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从人脸识别到机器翻译：52个有用的机器学习和预测API

人工智能正在成为新一代技术变革的基础技术，但从头开始为自己的应用和业务开发人工智能程序既成本高昂，且往往很难达到自己想要的性能表现，但好在我们有大量现成可用的 API 可以使用。...Animetrics Face Recognition：该 API 能用来检测图片上的人物面部，并且将其和已知的面部特征进行比对。...IBM Watson Visual Recognition：能够理解图像的内容——图像的视觉概念标签、寻找人脸、给出近似年龄和性别、寻找一个集合中相似的图像。...链接：https://www.ibm.com/watson/developercloud/visual-recognition.html 9....比如，基于内容标记图像；分类图像；检测人脸并返回坐标；识别特定领域的内容；生成内容的描述；识别图像中找到的文本；标记成人内容。

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    「首席架构师看无服务器」openwhisk 经典使用案例

    使用传统的服务器体系结构来构建满足这些要求的系统非常困难，因为它们要么功率不足，无法处理流量高峰，要么配置过度且极其昂贵。...API后端 无服务器计算平台为开发人员提供了一种无需服务器即可快速构建API的方法。...OpenWhisk支持自动生成用于操作的REST API，并且很容易将您选择的API管理工具（例如IBM API Connect或其他）连接到OpenWhisk提供的这些REST API。...例如，IBM Alchemy API和Watson Visual Recognition可与OpenWhisk一起使用，以自动从视频中提取有用的信息，而无需实际观看。...在执行过程中，提取器将生成帧（图像）并将其存储在Cloudant中。然后使用Watson Visual Recognition处理帧，并将结果存储在同一Cloudant DB中。

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    50种机器学习和预测应用的API，你想要的全都有

    本文整理了以下四大类共 50 种 API，为你节省了寻找资源的时间。...该 API 可在一张照片上查找单个人脸（正面和侧面）或多个人脸，并为找到的每个人脸生成 JSON 输出。此外，FaceRect 可以为每个检测到的人脸找到人脸特征（眼睛、鼻子和嘴巴）。...8、IBM Watson Visual Recognition：理解图像-视觉概念内容，进行图像标注、查找人脸、估计年龄和性别，并在集合中查找类似图像，还可以通过自定义概念来重新训练服务。...如基于内容标记图像，对图片进行分类，检测人脸并返回它们的坐标，识别指定领域的内容，生成内容的描述，识别图像中的文本，标记成人内容。...13、ParallelDots Visual Analytics API：可自动标记图像，过滤不适当的内容，识别情绪。

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    50种机器学习和预测应用的API，你想要的全都有

    对于应用开发者而言，有了开放的 API，就可以直接调用其他公司做好的功能为我所用，这在很大程度上提升了工作效率。 本文整理了以下四大类共 50 种 API，为你节省了寻找资源的时间。...该 API 可在一张照片上查找单个人脸（正面和侧面）或多个人脸，并为找到的每个人脸生成 JSON 输出。此外，FaceRect 可以为每个检测到的人脸找到人脸特征（眼睛、鼻子和嘴巴）。...8、IBM Watson Visual Recognition：理解图像-视觉概念内容，进行图像标注、查找人脸、估计年龄和性别，并在集合中查找类似图像，还可以通过自定义概念来重新训练服务。...如基于内容标记图像，对图片进行分类，检测人脸并返回它们的坐标，识别指定领域的内容，生成内容的描述，识别图像中的文本，标记成人内容。...13、ParallelDots Visual Analytics API：可自动标记图像，过滤不适当的内容，识别情绪。

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    50种机器学习和人脸识别API，收藏好！以后开发不用找啦

    本文整理了以下四大类共 50 种 API，为你节省了寻找资源的时间。...该 API 可在一张照片上查找单个人脸（正面和侧面）或多个人脸，并为找到的每个人脸生成 JSON 输出。此外，FaceRect 可以为每个检测到的人脸找到人脸特征（眼睛、鼻子和嘴巴）。 　　...8、IBM Watson Visual Recognition：理解图像-视觉概念内容，进行图像标注、查找人脸、估计年龄和性别，并在集合中查找类似图像，还可以通过自定义概念来重新训练服务。 　　...如基于内容标记图像，对图片进行分类，检测人脸并返回它们的坐标，识别指定领域的内容，生成内容的描述，识别图像中的文本，标记成人内容。 　　...13、ParallelDots Visual Analytics API：可自动标记图像，过滤不适当的内容，识别情绪。

