API是一组用于构建软件程序的协议和工具。对于应用开发者来说，通过开放的API，可以直接调用其他公司做的功能供自己使用，大大提高了工作效率。本文整理了以下四大类共50个API，节省大家寻找资源的时间。简而言之，你需要的可能基本上有以下几种：FaceandImageRecognition(人脸图像识别)TextAnalysis,NaturalLanguageProcessing,SentimentAnalysis(TextAnalysis,NLP,SentimentAnalysis)LanguageTranslation(语言翻译)MachineLearningandMachineLearningprediction▌FaceandImageRecognition1.AnimetricsFaceRecognition：该API可用于检测图片中的人脸，并将其与一组已知的人脸数据集进行匹配。该API还可以在可搜索图库中添加或删除对象，以及在类别中添加或删除面孔。2.Betaface：面部识别和检测网络服务。其功能包括多人脸检测、人脸裁剪、123人脸特征点检测、人脸验证识别、大规模数据库相似度搜索等。3.EyedeaRecognition：专注于高端计算机视觉解决方案，主要是物体检测和物体识别软件。识别内容包括眼睛、人脸、车辆、版权和车牌检测。这个API的主要好处是能够立即了解目标、用户和行为。4、Face++：人脸识别检测服务，可在应用中进行检测、识别和分析。用户可以使用它进行模型训练、人脸检测、人脸识别、人脸分组、创建人脸数据集和获取信息。5.FaceMark：该API可以检测正面照片的68个特征点和侧面照片的35个特征点。6.FaceRect：一个功能强大且完全免费的人脸检测API。API在照片上查找单张面孔（正面和侧面）或多张面孔，并为找到的每张面孔生成JSON输出。此外，FaceRect可以为每个检测到的人脸找到面部特征（眼睛、鼻子和嘴巴）。7.GoogleCloudVisionAPI：该API由TensorFlow等强大平台驱动，使模型能够学习和预测图像内容。它可以帮助您找到感兴趣的图像并快速获得丰富的注释。它将图像分为数千个类别（例如船、狮子和埃菲尔铁塔），检测相关的面部表情，并识别多种语言的印刷文本。8.IBMWatsonVisualRecognition：理解图像-视觉概念的内容，进行图像标注，寻找人脸，估计年龄和性别，在集合中寻找相似图像。您还可以通过自定义概念来重新训练服务。9.Imagga：提供自动为图片分配标签的API，使图片更容易找到。它是一个基于PaaS的图像识别API。10.Kairos：可以快速为应用和服务平台添加情感分析和人脸识别功能。11.MicrosoftCognitiveService-ComputerVision：这个云API可以根据用户输入和选择以不同的方式分析视觉内容。比如根据内容标注图片、图片分类、检测人脸并返回人脸坐标、识别指定字段的内容、生成内容描述、识别图片中的文字、标注成人内容等。12.SkybiometryFaceDetectionandRecognition：该API提供人脸检测和识别服务。最新版本的API还可以区分太阳镜和透明眼镜。13.ParallelDotsVisualAnalyticsAPI：可以自动标记图片，过滤不当内容，识别情绪。▌文本分析、NLP和情感分析1.Bitext：提供目前市面上最准确的基于多语言主题的情感分析。目前有四种语义服务可用：实体和概念抽取、情感分析和文本分类。API支持8种语言。2.DiffbotAnalyze：是开发者识别、分析、提取任意网页主要内容的工具。3.免费自然语言处理服务：是一项免费服务，包括情感分析、内容抽取和语言检测。4.GoogleCloudNaturalLanguageAPI：用于分析文本结构和意义，包括情感分析、实体识别和文本标注。5.WatsonNaturalLanguageUnderstanding：分析文本以提取内容中的元数据，例如概念、实体、关键字、类别、关系和语义角色。6、意云文本分类：该API可实现文本抽取、分词、去停用词、词形还原等预分类任务功能。7.MicrosoftCognitiveService-TextAnalytics：从文本中检测情绪、关键短语、主题和语言。同一类别（语言认知服务）中的其他API包括Bing拼写检查、语言理解、语言分析和Web语言模型。8.nlpTools：用于自然语言处理的RESTfulHTTPWeb服务的简单JSON。它解码在线新闻媒体以进行情感分析和文本分类。9.Geneea：可以对提供的原始文本、从给定URL中提取的文本或直接提供的文档（自然语言处理）进行分析。10.ParallelDotsTextAnalyticsAPIs：提供了一套基于14种不同语言的方便且多样化的自然语言理解(NLU)算法。ParallelDotsCustomClassifier还允许您在没有任何训练数据的情况下在自定义类别上构建文本分类器。11.ThomsonReutersOpenCalais?：使用自然语言处理、机器学习和其他方法，Calais可以识别实体（人、地点、组织等）、事实（人“x”在公司“y”工作），以及事件（人“z”在“x”日被任命为公司“y”的董事长）对文档进行分类和链接。