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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！

本篇文章将介绍一个包含50+关于人脸和图像识别，文本分析，NLP，情感分析，语言翻译，机器学习和预测的API列表，快快收藏吧~ API是一套用于构建应用软件程序的规范，协议和工具。...API还可以添加或删除可搜索的图库中的主题，并添加或删除主题中的人脸。 Betaface：面部识别和Web检测服务。...文本分析，NLP，情感分析 Bitext：提供市场中最准确的基于多语言话题的情感分析服务。目前有四种语义服务可用：实体和概念提取，情感分析和文本分类。该API可以使用8种语言。...Microsoft Cognitive Service - Text Analytics：这个API能够从文本中检测情感，关键短语，主题和语言。...indico：这个API提供文本分析（例如情感分析，推特互动度）和图像分析（例如，面部情绪，人脸定位）服务。值得一提的是，indico API可以免费使用，也不需要训练集。

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从人脸识别到情感分析，50个机器学习实用API

并且，所有的API被归类到以下几个领域： 人脸和图像识别 文本分析，NLP，情感分析 语言翻译 机器学习和预测 ? 在每组应用中，列表中的元素按字母顺序排列。...API还可以添加或删除可搜索的图库中的主题，并添加或删除主题中的人脸。 Betaface：面部识别和Web检测服务。...文本分析，NLP，情感分析 Bitext：提供市场中最准确的基于多语言话题的情感分析服务。目前有四种语义服务可用：实体和概念提取，情感分析和文本分类。该API可以使用8种语言。...Microsoft Cognitive Service - Text Analytics：这个API能够从文本中检测情感，关键短语，主题和语言。...indico：这个API提供文本分析（例如情感分析，推特互动度）和图像分析（例如，面部情绪，人脸定位）服务。值得一提的是，indico API可以免费使用，也不需要训练集。

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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

    这个 API 还可以添加或删除可检索图库中的主题，也可添加或删除主题中的人脸。 Betaface：提供在线人脸识别和检测服务。...文本分析、自然语言处理与情感分析 Bitext：提供了市面上最准确的基于多语言话题的情绪分析服务。目前，有四种语义服务可用：实体和概念提取，情感分析和文本分类。该 API 支持 8 种主流语言。...还有一些 API（语言的认知服务）与该 API 类似，包括：必应拼写检查、语言理解、语言分析、网络语句模型。...利用这一 API，可以帮助呼叫中心智能体快速找到答案，以改善客户呼叫的平均处理时间。 indico：提供文本分析（例如情感分析、Twitter 预约、情感）和图像分析（例如面部情绪、面部定位）功能。...与该 API 位于同一个组（语音的认知服务）的其它 API 有必应语音（将语音转换为文本，然后再将文本转换为语音，并且还能理解语音隐含的意图）和自定义识别。

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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

    Bitext：提供了最精确的多语言的基于主题的市场中的情感。目前提供了四种语义服务：实体和概念提取、情感分析和文本分类。该 API 支持 8 种语言。...链接：https://www.microsoft.com/cognitive-services/en-us/text-analytics-api  这一组（语言的认知服务）的其它 API 包括： Bing...Imagga：提供了能为你的图像自动分配标签的 API，让你的图像可被查找。其基于一个图像识别的平台及服务。...这一组（用于知识的认知服务）的 API 还包括： Academic Knowledge：https://www.microsoft.com/cognitive-services/en-us/academic-knowledge-api...在同一组（用于语音的认知服务）的 API 包括： Bing Speech（将语音转换成文本，然后转换回来，并理解其目的）：https://www.microsoft.com/cognitive-services

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    2018 最新机器学习 API 推荐清单，快给 APP 加点智能

