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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

要是大家发现该清单中错过了某些当前流行的 API,可以在评论中告知。...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。...你还可以通过创建自定义概念来训练服务器。 Imagga:该 API 可以自动将标签分配给图像,从而使得图像检索起来更加简单。...Watson Natural Language Understanding:分析文本并从内容中抽取元数据,例如概念、实体、关键词、类别、关系和语义信息。...与该 API 同一个组(知识的认知服务)的有如下 API:学术知识(Academic Knowledge)、实体链接(Entity Linking)、知识探索(Knowledge Exploration

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    从人脸识别到情感分析,50个机器学习实用API

    在每组应用中,列表中的元素按字母顺序排列。相关API的简述则是基于2018年4月16日之前在他们的网址上找到的信息完成的。...Face ++:面部识别和检测服务,为应用程序提供检测,识别和分析的功能。用户可以通过打电话来训练程序,检测面孔,识别面孔,分组面孔,操作人员,创建面孔集,创建组和获取信息。...Watson Natural Language Understanding:通过分析文本来从内容中提取元数据,例如概念,实体,关键词,类别,关系和语义角色等。...BigML:为云托管的机器学习和数据分析提供服务。用户能够通过标准HTTP使用有监督及无监督的机器学习服务,设置数据源并创建模型进行预测。...快在评论区中补充吧!

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    52 个有用的机器学习与预测API

    Face++: 为应用提供面部的检测、识别以及分析服务,用户可以通过 API 调用训练模型,进行人脸检测、人脸识别、人脸分类、图像修正、创建人脸分组等等服务。...FaceRect: 提供了非常强力与完整的面部检测的 API ,包括在正面照片与侧面照片中检测面部以及在单张照片中提取多个面部的功能;它还能将结果以 JSON 格式输出,包括检测到的眼睛、鼻子、嘴等等面部特征...Thomson Reuters Open Calais™: Calais 基于自然语言处理与机器学习技术,能够分类与关联文档中的实体信息(人名、地名、组织名等)、事实信息(员工 x 为公司 y 工作)、...IBM Watson Language Translator: 能够在不同语言之间进行文本翻译,该服务允许开发者基于独特的领域术语与语言特性进行自定义模型开发。...IBM Watson Retrieve and Rank: 开发者可以将自定义数据导入到服务中,并且使用相关的关联发算法来训练机器学习模型。

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    2.基于Label studio的训练数据标注指南:(智能文档)文档抽取任务、PDF、表格、图片抽取标注等

    ` 添加标签(也可跳过后续在Setting/Labeling Interface中添加) 图片 图中展示了Span实体类型标签的构建,其他类型标签的构建可参考2.3标签构建 2.2 数据上传 先从本地或...文档分类 标注示例 图片 该标注示例对应的schema为: schema = '文档类别[发票,报关单]' 2.5 数据导出 勾选已标注图片ID,选择导出的文件类型为JSON,导出数据: 图片 2.6...数据转换 将导出的文件重命名为label_studio.json后,放入....─ label_studio.json # 从label studio导出的标注文件 抽取式任务 python label_studio.py \ --label_studio_file ....对于从label_studio导出的文件,默认文件中的每条数据都是经过人工正确标注的。 References Label Studio

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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!

    在本文中,我们从2017年的清单中删除了停用的API,并利用新元素对其进行了更新。...Face ++:面部识别和检测服务,为应用程序提供检测,识别和分析的功能。用户可以通过打电话来训练程序,检测面孔,识别面孔,分组面孔,操作人员,创建面孔集,创建组和获取信息。...Watson Natural Language Understanding:通过分析文本来从内容中提取元数据,例如概念,实体,关键词,类别,关系和语义角色等。...BigML:为云托管的机器学习和数据分析提供服务。用户能够通过标准HTTP使用有监督及无监督的机器学习服务,设置数据源并创建模型进行预测。...快在评论区中补充吧!

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    Flutter之Json数据解析

    创建实体类 1.1 创建 在目录上点击 New => JsonToDartBeanAction 菜单后弹出创建 Model Class 的界面,如下图: •Class Name :要创建的类的名称•JSON...Text :类对应 Json 的示例数据•null-able :是否空安全,不勾选生成的字段都为非空类型,勾选以后生成的字段则全为可空类型 在该界面填入要创建 Class 的名称以及对应类的 Json...对应调用的方法为 XxxEntityFromJson 和 XxxEntityToJson ,对应方法的代码实现在 .g.dart 文件中 最后重写了 toString 方法,实现将实体转换为 Json...Json 数据转换为实体字段使用了 jsonConvert.convert 其定义在 json_convert_content.dart 中。•XxxToJson 将实体数据转换为 Map 字典。...fromJsonAsT(dynamic json) {...} } 在文件开头创建了一个全局的 jsonConvert 变量,方便在其他地方直接调用。

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    1.基于Label studio的训练数据标注指南:信息抽取(实体关系抽取)、文本分类等