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    人脸识别、情感分析，开发者必备50个机器学习API|值得收藏

    该 API 能够从单张图像中找到单张人脸或者多张人脸（不论是正脸还是侧脸），然后将找到的每个人脸信息存储在生成的 JSON 文件中。...IBM Watson Visual Recognition：该 API 可以理解图像的内容、视觉概念，然后在图像中标记出来，检测人脸、估计年龄和性别，从数据集中找到相似的图像。...该 API 支持 8 种主流语言。 Diffbot Analyze：为开发者提供了许多工具，支持从任意的网页中识别、分析和提取出主要内容和部分。...co：为电商网站提供产品推荐引擎。Guesswork 使用在 Google Prediction API 上运行的语义规则引擎可以准确预测客户意图。...MLJAR：为原型设计、开发和部署模式识别算法提供服务。

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    从人脸识别到情感分析，这有50个机器学习实用API！

    该API可在一张照片上寻找人脸（正面和侧面）或多张人脸，并为每张找到的人脸生成JSON格式的输出。...IBM Watson Visual Recognition：这个API能够通过了解图像的内容和视觉概念来标记图像，查找人脸，估计年龄和性别，并在资料集中查找类似图像。...ParallelDots Visual Analytics API：这个API是一个独特的产品，可以帮助您自动标记图像，过滤不适当的内容，从病毒营销的角度对任何照片进行评分或通过面部表情识别肖像的情绪。...IBM Watson Conversation：这个API可以构建可理解自然语言的Chatbot，并将它们安装在社交平台和网站上。...Microsoft Cognitive Service - Speaker Recognition：这个API能够让您的应用程序知道谁在说话。

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    从人脸识别到情感分析，50个机器学习实用API

    该API可在一张照片上寻找人脸（正面和侧面）或多张人脸，并为每张找到的人脸生成JSON格式的输出。...IBM Watson Visual Recognition：这个API能够通过了解图像的内容和视觉概念来标记图像，查找人脸，估计年龄和性别，并在资料集中查找类似图像。...ParallelDots Visual Analytics API：这个API是一个独特的产品，可以帮助您自动标记图像，过滤不适当的内容，从病毒营销的角度对任何照片进行评分或通过面部表情识别肖像的情绪。...IBM Watson Conversation：这个API可以构建可理解自然语言的Chatbot，并将它们安装在社交平台和网站上。...Microsoft Cognitive Service - Speaker Recognition：这个API能够让您的应用程序知道谁在说话。

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    人脸识别哪家强？亚马逊、微软、谷歌等大公司技术对比分析

    哪一个人脸识别 API 是最好的？让我们看看亚马逊的 Rekognition、谷歌云 Vision API、IBM 沃森 Visual Recognition 和 微软 Face API。...在这篇文章里，我将会分析以下人脸检测 API： 亚马逊 Rekognition 谷歌云 Vision API IBM 沃森 Visual Recognition 微软 Face API 人脸检测是如何工作的...然而，对于 IBM，在你的免费层使用量用完之后，你就要为每次调用 API 支付相同的价格。 Microsoft 为你提供了最好的免费协议，允许你每月免费处理 30000 张图片。.../face-detection/blob/master/src/solutions/ibm-watson-visual-recognition/VisualRecognitionV3.php）。...仅由 IBM 检测到面部的图像。 IBM 的示例图像 # 761963 ? 仅由 IBM 检测到面部的图像。 边界框 是的，生成的边界框也不同。

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    50多种适合机器学习和预测应用的API，你的选择是？（2018年版本）

    人脸和图像识别 1.Animetrics Face Recognition：该API可用于检测图像中的人脸，并将其与已知的人脸数据集相匹配。...8.IBM Watson Visual Recognition：该API能够理解图像的内容，比如图像标记，检测人脸、年龄和性别预测，还可以进行人脸相似检测。...此外，还可以利用该API根据自身任务开发相关服务。 9.Imagga：该API能够自动为图像分配标签，以使得图像可被找到，它是基于图像识别平台服务的。...比如，基于内容标记图像、分类图像、检测人脸并返回坐标、识别特定区域的内容、生成内容描述、标识图像中的文本、标记成人内容。...该组中的其它API提供包括Bing语言和自定义识别等服务。 12.MLJAR：为原型开和部署模式识别算法提供服务。