    这个 API 还可以添加或删除可检索图库中的主题，也可添加或删除主题中的人脸。 Betaface https://www.betaface.com/wpa/ 提供在线人脸识别和检测服务。...目前，有四种语义服务可用：实体和概念提取，情感分析和文本分类。该 API 支持 8 种主流语言。...还有一些 API（语言的认知服务）与该 API 类似，包括：必应拼写检查、语言理解、语言分析、网络语句模型。...与此 API 相同的其它 API（语言的认知服务）包括：对话（Dialog）、自然语言分类（Natural Language Classifier）、个性观点（Personality Insights）...与该 API 位于同一个组（语音的认知服务）的其它 API 有必应语音（将语音转换为文本，然后再将文本转换为语音，并且还能理解语音隐含的意图）和自定义识别。

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    50种机器学习和预测应用的API，你想要的全都有

    API 还可以添加或删除可搜索图库中的对象，并添加或删除某一分类中的人脸。 2、Betaface：面部识别和检测 Web 服务。...属于同一类（面向语言的认知服务）的其他 API 包括 Bing 拼写检查、语言理解、语言分析以及 Web 语言模型。...属于同一类（面向语言的认知服务）的其他 API 包括对话、自然语言分类器、个性观点、文档转化、以及音调分析器等功能。...7、indico：提供文本分析（如情感分析、社交活动和情绪）和图像分析（例如面部情绪和面部定位）。indico API 可以免费使用，不需要训练数据。...属于同一类（面向知识的认知服务）的其他 API 包含学术知识、实体链接、知识探索和推荐。

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    50种机器学习和预测应用的API，你想要的全都有

    API 还可以添加或删除可搜索图库中的对象，并添加或删除某一分类中的人脸。 2、Betaface：面部识别和检测 Web 服务。...属于同一类（面向语言的认知服务）的其他 API 包括 Bing 拼写检查、语言理解、语言分析以及 Web 语言模型。...属于同一类（面向语言的认知服务）的其他 API 包括对话、自然语言分类器、个性观点、文档转化、以及音调分析器等功能。...7、indico：提供文本分析（如情感分析、社交活动和情绪）和图像分析（例如面部情绪和面部定位）。indico API 可以免费使用，不需要训练数据。...属于同一类（面向知识的认知服务）的其他 API 包含学术知识、实体链接、知识探索和推荐。

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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

    API 还可以添加或删除可搜索图库中的对象，并添加或删除某一分类中的人脸。 　　2、Betaface：面部识别和检测 Web 服务。...属于同一类（面向语言的认知服务）的其他 API 包括 Bing 拼写检查、语言理解、语言分析以及 Web 语言模型。 　　...属于同一类（面向语言的认知服务）的其他 API 包括对话、自然语言分类器、个性观点、文档转化、以及音调分析器等功能。 　　...7、indico：提供文本分析（如情感分析、社交活动和情绪）和图像分析（例如面部情绪和面部定位）。indico API 可以免费使用，不需要训练数据。 　　...属于同一类（面向知识的认知服务）的其他 API 包含学术知识、实体链接、知识探索和推荐。

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    Web与人工智能时代

    Cognitive Services 认知服务是一套REST API，无论是写Web、Andriod还是ios，不管是什么样的开发者，都可以使用这套REST API来帮助业务或应用服务变得更加智能化。...先进的图像处理算法可帮助自动审查内容，通过返回人脸、图像和情绪等智能见解构建更人性化的应用。 Computer Vision Analyze Image 识别出图片里的内容。 ?...文本分析API 情感分析：该API会在完成分析后返回一个介于0-1之间的分值。接近1的分数表示积极情感，接近0的分数表示消极情感。情感分数是基于分类技术而产生的。...关键短语提取：该API会返回一个字符串列表表示输入文本的要点。我们采用Microsoft Office的复杂的自然语言处理工具。目前，英语是唯一受支持的语言。 话题检测：这是一个新发布的API。...搜索 通过必应搜索API使你的应用、网页和其它体验功能更加智能、更具吸引力。 实验室项目 发掘探索最新的认知服务技术。在认知服务正式发布之前，可以在这里探索、尝试新的认知服务技术，并提供反馈。

