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API 是一套用于構建軟件程序的協議和工具。對于應用開發者而言，有了開放的 API，就可以直接調用其他公司做好的功能為我所用，這在很大程度上提升了工作效率。

本文整理了以下四大類共 50 種 API，為你節省了尋找資源的時間。總之，你所需要的可能基本都在下面了：

• 人臉和圖像識別（Face Image Recognition）

• 文本分析，自然語言處理，情感分析（Text Analysis, NLP, Sentiment Analysis）

• 語言翻譯（Language Translation）

• 機器學習與預測（Machine Learning prediction）

▌人臉和圖像識別

1、Animetrics Face Recognition：該 API 可用于檢測圖片中的人臉，并將其與一組已知的人臉數據集進行匹配。 API 還可以添加或刪除可搜索圖庫中的對象，并添加或刪除某一分類中的人臉。

2、Betaface：面部識別和檢測 Web 服務。其特點包括多人臉檢測、人臉裁剪、123 個人臉特征點檢測、人臉驗證與識別、以及在大規模數據庫中進行相似性搜索。

3、Eyedea Recognition：專注于高端計算機視覺的解決方案，主要是對象檢測和對象識別軟件。識別內容包括眼睛、臉部、車輛、版權和車牌檢測。 該 API 的主要作用在于可以即時理解目標，用戶以及行為。

4、Face++：面部識別和檢測服務，可在于應用程序中的檢測、識別和分析。用戶可以用其進行模型訓練、人臉檢測、人臉識別、人臉分組、創建人臉數據集及獲取信息。

5、FaceMark：該 API 能夠檢測到人臉正面照片上的 68 個特征點，以及側臉照片上的 35 個特征點。

6、FaceRect：一款功能強大且完全免費的人臉檢測 API 。該 API 可在一張照片上查找單個人臉（正面和側面）或多個人臉，并為找到的每個人臉生成 JSON 輸出。此外，FaceRect 可以為每個檢測到的人臉找到人臉特征（眼睛、鼻子和嘴巴）。

7、Google Cloud Vision API：該 API 由 TensorFlow 等強大的平臺驅動，能夠讓模型進行學習和預測圖像內容。它可以幫你找到感興趣的圖像，并迅速獲得豐富的注釋。它將圖像分為數千個類別（如船、獅子和埃菲爾鐵塔），能檢測相關人臉表情，并識別多種語言的印刷文字。

8、IBM Watson Visual Recognition：理解圖像-視覺概念內容，進行圖像標注、查找人臉、估計年齡和性別，并在集合中查找類似圖像，還可以通過自定義概念來重新訓練服務。

9、Imagga：提供可自動將標簽分配給圖像的 API，使圖像更易于找到。它是基于 PaaS 的圖像識別 API。

10、Kairos：它可快速將情緒分析和人臉識別功能添加到應用和服務平臺。

11、Microsoft Cognitive Service - Computer Vision：該云 API 可以基于用戶輸入和選擇以不同方式分析視覺內容。 如基于內容標記圖像，對圖片進行分類，檢測人臉并返回它們的坐標，識別指定領域的內容，生成內容的描述，識別圖像中的文本，標記成人內容。

12、Skybiometry Face Detection and Recognition：該 API 提供人臉檢測和識別服務，最新版的 API 中還能夠區分墨鏡和透明眼鏡。

13、ParallelDots Visual Analytics API：可自動標記圖像，過濾不適當的內容，識別情緒。

▌文本分析、NLP 和情緒分析

1、Bitext：提供市面上最精確的基于多語言主題的情緒分析。目前提供四種語義服務：實體和概念提取、情緒分析和文本分類。該 API 支持 8 種語言。

2、Diffbot Analyze：它是為開發人員提供的工具，可以識別、分析和提取任何網頁上的主要內容。

3、Free Natural Language Processing Service：它是一個包含情感分析、內容提取和語言檢測的免費服務。

4、Google Cloud Natural Language API：用于分析文本結構和含義，包括情感分析、實體識別和文本注釋。

5、Watson Natural Language Understanding：分析文本從而在內容中提取元數據，例如概念、實體、關鍵詞、類別、關系和語義角色。

6、MeaningCloud Text Classification：該 API 能實現預分類任務功能，如文本提取、分詞、移除停用詞、詞形還原。

7、Microsoft Cognitive Service - Text Analytics：從文本中檢測情緒、關鍵短語、主題和語言。屬于同一類（面向語言的認知服務）的其他 API 包括 Bing 拼寫檢查、語言理解、語言分析以及 Web 語言模型。

8、nlpTools：是用于自然語言處理的一個基于 RESTful 的 HTTP Web 服務的簡單 JSON。它可解碼網絡新聞媒體，用于情緒分析和文本分類。

9、Geneea：可以對提供的原始文本、從給定 URL 中提取的文本或直接提供的文檔進行分析（自然語言處理）。

10、ParallelDots Text Analytics APIs：在 14 種不同語言的基礎上提供了方便且多樣的一套自然語言理解（NLU）算法。ParallelDots 自定義分類器還允許你在自定義類別上構建文本分類器，且無需任何訓練數據。