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    四种API对比

    本文将对比四种API，分别是亚马逊Rekognition、谷歌Cloud Vision API、IBM Watson Visual Recognition以及微软的Face API，从成功率、价格和速度三方面分析上述四种软件服务商的产品...他们使用的方法错误率为15.4%，而第二名的错误率为26.2%。到了2013年，前5名的队伍全部都开始用深度卷积神经网络。 所以，神经网络到底怎么工作的呢？...v=OcycT1Jwsns&feature=youtu.be&t=2m41s IBM：www.ibm.com/cloud/watson-visual-recognition 微软：docs.microsoft.com...但是IBM不同，当你的免费额度用完后，每个API接口的价钱都是一样的。四种工具中，微软的免费额度是最高的，每月可处理30000张图片。...在这张图片中，亚马逊检测出了10个人脸，而谷歌为4，IBM和微软都是0。 不同角度和不完整人脸 看了上面的例子，可能会觉得IBM不中用。

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    业界 | 腾讯AI Lab获得计算机视觉权威赛事MSCOCO Captions冠军

    其中图像描述生成任务 (Captions)，需要同时对图像与文本进行深度的理解与分析，相比其他三个任务更具有挑战性，因此也吸引了更多的工业界（Google，IBM，Microsoft）以及国际顶尖院校（...使用传统的交叉熵（cross entropy）作为损失函数进行训练，无法充分地优化图像描述生成的衡量指标，譬如 BLEU，METEOR，ROUGE，CIDER，SPICE 等。...最终，通过充分的训练，腾讯 AI Lab 研发的图像描述生成模型在微软 MS COCO 的 Captions 任务上排名第一，超过了微软、谷歌、IBM 等科技公司。 ? [1]. O....Darrell,「Long-term Recurrent Convolutional Networks for Visual Recognition and Description」, CVPR 2015...本文为机器之心报道，转载请联系本公众号获得授权。

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    精选10大机器学习开源项目 !（附链接）

    本文为你精选10大ML开源项目，学起来吧~ 本文推荐的10大机器学习开源项目是由Mybridge从250个机器学习开源项目中挑选出来的，Github平均star为1385，主题包含：Tensorflow...Google Creative Lab） OpenNSynthSuper 是 Google Brain 开发的机器学习算法 NSynth 的实验性物理接口，NSynth 可用于在现有的不同的声音中生成新的...项目地址： https://github.com/Prodicode/ann-visualizer Rank 10：Visual-recognition-coreml （362 stars on Github...，来自IBM Watson） 使用 Watson Visual Recognition 和 Core ML 对图像进行离线分类。...项目地址： https://github.com/watson-developer-cloud/visual-recognition-coreml 原文地址： https://medium.mybridge.co

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    业界 | 腾讯 AI Lab 斩获 MSCOCO Captions 冠军，领衔图像描述生成技术

    今年8月，腾讯 AI Lab 凭借自主研发的强化学习算法在微软 MS COCO 相关的 Image Captioning 任务上排名第一，超过了微软、谷歌、IBM 等参赛公司。 ?...其中图像描述生成任务 (Captions)，需要同时对图像与文本进行深度的理解与分析，相比其他三个任务更具有挑战性，因此也吸引了更多的工业界（Google，IBM，Microsoft）以及国际顶尖院校（...使用传统的交叉熵（cross entropy）作为损失函数进行训练，无法充分地优化图像描述生成的衡量指标，譬如 BLEU，METEOR，ROUGE，CIDER，SPICE 等。...经过充分的训练，腾讯 AI Lab 研发的图像描述生成模型在微软 MS COCO 的 Captions 任务上排名第一，超过了微软、谷歌、IBM 等科技公司。 [1]. O. Vinyals, A....Darrell,「Long-term Recurrent Convolutional Networks for Visual Recognition and Description」, CVPR 2015

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