API การเรียนรู้ของเครื่อง 9 อันดับแรกสำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่คุณต้องรู้เกี่ยวกับ

แมชชีนเลิร์นนิงเป็นเค้กที่ร้อนแรงที่สุดในตลาดโดยมีแอปพลิเคชันมากมายในโดเมนต่างๆ น่าเสียดายที่อัลกอริธึมแมชชีนเลิร์นนิงเป็นสิ่งที่น่ากลัวสำหรับผู้ที่ไม่ค่อยเชี่ยวชาญด้านเทคโนโลยีหรือผู้เชี่ยวชาญด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล

ต้องขอบคุณ Machine Learning API ที่ทำให้ผู้คนเรียนรู้และประยุกต์ใช้วิธีการเรียนรู้ของเครื่องได้ง่ายขึ้น Machine Learning API ทำงานเหมือนกับ API มาตรฐานใดๆ โดยการสร้างเลเยอร์นามธรรมสำหรับนักพัฒนาเพื่อรวมการเรียนรู้ของเครื่องเข้ากับแอปพลิเคชันประจำวันที่พวกเขาพัฒนา มาพูดคุยกันเกี่ยวกับ API การเรียนรู้ของเครื่องที่ใช้กันทั่วไปในปัจจุบัน

รับ ใบรับรองการเรียนรู้ของเครื่อง จากมหาวิทยาลัยชั้นนำของโลก รับ Masters, Executive PGP หรือ Advanced Certificate Programs เพื่อติดตามอาชีพของคุณอย่างรวดเร็ว

API การเรียนรู้ของเครื่องทั่วไปสำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล

1. Amazon Machine Learning API

Amazon Machine Learning API สร้างขึ้นบนแพลตฟอร์มระบบคลาวด์ของ Amazon ช่วยลดความซับซ้อนของอัลกอริทึมสำหรับการคาดการณ์ที่ต้องใช้ความเชี่ยวชาญด้านเทคนิคจำนวนมากในการสร้างแบบจำลอง ล้างข้อมูล และดำเนินการวิเคราะห์ทางสถิติ

API ยังให้การแสดงภาพข้อมูลตามการคาดการณ์ คุณสมบัติอื่นๆ ของ Amazon Machine Learning API ได้แก่ การสร้างระดับการอนุญาต UI การจำกัดอัลกอริทึม GUI ที่ขับเคลื่อนด้วยวิซาร์ด คุณสมบัติทั้งหมดเหล่านี้ ควบคู่ไปกับการรับประกันความเรียบง่ายและเป็นมิตรกับผู้ใช้ของ Amazon ทำให้ Amazon Machine Learning API เป็นตัวเลือกอันดับต้นๆ สำหรับนักพัฒนา

กรณีใช้งานยอดนิยม:

1. จำแนกประเภทของเพลงโดยวิเคราะห์ระดับสัญญาณเสียงและคุณสมบัติต่างๆ
2. การจดจำกิจกรรมของมนุษย์โดยการวิเคราะห์ข้อมูลเซ็นเซอร์ที่บันทึกจากไจโรสโคป สมาร์ทโฟน หรือสมาร์ตวอทช์ API สามารถบอกได้ว่าบุคคลนั้นกำลังนอน ยืน หรือนั่ง เดินขึ้นบันไดหรือลงบันได
3. การคาดคะเนการขายโดยการวิเคราะห์กิจกรรมของผู้ใช้ในช่วงสัปดาห์แรกหรือเดือนแรก
4. การตรวจจับบอท ผู้ใช้ปลอม และนักส่งสแปมโดยตรวจสอบบันทึกกิจกรรมบนเว็บไซต์

2. BigML

BigML เป็น RESTful API ที่เป็นมิตรกับผู้ใช้มาก ล้อมรอบอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง ผู้ใช้สามารถสร้างและเรียกใช้แบบจำลองการคาดการณ์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ BigML API สามารถใช้สำหรับการทำงานขั้นพื้นฐานของแมชชีนเลิร์นนิงภายใต้การดูแลและไม่ได้รับการดูแล เช่นเดียวกับการสร้างไปป์ไลน์แมชชีนเลิร์นนิงที่มีความซับซ้อนสูงมาก

