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從人臉識別到情感分析,這有50個機器學習實用API!

大數據 數據分析
還在為找不到機器學習的API而煩惱嗎?本篇文章將介紹一個包含50+關于人臉和圖像識別,文本分析,NLP,情感分析,語言翻譯,機器學習和預測的API列表。

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大數據文摘作品

編譯:大茜、Shan LIU、云舟

API是一套用于構建應用軟件程序的規范,協議和工具。在本文中,我們從2017年的清單中刪除了停用的API,并利用新元素對其進行了更新。并且,所有的API被歸類到以下幾個領域:

  • 人臉和圖像識別
  • 文本分析,NLP,情感分析
  • 語言翻譯
  • 機器學習和預測

 

API

在每組應用中,列表中的元素按字母順序排列。相關API的簡述則是基于2018年4月16日之前在他們的網址上找到的信息完成的。如果我們遺漏了一些主流的API,歡迎大家在評論區中補充。

人臉和圖像識別

  • Animetrics Face Recognition:可用于檢測圖片中的人臉并將其與一組已知的人臉進行匹配。API還可以添加或刪除可搜索的圖庫中的主題,并添加或刪除主題中的人臉。
  • Betaface:面部識別和Web檢測服務。其特點包括多種面部檢測,面部裁剪,123種面部點檢測(22種基本檢測,101種加強檢測),大型數據庫中的面部驗證,識別,相似性搜索等。
  • Eyedea Recognition:致力于高端計算機視覺解決方案,作用于物體檢測和物體識別的軟件。提供眼睛,面部,車輛,版權和車牌的識別服務。此API的主要價值在于可以即時了解對象,用戶和行為。
  • Face ++:面部識別和檢測服務,為應用程序提供檢測,識別和分析的功能。用戶可以通過打電話來訓練程序,檢測面孔,識別面孔,分組面孔,操作人員,創建面孔集,創建組和獲取信息。
  • FaceMark:這個API能夠檢測一張正面照片上的68個點和一張個人照的35個點。
  • FaceRect:一款功能強大且完全免費的面部檢測API。該API可在一張照片上尋找人臉(正面和側面)或多張人臉,并為每張找到的人臉生成JSON格式的輸出。此外,FaceRect可以找到每個檢測到的人臉的面部特征(眼睛、鼻子和嘴巴)
  • Google Cloud Vision API:由像TensorFlow這樣的平臺提供支持,已經啟用了可以學習和預測圖像內容的模型。 它可以幫助您找到自己喜歡的圖像,并快速大量地獲取豐富的注釋。它將圖像分為數千個門類(例如“船”,“獅子”,“艾菲爾鐵塔”),能夠檢測臉部的相關情緒,并識別多種語言的詞匯。
  • IBM Watson Visual Recognition:這個API能夠通過了解圖像的內容和視覺概念來標記圖像,查找人臉,估計年齡和性別,并在資料集中查找類似圖像。您還可以通過自定義視覺概念來加強它的作用。
  • Imagga:提供可自動將標簽分配給圖像的API,使圖像更易于找到。它基于平臺­提供面部識別服務。
  • Kairos:是一個可讓您快速將情緒分析和人臉識別添加到您的應用和服務中的平臺。
  • Microsoft Cognitive Service - Computer Vision:這一基于云的API可以通過輸入和用戶的選擇以不同方式分析視覺內容。例如,基于內容標記圖像,對圖片進行分類,檢測人臉返回坐標,識別特定領域的內容,對內容進行描述,識別圖像中的文本,標記圖像中的色情內容等。
  • ParallelDots Visual Analytics API:這個API是一個獨特的產品,可以幫助您自動標記圖像,過濾不適當的內容,從病毒營銷的角度對任何照片進行評分或通過面部表情識別肖像的情緒。
  • Skybiometry Face Detection and Recognition:提供人臉檢測和識別服務。新版本的API甚至可以區分出淺色眼鏡與墨鏡。

