2019 年に学ぶべき 10 個の機械学習 API

最近では、携帯電話の写真からメールの受信トレイのフィルターまで、機械学習はあらゆるところに存在しています。機械学習は将来の最も重要な要素の 1 つになりました。インターネットがよりパーソナライズされるにつれて、機械学習はこれまで以上に重要になります。 Amazon のような大企業でさえ、機械学習アルゴリズムを使用して、ユーザーの興味に基づいた推奨事項を提供しています。

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約 10 年前、インターネットの主な目的は情報を提供することであり、キーワードを入力すると、その特定のキーワードに関する結果が世界中で生成されました。しかし今日では、ユーザーが探しているものに近い、より関連性の高い情報をユーザーに提供することに重点が置かれています。ここで機械学習が重要な役割を果たします。

現在、機械学習は Google、Amazon、IBM、Microsoft などの大企業が主導していますが、この傾向は変化しており、小規模な企業も独自のアルゴリズムと API をこの分野に導入しています。 API を使用すると、企業は複数のドメイン間で知識や情報を簡単に共有できるようになります。革新的な機械学習 API について詳しく説明する前に、まず API が実際に何であるかを見てみましょう。

APIとは何ですか?

簡単に言えば、API (アプリケーション プログラミング インターフェイス) とは、2 つのソフトウェア プログラムが相互に通信できるようにするコードです。これは、ソフトウェアを構築するための定義、プロトコル、およびツールのセットです。 API は 2 つのソフトウェア間のリンクであり、あるソフトウェアから別のソフトウェアにリクエストを送信し、リクエストを返す役割を果たします。

API は、プログラムが互いに情報を交換する方法を記述する仕様と、その仕様に従って記述され、使用するために何らかの方法で公開されるソフトウェアのインターフェースの 2 つの部分で構成されます。

API には次の 3 つの種類があります。

• ネイティブAPI – これらのAPIは、アプリケーションにオペレーティングシステムまたはミドルウェアサービスを提供します。たとえば、MicrosoftのネットAPI。
• Web API – これらの API はインターネット経由で情報を送受信します。これらには URL が含まれます。
• プログラム API – これらはリモート プロシージャ コール テクノロジに基づいており、リモート プログラム コンポーネントはソフトウェアの残りの部分に対してローカルに表示されます。

2019 年に知っておくべきトレンドの機械学習 API 10 選:

1. 予測IO

PredictionIO は、Apache をベースにしたオープンソースの機械学習 API であり、データ サイエンティストが予測マシンを簡単に構築できるようにします。 Apache Spark、MLlib、HBase、Elasticsearch、Spray に簡単にバインドできます。独自のテンプレート システムを使用して機械学習システムを作成するため、開発者はニーズに合わせてエンジンを簡単にカスタマイズできます。

PredictionIO は予測エンジンを自動的に評価して、使用する最適なハイパーパラメータを決定することもできます。この優れた API は面倒な作業をすべて処理し、開発者が独自のカスタマイズを簡単に追加できるようにします。 PredictionIO は、エンジンの高速構築と展開、カスタマイズ可能なテンプレート、動的クエリへのリアルタイム応答、システム プロセスを使用した高速機械学習モデリング、事前構築された評価尺度、シンプルなデータ インフラストラクチャ管理などの機能を提供します。

2. Geneea自然言語処理API

Geneea は、提供された生の情報に対して分析を実行できる自然言語処理 API です。この API は、生のテキスト、指定された URL から抽出されたテキスト、または提供されたドキュメントから直接抽出されたテキストの分析を実行できます。開発者は、使用言語、特定のドメインなどの追加情報を提供することもできます。これにより、結果の精度が向上します。 Geneea は、言語、修正、発音区別符号、トークン化、トピック検出、名前エンティティ認識などのトピックに関する分析を実行します。

3. IBM Watson 視覚認識

IBM Watson の Visual Recognition API は、機械学習アルゴリズムを使用して、オブジェクトを正しく識別、分類、ラベル付けします。また、色などの視覚コンテンツの検索、顔の検索、画像へのタグ付け、年齢や性別の推定、コレクション内の類似画像の検索にも使用できます。開発者は、必要なオブジェクトを認識するためのカスタム分類子を作成してトレーニングすることもできます。 IBM Visual Recognition は、音声テキスト変換、テキスト音声変換、質疑応答、パーソナリティ分析、トーン アナライザーなども含まれる、より大規模な IBM Watson Developer Cloud API スイートの一部です。