ไม่เหมือนกับ API ที่เป็นกรรมสิทธิ์อื่น ๆ BigML ให้ผู้ใช้เข้าถึงคลัสเตอร์ ชุดข้อมูล โมเดล และตัวตรวจจับความผิดปกติได้อย่างสมบูรณ์ คุณสมบัติอื่นๆ รวมถึงการให้การคาดการณ์แบบเกือบเรียลไทม์ อินเทอร์เฟซบรรทัดคำสั่ง และเว็บอินเทอร์เฟซ

กรณีใช้งานยอดนิยม:

1. การสร้างสถานการณ์การวิเคราะห์สถานการณ์สมมติแบบ what-if สำหรับนักวิเคราะห์ธุรกิจโดยการสร้างแบบจำลองเชิงพรรณนาสำหรับความสัมพันธ์ระหว่างแอตทริบิวต์และคุณสมบัติต่างๆ ในข้อมูลที่ซับซ้อน
2. การสร้างแอปพลิเคชันที่ต้องมีการคาดการณ์เป็นระยะ ข้อมูลเก่าสามารถเก็บไว้บนแพลตฟอร์ม BigML แล้วนำกลับมาใช้ใหม่ได้ในภายหลัง

3. Google Cloud APIs

Google Cloud API ทำงานบน REST และ RPC ส่วนประกอบของ Google Cloud APIs เช่น Vision API, Speech API และ Natural Language API เป็นที่ต้องการมากที่สุดสำหรับแอปพลิเคชันในโลกสมัยใหม่ แอปพลิเคชัน Vision API ประกอบด้วยการอ่านข้อความที่พิมพ์และเขียนด้วยลายมือ การตรวจจับใบหน้าและวัตถุ ฯลฯ

นักพัฒนาสามารถแปลงเสียงเป็นข้อความโดยใช้ Cloud Speech API ของ Google ที่ทำงานบนโมเดลโครงข่ายประสาทเทียมที่ทรงพลัง Natural Language API เป็นโมเดลที่ได้รับการฝึกฝนมาล่วงหน้าที่ทรงพลัง ซึ่งช่วยให้นักพัฒนาทำงานกับความเข้าใจภาษาธรรมชาติ เช่น การวิเคราะห์เอนทิตี การวิเคราะห์ความรู้สึก การวิเคราะห์ไวยากรณ์ ฯลฯ

กรณีใช้งานยอดนิยม:

1. Ford ใช้ Cloud API ของ Google เพื่อติดตามคนขับเพื่อสร้างรายการเส้นทางและสถานที่ที่คนขับมักจะไป ซึ่งจะช่วยในการทำนายเส้นทางการนำทางที่ดีขึ้นสำหรับคนขับ
2. การตรวจจับการฉ้อโกงสามารถทำได้ง่ายด้วย Google API และหลายบริษัทก็ให้บริการแก่ลูกค้าภายนอก

4. API การประมวลผลภาษาธรรมชาติของ Geneea

Geneea Natural Language Processing API ช่วยให้ผู้ใช้ใช้ประโยชน์จากข้อมูลข้อความสำหรับการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ส่วนใหญ่มี API สาธารณะสี่ประเภท ได้แก่ General API (G3), VoC API, Media API และ Intent Detection API API ทั่วไปคือ API วัตถุประสงค์ทั่วไปที่ทำการวิเคราะห์ความรู้สึก การตรวจจับภาษา และการวิเคราะห์ทางภาษาอื่นๆ

Media API ช่วยให้อุตสาหกรรมสื่อตรวจจับบทความข่าวที่เกี่ยวกับ การกำหนดแท็กพิเศษให้กับบทบรรณาธิการ ฯลฯ Voice of the Customer API (VoC ) ช่วยให้ผู้ใช้วิเคราะห์ความคิดเห็นของลูกค้า ระบุหัวข้อที่ลูกค้ากำลังพูดถึง ฯลฯ เจตนา detector API ช่วยในการตรวจจับเจตนาของข้อความ

5. IBM Watson Discovery API

เครื่องมือค้นหาความรู้ความเข้าใจที่มีประสิทธิภาพและเครื่องมือวิเคราะห์เนื้อหาที่ช่วยให้นักพัฒนาระบุรูปแบบและแนวโน้มและข้อมูลเชิงลึกที่นำไปดำเนินการได้อื่นๆ ผลลัพธ์ดังกล่าวจาก API สามารถใช้เพื่อขับเคลื่อนการตัดสินใจได้ดีขึ้น

