanie botów, fałszywych użytkowników i spamerów poprzez badanie zapisów aktywności na stronie.

2. BigML

BigML to bardzo przyjazny dla użytkownika interfejs API RESTful oparty na algorytmach uczenia maszynowego. Użytkownicy mogą efektywnie budować i uruchamiać modele predykcyjne. Interfejs API BigML może być używany do wykonywania podstawowych nadzorowanych i nienadzorowanych zadań uczenia maszynowego, a także do tworzenia potoków uczenia maszynowego o wyjątkowo wysokim poziomie złożoności.

W przeciwieństwie do wielu innych zastrzeżonych interfejsów API, BigML zapewnia użytkownikom pełny dostęp do klastrów, zestawów danych, modeli i detektorów anomalii. Inne funkcje obejmują przewidywanie w czasie zbliżonym do rzeczywistego, interfejs wiersza poleceń i interfejs sieciowy.

Popularne przypadki użycia:

1. Tworzenie sytuacji analizy scenariuszy „co, jeśli” dla analityków biznesowych poprzez tworzenie modelu opisowego relacji między różnymi atrybutami i właściwościami w złożonych danych
2. tworzenie aplikacji wymagających okresowych prognoz. Stare dane można przechowywać na platformie BigML, a następnie wykorzystać ponownie.

3. Interfejsy API Google Cloud

Google Cloud API działa zarówno na REST, jak i RPC. Komponenty Google Cloud APIs, takie jak Vision API, Speech API i Natural Language API, są najbardziej poszukiwane we współczesnym świecie. Aplikacja Vision API obejmuje odczytywanie tekstu drukowanego i odręcznego, wykrywanie twarzy i obiektów itp.

Deweloperzy mogą konwertować dźwięk na tekst za pomocą interfejsu Google Cloud Speech API, który działa na potężnych modelach sieci neuronowych. Natural Language API to potężny, wstępnie wytrenowany model, który pomaga programistom pracować z rozumieniem języka naturalnego, takim jak analiza jednostek, analiza sentymentu, analiza składni itp.

Popularne przypadki użycia:

1. Ford wykorzystuje Google Cloud API do śledzenia kierowcy, aby utworzyć listę tras i miejsc, które kierowca zwykle odwiedza. Pomaga to w przewidywaniu lepszych tras nawigacji dla kierowcy.
2. Wykrywanie oszustw można łatwo przeprowadzić za pomocą interfejsów Google API, a wiele firm udostępnia je jako usługę klientom zewnętrznym.

4. API Geneea do przetwarzania języka naturalnego

Geneea Natural Language Processing API pomaga użytkownikom wykorzystać dane tekstowe do przetwarzania języka naturalnego (NLP). Oferuje głównie cztery typy publicznych API – General API (G3), VoC API, Media API i Intent Detection API. General API to interfejs API ogólnego przeznaczenia, który przeprowadza analizę tonacji, wykrywanie języka i inne analizy językowe.

Media API pomaga branży medialnej w wykrywaniu artykułów prasowych, przypisywaniu specjalnych tagów do artykułów redakcyjnych itp. Voice of the Customer API (VoC ) pomaga użytkownikom analizować opinie klientów, identyfikować tematy, o których mówią klienci itp. API detektora pomaga wykryć intencję tekstu.

5. IBM Watson Discovery API

Zaawansowany mechanizm wyszukiwania kognitywnego i analizy treści, który umożliwia programistom identyfikowanie wzorców i trendów oraz innych praktycznych spostrzeżeń. Takie dane wyjściowe z interfejsu API można wykorzystać do lepszego podejmowania decyzji.

Główne komponenty Watson Discovery API to IBM Watson Personality Insights, IBM Watson Natural Language Processing, IBM Watson Assistant, IBM Watson Visual Recognition, IBM Watson Speech to Text itp.

Popularne przypadki użycia:

1. Tłumaczenie tekstu na inne języki.
2. Określanie popularności frazy lub słowa z ustaloną publicznością.
3. Dokonywanie przewidywań cech społecznych osoby z podanego tekstu.

6. API Kairos

Interfejs API Kairos jest najprostszy ze wszystkich z jedną główną funkcją rozpoznawania twarzy. Użytkownicy mogą bardzo efektywnie włączyć rozpoznawanie twarzy do swoich produktów programowych, korzystając z interfejsu API. Jego najistotniejsze funkcje obejmują segregację grup wiekowych, wykrywanie płci, rozpoznawanie różnorodności, wyszukiwanie pasujących twarzy, wyszukiwanie ludzkich twarzy na zdjęciach i filmach itp.

7. Usługa poznawcza Microsoft Azure

Jest to głównie interfejs API analizy tekstu, który zapewnia zaawansowane funkcje przetwarzania języka naturalnego w stosunku do nieprzetworzonego tekstu. Jest oparty na chmurze i zapewnia zbiór algorytmów sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego. Główne funkcje obejmują wyodrębnianie fraz kluczowych, wykrywanie języka, analizę sentymentu i rozpoznawanie nazwanych jednostek.

Te funkcje są już używane w ich własnych produktach, takich jak Bing i Xbox. Ale są one udostępniane klientom tylko w niedawnej przeszłości.

8. Przewidywanie IO

PredictionIO jest całkowicie zbudowany na serwerze uczenia maszynowego typu open source przy użyciu metod i języków programowania typu open source. Najważniejsze funkcje obejmują uproszczenie zarządzania infrastrukturą danych, ujednolicenie danych z wielu platform, uproszczenie zarządzania infrastrukturą danych, kompleksową analizę predykcyjną itp. Obsługuje również inne biblioteki przetwarzania danych i uczenia maszynowego oraz OpenNLP i Spark MLLib.

9. TensorFlow API

TensorFlow API to najprostszy i najbardziej wydajny sposób tworzenia i wykonywania wykresów TensorFlow. Interfejs API jest bardziej językowy i jest dostępny w językach takich jak C++, Go, Python, JavaScript i Swift. Spośród tych programistów wolą używać Pythona, ponieważ jest on bardziej powszechny i ​​łatwy w użyciu.

Wniosek

Uczenie maszynowe to rozległa i złożona nauka, a ludzie zbudowali biblioteki i API, aby ułatwić życie programistom. Mamy nadzieję, że ten artykuł dał dobry obraz różnych interfejsów API uczenia maszynowego i przypadków użycia niektórych z typowych.

Ponadto, jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o uczeniu maszynowym, sprawdź program PG dla kadry kierowniczej IIIT-B i upGrad w uczeniu maszynowym i sztucznej inteligencji, który jest przeznaczony dla pracujących profesjonalistów i oferuje ponad 450 godzin rygorystycznego szkolenia, ponad 30 studiów przypadków i zadań , status absolwentów IIIT-B, ponad 5 praktycznych praktycznych projektów zwieńczenia i pomoc w pracy z najlepszymi firmami.