4. SlackのAPI

数年前、Slack は最も人気のある職場コミュニケーションツールの 1 つとなり、それ以来、独自の API を導入して、開発者が独自のワークスペース向けにカスタマイズされたコミュニケーション システムを構築できるようにしました。この RESTful API により、開発者は Slack コードを学習して使用できるようになります。 Slack の強力な自然言語処理機能を提供し、開発者はインテリジェントなチャットボットや会議をスケジュールできるその他のボットなど、Slack と統合するアプリケーションを構築できます。

5. AT&T 音声 API

AT&T Speech API を使用すると、開発者は音声認識機能をアプリケーションに統合できます。この API は AT&T Watson Speech Engine を搭載しており、自然言語理解、音声認識、音声転写などの自然言語処理機能も備えています。音声文書を簡単にテキストに書き起こすことができます。 API は、Web 検索、ビジネス検索、ボイスメール、SMS、Q&A などの特定のニーズに合わせて調整できます。

6. Microsoft Cognitive Services - テキスト分析

Microsoft は機械学習において大きな進歩を遂げました。この人気の API を使用すると、開発者は翻訳する前にテキストの言語を自動的に検出できます。また、文章の背後にある言語や感情などの情報をテキストから抽出することもできます。また、キーフレーズ抽出、言語検出、感情分析、翻訳、さらにはテキスト内のエンティティの識別などの他の機能も提供します。

7. Amazon 機械学習

Amazon の機械学習 API はさまざまな機能を実行できます。不正検出、コンテンツのパーソナライズ、ドキュメント分類、顧客離脱予測などの機能を実行できます。また、開発者はモデルを迅速にトレーニングしてデプロイすることもできます。ただし、Amazon の API はオープンソースではなく、従量課金制の支払いプランに使用できます。

8. ビッグML

BigML は、開発者がアプリケーション用の AI モデルを簡単に構築および展開できるようにする機械学習 REST API です。この API を使用すると、教師ありおよび教師なしの機械学習タスクや機械学習パイプラインを含む予測モデルを構築できます。最も重要な部分は、BigML では標準の HTTP メソッドを使用して BigML リソースを作成、取得、更新、削除できることです。

9. Google クラウド API

Google は常に革新を目指していますが、特に優れているのは機械学習の分野です。 Google には、開発者のタスクを簡素化するために設計されたクラウド API の完全なセットがあります。 Google の機械学習 API には、Cloud Vision API、Cloud Speech API、Natural Language API、Translation API、Dialogflow API などがあります。

• Cloud Vision API - 画像のラベル付け、顔検出、ロゴとランドマーク、光学文字認識、明示的なコンテンツの検出が含まれます。
• Cloud Speech API - 音声認識、マイクまたはファイルからのオーディオ変換、80 を超える言語でのテキストへの変換が含まれます。
• 自然言語 API - 構造分析、テキストの意味、感情分析、エンティティ認識、テキスト注釈が含まれます。
• 翻訳 API - ある言語から別の言語に翻訳します。

10. ウィット

Wit.ai は、Web およびモバイル アプリケーションにインテリジェントな音声機能を追加する機能を提供するオープン ソースの自然言語処理プラットフォームです。ホームオートメーション、コネクテッドカー、スマートテレビ、ロボット、スマートフォン、ウェアラブルなどのアプリケーションにインテリジェントな音声インターフェースを提供します。スマートなドキュメント。 AIはわかりやすくてわかりやすいです。コード サンプル、多くの一般的な言語とプラットフォーム用の SDK、クイック スタート ガイド、完全な Wit アプリケーション ガイドが含まれています。

結論は

機械学習が進歩するにつれて、開発者は競争力を維持したいのであれば、さらに努力を重ねる必要があります。これら 10 個の API は、他の API に対して大きな優位性を獲得するのに役立ちます。お気に入りの API があれば、下のコメント セクションでお知らせください。