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數(shù)據(jù)科學(xué)中最好的5個機(jī)器學(xué)習(xí)API
2015-12-23
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數(shù)據(jù)科學(xué)中最好的5個機(jī)器學(xué)習(xí)API

文 | 孫鏡濤 來源 | InfoQ
機(jī)器學(xué)習(xí)作為大數(shù)據(jù)的前沿?zé)o疑是讓人生畏的，因為只有技術(shù)極客和數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域的專家才能駕馭機(jī)器學(xué)習(xí)算法和技術(shù)，對于大部分企業(yè)和組織而言，過去這一直都是一個遙不可及的事情。但是現(xiàn)在這種情況正在發(fā)生改變，正如標(biāo)準(zhǔn)的API簡化了應(yīng)用程序的開發(fā)一樣，機(jī)器學(xué)習(xí)API也降低了這一領(lǐng)域的門檻，讓越來越多的人和企業(yè)能夠借助技術(shù)底蘊(yùn)深厚的公司所提供的API試水機(jī)器學(xué)習(xí)。
機(jī)器學(xué)習(xí)API隱藏了創(chuàng)建和部署機(jī)器學(xué)習(xí)模型的復(fù)雜性，讓開發(fā)者能夠?qū)Ｗ⒂?a href='/map/shujuwajue/' style='color:#000;font-size:inherit;'>數(shù)據(jù)挖掘和用戶體驗。同時，將機(jī)器學(xué)習(xí)商業(yè)化成云服務(wù)也是當(dāng)今的趨勢，IBM、Microsoft、Google、Amazon以及BigML等公司都為業(yè)務(wù)分析師和開發(fā)人員提供了自己的機(jī)器學(xué)習(xí)即服務(wù)（MLaaS），最近Khushbu Shah在KDnuggets上發(fā)表了一篇文章，介紹了這5個公司的機(jī)器學(xué)習(xí)API。
IBM Watson
IBM Watson Developer Cloud于2013年十一月推出，它提供了一套完整的API，簡化了數(shù)據(jù)準(zhǔn)備的流程，讓開發(fā)者能夠更容易地運(yùn)行預(yù)測分析。作為一個認(rèn)知服務(wù)，IBM Watson API允許開發(fā)人員利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，如自然語言處理、計算機(jī)視覺以和預(yù)測功能，來構(gòu)建更加智能的產(chǎn)品、服務(wù)或者應(yīng)用程序，通過在應(yīng)用中嵌入IBM Watson，開發(fā)者還能夠更好地理解用戶是如何與應(yīng)用程序交互的。
IBM Watson是一個包含聽、看、說以及理解等感知功能的擴(kuò)展工具集，它提供的API超過了25個，涵蓋了近50種技術(shù)，其中最主要的服務(wù)包括：
機(jī)器翻譯——幫助翻譯不同語言組合中的文本
消息共振——找出短語或單詞在預(yù)定人群中的流行度
問答——為主文檔來源觸發(fā)的查詢提供直接的答案
用戶模型——根據(jù)給定的文本預(yù)測人們的社會特征
Microsoft Azure機(jī)器學(xué)習(xí)API
Microsoft Azure機(jī)器學(xué)習(xí)是一個用于處理海量數(shù)據(jù)并構(gòu)建預(yù)測型應(yīng)用程序的平臺，該平臺提供的功能有自然語言處理、推薦引擎、模式識別、計算機(jī)視覺以及預(yù)測建模等，為了迎合數(shù)據(jù)科學(xué)家的喜好，Microsoft Azure機(jī)器學(xué)習(xí)平臺還增加了對Python的支持，用戶能夠直接將Python代碼片段發(fā)布成API。借助于Microsoft Azure機(jī)器學(xué)習(xí)API，數(shù)據(jù)科學(xué)家能夠更容易地構(gòu)建預(yù)測模型并縮短開發(fā)周期，其主要特性包括：
支持創(chuàng)建自定義的、可配置的R模塊，讓數(shù)據(jù)分析師或者數(shù)據(jù)科學(xué)家能夠使用自己的R語言代碼來執(zhí)行訓(xùn)練或預(yù)測任務(wù)
支持自定義的Python腳本，這些腳本可以使用SciPy、SciKit-Learn、NumPy以及Pandas等數(shù)據(jù)科學(xué)類庫
支持PB級的數(shù)據(jù)訓(xùn)練，支持Spark和Hadoop大數(shù)據(jù)處理平臺
Google預(yù)測API
Google預(yù)測API是一個云端機(jī)器學(xué)習(xí)和模式匹配工具，它能夠從BigQuery和Google云存儲上讀取數(shù)據(jù)，能夠處理銷售機(jī)會分析、客戶情感分析、客戶流失分析、垃圾郵件檢測、文檔分類、購買率預(yù)測、推薦和智能路由等用戶場景。使用Google預(yù)測API的用戶不需要人工智能的知識，只需要有一些基礎(chǔ)的編程背景即可。Google預(yù)測API支持眾多的編程語言，比如 .NET、Go、Google Web Toolkit、JavaScript、Objective C、PHP、Python、Ruby和Apps Script，基本覆蓋了主流的編程語言。
Amazon機(jī)器學(xué)習(xí)API
Amazon機(jī)器學(xué)習(xí)API讓用戶不需要大量的數(shù)據(jù)專家就能夠?qū)崿F(xiàn)模型構(gòu)建、數(shù)據(jù)清洗和統(tǒng)計分析等工作，簡化了預(yù)測的實(shí)現(xiàn)流程。雖然該API有一些UI界面或者算法上的限制，但是卻是用戶友好和向?qū)?qū)動的，它為開發(fā)者提供了一些可視化工具，讓相關(guān)API的使用更直觀、也更清晰。
Amazon機(jī)器學(xué)習(xí)API支持的用戶場景包括：
通過分析信號水平特征對歌曲進(jìn)行題材分類
通過對智能設(shè)備加速傳感器捕獲的數(shù)據(jù)以及陀螺儀的信號進(jìn)行分析識別用戶的活動，是上樓、下樓、平躺、坐下還是站立不動
通過分析用戶行為預(yù)測用戶是否能夠成為付費(fèi)用戶
分析網(wǎng)站活動記錄，發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)中的假用戶、機(jī)器人以及垃圾郵件制造者
BigML
BigML是一個對用戶友好、對開發(fā)者友好的機(jī)器學(xué)習(xí)API，該項目的動機(jī)是讓預(yù)測分析對用戶而言更簡單也更容易理解。BigML API提供了3種重要的模式：命令行接口、Web接口和RESTful API，其支持的主要功能包括異常檢測、聚類分析、決策樹的SunBurst可視化以及文本分析等。
借助于BigML，用戶能夠通過創(chuàng)建一個描述性的模型來理解復(fù)雜數(shù)據(jù)中各個屬性和預(yù)測屬性之間的關(guān)系，能夠根據(jù)過去的樣本數(shù)據(jù)創(chuàng)建預(yù)測模型，能夠在BigML平臺上維護(hù)模型并在遠(yuǎn)程使用。
本文鏈接：http://www.infoq.com/cn/news/2015/12/5-best-ml-api-to-use

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