如今，機器學習無處不在，從手機上的照片到電子郵件收件箱里的過濾系統。機器學習已經成為未來最關鍵的組成部分之一。隨著互聯網越來越個性化的趨勢，機器學習變得比以往任何時候都重要。甚至像亞馬遜這樣的大公司也使用機器學習算法根據你的興趣為你提供推薦。

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大約十年前，互聯網的主要目的是為你提供信息——一個關鍵字會在全球范圍內產生關于那個特定關鍵字的結果。但是今天，重點是為用戶提供更多相關的信息——更接近他們正在搜索的內容。這就是機器學習發揮重要作用的地方。

目前，機器學習被包括谷歌、Amazon、IBM、Microsoft在內的大公司所主導，但這一趨勢正在發生轉變，小公司正在將它們的算法和api引入這一領域。api使公司更容易跨多個領域共享知識和信息。在深入研究一些創新的機器學習API之前，讓我們先看看API到底是什么。

什么是API?

用最簡單的術語來說，API或應用程序編程接口是允許兩個軟件程序相互通信的代碼片段。它是一組用于構建軟件的定義、協議和工具。API是兩個軟件之間的鏈接，它負責從一個軟件向另一個軟件發送請求，以及返回請求。

API由兩部分組成——描述程序之間如何交換信息的規范，以及作為編寫到該規范并以某種方式發布以供使用的軟件接口。

api有三種類型：

• 本地api——這些api為應用程序提供操作系統或中間件服務，比如微軟的。net api。
• Web api——這些api通過internet來發送和接收信息。這些包括url。
• 程序api——這些基于遠程過程調用技術，遠程程序組件對軟件的其余部分來說是本地的。

我們認為你應該在2019年學習的10個趨勢機器學習api:

1. PredictionIO

PredictionIO是一個基于Apache的開源機器學習API，它使得數據科學家更容易構建預測機器。它可以與Apache Spark、MLlib、HBase、Elasticsearch和Spray輕松綁定。它使用一個獨特的模板系統來創建機器學習系統，使開發人員更容易根據自己的需要定制引擎。

PredictionIO還可以自動評估預測引擎，以確定使用的***超參數。這個出色的API承擔了主要任務，允許開發人員簡單地向組合中添加自己的定制。PredictionIO提供了快速構建和部署引擎、可定制模板、實時響應動態查詢、使用系統流程進行更快的機器學習建模、預構建評估措施、簡單的數據基礎設施管理等功能。

2. Geneea自然語言處理API

Geneea是一種自然語言處理API，可以對提供的原始信息執行分析。這個API可以對原始文本、從給定URL提取的文本或直接從提供的文檔中提取的文本等信息執行分析。開發人員還可以提供額外的信息，例如所使用的語言、特定的領域等，這些信息可以幫助使結果更加精確。Geneea對語言、糾正、變音符號、標記、主題檢測、名稱實體識別等主題進行分析。

3. IBM沃森視覺識別

IBM Watson的可視化識別API使用機器學習算法正確識別、分類和標記對象。它還可以用于搜索視覺內容，如顏色，查找人臉，標記圖像，估計年齡和性別，甚至在一個集合中查找類似的圖像。開發人員甚至可以創建和培訓定制分類器來識別他們需要的對象。IBM可視化識別是IBM Watson開發人員的更大的api云套件的一部分，該套件還包括語音到文本、文本到語音、問答、性格洞察、音調分析器等 。

4. Slack的API

幾年前，Slack成為***的工作場所通信工具之一，從那時起，它引入了自己的API，允許開發人員為自己的工作空間構建定制的通信系統。這個RESTful API允許開發人員學習和使用Slack代碼。它提供了Slack強大的自然語言處理功能，允許開發人員構建與Slack集成的應用程序，比如智能聊天機器人或其他可以安排會議的機器人。

5. 美國電話電報公司(AT&T)語音API

AT&T語音API允許開發人員將語音識別功能集成到他們的應用程序中。該API由AT&T Watson語音引擎提供支持，還包括自然語言處理功能，如自然語言理解、語音識別、語音轉錄等等。它可以很容易地將一個口語文件轉錄成文本。該API可以根據特定需求進行調整，如Web搜索、業務搜索、語音郵件、SMS、問答等。

6. 微軟認知服務-文本分析

微軟在機器學習方面取得了長足的進步。這個流行的API允許開發人員在翻譯文本之前自動檢測文本的語言。它還可以從文本中提取信息，包括語言和語句背后的情感。它還提供其他功能，如關鍵短語提取、語言檢測、情感分析、翻譯，甚至識別文本中的實體。

7. 亞馬遜機器學習

Amazon的機器學習API可以執行許多不同的功能。它可以執行欺詐檢測、內容個性化、文檔分類和客戶流失預測等功能。它還允許開發人員快速培訓和部署他們的模型。然而，Amazon的API不是開源的，它可以用于即付即用的支付計劃。

8. BigML

BigML是一個機器學習REST API，允許開發人員輕松地為應用程序構建和部署AI模型。這個API允許構建預測模型，包括有監督和無監督的機器學習任務，以及機器學習管道。***的部分是BigML允許使用標準HTTP方法創建、檢索、更新和刪除BigML資源。

9. 谷歌云api

谷歌一直致力于創新，它真正閃耀的地方是機器學習。谷歌有一套完整的云api，旨在幫助簡化開發人員的任務。谷歌的機器學習API包括云視覺API、云語音API、自然語言API、翻譯API和對話流API。

• 云視覺API -包括圖像標簽，人臉檢測，標志和地標，光學字符識別，顯式內容檢測。
• 云語音API -包括語音識別，音頻轉換從麥克風或文件，轉換到超過80種語言的文本。
• 自然語言API -包括結構分析、文本含義、情感分析、實體識別和文本注釋。
• 翻譯API——從一種語言翻譯到另一種語言。

10. Wit.ai

Wit.ai是一個自然的開源語言處理平臺，它提供了向web和移動應用程序添加智能語音功能的功能。為家庭自動化、聯網汽車、智能電視、機器人、智能手機、可穿戴設備等應用提供智能語音接口。智慧的文檔。ai是干凈的，容易理解。它包括代碼示例、許多流行語言和平臺的sdk、快速入門指南和完整的Wit應用程序指南。

結論

隨著機器學習的發展，如果開發者想要保持競爭力，他們就必須提高自己的水平。這10個api將幫助您獲得比其他api更強的優勢。如果您有任何喜歡的api，請在下面的評論部分告訴我們。