50 以上の実用的な機械学習および予測 API (2018 年版)

[51CTO.com クイック翻訳] この記事では、顔認識や画像認識、テキスト分析、自然言語処理 (NLP)、感情分析、言語翻訳、機械翻訳、予測など、50 を超える API を包括的に紹介します。

API は、アプリケーション ソフトウェアを構築するためのルーチン、プロトコル、およびツールのセットです。 KDnuggets がこの記事を書くのは今回で 3 回目です。2017 バージョンで廃止された API を削除し、新しい API を追加しました。すべての API は、いくつかの新しいアプリケーション カテゴリに分類されます。

• 顔認識と画像認識
• テキスト分析、NLP、感情分析
• 言語翻訳
• 機械学習と予測

各アプリケーションのカテゴリごとに、アルファベット順に紹介されています。 API の概要は、URL に表示される情報に基づいています。これらの API が何を実現できるかご確認ください。人気のあるアクティブな API が含まれていない場合は、メッセージを残してご連絡ください。

1. 顔と画像の認識

1.Animetrics 顔認識: この API を使用すると、画像内の顔を検出し、既知の顔のセットと比較できます。 API を使用すると、検索可能なギャラリーにオブジェクトを追加または削除したり、オブジェクトに顔を追加または削除したりすることもできます。

リンク: http://api.animetrics.com

2.Betaface: 顔認識および検出のウェブサービスです。機能には、複数の顔の検出、顔の切り取り、123 個の顔ポイントの検出 (基本 22 個、高度 101 個)、顔の検証、認識、および非常に大規模なデータセットでの類似性検索が含まれます。

リンク: https://www.betaface.com/wpa/

3. Eyedea Recognition: 主に物体検出および物体認識ソフトウェアに重点を置いた、ハイエンドのコンピューター ビジョン ソリューションに焦点を当てています。認識サービスは、目、顔、車両、著作権、ナンバープレートの検出を提供します。この API の主な価値は、目標、ユーザー、動作を即座に理解できることです。

リンク: http://www.eyedea.cz/

4. Face++: この顔認識および検出サービスは、アプリケーションで使用できる検出、認識、および分析を提供します。ユーザーはこの API を呼び出して、プログラムのトレーニング、顔の検出、顔の認識、顔のグループ化、顔セットの作成、グループの作成、情報の取得を行うことができます。

リンク: https://www.faceplusplus.com/

5. FaceMark: この API は、正面写真で 68 ポイント、横顔写真で 35 ポイントを検出できます。

リンク: http://apicloud.me/apis/facemark/docs/

6.FaceRect: これは強力で完全に無料の顔検出 API です。 API は写真内の顔 (正面または横顔) または複数の顔を見つけ、見つかった顔ごとに JSON 出力を生成します。さらに、FaceRect は検出された顔ごとに顔の特徴 (目、鼻、口) を見つけることができます。

リンク: http://apicloud.me/apis/facerect/demo/

7. Google Cloud Vision API: この API は TensorFlow などの強力なプラットフォームによって駆動され、モデルが画像コンテンツを学習および予測できるようにします。気に入った画像を見つけて、豊富な注釈をすばやく取得するのに役立ちます。画像を何千ものカテゴリ（船、ライオン、エッフェル塔など）に分類し、関連する表情の顔を検出し、複数の言語で印刷されたテキストを認識します。

リンク: https://cloud.google.com/vision/

8. IBM Watson Visual Recognition: 画像の内容を理解し、画像に視覚的な概念をタグ付けし、顔を見つけ、年齢と性別を推定し、コレクション内の類似画像を見つけます。自分でカスタムコンセプトを作成してサービスをトレーニングすることもできます。

