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机器学习API

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参考-KDnugget

API是帮助我们创建软件应用的很实用的工具。之前 KDnugget 发布了年度最佳50+机器学习&预测API,整体可分为4类:

  • 面部识别&图像识别

  • 文本分析,自然语言处理,情感分析

  • 机器翻译

  • 机器学习和预测

每个类别下的API按照字母顺序列出,API简介来自于其网页上显示的信息。

50 个超实用的机器学习API,拿好不谢!

面部识别&图像识别

Animetrics Face Recognition:可以用于检测图像上的人脸,并将它们和一些知名人物的脸部相匹配。API还能添加或移除来自可以搜索到了画库中的对象,然后添加或移除对象上的人脸。

地址:http://api.animetrics.com/

Betaface:面部识别和检测网络服务。特征包括多个面部检测、面部图像裁切、123面部数据点检测、面部验证、面部鉴定以及在非常大的数据库中进行相似度查找等。

地址:https://www.betaface.com/wpa/

Eyedea Recognition:聚焦高端计算机视觉解决方案,主要是物体检测及物体识别软件。该API可提供眼睛、人脸、机车、版权声明检测。其主要价值是能让我们即时理解物体、用户和人物行为。

地址:http://www.eyedea.cz/

Face++:可提供面部检测、识别及分析方面的应用。用户可调用API训练程序,检测人脸,识别人脸,分类人脸,创建人脸数据集等等。

地址:https://www.faceplusplus.com/

FaceMark:该API可在前脸图像上检测68个数据点,采集35个数据点用于构建脸部画像。

地址:http://apicloud.me/apis/facemark/docs/

FaceRect:一款强大的用于面部检测的免费API。该API能在一张照片上发现多张面孔,并为发现的人脸生成json输出。此外,FaceRect也能为每个检测到的人脸发现面部特征(比如眼睛、鼻子和嘴唇)。

地址:http://apicloud.me/apis/facerect/demo/

Cloud Vision API:得到谷歌TensorFlow的强力支持,能让模型学习和预测图像的内容。可以帮你发现喜欢的照片,大规模的迅速得到照片信息。它能将图像分成几千个类别,检测出具有相同情绪的人脸,以及识别多种语言文字。

地址:https://cloud.google.com/vision/

IBM Watson Visual Recognition:理解图像的内容——标记图像、发现人脸、估计年龄和性别、发现数据集中相似的图像。也可以训练模型,创建你自己的自定义概念。

地址:https://www.ibm.com/watson/services/visual-recognition/

Imagga:该API能够为你的照片自动分配标签,从而让照片更容易找到。它是基于图像识别平台的服务应用。

地址:https://imagga.com/solutions/auto-tagging.html

Kairos:该平台能让你迅速方便地为自家应用和服务添加面部识别功能。

地址:https://www.kairos.com/docs/api/

Microsoft Cognitive Service-Computer Vision:这款基于云的API能以不同的方式分析用户输入的视频内容,比如检测人脸并返回面部坐标值,分类图像,识别特定领域内容,标记成人内容等等。

地址:https://www.microsoft.com/cognitive-services/en-us/computer-vision-api

ParallelDots Visual Analytics APIs:能够帮你自动标记图像,过滤不合适的内容,发现图像能否广泛传播的概率,识别图像中面部表情所表达的情绪。

地址:https://www.paralleldots.com/visual-analytics

Skybiometry Face Detection and Recognition:提供面部识别和检测服务。新版API还包含了区分深色玻璃和透明玻璃的功能。

地址:https://skybiometry.com/Documentation/

50 个超实用的机器学习API,拿好不谢!

文本分析,自然语言处理和情感分析

Bitext:提供市场上基于情绪的最精准的多语言话题。目前有4种语义服务:实体及概念提取,情感分析及文本分类。API可以处理8种语言。

地址:https://www.bitext.com/text-analysis-api-2/#How-accurate-is-the-analysis

Diffbot Analyze:为开发者提供能够从网页中识别、分析和提取主要内容和情节的工具。

地址:https://www.diffbot.com/dev/docs/analyze/

Free Natural Language Processing Service:提供包括情感分析、内容提取和语言检测在内的免费服务。

地址:https://market.mashape.com/loudelement/free-natural-language-processing-service

Google Cloud Natural Language API:分析文本数据的语义和结构,包括情感分析、实体识别和文本注释。

地址:https://cloud.google.com/natural-language/reference/rest/

Watson Natural Language Understanding:分析文本,从内容中提取元数据,比如概念、实体、关键词、关系和语义角色。

地址:https://www.ibm.com/watson/services/natural-language-understanding/

MeaningCloud Text Classification:API能够执行预分类任务,比如提取文本,文本标记,移除停止词和词干提取。

地址:https://www.meaningcloud.com/developer/text-classification

Microsoft Cognitive Service-Text Analytics:从文本中检测语义、关键词语、话题和语言。

地址:https://azure.microsoft.com/zh-cn/services/cognitive-services/text-analytics/

NlpTools:一个用于自然语言处理的简单API,可以对在线新闻媒体进行情感分析和文本分类。

地址:http://nlptools.atrilla.net/web/api.php

Geneea:能够分析给定的原始文本或从给定URL中提取的文本。

地址:https://api.geneea.com/

ParallelDots Text Analytics APIs:提供面向14种语言的边界多样的自然语言处理处理服务,比如发现显著实体,移除恶意评论等等。

地址:https://www.paralleldots.com/text-analysis-apis

Thomson Reuters Open Calais:利用自然语言处理、机器学习和其它方法,能够将你的文件分类,与各种实体(比如人物、地方、组织)、事实(比如人物“X”为公司“Y”工作)和事件(比如人物“X”被选为公司“Y”的总裁)。

地址:http://www.opencalais.com/

Yactraq Speech2Topics:能将音频视频内容通过语音识别和自然语言处理转换为话题元数据。

地址:https://yactraq.com/

50 个超实用的机器学习API,拿好不谢!