文本分析,NLP,情感分析

  • Bitext:提供市場中最準確的基于多語言話題的情感分析服務。目前有四種語義服務可用:實體和概念提取,情感分析和文本分類。該API可以使用8種語言。
  • Diffbot Analyze:為開發人員提供識別,分析和網頁爬蟲的工具。
  • Free Natural Language Processing Service:這是一項免費的服務,包括情感分析,文本提取和語言檢測。這個API在mashape.com(一個大型云API市場)上很流行。
  • Google Cloud Natural Language API:這個API可以分析文本的結構和含義,包括情感分析,實體識別和文本注釋。
  • Watson Natural Language Understanding:通過分析文本來從內容中提取元數據,例如概念,實體,關鍵詞,類別,關系和語義角色等。
  • MeaningCloud Text Classification:這個API能夠執行預分類任務,如提取文本,標記文本,停用詞刪除和詞干提取。
  • Microsoft Cognitive Service - Text Analytics:這個API能夠從文本中檢測情感,關鍵短語,主題和語言。與此API相同的其他API(語言的認知服務)包括Bing Spell Check,Language Understanding,Linguistic Analysis,Web Language Model。
  • nlpTools:一個簡單的JSON over HTTP RESTful Web服務,用于自然語言處理。它能夠解碼在線新聞媒體來進行情緒分析和文本分類。
  • Geneea:可以對原始文本、給定URL中提取的文本或直接提供的文檔執行分析(自然語言處理)。
  • ParallelDots Text Analytics API:以14種不同的語言提供方便且多樣的自然語言理解(NLU)算法,用于判斷任何文檔的情感,查找其中的重要實體或從中刪除不良詞匯。ParallelDots自定義分類器還允許您增添新類別,構建文本分類器,而無需任何培訓數據。
  • Thomson Reuters Open Calais™:使用自然語言處理,機器學習和其他方法,將資料分類,并將其與實體(如人員,地點,組織等),事實(如人員“x”為公司“y”工作) 和事件(如人員“z”在x日被任命為“y”公司董事長)鏈接。
  • Yactraq Speech2Topics:一種通過語音識別和自然語言處理,將音頻視頻內容轉換為主題元數據的云服務。

語言翻譯

  • Google云端翻譯:可以在數千種語言之間動態翻譯文本。這個API允許網站和程序通過編程融合這項翻譯服務。
  • Google Cloud SPEAKH-TO-TEXT:通過在簡單易用的API中應用強大的神經網絡模型,使開發人員能夠將音頻轉換為文本。該API可識別120種語言。
  • IBM Watson Language Translator:將文本從一種語言翻譯為另一種語言。該服務提供了多個特定領域的模型,可以根據您獨有的語言進行制定服務。例如,客戶可以用他們自己的語言進行溝通。
  • MotaWord:這個API是一個快速的人工翻譯平臺。它提供超過70種語言的翻譯。該API還可讓開發人員獲取每個翻譯的引用,提交翻譯項目以及文檔和樣式指南,跟蹤翻譯項目的進度并實時獲取反饋。
  • WritePath Translation:API允許開發人員訪問并整合WritePath與其他應用程序的功能。通過這個API能夠檢索單詞數量,發布要翻譯的文檔以及檢索已翻譯的文檔和文本。
  • Houndify:這個API可以通過一個持續自我優化的獨立平臺,將語音和智能會話功能增加到您的產品中。
  • IBM Watson Conversation:這個API可以構建可理解自然語言的Chatbot,并將它們安裝在社交平臺和網站上。與此API功能相同的其他API(語言的認知服務)包括Dialog,Natural Language Classifier,Personality Insights,Document Conversion,and Tone Analyzer.
  • IBM Watson Speech:可以進行語音與文本之間的轉換(例如,記錄呼叫中心的電話內容或創建語音控制的應用程序)