リンク: https://www.ibm.com/watson/developercloud/visual-recognition.html

9. Imagga: 画像に自動的にタグを付け、簡単に見つけられるようにする API を提供します。これは、画像認識プラットフォーム・アズ・ア・サービス (PaaS) に基づいています。

リンク: https://imagga.com/solutions/auto-tagging.html

10. Kairos: このプラットフォームを使用すると、感情分析や顔認識をアプリケーションやサービスに簡単に追加できます。

リンク: https://www.kairos.com/docs/api/

11.Microsoft Cognitive Service - Computer Vision: このクラウドベースの API は、入力とユーザーの選択に基づいてさまざまな方法で視覚コンテンツを分析できます。たとえば、コンテンツに基づいて画像にタグを付ける、画像を分類する、顔を検出して座標を返す、ドメイン固有のコンテンツを識別する、コンテンツの説明を生成する、画像内のテキストを識別する、アダルトコンテンツにフラグを付けるなどです。

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

12.Skybiometry 顔検出および認識: 顔検出および認識サービスを提供します。新しいバージョンの API には、サングラスと透明メガネを区別する機能が含まれています。

リンク: https://skybiometry.com/Documentation/

2. テキスト分析、NLP、感情分析

1. Bitext: 市場で最も正確な多言語のトピックベースの感情分析を提供します。現在、エンティティと概念の抽出、感情分析、テキスト分類の 4 つのセマンティック サービスが提供されています。 API は 8 つの言語をサポートしています。

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

2. Diffbot Analyze: 任意の Web ページから主要なコンテンツとセクションを分析、識別、抽出するための開発者ツールを提供します。

リンク: https://www.diffbot.com/dev/docs/analyze/

3. 無料の自然言語処理サービス: この無料サービスには、感情分析、コンテンツ抽出、言語検出が含まれます。これは、大規模なクラウド API マーケットプレイスである mashape.com で人気のあるデータ API です。

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

4. Google Cloud Natural Language API: 感情分析、エンティティ認識、テキスト注釈など、テキストの構造と意味を分析します。

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

5. Watson Alchemy Language: テキストを分析し、概念、エンティティ、キーワード、カテゴリ、関係、意味的役割などのメタデータを抽出します。

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

6. MeaningCloud テキスト分類: この API は、テキスト抽出、トークン化、ストップワード削除、レマタイズなどの事前分類タスクを実行できます。

リンク: https://www.meaningcloud.com/developer/text-classification

7. Microsoft Cognitive Service - テキスト分析: テキストから感情、キーフレーズ、トピック、言語を検出します。この API と同じカテゴリ (言語の認知サービス) に属する他の A​​PI には、Bing スペル チェック、言語理解、言語分析、Web 言語モデルなどがあります。

リンク: https://www.microsoft.com/cognitive-services/en-us/text-analytics-api

8.nlpTools: これは、自然言語処理に REST を最大限に活用するシンプルな JSON ベースの HTTP Web サービスです。感情分析とテキスト分類のためにオンライン ニュース メディアをデコードします。

リンク: http://nlptools.atrilla.net/web/api.php

9. Geneea: 提供された生のテキスト、特定の URL から抽出されたテキスト、または直接提供されたドキュメントのテキストに対して分析 (自然言語処理) を実行できます。

リンク: https://api.geneea.com/

10. Thomson Reuters Open Calais™: Calais は、自然言語処理、機械学習、およびその他の方法を使用して、ドキュメントを分類し、エンティティ (人、場所、組織など)、事実 (人物「x」は会社「y」で働いている)、およびイベント (人物「z」は日付「x」に会社「y」の会長に任命された) にリンクします。

リンク: http://www.opencalais.com/opencalais-api/

11.Yactraq Speech2Topics: このクラウド サービスは、音声認識と自然言語処理を通じて、オーディオおよびビジュアル コンテンツをトピック メタデータに変換します。