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    AI与.NET技术实操系列（九）：总结篇 ── 探讨.NET 开发 AI 生态：工具、库与未来趋势

    Azure AI 平台提供了丰富的服务，包括机器学习、认知服务和预训练模型，开发者可以通过这些服务快速将 AI 功能集成到应用中。...通过Azure AI SDK，开发者可以在几分钟内为应用添加语音识别或情感分析功能，无需从头构建模型。...支持服务切换：开发者只需更改配置即可切换到其他AI服务，无需重写业务逻辑。 中间件灵活性：允许在请求处理中添加自定义逻辑，例如身份验证或错误重试。...支持混合使用：可以在同一应用中结合多种AI服务，例如本地模型用于低延迟任务，云端模型用于复杂计算。 统一错误处理：通过抽象层集中管理异常和错误。 测试友好：支持模拟和单元测试。...应用案例 自然语言处理：使用 Azure Cognitive Services 分析客户评论的情感，帮助企业优化服务。 图像识别：使用 ML.NET 训练一个模型，识别生产线上的缺陷产品。

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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）

    本文总结对于机器学习行业者有用的50多个API，主要涉及的领域如下： 人脸和图像识别（Face and Image Recognition） 文本分析、自然语言处理、情感分析（Text Analysis...此外，还可以从可搜索图库中添加或移除某个分类，或者是从某个分类中添加或删除某张面部图像。 2.Betaface：该API提供人脸识别与WEB服务检测。...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。...文本分析、自然语言处理和情感分析 1.Bitext：提供市面上最准确的多语种情感主题分析。目前，已经提供四个语义服务：实体、概念提取、情感分析以及文本分类，该API支持8种语言。...10.Microsoft Cognitive Service - QnA Maker：将信息提炼为对话或易于浏览的形式。该组中的其它API提供包括学术知识、实体链接、知识探索等服务。

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    机器学习API Top 10：AT&T Speech、IBM Watson和Google Prediction

    【编者按】随着机器学习算法的流行，Amazon、Google,、IBM和Microsoft等公司在机器学习云服务市场接连出手，并提供许多的API来吸引用户。...本文介绍的机器学习10大API提供了广泛的功能，包括图像标注、人脸识别、文档分类、语音识别、预测模型、情感分析以及模式识别等。...AlchemyAPI提供十几个API，使得开发者可以添加强大的机器学习功能到应用中，如情感分析、实体提取、概念标注、图像标注以及面部检测或识别。...应用程序可以通过API向服务器发送事件，并且还可以通过API回收或删除应用程序事件。 PredictionIO提供了一个组织良好的并且全面的文档网站，该网站有着特有的SDK，开发者指南，演示教程等。...Amazon ML服务似乎比Google Prediction或Microsoft Azure ML稍微复杂点。然而，Amazon提供了可视化工具以及向导，帮助用户生成和创建机器学习模型。

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    盘点 | TOP49人工智能常用 API

    【新智元导读】作者Geethika Bhavya Peddibhotla列出了49个人工智能领域常用的API，包括机器学习和预测、人脸和图像识别、文本和情感分析以及翻译。...9、IBM Watson 特定的合作团队开发者正在图像识别、语言处理和推理机制等领域研究Waston的认知能力和类人智能。...开发者能把自己的数据上传到服务器上，使用相关已知结果来训练机器学习模型。 11、Imagga 图像识别平台，提供图像标签API。开发者和商业团队可以建立可扩展的、图像为主的深度云应用。...27、Microsoft Project Oxford Vision 允许开发者对Microsoft Project Oxford进行融合。一些API的例子应用包括处理图像、探测图像和反馈缩略图。...38、nlpTools 把线上新闻进行解码，进行情感分析和文本分类。为了分析情感或把文本中的一行话进行分类，开发者可能会使用这一API来获得分类标签，分为积极的、中立的和消极的。

