14个文本转图像AI API
50 个超实用的机器学习API
2024-12-17
API是帮助我们创建软件应用的很实用的工具。之前 KDnugget 发布了年度最佳50+机器学习&预测API，整体可分为4类：
- 面部识别&图像识别
- 文本分析，自然语言处理，情感分析
- 机器翻译
- 机器学习和预测
每个类别下的API按照字母顺序列出，API简介来自于其网页上显示的信息。
面部识别和图像识别
- Animetrics Face Recognition：可以用于检测图像上的人脸，并将它们和一些知名人物的脸部相匹配。API还能添加或移除来自可以搜索到了画库中的对象，然后添加或移除对象上的人脸。
地址：http://api.animetrics.com/
- Betaface：面部识别和检测网络服务。特征包括多个面部检测、面部图像裁切、123面部数据点检测、面部验证、面部鉴定以及在非常大的数据库中进行相似度查找等。
地址：https://www.betaface.com/wpa/
- Eyedea Recognition:聚焦高端计算机视觉解决方案，主要是物体检测及物体识别软件。该API可提供眼睛、人脸、机车、版权声明检测。其主要价值是能让我们即时理解物体、用户和人物行为。
地址：http://www.eyedea.cz/
- Face++：可提供面部检测、识别及分析方面的应用。用户可调用API训练程序，检测人脸，识别人脸，分类人脸，创建人脸数据集等等。
地址：https://www.faceplusplus.com/
- FaceMark：该API可在前脸图像上检测68个数据点，采集35个数据点用于构建脸部画像。
地址：http://apicloud.me/apis/facemark/docs/
- FaceRect：一款强大的用于面部检测的免费API。该API能在一张照片上发现多张面孔，并为发现的人脸生成json输出。此外，FaceRect也能为每个检测到的人脸发现面部特征（比如眼睛、鼻子和嘴唇）。
地址：http://apicloud.me/apis/facerect/demo/
- Cloud Vision API：得到谷歌TensorFlow的强力支持，能让模型学习和预测图像的内容。可以帮你发现喜欢的照片，大规模的迅速得到照片信息。它能将图像分成几千个类别，检测出具有相同情绪的人脸，以及识别多种语言文字。
地址：https://cloud.google.com/vision/
- IBM Watson Visual Recognition：理解图像的内容——标记图像、发现人脸、估计年龄和性别、发现数据集中相似的图像。也可以训练模型，创建你自己的自定义概念。
地址：https://www.ibm.com/watson/services/visual-recognition/
- Imagga：该API能够为你的照片自动分配标签，从而让照片更容易找到。它是基于图像识别平台的服务应用。
地址：https://imagga.com/solutions/auto-tagging.html
- Kairos：该平台能让你迅速方便地为自家应用和服务添加面部识别功能。
地址：https://www.kairos.com/docs/api/
- Microsoft Cognitive Service-Computer Vision：这款基于云的API能以不同的方式分析用户输入的视频内容，比如检测人脸并返回面部坐标值，分类图像，识别特定领域内容，标记成人内容等等。
地址：https://www.microsoft.com/cognitive-services/en-us/computer-vision-api
- ParallelDots Visual Analytics APIs：能够帮你自动标记图像，过滤不合适的内容，发现图像能否广泛传播的概率，识别图像中面部表情所表达的情绪。
地址：https://www.paralleldots.com/visual-analytics
- Skybiometry Face Detection and Recognition：提供面部识别和检测服务。新版API还包含了区分深色玻璃和透明玻璃的功能。
地址：https://skybiometry.com/Documentation/
文本分析，自然语言处理和情感分析
- Bitext：提供市场上基于情绪的最精准的多语言话题。目前有4种语义服务：实体及概念提取，情感分析及文本分类。API可以处理8种语言。
地址：https://www.bitext.com/text-analysis-api-2/#How-accurate-is-the-analysis
- Diffbot Analyze：为开发者提供能够从网页中识别、分析和提取主要内容和情节的工具。
地址：https://www.diffbot.com/dev/docs/analyze/
- Free Natural Language Processing Service：提供包括情感分析、内容提取和语言检测在内的免费服务。
地址：https://market.mashape.com/loudelement/free-natural-language-processing-service
- Google Cloud Natural Language API：分析文本数据的语义和结构，包括情感分析、实体识别和文本注释。
地址：https://cloud.google.com/natural-language/reference/rest/
- Watson Natural Language Understanding：分析文本，从内容中提取元数据，比如概念、实体、关键词、关系和语义角色。
地址：https://www.ibm.com/watson/services/natural-language-understanding/
- MeaningCloud Text Classification：API能够执行预分类任务，比如提取文本，文本标记，移除停止词和词干提取。
地址：https://www.meaningcloud.com/developer/text-classification
- Microsoft Cognitive Service-Text Analytics：从文本中检测语义、关键词语、话题和语言。
地址：https://azure.microsoft.com/zh-cn/services/cognitive-services/text-analytics/
- NlpTools：一个用于自然语言处理的简单API，可以对在线新闻媒体进行情感分析和文本分类。
地址：http://nlptools.atrilla.net/web/api.php
- Geneea：能够分析给定的原始文本或从给定URL中提取的文本。
地址：https://api.geneea.com/
- ParallelDots Text Analytics APIs：提供面向14种语言的边界多样的自然语言处理处理服务，比如发现显著实体，移除恶意评论等等。