    添加标签(也可跳过后续在Setting/Labeling Interface中配置) 图片 图中展示了实体类型标签的构建,其他类型标签的构建可参考2.3标签构建 2.2 数据上传 先从本地上传txt格式文件...'情感倾向[正向,负向]' ] } 2.5 数据导出 勾选已标注文本ID,选择导出的文件类型为JSON,导出数据: 图片 图片 2.6 数据转换 将导出的文件重命名为label_studio.json...例如句子级情感分类中,prompt为情感倾向[正向,负向],可以通过prompt_prefix和options参数进行配置。...备注: 默认情况下 label_studio.py 脚本会按照比例将数据划分为 train/dev/test 数据集 每次执行 label_studio.py 脚本,将会覆盖已有的同名数据文件 在模型训练阶段我们推荐构造一些负例以提升模型效果...对于从label_studio导出的文件,默认文件中的每条数据都是经过人工正确标注的。 References Label Studio label studio标注

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    基于Labelst基于Labelstudio的UIE半监督智能标注方案(本地版),赶快用起来udio的UIE半监督智能标注方案(本地版),赶快用起来

    创建与启动模型:定义模型 在使用label-studio后端之前,要先定义好自己的训练模型,模型的定义需要继承自label-studio指定的类,具体可参考第四节。...创建后端模型:按照要求创建好的模型文件的路径假设为/Users/kyrol/Desktop/my_ml_backend.py,终端中执行以下命令: # 初始化自定义机器学习后端 label-studio-ml...图片 图片 图片 图片 图片 本例中,预标注的结果中『NBA』没有被识别出来,手动添加实体将其标注为『组织』。 本例中,预标注的结果中将『人名』实体『三月』错标注为『时间』实体,手动进行修改。...为提升识别效果,将通过标注少量数据对模型进行微调。 3.模型微调 在终端中执行以下脚本,将 label studio 导出的数据文件格式转换成 doccano 导出的数据文件格式。...studio 的导出文件路径(仅支持 JSON 格式)。

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    行业规模的知识图谱——经验和挑战

    这项工作包括根据基础研究来构建端到端系统,以及为数亿用户提供全球规模的服务。在整个公司,有几个主要的图谱系统,每一个都带来了围绕创建图谱和最新的具体挑战。...考虑到 IBM 在各个领域应用认知技术中广泛的企业客户基础,IBM 专注于为客户和客户团队创建一个框架,以构建他们自己的知识图谱。IBM 的行业团队利用这个框架来构建特定领域的实例。...这种证据通常是原始文档、数据库、字典或图像、文本和视频文件,从中获取知识。在发现过程中进行有针对性的、有用的上下文查询时,元数据和其他相关信息往往在知识推理中起着重要作用。...然而,在知识发现领域,开发人员经常寻找一些不明显的模式,其中一个实体的行为不是以其熟悉的形式或出现在一个新的上下文中。因此,在知识图谱创建过程中过早地消除实体的歧义与发现的目标相冲突。...个性化设备上知识图谱的安全性和隐私性 按照定义,知识图谱是巨大的,因为它们渴望为世界上的每个名词创建一个实体,因此只能合理地运行在云服务中。

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    想快速部署机器学习项目?来看看几大主流机器学习服务平台对比吧

    让我们首先了解一下 Azure ML Studio,在之后介绍特定 API 和工具的部分时,回到 Bot 服务。...用一句话来总结机器学习服务平台:Azure 是目前 MLaaS 市场上拥有功能最多的工具集,它涵盖了大多数与 ML 相关的任务,为构建自定义模型提供了一个可视化的界面,并且为那些不想深入了解数据科学的人提供了一套可靠的...在文本中识别实体 识别情绪 分析语法结构 分类主题(比如食物, 新闻, 电子等等) 云端语音 API(http://suo.im/2zDNHZ ) 这项服务用于识别自然语音,与其他公司类似的 API 相比...姿势、笑容和面部毛发 Emotion API:用来识别面部表情的工具 Custom Vision Service:支持使用自己的数据构建自定义的图像识别模型 Video indexer:是一种在视频中查找任务的工具...Academic Knowledge API 可以完成单词的自动补全,从单词或者概念的角度,发现文档之间的相似性, 并在文档中搜索图模式。

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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

    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。   ...ParallelDots 自定义分类器还允许你在自定义类别上构建文本分类器,且无需任何训练数据。   11、Thomson Reuters Open Calais?...:使用自然语言处理、机器学习及其他方法,Calais 可以通过实体(人、地点和组织等)、事实(人“x”在公司“y”工作)和事件(人“z” 在“x”日被任命为公司“y”的董事长)将文档归类和链接。   ...7、IBM Watson Conversation:构建可理解自然语言的聊天机器人,并将它们部署在消息发送平台和网站上。...8、IBM Watson Speech:包括语音到文本和文本到语音 ( 如在呼叫中心转录通话,或创建语音控制的应用程序)的转换。

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    50种机器学习和预测应用的API,你想要的全都有

    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。...ParallelDots 自定义分类器还允许你在自定义类别上构建文本分类器,且无需任何训练数据。...11、Thomson Reuters Open Calais™:使用自然语言处理、机器学习及其他方法,Calais 可以通过实体(人、地点和组织等)、事实(人“x”在公司“y”工作)和事件(人“z” 在...7、IBM Watson Conversation:构建可理解自然语言的聊天机器人,并将它们部署在消息发送平台和网站上。...8、IBM Watson Speech:包括语音到文本和文本到语音 ( 如在呼叫中心转录通话,或创建语音控制的应用程序)的转换。