11、Thomson Reuters Open Calais™：使用自然語言處理、機器學習及其他方法，Calais 可以通過實體（人、地點和組織等）、事實（人“x”在公司“y”工作）和事件（人“z” 在“x”日被任命為公司“y”的董事長）將文檔歸類和鏈接。

12、Yactraq Speech2Topics：它是一項云服務，通過語音識別和自然語言處理將音視頻內容轉換為主題元數據。

▌語言翻譯

1、Google Cloud Translation：該 API 可以在數千個語言對之間動態翻譯文本。它允許網站和程序以編程方式與翻譯服務集成。

2、Google Cloud SPEECH-TO-TEXT：讓開發人員能夠運用強大的神經網絡模型，將音頻轉換成文本。該 API 可識別 120 種語言和變體，以支持全球用戶群。

3、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模型，可以根據獨特術語和語言進行自定義。

4、MotaWord：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翻譯報價，提交包括文檔和樣式指南的翻譯項目，跟蹤翻譯項目的進度并實時獲取活動信息。

5、WritePath Translation：該 API 允許開發人員訪問 WritePath 的功能，并與其他應用程序集成。使用該 API 可以完成的操作包括：獲取字數，發布翻譯文檔以及檢索已翻譯的文檔和文本。

6、Houndify：通過一個不斷學習的獨立平臺，將語音和會話智能集成到產品中。

7、IBM Watson Conversation：構建可理解自然語言的聊天機器人，并將它們部署在消息發送平臺和網站上。 屬于同一類（面向語言的認知服務）的其他 API 包括對話、自然語言分類器、個性觀點、文檔轉化、以及音調分析器等功能。

8、IBM Watson Speech：包括語音到文本和文本到語音 ( 如在呼叫中心轉錄通話，或創建語音控制的應用程序）的轉換。

▌機器學習與預測

1、Amazon Machine Learning：查找數據中的模式。該 API 的幾種典型應用包括：檢測欺詐、預測需求、精準營銷和點擊預測。

2、BigML：提供云托管的機器學習和數據分析服務。用戶可以設置數據源并通過標準的 HTTP 創建模型來處理基本的監督和無監督機器學習任務。

3、Google Cloud Prediction：提供一個 RESTful API 來構建機器學習模型。這些工具可以幫助分析數據，為應用程序添加各種功能，例如客戶情緒分析、垃圾郵件檢測、推薦系統等。

4、co：為電子商務網站提供產品推薦引擎。

5、Hu:toma：幫助世界各地的開發人員構建商用級別的深度學習聊天機器人。它提供免費訪問的專有平臺，該平臺提供了創建和共享對話式 AI 的工具和渠道。

6、IBM Watson Retrieve and Rank：開發人員可以將他們的數據加載到服務中，使用已知的相關結果來訓練機器學習模型（Rank）。服務輸出包括相關文檔和元數據。

7、indico：提供文本分析（如情感分析、社交活動和情緒）和圖像分析（例如面部情緒和面部定位）。indico API 可以免費使用，不需要訓練數據。

8、Microsoft Azure Cognitive Service API：該 API 正在取代提供基于預測分析的 Azure 機器推薦服務。它為客戶提供個性化的產品推薦并促進銷售量。新版本支持批處理，具備更好的 API 管理器、更干凈的 API 接口、更一致的注冊/計費體驗等。

9、Microsoft Azure Anomaly Detection API：使用時間間隔均勻的數值檢測時序數據中的異常事件。比如在監視內存使用情況時，上升趨勢可能意味著內存泄漏。

10、Microsoft Cognitive Service - QnA Maker： 將信息提煉成對話式并易于瀏覽的答案。屬于同一類（面向知識的認知服務）的其他 API 包含學術知識、實體鏈接、知識探索和推薦。

11、Microsoft Cognitive Service - Speaker Recognition：使應用程序具有識別講話者的能力。 屬于同一類（面向語音的認知服務）的其他 API 包括 Bing 語音（語音與文本互相轉換并理解其意圖）和 自定義識別。

12、MLJAR：為原型設計、開發和部署模式識別算法提供服務。

13、NuPIC：是一個用 Python/C++ 編寫的開源項目，可以實現 Numenta's Cortical 學習算法，由 NuPIC 社區維護。 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，并利用其他平臺功能。

14、PredicSis：為大數據提供強大的洞察力，并通過預測分析提高營銷能力。

15、PredictionIO：是在 Apache 2.0 許可下發布的基于 Apache Spark，HBase 和 Spray 的開源機器學習服務器。典型的 API 方法包括創建、管理用戶和用戶記錄、檢索項目和內容以及基于用戶創建和管理推薦。

16、RxNLP - Cluster Sentences and Short Texts：文本挖掘和自然語言處理服務。 Cluster Sentences API 是其之一，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 狀態更新的文章）轉換為邏輯分組。

17、Recombee：通過 RESTful API 提供數據挖掘、語言查詢和機器學習算法（例如協同過濾和基于內容的推薦）的服務。

作者：Pedro Lopez, KDnuggets

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