As 9 principais APIs de aprendizado de máquina para ciência de dados que você precisa conhecer

O aprendizado de máquina é o bolo mais quente do mercado, com muitas aplicações em vários domínios. Infelizmente, os algoritmos de aprendizado de máquina têm sido assustadores para pessoas que não são tão experientes em tecnologia ou especialistas em ciência de dados.

Graças às APIs de aprendizado de máquina que facilitam o aprendizado e a aplicação de metodologias de aprendizado de máquina. Uma API de aprendizado de máquina funciona como qualquer API padrão, criando uma camada de abstração para os desenvolvedores integrarem o aprendizado de máquina aos aplicativos do dia a dia que eles desenvolvem. Vamos discutir as APIs de aprendizado de máquina mais comuns usadas hoje.

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APIs comuns de aprendizado de máquina para ciência de dados

1. API de aprendizado de máquina da Amazon

A API do Amazon Machine Learning é construída na plataforma de nuvem da Amazon. Ele simplifica os algoritmos para fazer previsões que exigem muito conhecimento técnico na construção do modelo, limpeza dos dados e realização de análises estatísticas.

A API também fornece visualizações de dados com base nas previsões. Outros recursos da API do Amazon Machine Learning incluem a criação de níveis de permissão de interface do usuário, restrições algorítmicas, GUI orientada por assistente. Todos esses recursos, juntamente com a garantia de simplicidade e facilidade de uso da Amazon, tornaram a API do Amazon Machine Learning a principal escolha dos desenvolvedores.

Casos de uso populares:

1. Classificar o gênero da música analisando os níveis e recursos do sinal sonoro.
2. Reconhecimento de atividade humana analisando os dados do sensor capturados de um giroscópio, smartphone ou smartwatch. A API pode dizer se a pessoa está deitada, em pé ou sentada, subindo ou descendo.
3. Previsão de vendas analisando as atividades do usuário durante a primeira semana ou primeiro mês.
4. Detectar bots, usuários falsos e spammers examinando os registros de atividade do site.

2. BigML

BigML é uma API RESTful muito fácil de usar, envolvendo algoritmos de aprendizado de máquina. Os usuários podem criar e executar modelos preditivos com eficiência. A API BigML pode ser usada para executar tarefas básicas de aprendizado de máquina supervisionadas e não supervisionadas, bem como para criar pipelines de aprendizado de máquina com níveis extremamente altos de complexidade.

Ao contrário de muitas outras APIs proprietárias, o BigML oferece aos usuários acesso completo a clusters, conjuntos de dados, modelos e detectores de anomalias. Outros recursos incluem fornecer uma previsão quase em tempo real, interface de linha de comando e interface da web.

Casos de uso populares:

1. Criando situações de análise de cenários hipotéticos para analistas de negócios criando um modelo descritivo para relacionamentos entre os vários atributos e propriedades em dados complexos
2. criar aplicativos que exigem previsões periódicas. Os dados antigos podem ser armazenados na plataforma BigML e podem ser reutilizados posteriormente.

3. APIs do Google Cloud

A API do Google Cloud funciona tanto em REST quanto em RPC. Os componentes das APIs do Google Cloud, como Vision API, Speech API e Natural Language API, são os mais procurados para aplicativos do mundo moderno. O aplicativo Vision API inclui leitura de texto impresso e manuscrito, detecção de rostos e objetos, etc.

Os desenvolvedores podem converter áudio em texto usando a API Cloud Speech do Google que trabalha em modelos de rede neural poderosos. Natural Language API é um poderoso modelo pré-treinado que ajuda os desenvolvedores a trabalhar com a compreensão da linguagem natural, como análise de entidade, análise de sentimento, análise de sintaxe etc.

Casos de uso populares:

1. A Ford usa a API Cloud do Google para rastrear o motorista para criar uma lista de rotas e locais que o motorista costuma visitar. Isso ajuda a prever melhores rotas de navegação para o motorista.
2. A detecção de fraudes pode ser feita facilmente com as APIs do Google, e muitas empresas a disponibilizam como um serviço para clientes externos.

4. API de processamento de linguagem natural Geneea

A API de processamento de linguagem natural Geneea ajuda os usuários a aproveitar os dados de texto para processamento de linguagem natural (NLP). Oferece principalmente quatro tipos de APIs públicas – API geral (G3), API VoC, API de mídia e API de detecção de intenção. A API geral é uma API de uso geral que realiza análise de sentimentos, detecção de idioma e outras análises linguísticas.

A API de mídia ajuda o setor de mídia a detectar artigos de notícias, atribuindo tags especiais a editoriais etc. A API de voz do cliente (VoC ) ajuda os usuários a analisar o feedback do cliente, identificando os tópicos sobre os quais os clientes estão falando etc. a intenção A API do detector ajuda a detectar a intenção de um texto.

5. API do IBM Watson Discovery

Um poderoso mecanismo de pesquisa cognitiva e análise de conteúdo que permite aos desenvolvedores identificar padrões e tendências e outros insights acionáveis. Essa saída da API pode ser usada para impulsionar uma melhor tomada de decisão.

Os principais componentes da API do Watson Discovery incluem o IBM Watson Personality Insights, o IBM Watson Natural Language Processing, o IBM Watson Assistant, o IBM Watson Visual Recognition, o IBM Watson Speech to Text, etc.

Casos de uso populares:

1. Traduzindo texto para diferentes outros idiomas.
2. Determinar a popularidade de uma frase ou palavra com um público predeterminado.
3. Fazer previsões de características sociais de uma pessoa a partir do texto dado.

6. API Kairós

A API Kairos é a mais simples de todas com um único recurso principal de reconhecimento facial. Os usuários podem incorporar o reconhecimento facial em seus produtos de software de forma muito eficiente usando a API. Suas principais características incluem segregação de faixas etárias, detecção de gênero, reconhecimento de diversidade, busca de rostos correspondentes, busca de rostos humanos em fotos e vídeos, etc.

7. Serviço Cognitivo do Microsoft Azure

Esta é principalmente uma API de análise de texto que fornece recursos poderosos de processamento de linguagem natural sobre texto bruto. É baseado em nuvem, fornecendo uma coleção de algoritmos de IA e aprendizado de máquina. Os principais recursos incluem extração de frase-chave, detecção de idioma, análise de sentimento e reconhecimento de entidade nomeada.

Esses recursos já estão sendo usados ​​em seus próprios produtos como Bing e Xbox. Mas eles estão sendo liberados para os clientes apenas no passado recente.

8. E/S de previsão

O PredictionIO é totalmente construído em cima do servidor de aprendizado de máquina de código aberto usando métodos e linguagens de desenvolvimento de código aberto. Os principais recursos incluem a simplificação do gerenciamento de infraestrutura de dados, unificação de dados de várias plataformas, simplificação do gerenciamento de infraestrutura de dados, análise preditiva abrangente etc. Ele também suporta outras bibliotecas de processamento de dados e aprendizado de máquina e OpenNLP e Spark MLLib.

9. API do TensorFlow

A API do TensorFlow é a maneira mais simples e eficiente de criar e executar gráficos do TensorFlow. A API tem mais sabor de linguagem e está disponível em linguagens como C++, Go, Python, JavaScript e Swift. Destes desenvolvedores preferem usar Python, pois é mais comum e fácil de usar.

Conclusão

O aprendizado de máquina é uma ciência vasta e complexa e as pessoas construíram bibliotecas e APIs para facilitar a vida do desenvolvedor. Esperamos que este artigo tenha dado uma boa visão das diferentes APIs de aprendizado de máquina e os casos de uso de algumas das mais comuns.

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