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    1.基于Label studio的训练数据标注指南:信息抽取(实体关系抽取)、文本分类等

    添加标签(也可跳过后续在Setting/Labeling Interface中配置) 图中展示了实体类型标签的构建,其他类型标签的构建可参考2.3标签构建 2.2 数据上传 先从本地上传txt格式文件...负向]' ] } 2.5 数据导出 勾选已标注文本ID,选择导出的文件类型为JSON,导出数据: 2.6 数据转换 将导出的文件重命名为label_studio.json后,放入....例如句子级情感分类中,prompt为情感倾向[正向,负向],可以通过prompt_prefix和options参数进行配置。...备注: 默认情况下 label_studio.py 脚本会按照比例将数据划分为 train/dev/test 数据集 每次执行 label_studio.py 脚本,将会覆盖已有的同名数据文件 在模型训练阶段我们推荐构造一些负例以提升模型效果...对于从label_studio导出的文件,默认文件中的每条数据都是经过人工正确标注的。 References Label Studio label studio标注

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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)

    能够在正面照和轮廓照上检测人脸或多个人脸,还可以将检测结果以JSON格式输出,此外,该API可以显示检测到的眼睛、鼻子、嘴等面部特征。...8.nlpTools:在HTTP RESTful网络服务上的简单JSON,被用于自然语言处理,能够对网络新闻媒体进行情感分析和文本分类。...6.IBM Watson Retrieve and Rank:开发人员可以将自定义数据加载到这个服务中,并使用相关算法来训练机器学习模型(Rank)。服务输出包括一系列相关文件和元数据。...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。...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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    医疗领域实体抽取:UIE Slim最新升级版含数据标注、serving部署、模型蒸馏等教学,助力工业应用场景快速落地

    图片 1.1 实体抽取 命名实体识别(Named Entity Recognition,简称NER),是指识别文本中具有特定意义的实体。在开放域信息抽取中,抽取的类别没有限制,用户可以自己定义。...schema为: schema = '情感倾向[正向,负向]' 数据导出 勾选已标注文本ID,选择导出的文件类型为JSON,导出数据: studio导出的文件,默认文件中的每条数据都是经过人工正确标注的。...构建抽取式任务标签 抽取式任务包含Span与Relation两种标签类型,Span指原文本中的目标信息片段,如实体识别中某个类型的实体,事件抽取中的触发词和论元;Relation指原文本中Span之间的关系...,若文件不存在则会先创建再写入,但不会覆盖原文件,而是追加在文件末尾 # for result in results: # line = json.dumps(result, ensure_ascii

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    50种机器学习和预测应用的API,你想要的全都有

    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。...ParallelDots 自定义分类器还允许你在自定义类别上构建文本分类器,且无需任何训练数据。...11、Thomson Reuters Open Calais™:使用自然语言处理、机器学习及其他方法,Calais 可以通过实体(人、地点和组织等)、事实(人“x”在公司“y”工作)和事件(人“z” 在...7、IBM Watson Conversation:构建可理解自然语言的聊天机器人,并将它们部署在消息发送平台和网站上。...8、IBM Watson Speech:包括语音到文本和文本到语音 ( 如在呼叫中心转录通话,或创建语音控制的应用程序)的转换。

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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

    你也可以通过创建自己的自定义概念来训练该服务。 链接:https://www.ibm.com/watson/developercloud/visual-recognition.html 9....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。...Semantic Biomedical Tagger:有一个内置的功能来识别 133 种生物实体类型,并且能通过语义分析将其和已有的知识库系统链接起来。...Calais 能够将你的文档与实体(人、地点、组织等)、事实(人 X 为公司 Y 工作)和事件(人 Z 在时间 X 被任命为公司 Y 的主席)进行归类和链接。...BigML:BigML 是为基于云的机器学习和数据分析提供的服务。用户可以通过标准的 HTTP 使用基本的监督和非监督机器学习任务设置数据源和创建预测模型。

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    【Android 应用开发】 FastJson 使用详解

    JSON 结构 (1) 对象 对象简介 :  -- 格式 : 对象定义在 大括号 {} 中, 中间的项由 逗号 隔开, 每个项目都是 key : value  进行的; -- 示例 : {"age":42...[] 中, 在 [] 中有 n 个 {} 元素, 每个元素用 逗号 隔开; -- 数组示例 : [{"age":42,"id":1,"male":true,"name":"Sherlock Holmes...和 JSONArray 打印 : 这两种对象 打印本身, toString() 以及 toJSONString() 都是相同的结果, 详见下面的示例; (2) 示例 Student 实体类 : 在 一...中, Map 集合的键必须是 String 类型; //向 JSONObject 对象中添加多个属性 Map map = new HashMap<String,...对象 Student student_j = new Student(2, "John Watson", 42, false, 1); // 将两个 Student 对象放到 List 集合中

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