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    谷歌Gemini扳回一局！多模态能力和GPT-4V不分伯仲｜港中文128页全面测评报告

    而GPT-4V只是逐帧描述图像的内容。相比之下，SPHNIX的描述并没有表现出对图像序列的全面理解。 高级认知 这类任务需要模型进行深入的推理、解决问题和决策。...Gemini Pro和GPT-4V在公式识别上表现出更好的结果，但仍然会错误识别一些小字符或符号。 三个模型的识别网页生成相应HTML代码的能力仍然存在很大的改进空间。...3、图像情感分析 模型都可以很好地描绘视图，并提供其中可能的情感。GPT-4V观察是中立的，强调情绪是主观的，同时给出了更全面的分析。Gemini Pro倾向于直接输出情感偏好。...1、指称表达式理解 Gemini Pro和GPT-4V都能够识别指称对象的大致位置，但它们很难提供精确的坐标和框大小。而SPHNIX展示了提供引用对象的准确位置和大小的能力。...2、目标跟踪 Gemini Pro和GPT-4V都能够描绘出要跟踪的目标的细节，但它们随后两帧图像中提供了错误的边界框。

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    港中文128页全球首份Gemini vs GPT-4V多模态PK报告

    Gemini Pro 和 GPT-4V 在公式识别上表现出更好的结果，但仍然会错误识别一些小字符或符号。三个模型的识别网页生成相应 HTML 代码的能力仍然存在很大的改进空间。 13....图像情感分析 模型都可以很好地描绘视图，并提供其中可能的情感。GPT-4V 观察是中立的，强调情绪是主观的，同时给出了更全面的分析。Gemini Pro 倾向于直接输出情感偏好。 20....情感调节输出 与图像情感分析不同，情感调节输出使多模态大模型能够描述以预定义情感为条件的视觉上下文。...指称表达式理解 Gemini Pro 和 GPT-4V 都能够识别指称对象的大致位置，但它们很难提供精确的坐标和框大小。而 SPHNIX 展示了提供引用对象的准确位置和大小的能力。 26....目标跟踪 虽然 Gemini Pro 和 GPT-4V 都能够描绘出要跟踪的目标的细节，但它们随后两帧图像中提供了错误的边界框。 29.

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    港中文128页全球首份Gemini vs GPT-4V多模态PK报告

    Gemini Pro 和 GPT-4V 在公式识别上表现出更好的结果，但仍然会错误识别一些小字符或符号。三个模型的识别网页生成相应 HTML 代码的能力仍然存在很大的改进空间。 13....图像情感分析 模型都可以很好地描绘视图，并提供其中可能的情感。GPT-4V 观察是中立的，强调情绪是主观的，同时给出了更全面的分析。Gemini Pro 倾向于直接输出情感偏好。 20....情感调节输出 与图像情感分析不同，情感调节输出使多模态大模型能够描述以预定义情感为条件的视觉上下文。...指称表达式理解 Gemini Pro 和 GPT-4V 都能够识别指称对象的大致位置，但它们很难提供精确的坐标和框大小。而 SPHNIX 展示了提供引用对象的准确位置和大小的能力。 26....目标跟踪 虽然 Gemini Pro 和 GPT-4V 都能够描绘出要跟踪的目标的细节，但它们随后两帧图像中提供了错误的边界框。 29.

