機械学習に使えるおすすめのAPIまとめ10選

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テクノロジーの各分野において、機械学習は近年大きな影響を与えてきました。スマートフォンの写真ライブラリやメール受信箱のフィルターシステムなど、人々の日常の中にも機械学習は活用されています。

また、近年では機械学習のアルゴリズムとAPIをひとつのフィールドにまとめようという試みも始まっています。

今回は、機械学習に使えるおすすめのAPIを10個ご紹介します。

1. Amazon Machine Learning

AML(Amazon Machine Learning)をAPIで実装すると、AMLで用意されたモデルを使用してアプリケーションが構築できるようになります。このAPIで可能なのは、不正検出、需要予測手法、マーケティングのターゲティングとクリック予測などの分野です。

データビジュアライゼーションのためのツールも内蔵されており、複雑なアルゴリズムや技術に踏み込むことなしに、機械学習モデルを作れます。

Amazon Machine Learning

2. BIGML API

BIGML APIは、機械学習とデータ分析のためのクラウド上のツールです。データソースのセットアップ、データセットの作成とモデル作成を行えます。

アプリケーションを他の機能とインテグレートし、新しい機能を作成することも可能。シンプルで標準化されたフレームワークを用いたソリューションとして最適なAPIです。

BIGML API

3. ERSATZ API

Webベースの機械学習プログラムAPIであるERSATZ APIは、これまでマニュアルで行われていた認識タスクを自動化してくれます。

このプラットフォームは、データのモデリングとビジュアライゼーション、チームのコラボレーション、GPUのコンピューティングに使われます。これらの機能全てが、ブラウザ上で操作可能なのも嬉しいポイントです。

ERSATZ API

4. GUESSWORK API

Mani DoraisamyとBoobesh Ramalingamによって創始されたこの機械学習プラットフォームは、機械言語とアプリケーションの統合を簡単にしてくれます。

顧客の動向予測に特化しており、検索エンジンでGoogle Prediction APIを使用することで正確な予測が可能です。また、SNSのデータを使って顧客のペルソナを作成し、ユーザーのビジネスデータと組み合わせて顧客のアクション・興味を促進させることもできます。

GUESSWORK API

5. IBM WATSON API

世界でもっとも強力なAIをアプリケーションに統合させたいのならば、IBM Watson APIがおすすめです。

このAPIが提供するサービスは、以下のようなものです。

  • 隠れたデータを分析し、トレンドのモニタリングやパターンを探る
  • チャットボットとビジュアルエージェントを開発する
  • 機械語を用いてビジュアルコンテンツのタグ付けと分類を行う

Watsonは、人間に相当する画像認識能力と言語処理能力があるとされています。医療診断アプリなどが、このAPIを使って開発されました。

IBM WATSON API

6. IMAGGA API

このAPIを使用すれば、機械学習が内蔵された次世代の画像認識アプリを開発できます。

IMAGGA APIはさまざまな機能が内蔵された画像認識ソリューションで、たとえば以下のような機能があります。

  • 画像のタグ付けを行い、素早い画像認識と検索を行う
  • 素早い画像分類を可能にし、画像コンテンツの自動分類を行う
  • 色彩をもとに画像を認識・判別する
  • サムネイルを取得し、コンテンツの内容に沿ったクロッピングができる
  • 画像認識により、アダルトコンテンツを認識・コントロールできる

IMAGGA API

7. NuPIC API

PythonとC++で書かれたこちらのオープンソースプロジェクトは、NumentaのCortical Learning Algorithm(CLA)を実装しています。分散的意味表現、時間的推論、オンラインラーニングなどが特徴的です。

NuPIC API

8. QALENDRA PREDICTIONS API

データに基づいたインサイトからさまざまな予測を可能にしてくれる、QALENDRA PREDICTIONS API。

非常にコンテクスチュアルなデータ処理で、天気、地理、交通状況、市場価格など、特定の場所と時間に沿った詳細な予測を可能にしてくれます。

QALENDRA PREDICTIONS API

9. SIGHTCORP FACE API

このAPIを使用することで、AIをベースとした顔認識機能付きのアプリ作成が可能です。

顔認識、感情分析、人口統計、人間の注意力の分析、群衆の画像分析が可能。感情、年齢、ジェンダー、エスニシティ、ムード、ポーズ、ファッションのスタイルまでも識別でき、非常に高速で正確な顔認識分析が可能です。

SIGHTCORP FACE API

10. WINDOWS AZURE MACHINE LEARNING RECOMMENDATIONS API

アプリやWebサイトに使用できるアルゴリズムを開発できます。

CLIやPython、Azureのデータを使い、AIソリューションを提供。データの分析ソリューションの開発・テスト・実装が可能です。

WINDOWS AZURE MACHINE LEARNING RECOMMENDATIONS API

まとめ

以上、機械学習に関わる上で知っておくべきAPI10選を紹介しました。

ここで紹介したAPIは非常に使用しやすく、カスタマイズ性も高いものばかりです。イノベーティブなソリューションを探している際は、ぜひ試してみてください。

(原文:Rashmi Inglekh 翻訳:Mariko Sugita)

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