地址：https://www.paralleldots.com/text-analysis-apis
- Thomson Reuters Open Calais：利用自然语言处理、机器学习和其它方法，能够将你的文件分类，与各种实体（比如人物、地方、组织）、事实（比如人物“X”为公司“Y”工作）和事件（比如人物“X”被选为公司“Y”的总裁）。
地址：http://www.opencalais.com/
- Yactraq Speech2Topics：能将音频视频内容通过语音识别和自然语言处理转换为话题元数据。
地址：https://yactraq.com/
机器翻译
- Google Cloud Translation：能够动态地翻译数千对语言之间的文本。API允许网站和程序与编写的翻译服务兼容。
地址：https://cloud.google.com/translate/docs/
- Google Cloud SPEECH-TO-TEXT：能让开发者通过简单易用的API，利用强大的神经网络模型将音频转换为文本内容。API可识别120种语言及其变体。
地址：https://cloud.google.com/speech-to-text/
- IBM Watson Language Translator: 多语言之间的文本互译。提供多种具体领域的模型，比如基于某种语言选择自定义模型。
地址：https://www.ibm.com/watson/services/language-translator/
- MotaWord：一款快速的语言翻译平台，提供70余种语言的翻译服务。该API还能让开发者为每个翻译获得引用，提交翻译项目以及文档和风格指导，追踪翻译项目的进度，实时获取活动数据流。
地址：https://www.motaword.com/developer
- WritePath Translation：该API能让开发者访问和兼容WritePath与其它应用的功能。可以检查词汇数量、发布文档用于翻译、获取翻译后的文档和文本等。
地址：https://www.writepath.co/en/developers
- Houndify：将语音和对话智能整合到你的产品中。
地址：https://www.houndify.com/
- IBM Watson Conversation：创建一个能够理解自然语言的聊天机器人，并将其部署在通信应用或网站上。
地址：https://www.ibm.com/watson/services/conversation/
- IBM Watson Speech：语音转文本以及文本转语音服务。
地址：https://www.ibm.com/watson/services/speech-to-text/
机器学习&预测
- Amazon Machine Learning：发现数据中的模式。比如使用API进行欺诈检测、预测需求、发现市场和网页点击预测。
地址：https://aws.amazon.com/documentation/machine-learning/
- BigML：提供基于云的机器学习和数据分析服务。用户可以设置一个数据源，通过标准HTTP使用基本的监督学习和无监督学习创建模型进行预测。
地址：https://bigml.com/api/
地址：https://cloud.google.com/prediction/docs/
- GuessWork Co：可用于搭建电商网站的推荐引擎，能够使用基于Google Prediction API的语义引擎准确地推测顾客的行为。
地址：http://www.guesswork.co/
- Hu:toma：能让全球开发者访问提供工具和通道的深度学习平台，从而帮助开发者创建机器学习模型。
地址：https://www.hutoma.ai/
- IBM Watson Retrieve and Rank：开发者可以将自己的数据加载到服务中，使用已知的相关数据训练机器学习模型。
地址：https://www.ibm.com/watson/services/retrieve-and-rank/
- Indico：提供文本分析（比如情感分析）和图像分析（比如脸部情绪）。免费使用，无需训练数据。
地址：https://indico.io/docs
- Microsoft Azure Cognitive Service API：提供基于预测型分析的解决方案。提供面向用户和提高销售额的个性化产品推荐。
地址：https://azure.microsoft.com/en-au/services/cognitive-services/
- Microsoft Azure Anomaly Detection API: 检测具有数值的时序数据中的异常值。比如，在监控计算中内存使用情况时，如果出现一个向上的趋势，应当引起注意，因为这可能意味着内存泄露。
地址：https://gallery.cortanaintelligence.com/MachineLearningAPI/Anomaly-Detection-2
- Microsoft Cognitive Service – QnA Maker：将信息浓缩为对话式和易于查看的答案。
地址：https://www.microsoft.com/cognitive-services/en-us/qnamaker
- Microsoft Cognitive Service – Speaker Recognition：让你的APP能够知道谁在谈话。
地址：https://www.microsoft.com/cognitive-services/en-us/speaker-recognition-api
- MLJAR：提供原型设计、研发和部署模式识别算法。
地址：https://mljar.com/
地址：https://github.com/numenta/nupic/wiki/NuPIC-API—A-bird’s-eye-view
- PredicSis：可用于大数据分析，通过预测型分析改进用户产品的市场表现。
地址：https://predicsis.ai/
- PredictionIO: 基于Apache Spark的开源机器学习服务器。示例API方法包括创建及管理用户和用户记录，获取数据项和内容，创建及管理基于用户的推荐。
地址：http://predictionio.incubator.apache.org/index.html
- RxNLP – Cluster Sentences and Short Texts：提供文本挖掘和自然语言处理服务。
地址：http://www.rxnlp.com/api-reference/cluster-sentences-api-reference/
- Recombee:可用于数据挖掘、查询语言和机器学习算法。
地址：https://www.recombee.com/
希望各位都能抓住这个时代最好的部分，摈弃坏的部分，达成心中所愿。
本文章转载微信公众号@人人都是程序猿