リンク: http://yactraq.com/

3. 言語翻訳

1. Google Cloud Translation: 何千もの言語ペア間でテキストを動的に翻訳できます。 API を使用すると、Web サイトやアプリケーションをプログラムで翻訳サービスと統合できます。

リンク: https://cloud.google.com/translate/docs/

2. Google Cloud SPEECH-TO-TEXT: 開発者は、使いやすい API を使用して、強力なニューラル ネットワーク モデルを適用し、音声をテキストに変換できます。 API は 120 の言語とその変種を認識し、世界中のユーザー ベースをサポートします。

リンク: https://cloud.google.com/speech-to-text/

3. IBM Watson Language Translator: テキストをある言語から別の言語に翻訳できます。このサービスでは、独自の用語や言語に基づいてカスタマイズできるさまざまなドメイン固有のモデルが提供されます。たとえば、顧客と顧客の言語でコミュニケーションをとることができます。

リンク: http://www.ibm.com/watson/developercloud/language-translator.html

4. MotaWord: 人間による高速翻訳プラットフォームです。 70 以上の言語への翻訳を提供します。また、この API を使用すると、開発者は各翻訳の見積もりを取得したり、翻訳プロジェクト (ドキュメントやスタイル ガイドとともに) を送信したり、翻訳プロジェクトの進行状況を追跡したり、リアルタイムのアクティビティ情報を取得したりすることもできます。

リンク: https://www.motaword.com/developer

5.WritePath 変換: この API を使用すると、開発者は WritePath 機能にアクセスし、他のアプリケーションと統合できます。 API を使用して実行できる操作には、単語のカウント、翻訳用ドキュメントの公開、翻訳されたドキュメントとテキストの取得などがあります。

リンク: https://www.writepath.co/en/developers

6. Houndify: 常に学習する単一のプラットフォームを通じて、音声と会話情報を製品に統合します。

リンク: https://www.houndify.com/

7. IBM Watson Conversation: 自然言語を理解するチャットボットを構築し、あらゆるデバイス上のメッセージング プラットフォームや Web サイトに展開します。この API と同じカテゴリ (言語の認知サービス) に属する他の A​​PI には、Dialog、Natural Language Classifier、Personality Insights、Document Conversion、Tone Analyzer などがあります。

リンク: https://www.ibm.com/watson/developercloud/conversation.html

8. IBM Watson Speech: 音声テキスト変換とテキスト音声変換が含まれます (たとえば、コンタクト センターでの通話の翻訳や音声制御アプリケーションの作成など)。

リンク: https://www.ibm.com/watson/developercloud/speech-to-text.html

4. 機械学習と予測

1. Amazon Machine Learning: データ内のパターンを見つけるために使用できます。この API の一般的な用途には、不正行為の検出、需要予測、ターゲット マーケティング、クリック予測などがあります。

リンク: https://aws.amazon.com/documentation/machine-learning/

2. BigML: クラウドホスト型の機械学習およびデータ分析のためのサービスを提供します。ユーザーは、標準 HTTP 経由で基本的な教師ありおよび教師なし機械学習タスクを使用して、データ ソースを設定し、予測モデルを作成できます。

リンク: https://bigml.com/api/

3. Google Cloud Prediction: 機械学習モデルを構築するための RESTful API を提供します。これらのツールは、データを分析し、顧客感情分析、スパム検出、推奨システムなどのさまざまな機能をアプリケーションに追加するのに役立ちます。

リンク: https://cloud.google.com/prediction/docs/

4. Guesswork: 電子商取引 Web サイト向けの製品推奨エンジンを提供します。 Guesswork は、Google Prediction API 上で実行されるセマンティック ルール エンジンを使用して、顧客の意図を正確に予測します。

リンク: http://www.guesswork.co/

5. Hu:toma: 会話型 AI の作成と共有のためのツールとチャネルを提供する独自のプラットフォームへの無料アクセスを提供することで、世界中の開発者がディープラーニング チャットボットを構築し、そこから利益を得られるよう支援します。

リンク: https://www.hutoma.ai/

6. IBM Watson Retrieve and Rank: 開発者はデータをサービスにロードし、既知の関連結果を使用して機械学習モデルをトレーニングできます (Rank)。サービス出力には、関連するドキュメントとメタデータのリストが含まれます。たとえば、コンタクト センターのオペレーターもすぐに回答を見つけることができるため、平均通話処理時間が短縮されます。