機器學習和預測

  • Amazon Machine Learning:此API的示例用于那些有關欺詐檢測,需求預測,目標市場營銷和點擊率預估的應用程序。
  • BigML:為云托管的機器學習和數據分析提供服務。用戶能夠通過標準HTTP使用有監督及無監督的機器學習服務,設置數據源并創建模型進行預測。
  • Google Cloud Prediction:這個API提供了一個RESTful API來構建機器學習模型。這些工具可以幫助分析您的數據,為您的應用程序添加各種功能,例如客戶情緒分析,垃圾郵件檢測以及構建推薦系統等。
  • co:為電子商務網站提供產品推薦系統。Guesswork使用在Google Prediction API上運行的語義規則引擎準確預測客戶意圖。
  • Hu:toma:通過免費訪問專有平臺,提供工具和渠道來創建和分享可對話的AI程序,來幫助世界各地的開發人員構建和實現基于深度學習的Chabot。
  • IBM Watson Retrieve and Rank:開發人員能夠在服務過程中加載數據,使用已知的相關結果來訓練機器學習模型(Rank)。服務的輸出包含相關文檔和元數據的列表。例如,呼叫中心的經理能夠快速找到改善平均呼叫處理時間的解決措施。
  • indico:這個API提供文本分析(例如情感分析,推特互動度)和圖像分析(例如,面部情緒,人臉定位)服務。值得一提的是,indico API可以免費使用,也不需要訓練集。
  • Microsoft Azure Cognitive Service API:它正在取代基于預測分析提供解決方案的Azure機器學習建議服務。它為客戶提供個性化的產品推薦服務以提高銷售額。新版本的功能包括:支持批量處理,提供更好的API Explorer,更清潔的API頁面,更一致的注冊/付費體驗。
  • Microsoft Azure Anomaly Detection API:使用間隔時間相同的數值檢測時間序列數據中的異常情況。例如,當監視內存使用時發現了上升趨勢,該API就會發出警告,因為這可能意味著內存丟失。
  • Microsoft Cognitive Service - QnA Maker:這個API能夠將信息融入對話形式的問答中。同樣功能的其他API(知識認知服務)包含Academic Knowledge, Entity Linking, Knowledge Exploration, Recommendations.。
  • Microsoft Cognitive Service - Speaker Recognition:這個API能夠讓您的應用程序知道誰在說話。同樣功能的其他API(語音認知服務)包括Bing Speech(將語音轉換為文本,接著再次轉換為語音,理解其意圖)和Custom Recognition(自定義識別)。
  • MLJAR:為模式識別算法的原型設計、發展和運用提供服務。
  • NuPIC:是一個由NuPIC社區維護的,用Python / C ++編寫的開源項目,它能夠實現Numenta的Cortical學習算法。API允許開發人員使用原始算法,將多個區域(包括層次結構)串聯起來,并利用其他平臺的功能。
  • PredicSis:為大數據提供強大的洞察力,并通過預測分析提高營銷業績。
  • PredictionIO:是在Apache 2.0證書下發布的基于Apache Spark,HBase和Spray的開源機器學習服務器。示例API方法包括創建和管理用戶及其記錄,檢索項目和內容以及基于用戶提供并管理推薦的內容。
  • RxNLP –Cluster Sentences and Short Texts:提供文本挖掘和自然語言處理服務。其中之一是Cluster Sentences API——可以將句子(例如來自多篇新聞文章的句子)或短文本(例如來自Twitter或Facebook的新狀態)分組為邏輯組。
  • Recombee:借助于RESTful API,使用數據挖掘、查詢語言和機器學習算法(例如協同過濾,基于內容的推薦)提供的一項服務。

其他API列表:Mashape Blog & RapidAPI Machine Learning collection

相關報道:

https://www.kdnuggets.com/2018/05/50-useful-machine-learning-prediction-apis-2018-edition.html

【本文是51CTO專欄機構大數據文摘的原創譯文,微信公眾號“大數據文摘( id: BigDataDigest)”】

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責任編輯:趙寧寧 來源: 51CTO專欄
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