您需要了解的用于数据科学的 9 大机器学习 API

机器学习是市场上最热门的蛋糕，在各个领域都有大量应用。 不幸的是，机器学习算法对于不那么精通技术或数据科学专家的人来说一直是一项艰巨的任务。

感谢机器学习 API，使人们更容易学习和应用机器学习方法。 机器学习 API 的工作方式与任何标准 API 一样，它为开发人员创建一个抽象层，以将机器学习集成到他们开发的日常应用程序中。 让我们讨论一下当今最常用的机器学习 API。

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用于数据科学的通用机器学习 API

1.亚马逊机器学习API

Amazon Machine Learning API 建立在 Amazon 云平台之上。 它简化了进行预测的算法，这些预测需要大量的技术专业知识来构建模型、清理数据和执行统计分析。

API 还提供基于预测的数据可视化。 Amazon Machine Learning API 的其他功能包括创建 UI 权限级别、算法限制、向导驱动的 GUI。 所有这些功能，以及亚马逊对简单性和用户友好性的保证，使亚马逊机器学习 API 成为开发人员的首选。

流行用例：

1. 通过分析声音信号电平和特征对歌曲的流派进行分类。
2. 通过分析从陀螺仪、智能手机或智能手表捕获的传感器数据来识别人类活动。 API 可以判断人是躺着、站着还是坐着、上楼还是下楼。
3. 通过分析第一周或第一个月的用户活动来预测销售。
4. 通过检查网站活动记录来检测机器人、虚假用户和垃圾邮件发送者。

2.BigML

BigML 是一个非常用户友好的 RESTful API，围绕着机器学习算法。 用户可以有效地构建和运行预测模型。 BigML API 可用于执行基本的有监督和无监督机器学习任务，以及创建具有极高复杂性的机器学习管道。

与许多其他专有 API 不同，BigML 让用户可以完全访问集群、数据集、模型和异常检测器。 其他功能包括提供近乎实时的预测、命令行界面和 Web 界面。

流行用例：

1. 通过为复杂数据中的各种属性和属性之间的关系创建描述性模型，为业务分析师创建假设情景分析情况
2. 创建需要定期预测的应用程序。 旧数据可以存储在 BigML 平台上，以后可以重新使用。

3. 谷歌云 API

Google Cloud API 适用于 REST 和 RPC。 谷歌云 API 组件，如 Vision API、Speech API 和 Natural Language API，是现代世界应用程序最需要的。 Vision API 应用程序包括读取打印和手写文本、检测人脸和物体等。

开发人员可以使用 Google 的 Cloud Speech API 将音频转换为文本，该 API 可用于强大的神经网络模型。 Natural Language API 是一个强大的预训练模型，可帮助开发人员处理自然语言理解，如实体分析、情感分析、语法分析等。

流行用例：

1. 福特使用谷歌的云 API 来跟踪司机，以创建司机经常访问的路线和地点列表。 这有助于为驾驶员预测更好的导航路线。
2. 使用 Google API 可以轻松完成欺诈检测，许多公司将其作为服务提供给外部客户。

4. Geneea 自然语言处理 API

Geneea 自然语言处理 API 帮助用户利用文本数据进行自然语言处理 (NLP)。 它主要提供四种公共API——通用API（G3）、VoC API、媒体API和意图检测API。 通用 API 是执行情感分析、语言检测和其他语言分析的通用 API。

媒体 API 帮助媒体行业检测新闻文章的内容，为社论分配特殊标签等。客户之声 API (VoC) 帮助用户分析客户反馈，识别客户正在谈论的主题等。检测器 API 有助于检测文本的意图。

5.IBM 沃森发现 API

一个强大的认知搜索和内容分析引擎，允许开发人员识别模式和趋势以及其他可行的见解。 API 的此类输出可用于推动更好的决策。

Watson Discovery API 的主要组件包括 IBM Watson Personality Insights、IBM Watson Natural Language Processing、IBM Watson Assistant、IBM Watson Visual Recognition、IBM Watson Speech to Text 等。

流行用例：

1. 将文本翻译成不同的其他语言。
2. 确定短语或单词在预定受众中的流行度。
3. 从给定的文本中预测一个人的社会特征。

6.凯罗斯API

Kairos API 是所有 API 中最简单的，只有一个主要功能就是人脸识别。 用户可以使用 API 非常有效地将人脸识别整合到他们的软件产品中。 它的显着特点包括年龄组隔离、性别检测、多样性识别、匹配人脸搜索、照片和视频中的人脸搜索等。

7. 微软 Azure 认知服务

这主要是一个文本分析 API，在原始文本上提供强大的自然语言处理功能。 它是基于云的，提供了一系列人工智能和机器学习算法。 主要功能包括关键短语提取、语言检测、情感分析和命名实体识别。

这些功能已经在他们自己的产品（如 Bing 和 Xbox）中使用。 但它们只是在最近才向客户发布。

8.预测IO

PredictionIO 完全建立在使用开源开发方法和语言的开源机器学习服务器之上。 显着特点包括简化数据基础设施管理、统一来自多个平台的数据、简化数据基础设施管理、全面的预测分析等。它还支持其他数据处理和机器学习库以及 OpenNLP 和 Spark MLLib。

9. TensorFlow API

TensorFlow API 是创建和执行 TensorFlow 图的最简单、最有效的方法。 该 API 更具语言风格，可用于 C++、Go、Python、JavaScript 和 Swift 等语言。 这些开发人员中更喜欢使用 Python，因为它更常见且易于使用。

结论

机器学习是一门庞大而复杂的科学，人们已经构建了库和 API，以使开发人员的生活更轻松。 我们希望这篇文章能够很好地了解不同的机器学习 API 以及一些常见 API 的用例。

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