Думаете, разработчики сами пишут код всего ПО? Ну не могут, даже если захотят. Программный код сложен и содержит миллионы логических операций. Разработчики могут в конечном итоге запутаться и испортить все программное обеспечение.
Ну, вот тут-то и приходит на помощь интерфейс прикладного программирования (API). Для тех, кто не знает, API — это готовый код, который помогает в оцифровке монотонных задач и автоматизации сложных функций. Теперь каждая область ИТ-услуг имеет свои API: разработка веб-сайтов, разработка мобильных приложений, создание сетей, DevOps. Даже когда речь идет об услугах по разработке ИИ, у нас есть определенные API, которые значительно упрощают весь процесс разработки и развертывания приложений ИИ.
Итак, в этом блоге мы выбрали 10 самых популярных API. Эти API будут чаще всего использоваться в индустрии искусственного интеллекта (ИИ). Мы составили этот список после обширных исследований и обсуждений с популярными консультационными службами по искусственному интеллекту и машинному обучению. По этой причине это очень стоит вашего времени. Итак, просмотрите список и решите, какой из них соответствует вашим требованиям:
10 лучших API-интерфейсов искусственного интеллекта на 2020 год
1. API управления навыками Alexa
Все знают об умном помощнике Amazon Alexa, верно? То, как он изменил жизнь людей, позволив им взаимодействовать с устройствами с помощью голосовой команды, просто впечатляет.
API управления навыками Alexa позволяет разработчикам обновлять модель взаимодействия, создавая, управляя и тестируя новые навыки для умного помощника Alexa. Эти навыки могут быть любыми — например, воспроизведение ваших любимых песен, чтение заголовков новостей, открытие определенного веб-сайта, бронирование авиабилетов, оплата счетов или просмотр любимого фильма в потоковом режиме. (Если верить Amazon, доступно более 70 000 навыков.
Таким образом, используя Alexa Skill Management API, разработчики могут поднять функциональность интеллектуального помощника Alexa на совершенно новый уровень. API полезен для разработчиков, работающих над умным помощником Alexa.
2. API Google Ассистента
API Google Assistant позволяет разработчикам встраивать интеллектуального помощника Google в мобильные приложения, динамики, интеллектуальные дисплеи, часы, автомобили, ноутбуки, телевизоры и другие устройства Google Home. Это обеспечивает голосовое управление на этих устройствах и позволяет пользователям искать информацию о погоде, пробках, новостях, рейсах, добавлять напоминания и управлять задачами, а также управлять устройствами умного дома, просто используя свой телефон. Такие функции, как обнаружение горячих слов, понимание естественного языка и другие интеллектуальные сервисы, также возможны с помощью Google Assistant API. Таким образом, этот API может быть хорошим ресурсом для разработчиков искусственного интеллекта, которые хотят сделать свои приложения ИИ умнее и эффективнее.
3. Большой мл
Разработчики, работавшие над BigML, согласны с заявлением компании о том, что это самый простой API для искусственного интеллекта и машинного обучения. Ну, это потому, что API содержит впечатляющие функции, такие как обнаружение аномалий и визуализация солнечных лучей. Это означает, что разработчики могут прекрасно использовать его, даже если у них нет предыдущего опыта. Кроме того, есть тематические исследования и руководства пользователя, которые помогут разработчикам, если они столкнутся с какой-либо заминкой в какой-либо задаче.
Таким образом, API помогает даже начинающим разработчикам искусственного интеллекта выполнять свои задачи с непревзойденным опытом. Неудивительно, почему в настоящее время это наиболее предпочтительные API-интерфейсы искусственного интеллекта.
4. ПредсказаниеIO
PredictionIO — это все, что вам может понадобиться в идеальном API искусственного интеллекта. Его можно развернуть бесплатно, он предлагает множество настраиваемых шаблонов и способен динамически отвечать на запросы после развертывания в качестве веб-службы. Что еще более интересно, так это то, что API PredictionIO поставляется с подробной документацией, содержащей инструкции для разработчиков и демонстрационные учебные пособия. Это означает, что разработчики никогда не столкнутся с какими-либо проблемами, чтобы извлечь из этого максимальную пользу.
Прежде всего, API регулярно обновляется. Это означает, что разработчики, использующие его, будут время от времени сталкиваться с новыми функциями.
5. Распознавание лиц аниметрики
Для разработчиков, которые ищут API для создания программного обеспечения для распознавания лиц или просто для анализа изображений, Animetrics Face Recognition — правильный выбор. Ищете причины? Вот некоторые из них:
Прежде всего, работа программного обеспечения для распознавания лиц Animetrics проста. Он обнаруживает лица на фотографиях и сопоставляет их с набором известных лиц.
