知っておくべき 10 個の機械学習 API

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[51CTO.com クイック翻訳] 今日では、携帯電話の写真ストリーム認識システムから電子メールの受信トレイのフィルタリングシステムまで、機械学習はあらゆるところに存在しています。機械学習は将来欠かせないツールの一つになったと考える人もいます。もちろん、インターネットがよりパーソナライズされるにつれて、機械学習がこれまで以上に重要になっていることは否定できません。 Amazon のような大企業が機械学習アルゴリズム (詳細については https://blog.eduonix.com/internet-of-things/6-machine-learning-algorithms-learn-newbie/ を参照) を使用して、顧客の興味に基づいてさまざまなカスタマイズされた推奨事項を提供していることを聞いたことがあるかもしれません。

ほんの 10 年ほど前、インターネットの主な目的は、単に情報を提供することでした。つまり、ユーザーが指定したキーワードに基づいて世界を検索し、その特定のキーワードの結果を生成することでした。現在、その主な目標は、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なっています。ここで機械学習が本当に役立ちます。

現在、機械学習は依然としてGoogle、Amazon、IBM、Microsoftなどの大企業が主導していますが、さまざまな中小企業もひっそりと独自のアルゴリズムやAPIをこの分野に導入しています。これらの API により、さまざまな企業が国境を越えてさまざまな種類の知識や情報を簡単に共有できるようになります。最も革新的な機械学習 API のいくつかについて詳しく説明する前に、まず API とは何かを簡単に紹介しましょう。

APIとは何ですか?

簡単に言えば、API またはアプリケーション プログラミング インターフェイス (https://searchmicroservices.techtarget.com/definition/application-program-interface-API を参照) 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接続を実現します。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するだけでなく、リクエストに対する応答を返す役割も担います。

一般的に、API は次の 2 つの部分で構成されます。1. プログラム間で情報を交換する方法を記述した仕様。2. 仕様に記述され、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 インターフェイス。

したがって、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、Microsoft の .NET API などのオペレーティング システムまたはミドルウェアのサービスをアプリケーションに提供します。
• Web API - これらの API はインターネット上で実行され、さまざまな URL を含むメッセージの送受信を可能にします。
• プログラム API - リモート プロシージャ コール テクノロジに基づく一部の API では、リモート プログラム コンポーネントがソフトウェアの残りの部分に対してローカルで実行されているかのように表示されます。

以下に、知っておくべき最も人気のある機械学習 API の 10 個を紹介します。

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さまざまな予測マシンをより簡単に構築できるようにします。 Apache Spark、MLlib、HBase、Elasticsearch、Spray と簡単にバンドルできます。さらに、独自のテンプレート システムを使用してさまざまな機械学習システムを作成し、開発者がニーズに応じてエンジンをカスタマイズしやすくします。

同時に、PredictionIO は予測エンジンを自動的に評価して、採用すべきさまざまな最適なハイパーパラメータを決定することもできます。 API が面倒な処理を処理するため、開発者はカスタムの組み合わせを追加するだけで済みます。一般的に、PredictionIO は、迅速な構築と展開のためのエンジン、カスタマイズ可能なテンプレート、動的なクエリへのリアルタイム応答、体系的なプロセスによるより高速な機械学習モデリング、事前に構築された評価基準、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を分析できる自然言語処理 API です。このような API は、指定された URL からテキストを抽出したり、指定されたドキュメントから直接生のテキスト情報に対してさまざまな分析を実行したりできます。開発者は、使用言語や特定のドメインなどの追加情報を提供することで、結果の精度を向上させることもできます。したがって、Geneea は、言語、修正、発音区別符号、タグ付け、トピック検出、名前エンティティ認識などのトピック タイプに対して複数の分析を実行できます。

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。同時に、色の識別、顔の検索、画像のタグ付け、年齢と性別の区別、さらにはコレクション内の類似画像の検索など、さまざまな視覚コンテンツの検索にも使用できます。あるいは、開発者はカスタム分類子を作成してトレーニングし、ターゲット オブジェクトを識別することもできます。一方、IBM Visual Recognition は IBM Watson Developer Cloud API スイートの一部であり、音声テキスト変換、テキスト音声変換、質疑応答、性格分析、トーン分析などのサービスも含まれています。

4. スラックAPI

数年前、Slack は最も人気のある共同作業コミュニケーション ツールの 1 つでした。その後、同社は独自の API を立ち上げ、開発者がコラボレーション スペース用のカスタム通信システムを構築できるようにしました。開発者はこの RESTful API を通じて Slack コードを学習し、使用することができます。 API は Slack の強力な自然言語処理機能を提供するだけでなく、開発者がインテリジェント チャットボットや会議スケジュール ロボットなど、Slack と統合するさまざまなアプリケーションを構築できるようにします。

5. AT&Tのスピーチ

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。 AT&T Watson 音声エンジンを搭載したこの API には、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含まれています。話し言葉（舞台芸術）ファイルを簡単にテキストに書き起こせるだけでなく、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 API を調整することもできます。

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。提供される API により、開発者は翻訳操作を実行する前にテキストの言語タイプを自動的に検出できます。同時に、提供されたテキストから特定の「隠された意味」を解釈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文字エンティティを識別する機能など、その他の機能も提供します。

7. Amazon 機械学習

Amazon の機械学習 API を使用すると、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、さまざまな機能を実装できます。同時に、開発者は独自の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、従量課金制の使用量プランを提供しています。

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。このような API を使用すると、さまざまな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使用した予測モデルの構築が可能になります。 BigML のハイライトは、ユーザーがさまざまな標準 HTTP メソッドを使用して、BigML 関連リソースを作成、取得、更新、削除できることです。

9. Google クラウド API

常にイノベーションに取り組んできた Google は、機械学習の分野でしばしば驚きをもたらしています。開発者のさまざまな面倒なタスクを簡素化するように設計された、完全なクラウド API セットを備えています。 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。それぞれの機能は次のとおりです。

• Cloud Vision API - 画像注釈、顔、ロゴ、ランドマークの検出、光学文字認識、明示的なコンテンツの検出などが含まれます。
• 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変換が含まれます。
• 自然言語 API - 構造分析、テキストの意味の識別、感情分析、エンティティ認識、テキスト注釈などが含まれます。
• 翻訳 API – ある言語から別の言語に翻訳します。
• Dialogflow API – チャットボットや音声駆動型アプリケーションなどの会話型インターフェースを開発するための完全なスイート。

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を追加するための音声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、ウェアラブルデバイス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できます。 Wit.ai のドキュメントは簡潔でわかりやすいです。さまざまなコード例が含まれているだけでなく、多くの一般的な言語やプラットフォーム向けの SDK のクイック スタート ガイドや、完全な Wit アプリケーション ガイドも提供されています。

結論は

機械学習の応用が広まるにつれ、すべての開発者は激しい競争の中で優位性を維持する必要があり、さまざまな機械学習 API の研究と「習得」に専念する必要があります。上記の 10 個の API が、皆さんの役に立つことを願っています。

原題: 知っておくべき 10 個の機械学習 API、著者: Shweta Datar

[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]