您需要了解的用於數據科學的 9 大機器學習 API

機器學習是市場上最熱門的蛋糕，在各個領域都有大量應用。 不幸的是，機器學習算法對於不那麼精通技術或數據科學專家的人來說一直是一項艱鉅的任務。

感謝機器學習 API，使人們更容易學習和應用機器學習方法。 機器學習 API 的工作方式與任何標準 API 一樣，它為開發人員創建一個抽象層，以將機器學習集成到他們開發的日常應用程序中。 讓我們討論一下當今最常用的機器學習 API。

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用於數據科學的通用機器學習 API

1.亞馬遜機器學習API

Amazon Machine Learning API 建立在 Amazon 雲平台之上。 它簡化了進行預測的算法，這些預測需要大量的技術專業知識來構建模型、清理數據和執行統計分析。

API 還提供基於預測的數據可視化。 Amazon Machine Learning API 的其他功能包括創建 UI 權限級別、算法限制、嚮導驅動的 GUI。 所有這些功能，以及亞馬遜對簡單性和用戶友好性的保證，使亞馬遜機器學習 API 成為開發人員的首選。

流行用例：

1. 通過分析聲音信號電平和特徵對歌曲的流派進行分類。
2. 通過分析從陀螺儀、智能手機或智能手錶捕獲的傳感器數據來識別人類活動。 API 可以判斷人是躺著、站著還是坐著、上樓還是下樓。
3. 通過分析第一周或第一個月的用戶活動來預測銷售。
4. 通過檢查網站活動記錄來檢測機器人、虛假用戶和垃圾郵件發送者。

2.BigML

BigML 是一個非常用戶友好的 RESTful API，圍繞著機器學習算法。 用戶可以有效地構建和運行預測模型。 BigML API 可用於執行基本的有監督和無監督機器學習任務，以及創建具有極高複雜性的機器學習管道。

與許多其他專有 API 不同，BigML 讓用戶可以完全訪問集群、數據集、模型和異常檢測器。 其他功能包括提供近乎實時的預測、命令行界面和 Web 界面。

流行用例：

1. 通過為複雜數據中的各種屬性和屬性之間的關係創建描述性模型，為業務分析師創建假設情景分析情況
2. 創建需要定期預測的應用程序。 舊數據可以存儲在 BigML 平台上，以後可以重新使用。

3. 谷歌云 API

Google Cloud API 適用於 REST 和 RPC。 谷歌云 API 組件，如 Vision API、Speech API 和 Natural Language API，是現代世界應用程序中最受追捧的。 Vision API 應用程序包括讀取打印和手寫文本、檢測人臉和物體等。

開發人員可以使用 Google 的 Cloud Speech API 將音頻轉換為文本，該 API 可用於強大的神經網絡模型。 Natural Language API 是一個強大的預訓練模型，可幫助開發人員處理自然語言理解，如實體分析、情感分析、語法分析等。

流行用例：

1. 福特使用谷歌的雲 API 來跟踪司機，以創建司機經常訪問的路線和地點列表。 這有助於為駕駛員預測更好的導航路線。
2. 使用 Google API 可以輕鬆完成欺詐檢測，許多公司將其作為服務提供給外部客戶。

4. Geneea 自然語言處理 API

Geneea 自然語言處理 API 幫助用戶利用文本數據進行自然語言處理 (NLP)。 它主要提供四種公共API——通用API（G3）、VoC API、媒體API和意圖檢測API。 通用 API 是執行情感分析、語言檢測和其他語言分析的通用 API。

媒體 API 幫助媒體行業檢測新聞文章的內容，為社論分配特殊標籤等。客戶之聲 API (VoC) 幫助用戶分析客戶反饋，識別客戶正在談論的主​​題等。檢測器 API 有助於檢測文本的意圖。

5.IBM 沃森發現 API

一個強大的認知搜索和內容分析引擎，允許開發人員識別模式和趨勢以及其他可行的見解。 API 的此類輸出可用於推動更好的決策。

Watson Discovery API 的主要組件包括 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. 將文本翻譯成不同的其他語言。
2. 確定短語或單詞在預定受眾中的流行度。
3. 從給定的文本中預測一個人的社會特徵。

6.凱羅斯API

Kairos API 是所有 API 中最簡單的，只有一個主要功能就是人臉識別。 用戶可以使用 API 非常有效地將人臉識別整合到他們的軟件產品中。 它的顯著特點包括年齡組隔離、性別檢測、多樣性識別、匹配人臉搜索、照片和視頻中的人臉搜索等。

7. 微軟 Azure 認知服務

這主要是一個文本分析 API，在原始文本上提供強大的自然語言處理功能。 它是基於雲的，提供了一系列人工智能和機器學習算法。 主要功能包括關鍵短語提取、語言檢測、情感分析和命名實體識別。

這些功能已經在他們自己的產品（如 Bing 和 Xbox）中使用。 但它們只是在最近才向客戶發布。

8.預測IO

PredictionIO 完全建立在使用開源開發方法和語言的開源機器學習服務器之上。 顯著特點包括簡化數據基礎設施管理、統一來自多個平台的數據、簡化數據基礎設施管理、全面的預測分析等。它還支持其他數據處理和機器學習庫以及 OpenNLP 和 Spark MLLib。

9. TensorFlow API

TensorFlow API 是創建和執行 TensorFlow 圖的最簡單、最有效的方法。 該 API 更具語言風格，可用於 C++、Go、Python、JavaScript 和 Swift 等語言。 這些開發人員中更喜歡使用 Python，因為它更常見且易於使用。

結論

機器學習是一門龐大而復雜的科學，人們已經構建了庫和 API，以使開發人員的生活更輕鬆。 我們希望這篇文章能夠很好地了解不同的機器學習 API 以及一些常見 API 的用例。

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