Топ-4 самых популярных статей об искусственном интеллекте:
1. Обучение с подкреплением для оптимизации маршрутов автономных транспортных средств
3. Об искусственном интеллекте, машинном обучении и глубоком обучении за 5 минут
Во-вторых, API возвращает информацию о чертах лица или ориентирах в виде координат на изображениях.
В-третьих, разработчики могут легко загружать или забирать темы из галереи с помощью API или даже удалять лица из тем.
Таким образом, эти разработчики могут легко получить соответствующую информацию, необходимую им для распознавания лиц и анализа изображений, используя этот API искусственного интеллекта. Если вы спросите нас, этот API искусственного интеллекта, несомненно, является отличным вариантом для разработчиков.
6. Вит.ай
Wit.ai используется для создания интеллектуальных голосовых интерфейсов для систем искусственного интеллекта, таких как домашняя автоматизация, подключенные автомобили, робототехника, смартфоны и носимые устройства.
API искусственного интеллекта — мой любимый выбор для предоставления разработчикам мощных инструментов голосовой автоматизации в системах искусственного интеллекта. Не только потому, что это помогает им легко передавать и обрабатывать естественные языки от человеческого взаимодействия. Но также по той причине, что он способствует культуре сотрудничества и обмена, побуждая разработчиков делиться своими открытиями с другими членами сообщества. Wit.ai помогает каждому расти. Возможно, это одна из основных причин того, что Wit.ai API пользуется популярностью у разработчиков по всему миру для создания высокотехнологичных систем искусственного интеллекта.
7. Язык Salesforce Einstein
Если вы ищете эффективный API искусственного интеллекта для анализа текста из электронных писем, чатов или веб-форм — лучшего варианта, чем Salesforce Einstein Language API, не найти. Самая большая причина заключается в том, как красиво это работает:
API классифицирует настроение текста по положительным, отрицательным и нейтральным классам, чтобы понять чувство, стоящее за текстом. (Мы также можем создавать собственные модели или использовать готовые модели настроений.) Затем API классифицирует текст по определенным пользователем меткам, чтобы понять, что пользователи намереваются сделать, отправив текст. Таким образом, языковой API Salesforce Einstein позволяет разработчикам легко понять смысл любого текста, который они получают из электронной почты, сообщения или любой веб-формы.
8. Анаконда
Anaconda — это безопасный и масштабируемый API бизнес-класса на базе Python. Разработчики используют его для управления активами науки о данных. Одной из основных причин использования API является то, что он предоставляет разработчикам доступ к более чем 700 легко устанавливаемым пакетам. Кроме того, с помощью Anaconda вы можете быстро развертывать проекты в приложениях для интерактивных данных, живых ноутбуках и моделях машинного обучения. По этой причине многие разработчики используют его.
9. Индико
Indico, несомненно, является одним из лучших API-интерфейсов искусственного интеллекта для прогнозного анализа, потому что он работает быстро. API имеет два варианта. Один из них занимается эволюцией текста (анализ настроений, вовлеченность, эмоции), а другой занимается (эмоции лица, локализация лица). Таким образом, API может легко предсказывать фотографии и тексты без какого-либо формального обучения. Неудивительно, что Indico API является фаворитом всех, кто хочет создавать эффективные системы анализа текста и изображений.
10. API-интерфейс SummarizeBot
SummarizeBot API используется для анализа текста и мультимедиа систем искусственного интеллекта и решений на основе блокчейна. Есть причины, по которым этот API идеально подходит для этих функций. Используя API, вы можете легко извлечь важную информацию из документов или веб-сайтов, провести анализ тональности и извлечь ее из видео, изображений и GIF-файлов. Кроме того, существует более 100 языков, а также поддержка нескольких форматов файлов. В общем, искусственный интеллект предлагает многое, и разработчикам обязательно стоит его выбрать.
Вывод:
Итак, теперь у вас есть 10 лучших API-интерфейсов искусственного интеллекта, которые вы можете рассмотреть в 2020 году. Теперь ваша работа — определить, какой из них соответствует вашим бизнес-требованиям. Решения Signity также могут помочь. Будучи компанией по разработке чат-ботов, которая разработала бесчисленное количество пользовательских решений для разработки веб-приложений и мобильных приложений с использованием услуг искусственного интеллекта, у нас достаточно знаний и опыта. Итак, поторопитесь и протяните руку.
Вы также можете получить бесплатную консультацию по проекту аутсорсинг в Индию.
Этот контент изначально опубликован в разделе 10 лучших API-интерфейсов искусственного интеллекта, которые следует учитывать в 2020 году.