リンク: http://www.ibm.com/watson/developercloud/retrieve-rank.html

7. indico: テキスト分析（感情分析、Twitter エンゲージメントと感情など）と画像分析（顔の感情や顔の位置など）を提供します。 indico API は無料で使用でき、トレーニング データは必要ありません。

リンク: https://indico.io/docs

8. Microsoft Azure Cognitive Service API: 予測分析に基づくソリューションを提供していた Azure Machine Learning Recommendations サービスに代わるものです。顧客にパーソナライズされた製品の推奨を提供し、売上を伸ばすことができます。新しいバージョンには、バッチ処理のサポート、より優れた API エクスプローラー、よりクリーンな API インターフェース、より一貫性のある登録/課金エクスペリエンスなどの新機能があります。

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

9. Microsoft Azure 異常検出 API: 時間的に均等に間隔を置いた数値を使用して、時系列データ内の異常を検出します。たとえば、計算におけるメモリ使用量を監視する場合、増加傾向はメモリ リークを示している可能性があるため、懸念される可能性があります。

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

10. Microsoft Cognitive Service - QnA Maker: 情報を会話形式で簡単に参照できる回答にまとめます。この API と同じカテゴリ (ナレッジ コグニティブ サービス) に属する他の A​​PI には、Academic Knowledge、Entity Linking、Knowledge Exploration、および Recommendations などがあります。

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

11.Microsoft Cognitive Service - 話者認識: アプリケーションが誰が話しているかを認識できるようにします。この API (音声用認知サービス) と同じカテゴリに分類される他の A​​PI には、Bing Speech (音声をテキストに、テキストを音声に変換し、意図を理解する) や Custom Recognition などがあります。

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

12.MLJAR: パターン認識アルゴリズムの設計、開発、展開のためのサービスを提供します。

リンク: https://mljar.com/

13.NuPIC: これは Python/C++ で書かれたオープンソース プロジェクトで、Numenta の皮質学習アルゴリズムを実装し、NuPIC コミュニティによって管理されています。 API を使用すると、開発者は生のアルゴリズムを操作し、複数の領域 (階層を含む) を連結し、他のプラットフォーム機能を活用できます。

リンク: https://github.com/numenta/nupic/wiki/NuPIC-API---A-bird's-eye-view

14. PredicSis: ビッグデータから強力な洞察を獲得し、予測分析を通じてマーケティング効果を向上させます。

リンク: https://predicsis.ai/

15. PredictionIO: これは、Apache Spark、HBase、Spray 上に構築され、Apache 2.0 ライセンスの下でリリースされたオープンソースの機械学習サーバーです。一般的な API メソッドには、ユーザーとユーザー レコードの作成と管理、アイテムとコンテンツの取得、ユーザー ベースの推奨事項の作成と管理などがあります。

リンク: http://predictionio.incubator.apache.org/index.html

16.RxNLP – 文と短いテキストのクラスター化: これはテキストマイニングと自然言語処理サービスです。これらの API の 1 つである Cluster Sentences API は、文 (複数のニュース レポートからの文など) と短いテキスト (Twitter の投稿や Facebook のステータス更新など) をグループ化できます。

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

17. Recombee: REST を最大限に活用した API を通じて、データ マイニング、クエリ言語、機械学習アルゴリズム (協調フィルタリングやコンテンツ ベースの推奨など) を使用するサービスを提供します。

原題: 50+ Useful Machine Learning & Prediction APIs, 2018 Edition、著者: Pedro Lopez

[51CTOによる翻訳。パートナーサイトに転載する場合は、元の翻訳者と出典を51CTO.comとして明記してください]