องค์ประกอบหลักของ Watson Discovery API ได้แก่ IBM Watson Personality Insights, IBM Watson Natural Language Processing, IBM Watson Assistant, IBM Watson Visual Recognition, IBM Watson Speech to Text เป็นต้น

กรณีใช้งานยอดนิยม:

1. การแปลข้อความเป็นภาษาอื่นๆ
2. การกำหนดความนิยมของวลีหรือคำกับผู้ชมที่กำหนดไว้ล่วงหน้า
3. การทำนายลักษณะทางสังคมของบุคคลจากข้อความที่กำหนด

6. ไครอส API

Kairos API นั้นง่ายที่สุดด้วยคุณสมบัติหลักเดียวของการจดจำใบหน้า ผู้ใช้สามารถรวมการจดจำใบหน้าในผลิตภัณฑ์ซอฟต์แวร์ของตนได้อย่างมีประสิทธิภาพโดยใช้ API คุณสมบัติเด่น ได้แก่ การแยกกลุ่มอายุ การตรวจจับเพศ การจดจำความหลากหลาย การค้นหาใบหน้าที่เข้าคู่กัน การค้นหาใบหน้ามนุษย์ในภาพถ่ายและวิดีโอ เป็นต้น

7. Microsoft Azure Cognitive Service

ส่วนใหญ่เป็น Text Analytics API ที่ให้คุณสมบัติการประมวลผลภาษาธรรมชาติที่มีประสิทธิภาพเหนือข้อความดิบ มันเป็นระบบคลาวด์ที่รวบรวมชุดของ AI และอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง คุณสมบัติหลักรวมถึงการแยกวลีสำคัญ การตรวจจับภาษา การวิเคราะห์ความรู้สึก และการรับรู้เอนทิตีที่มีชื่อ

มีการใช้คุณสมบัติเหล่านี้ในผลิตภัณฑ์ของตนเองเช่น Bing และ Xbox แต่กำลังถูกปล่อยให้กับลูกค้าเมื่อไม่นานนี้เอง

8. การคาดการณ์IO

PredictionIO สร้างขึ้นอย่างสมบูรณ์บนเซิร์ฟเวอร์การเรียนรู้ของเครื่องโอเพนซอร์สโดยใช้วิธีและภาษาในการพัฒนาโอเพ่นซอร์ส คุณสมบัติเด่น ได้แก่ การลดความซับซ้อนในการจัดการโครงสร้างพื้นฐานของข้อมูล การรวมข้อมูลจากหลายแพลตฟอร์ม ทำให้การจัดการโครงสร้างพื้นฐานข้อมูลง่ายขึ้น การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ที่ครอบคลุม ฯลฯ นอกจากนี้ยังสนับสนุนการประมวลผลข้อมูลและไลบรารีการเรียนรู้ของเครื่องและ OpenNLP และ Spark MLLib

9. TensorFlow API

TensorFlow API เป็นวิธีที่ง่ายและมีประสิทธิภาพมากที่สุดในการสร้างและดำเนินการกราฟ TensorFlow API ได้รับการปรับปรุงด้านภาษามากกว่าและพร้อมใช้งานในภาษาต่างๆ เช่น C++, Go, Python, JavaScript และ Swift นักพัฒนาเหล่านี้ชอบใช้ Python มากกว่า เนื่องจากเป็นเรื่องธรรมดาและใช้งานง่ายกว่า

บทสรุป

แมชชีนเลิร์นนิงเป็นวิทยาศาสตร์ที่กว้างใหญ่และซับซ้อน และผู้คนได้สร้างไลบรารีและ API เพื่อทำให้ชีวิตของนักพัฒนาง่ายขึ้น เราหวังว่าบทความนี้จะให้ภาพที่ดีของ API การเรียนรู้ของเครื่องต่างๆ และกรณีการใช้งานของ API ทั่วไปบางส่วน

นอกจากนี้ หากคุณสนใจที่จะเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับแมชชีนเลิร์นนิง โปรดดูที่ IIIT-B & upGrad's Executive PG Program ใน Machine Learning & AI ซึ่งออกแบบมาสำหรับมืออาชีพที่ทำงานและมีการฝึกอบรมอย่างเข้มงวดมากกว่า 450 ชั่วโมง กรณีศึกษาและการมอบหมายมากกว่า 30 รายการ , สถานะศิษย์เก่า IIIT-B, 5+ โครงการหลักที่ใช้งานได้จริง & ความช่วยเหลือด้านงานกับบริษัทชั้นนำ