20个API证明了ML和预测的能力
在这篇文章中，我收集了20种基于机器学习和预测的最佳API。按执行领域划分为4组：
图像和面部识别
机器学习和预测性;
NLP，文本分析和情感分析;
语言翻译。
图像和面部识别
1. Trueface.ai
虽然API发布不一年，但它已经确立了它在同类产品中的领导地位。
API的特点之一是它可以通过欺骗检测来区分真人脸和图片。另外，TrueFace提供了可重用的代码片段。
2.Kairos
您可以使用Kairos识别人脸并分析图片上的人脸。该API具有相当大的一组功能，例如：
性别和年龄检测;
注意力测量;
情绪检测;
种族检测;
寻找面部匹配(安全应用的好消息)。。
3.Amazon Rekognition
该API非常适合开发人员创建集成到Amazon Web Service中的应用程序和软件。借助Amazon Rekognition，您可以执行以下操作：
分析图像以确定它们是否有可疑内容;
检测并选择图像中的文字;
比较两张脸（这意味着，你可以理解两张不同的照片是否是同一个人的脸）;
扫描情绪。
4.Face Recognition and Face Detection
该API由Lambda Labs开发。当用户输入图像的URL时，API可以判断照片上是否有名人以及究竟是谁的照片，如下所示：
对于这个功能来说，还有其他一些功能：
在发送用于分析的图片URL之后，用户将发现照片是否包含脸部，其中有多少人在那里。该API还将精确定位主要面部特征（鼻子，嘴巴，眼睛）。
这个API是市场上最便宜的，所以如果你对面部识别新手并且不确定你是否真的需要应用程序中的功能，那么这是一个很好的起点。
5. Eyedea Recognition
这个API对想要收集关于消费者行为，情绪等的见解的人来说非常方便。API不仅分析面孔，还关注上下文 - 图片中的人在哪里，附近有什么对象 - 所有这些数据提供了对潜在客户，潜在客户等的更深入了解。
6. FaceRect
好消息是，FaceRect是一个完全免费的面部识别API。不过，它的功能非常强大：
在照片上定义了多个人脸;
该API检测图片上每张脸的面部特征;
JSON输出也适用于每个面孔。
7. IBM Watson Visual Recognition
IBM以其解决方案的创新和技术进步而闻名。因此，毫不奇怪，当一个规模的公司产生了一个面部识别API时，它将会非常完善。
以下是该API的主要功能:
了解图像的内容;
确定照片中人的年龄和性别;
找到与之前分析过的相似的图像;
API可以由用户来训练，用户可以创建定制的概念。
8. Skybiometry Face Detection and Recognition
通过Skybiometry的人脸检测也是一个可靠的解决方案，可以检测有眼镜或无眼镜的人，捕捉到照片上的多个面孔，并分析他们的情绪。
而且，API会更新频率很高，所以很快就会出现新的功能。
9. Antimetrics Face Recognition
为了更有效地分析和识别人脸，API通过将2D图片转换为3D模型来工作。识别是通过检测脸部并将其与现有的一组脸部进行比较直到找到匹配来执行的。
10. Face ++
该API可用于网页。它还有一个针对iOS和Android的离线SDK。即使用户的手机没有接收，它也可以提供面部检测和比较。这为开发人员提供了更广泛的可能性。
机器学习和预测性
11. Google Cloud Prediction API
说到预测性API，不能不说Google开发的预测性API。Google Cloud Prediction API可以预测基于旧趋势的新趋势。以下是您可以使用它的内容：
预测下一个用户想看什么电影;
基于电子邮件开放习惯，API可以分类是否需要电子邮件或垃圾邮件;
研究一个人的购物习惯，API可以预测用户每天花费多少钱。
12.Big ML
Big ML是一种API，可让您轻松操作数据集，集群，预测，模型和批次。这是一款易于使用的机器学习服务，只需点击几下即可集成到您的应用或软件中。
13. Guesswork.co
借助此API，您可以为购物网站或软件创建推荐引擎。只需点击几次，用户就可以通过提供与用户已购买的产品互补的产品来增加转化次数。
14. MLJAR
API为数据模式的开发，原型设计和部署提供了环境。用户可以在本地和云中部署模型。MLJAR为不同的项目和内置的超参数搜索提供统一的界面。
15. Bitext
Bitext是允许用户从社交媒体提及，网站评分等获得更多见解和有用数据的API。以下是API的技术亮点：
JSON输出;
异步调用;
HTTPS安全性。
好消息是，API是免费的。
16.Swift
Swift API使用机器学习和数据处理，根据店内交易和客户的在线行为为零售商提供见解。由于数据处理，该应用可以预测：
供应链;
购物者营销;
品种;
交付决定。
17. Datumbox
该API提供了一个包含14个分类器和NLP授权的机器学习环境。其功能包括：
情绪分析;
可读性评估;
主题分类;
语言识别;
垃圾邮件检测
18. InsideView
InsideView是一个以ML为动力的API，可帮助中小企业加快销售和市场。它汇总了来自数千种不同来源的用户数据，并将其转变为可消费形式。
它有助于销售经理识别公司内部的决策者并找到正确的领导。
语言翻译和识别
19. Google Cloud Speech-to-Text
API允许用户将不同长度的音频转换为文本。该数据集有超过120种语言，扩大了开发者的可能性范围。
API具有适当的格式并识别专有名词。此外，还有针对特定使用情况的预建模型。
20. Houndify
API的主要定位是“随处可见人工智能”。该解决方案确实很聪明，功能强大。这只是它的一些功能：
深层意义理解（能够从一个句子中识别多个问题）;
注意上下文（用户的位置或他之前与系统的联系）;
该API识别音乐和音频。