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    港中文 128 页全球首份 Gemini vs GPT-4V 多模态 PK 报告

    Gemini Pro 和 GPT-4V 在公式识别上表现出更好的结果，但仍然会错误识别一些小字符或符号。三个模型的识别网页生成相应 HTML 代码的能力仍然存在很大的改进空间。 13....图像情感分析 模型都可以很好地描绘视图，并提供其中可能的情感。GPT-4V 观察是中立的，强调情绪是主观的，同时给出了更全面的分析。Gemini Pro 倾向于直接输出情感偏好。 20....情感调节输出 与图像情感分析不同，情感调节输出使多模态大模型能够描述以预定义情感为条件的视觉上下文。...指称表达式理解 Gemini Pro 和 GPT-4V 都能够识别指称对象的大致位置，但它们很难提供精确的坐标和框大小。而 SPHNIX 展示了提供引用对象的准确位置和大小的能力。 26....目标跟踪 虽然 Gemini Pro 和 GPT-4V 都能够描绘出要跟踪的目标的细节，但它们随后两帧图像中提供了错误的边界框。 29.

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    技术角 | 《架构即未来》之可扩展性组织的人员配置（中一）

    如果团队规模太小，要注意的信号包括不满意的业务合作伙伴、微观管理的经历、过度劳累的团队成员。太小的团队无法快速研发和交付规模较大的功能。...确定一个团队是否太小的第三个迹象是，看是否有工作过度的员工。...最佳方案是根据故障域来拆分团队和代码，通过隔离服务来限制故障所带来的影响。下一个要考虑的问题是新经理的身份。这是一个外聘或内选的机会。外聘的可以带来新思路和经验，内选的熟悉人员和流程。...关于冲突 好的冲突（认知型冲突）是健康的争辩，是团队关于该做什么或者为什么要做而发生的冲突，它涉及更大的视角和更多的经验。坏的冲突（情感型冲突）基于角色，经常涉及怎么做或者谁该做。...好的或者认知型冲突有助于团队扩大行动的可能范围。不同的见解和经验凑到一起有机会从更多角度出发解决问题。 通过营造开放、关爱、尊重的文化氛围，把认知型冲突最大化，情感型冲突最小化。

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    情绪识别AI竟「心怀鬼胎」，微软决定封杀它！

    Azure人脸服务主要是提供用于检测、识别和分析图像中人脸的 AI 算法。 比如身份验证、无接触访问控制和实现隐私的人脸模糊等等。 人脸检测 在所有其他情况下，需要将人脸检测作为第一步。...检测API可以根据人脸特征点（例如瞳孔或鼻尖。默认情况下，有 27 个预定义的特征点。）检测图像中的人脸，并返回其位置的矩形坐标。 这是一组像素坐标，用于检测脸部的左边缘、顶部、宽度和高度。...使用这些坐标可以获取人脸的位置及大小。...当然，除了能够给人脸标出矩形框外，检测API还可以返回与这些人脸相关的一系列属性，例如： 年龄：年龄猜测 性别：男或女 情感：显示哪些情感 人种：白、黄、黑等 头发：头发类型和头发颜色 接下来，它还返回一个表示存储的人脸数据的唯一...验证是将图像中的人脸与安全存储库或照片中的一张人脸进行「一对一」匹配，以验证他们是否是同一个人。 该功能支持两种工作模式：matchPerson和matchFace。

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    现场 | 微软Build 2018亮点全揭晓：主推Azure、Microsoft 365，开源ML.Net

    今年负责演讲的是 CEO 萨蒂亚·纳德拉、云服务部门负责人 Scott Guthrie、以及 Microsoft 365 的操作系统副总裁 Joe Belfiore。...在 2016 年，微软推出了有 152 层的超深神经网络 ResNet，打破了层数记录并且在图像识别任务上的错误率非常低。...微软在 2010 年发布 Kinect 用来辅助 Xbox 360，然而今天的 Kinect 传感器已经不单纯是游戏设备了，微软正在将其与云结合，并且将在三个主要领域进行开发：机器学习，认知服务和物联网边缘计算...本次预发布版本 ML.NET 可以执行分类（如支持文本分类、情感分析）和回归（如价格预测）等机器学习任务。...摄像头也可以用于更高级的 Azure 服务，例如机器学习、流分析和认知服务，并且可以从云端下载到边缘环境中在本地运行。

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