12.YactraqSpeech2Topics：是一种通过语音识别和自然语言处理将音频和视频内容转换为主题元数据的云服务。▌语言翻译1.GoogleCloudTranslation：该API可以在数千种语言对之间动态翻译文本。它允许网站和程序以编程方式与翻译服务集成。2.GoogleCloudSPEECH-TO-TEXT：允许开发人员使用强大的神经网络模型将音频转换为文本。API可识别120种语言和变体以支持全球用户群。3.IBMWatsonLanguageTranslator：将文本从一种语言翻译成另一种语言。该服务提供了几个特定领域的模型，可以针对独特的术语和语言进行定制。4.MotaWord：这是一个快速的人工翻译平台。它提供70多种语言的翻译。API还使开发者能够获取翻译报价、提交包括文档和风格指南在内的翻译项目、跟踪翻译项目的进度并实时获取活动信息。5.WritePathTranslation：此API允许开发人员访问WritePath的功能并与其他应用程序集成。使用API可以完成的操作包括：获取字数、发布翻译文档以及检索翻译文档和文本。6.Houndify：通过持续学习的独立平台，将语音和对话智能集成到产品中。7.IBMWatsonConversation：构建理解自然语言的聊天机器人并将它们部署在消息传递平台和网站上。同一类别（语言认知服务）中的其他API包括对话、自然语言分类器、个性视点、文档转换和语气分析器等功能。8.IBMWatsonSpeech：包括语音转文本和文本转语音（例如在呼叫中心转录呼叫，或创建语音控制的应用程序）。▌MachineLearningandPrediction1.AmazonMachineLearning：Findpatternsindata。该API的几个典型应用包括：欺诈检测、需求预测、精准营销、点击预测。2.BigML：提供云托管的机器学习和数据分析服务。用户可以通过标准HTTP设置数据源和创建模型，以处理基本的有监督和无监督机器学习任务。3.GoogleCloudPrediction：提供RESTfulAPI来构建机器学习模型。这些工具可以帮助分析数据，为应用程序添加各种功能，例如客户情绪分析、垃圾邮件检测、推荐系统等。4.co：为电子商务网站提供产品推荐引擎。5.Hu:toma：帮助世界各地的开发者构建商业级的深度学习聊天机器人。它提供对专有平台的免费访问，该平台提供创建和共享对话式AI的工具和渠道。6.IBMWatsonRetrieveandRank：开发人员可以将他们的数据加载到服务中，并使用已知的相关结果来训练机器学习模型（Rank）。服务输出包括相关文档和元数据。7.indico：提供文本分析（如情感分析、社交活动和情绪）和图像分析（如面部情绪和面部定位）。indicoAPI是免费使用的，不需要训练数据。8.MicrosoftAzureCognitiveServiceAPI：该API正在取代提供预测分析的AzureMachineRecommendation服务。它为客户提供个性化的产品推荐并促进销售。新版本支持批处理，具有更好的API管理器、更清晰的API接口、更一致的注册/计费体验等。9.MicrosoftAzureAnomalyDetectionAPI：使用具有统一时间间隔的数值来检测时间序列数据中的异常事件。例如，当监视内存使用情况时，上升趋势可能表示内存泄漏。10.MicrosoftCognitiveService-QnAMaker：将信息提炼成对话式和易于导航的答案。同一类别的其他API（面向知识的认知服务）包括学术知识、实体链接、知识探索和推荐。11.MicrosoftCognitiveService-SpeakerRecognition：使应用程序能够识别说话者。同一类别（语音认知服务）中的其他API包括必应语音（将语音转换为文本并理解意图）和自定义识别。12.MLJAR：提供原型设计、开发和部署模式识别算法的服务。13.NuPIC：是一个用Python/C++编写的开源项目，实现了Numenta的Cortical学习算法，由NuPIC社区维护。API允许开发人员使用原始算法、链接多个区域（包括层次结构）并利用其他平台功能。14.PredicSis：提供强大的大数据洞察力，通过预测分析提升营销能力。15.PredictionIO：是一个基于ApacheSpark、HBase和Spray的开源机器学习服务器，在Apache2.0许可下发布。典型的API方法包括创建和管理用户和用户记录、检索项目和内容，以及创建和管理基于用户的推荐。16.RxNLP-ClusterSentencesandShortTexts：文本挖掘和自然语言处理服务。其中之一是ClusterSentencesAPI，它将句子（例如来自多篇新闻文章的句子）或短文本（例如来自Twitter或Facebook状态更新的文章）转换为逻辑分组。17.Recombee：通过RESTfulAPI为数据挖掘、语言查询和机器学习算法（如协同过滤和基于内容的推荐）提供服务。作者：PedroLopez,KDnuggets原文链接：https://www.kdnuggets.com/2018/05/50-useful-machine-learning-prediction-apis-2018-edition.html