机器翻译

Google Cloud Translation:能够动态地翻译数千对语言之间的文本。API允许网站和程序与编写的翻译服务兼容。

地址:https://cloud.google.com/translate/docs/

Google Cloud SPEECH-TO-TEXT:能让开发者通过简单易用的API,利用强大的神经网络模型将音频转换为文本内容。API可识别120种语言及其变体。

地址:https://cloud.google.com/speech-to-text/

IBM Watson Language Translator: 多语言之间的文本互译。提供多种具体领域的模型,比如基于某种语言选择自定义模型。

地址:https://www.ibm.com/watson/services/language-translator/

MotaWord:一款快速的语言翻译平台,提供70余种语言的翻译服务。该API还能让开发者为每个翻译获得引用,提交翻译项目以及文档和风格指导,追踪翻译项目的进度,实时获取活动数据流。

地址:https://www.motaword.com/developer

WritePath Translation:该API能让开发者访问和兼容WritePath与其它应用的功能。可以检查词汇数量、发布文档用于翻译、获取翻译后的文档和文本等。

地址:https://www.writepath.co/en/developers

Houndify:将语音和对话智能整合到你的产品中。

地址:https://www.houndify.com/

IBM Watson Conversation:创建一个能够理解自然语言的聊天机器人,并将其部署在通信应用或网站上。

地址:https://www.ibm.com/watson/services/conversation/

IBM Watson Speech:语音转文本以及文本转语音服务。

地址:https://www.ibm.com/watson/services/speech-to-text/

50 个超实用的机器学习API,拿好不谢!

机器学习&预测

Amazon Machine Learning:发现数据中的模式。比如使用API进行欺诈检测、预测需求、发现市场和网页点击预测。

地址:https://aws.amazon.com/documentation/machine-learning/

BigML:提供基于云的机器学习和数据分析服务。用户可以设置一个数据源,通过标准HTTP使用基本的监督学习和无监督学习创建模型进行预测。

地址:https://bigml.com/api/

Google Cloud Prediction:提供RESTful API 以创建机器学习模型。这些工具可以帮你分析数据,为你的应用添加各种各样的特征,比如顾客情感分析,垃圾检测,推荐系统等等。

地址:https://cloud.google.com/prediction/docs/

GuessWork Co:可用于搭建电商网站的推荐引擎,能够使用基于Google Prediction API的语义引擎准确地推测顾客的行为。

地址:http://www.guesswork.co/

Hu:toma:能让全球开发者访问提供工具和通道的深度学习平台,从而帮助开发者创建机器学习模型。

地址:https://www.hutoma.ai/

IBM Watson Retrieve and Rank:开发者可以将自己的数据加载到服务中,使用已知的相关数据训练机器学习模型。

地址:https://www.ibm.com/watson/services/retrieve-and-rank/

Indico:提供文本分析(比如情感分析)和图像分析(比如脸部情绪)。免费使用,无需训练数据。

地址:https://indico.io/docs

Microsoft Azure Cognitive Service API:提供基于预测型分析的解决方案。提供面向用户和提高销售额的个性化产品推荐。

地址:https://azure.microsoft.com/en-au/services/cognitive-services/

Microsoft Azure Anomaly Detection API: 检测具有数值的时序数据中的异常值。比如,在监控计算中内存使用情况时,如果出现一个向上的趋势,应当引起注意,因为这可能意味着内存泄露。

地址:https://gallery.cortanaintelligence.com/MachineLearningAPI/Anomaly-Detection-2

Microsoft Cognitive Service – QnA Maker:将信息浓缩为对话式和易于查看的答案。

地址:https://www.microsoft.com/cognitive-services/en-us/qnamaker

Microsoft Cognitive Service – Speaker Recognition:让你的APP能够知道谁在谈话。

地址:https://www.microsoft.com/cognitive-services/en-us/speaker-recognition-api

MLJAR:提供原型设计、研发和部署模式识别算法。

地址:https://mljar.com/

NuPIC:使用Python/C ++编写的开源项目,能够实现脑皮质学习算法,由NuPIC社区维护。该API能让开发者处理原始算法,连接多个区域,利用其它平台功能。

地址:https://github.com/numenta/nupic/wiki/NuPIC-API—A-bird’s-eye-view

PredicSis:可用于大数据分析,通过预测型分析改进用户产品的市场表现。

地址:https://predicsis.ai/

PredictionIO: 基于Apache Spark的开源机器学习服务器。示例API方法包括创建及管理用户和用户记录,获取数据项和内容,创建及管理基于用户的推荐。

地址:http://predictionio.incubator.apache.org/index.html

RxNLP – Cluster Sentences and Short Texts:提供文本挖掘和自然语言处理服务。

地址:http://www.rxnlp.com/api-reference/cluster-sentences-api-reference/

Recombee:可用于数据挖掘、查询语言和机器学习算法。

地址:https://www.recombee.com/

希望各位都能抓住这个时代最好的部分,摈弃坏的部分,达成心中所愿。

机器学习是驱动人工智能领域突破性发展的核心技术。AlphaGo 战胜人类围棋冠军、人脸识别、大数据挖掘,都和机器学习密切相关。在这个纳米学位中,你将掌握机器学习核心技术,把握人才缺口的黄金时代,在职业发展市场中脱颖而出,成为科技、互联网、金融等行业渴望的稀缺人才。
参考: https://mp.weixin.qq.com/s/GoxaWkjnpjNpqgj_ew9tKQ
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