9 лучших API-интерфейсов машинного обучения для науки о данных, о которых вам нужно знать

Машинное обучение — это самый горячий пирог на рынке с множеством приложений в различных областях. К сожалению, алгоритмы машинного обучения пугают людей, которые не настолько разбираются в технологиях или являются экспертами в области данных.

Благодаря API-интерфейсам машинного обучения, которые облегчают людям изучение и применение методологий машинного обучения. API машинного обучения работает так же, как любой стандартный API, создавая уровень абстракции для разработчиков, чтобы интегрировать машинное обучение в разрабатываемые ими повседневные приложения. Давайте обсудим наиболее распространенные API машинного обучения, используемые сегодня.

Получите сертификат по машинному обучению от лучших университетов мира. Заработайте программы Masters, Executive PGP или Advanced Certificate Programs, чтобы ускорить свою карьеру.

Общие API-интерфейсы машинного обучения для науки о данных

1. API машинного обучения Amazon

Amazon Machine Learning API создан на базе облачной платформы Amazon. Это упрощает алгоритмы прогнозирования, требующие большого количества технических знаний для построения модели, очистки данных и выполнения статистического анализа.

API также обеспечивает визуализацию данных на основе прогнозов. Другие функции Amazon Machine Learning API включают создание уровней разрешений пользовательского интерфейса, алгоритмические ограничения, графический интерфейс, управляемый мастером. Все эти функции, наряду с гарантией Amazon простоты и удобства для пользователя, сделали Amazon Machine Learning API лучшим выбором для разработчиков.

Популярные варианты использования:

1. Классификация жанра песни путем анализа уровней и особенностей звукового сигнала.
2. Распознавание активности человека путем анализа данных датчиков, полученных с гироскопа, смартфона или смарт-часов. API может сказать, лежит ли человек, стоит или сидит, идет вверх или вниз по лестнице.
3. Прогнозирование продаж путем анализа активности пользователей в течение первой недели или первого месяца.
4. Обнаружение ботов, фальшивых пользователей и спамеров путем изучения записей активности на сайте.

2. Большой мл

BigML — это очень удобный RESTful API, основанный на алгоритмах машинного обучения. Пользователи могут эффективно создавать и запускать прогностические модели. API BigML можно использовать для выполнения основных задач машинного обучения с учителем и без учителя, а также для создания конвейеров машинного обучения чрезвычайно высокого уровня сложности.

В отличие от многих других проприетарных API, BigML предоставляет пользователям полный доступ к кластерам, наборам данных, моделям и детекторам аномалий. Другие функции включают в себя предоставление прогнозов почти в реальном времени, интерфейс командной строки и веб-интерфейс.

Популярные варианты использования:

1. Создание ситуаций анализа сценариев «что, если» для бизнес-аналитиков путем создания описательной модели отношений между различными атрибутами и свойствами в сложных данных.
2. создание приложений, требующих периодических прогнозов. Старые данные можно хранить на платформе BigML, а затем использовать повторно.

3. Облачные API Google

Google Cloud API работает как с REST, так и с RPC. Компоненты Google Cloud API, такие как Vision API, Speech API и Natural Language API, наиболее востребованы для современных приложений. Приложение Vision API включает в себя чтение печатного и рукописного текста, обнаружение лиц и объектов и т. д.

Разработчики могут преобразовывать аудио в текст с помощью Google Cloud Speech API, который работает с мощными моделями нейронных сетей. Natural Language API — это мощная предварительно обученная модель, которая помогает разработчикам работать с пониманием естественного языка, таким как анализ сущностей, анализ настроений, анализ синтаксиса и т. д.

Популярные варианты использования:

1. Ford использует облачный API Google для отслеживания водителя, чтобы создать список маршрутов и мест, которые обычно посещает водитель. Это помогает в прогнозировании лучших навигационных маршрутов для водителя.
2. Обнаружение мошенничества можно легко выполнить с помощью API Google, и многие компании предоставляют его как услугу внешним клиентам.

4. API обработки естественного языка Geneea

Geneea Natural Language Processing API помогает пользователям использовать текстовые данные для обработки естественного языка (NLP). В основном он предлагает четыре типа общедоступных API — общий API (G3), VoC API, Media API и API обнаружения намерений. General API — это API общего назначения, который выполняет анализ тональности, определение языка и другие лингвистические анализы.

Media API помогает медиа-индустрии обнаруживать новостные статьи, присваивая специальные теги редакционным статьям и т. д. Voice of the Customer API (VoC) помогает пользователям анализировать отзывы клиентов, определять темы, о которых говорят клиенты, и т. д. API детектора помогает определить намерение текста.

5. API IBM Watson Discovery

Мощный механизм когнитивного поиска и анализа контента, который позволяет разработчикам выявлять закономерности и тенденции, а также получать другие ценные сведения. Такие выходные данные API можно использовать для принятия более эффективных решений.

Основные компоненты Watson Discovery API включают IBM Watson Personality Insights, IBM Watson Natural Language Processing, IBM Watson Assistant, IBM Watson Visual Recognition, IBM Watson Speech to Text и т. д.

Популярные варианты использования:

1. Перевод текста на другие языки.
2. Определение популярности фразы или слова у заранее определенной аудитории.
3. Делать прогнозы социальных характеристик человека по заданному тексту.

6. Кайрос API

Kairos API — самый простой из всех с единственной основной функцией распознавания лиц. Пользователи могут очень эффективно включать распознавание лиц в свои программные продукты с помощью API. Его основные функции включают разделение возрастных групп, определение пола, распознавание разнообразия, поиск совпадающих лиц, поиск человеческих лиц на фотографиях и видео и т. д.

7. Когнитивная служба Microsoft Azure

В основном это API-интерфейс Text Analytics, предоставляющий мощные функции обработки естественного языка по сравнению с необработанным текстом. Он основан на облаке и предоставляет набор алгоритмов искусственного интеллекта и машинного обучения. Основные функции включают извлечение ключевых фраз, определение языка, анализ настроений и распознавание именованных объектов.

Эти функции уже используются в их собственных продуктах, таких как Bing и Xbox. Но они выпускаются для покупателей только недавнего прошлого.

8. Прогноз ввода-вывода

PredictionIO полностью построен на основе сервера машинного обучения с открытым исходным кодом с использованием методов и языков разработки с открытым исходным кодом. Основные функции включают упрощение управления инфраструктурой данных, объединение данных с нескольких платформ, упрощение управления инфраструктурой данных, комплексную прогнозную аналитику и т. д. Он также поддерживает другие библиотеки обработки данных и машинного обучения, а также OpenNLP и Spark MLLib.

9. API TensorFlow

TensorFlow API — это самый простой и эффективный способ создания и выполнения графиков TensorFlow. API больше зависит от языка и доступен на таких языках, как C++, Go, Python, JavaScript и Swift. Из них разработчики предпочитают использовать Python, так как он более распространен и прост в использовании.

Заключение

Машинное обучение — обширная и сложная наука, и люди создали библиотеки и API, чтобы облегчить жизнь разработчикам. Мы надеемся, что эта статья дала хорошее представление о различных API-интерфейсах машинного обучения и примерах использования некоторых из них.

Кроме того, если вам интересно узнать больше о машинном обучении, ознакомьтесь с программой Executive PG IIIT-B и upGrad по машинному обучению и искусственному интеллекту, которая предназначена для работающих профессионалов и предлагает более 450 часов тщательного обучения, более 30 тематических исследований и заданий. , статус выпускника IIIT-B, более 5 практических практических проектов и помощь в трудоустройстве в ведущих фирмах.