IBM Watson Visual Recognition https://www.ibm.com/watson/services/visual-recognition/ 该 API 可以理解图像的内容...你还可以通过创建自定义概念来训练服务器。...利用 ParallelDots 自定义分类器，不需要任何训练数据就能构建文本分类器。...IBM Watson Speech https://www.ibm.com/watson/services/speech-to-text/ 包括语音到文本的转换和文本到语音的转换，例如在联络中心录制电话或创建语音控制的应用程序...例如，当检测到计算机内存使用量开始上升时，可能会指示内存泄露。
对于做工程项目和搞科研的人来说，有现成的模块或工具使用是一件多么美妙的事情啊，无需访问源码或理解内部工作机制的细节即可完成相应的任务。...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。...该组中的其它API能够提供包括对话、自然语言分类器、个性分析、文档转化以及音调分析器等功能。 8.IBM Watson Speech：该API提供语音到文本以及文本到语音的转换功能。...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。...15.PredictionIO：建立在Apache上的一个开源机器学习服务器。典型API方法包括创建、管理和用户记录、检索项目和内容、以及基于用户进行个性推荐等。
使用者可以通过调用该服务来训练该程序，实现检测面部、识别面部、面部分类、创建面部集、创建分组和获取信息等功能。 链接：https://www.faceplusplus.com 5....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。...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....AlchemyData 提供了使用自然语言处理丰富过的新闻和博客内容。Tradeoff Analytics 能帮助人类在平衡多个目标时进行决策。...PredictionIO：PredictionIO 是一个构建与 Apache Spark、HBase 和 Spray 之上的开源的机器学习服务器，按 Apache 2.0 证书发布。
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。...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。...6、IBM Watson Retrieve and Rank：开发人员可以将他们的数据加载到服务中，使用已知的相关结果来训练机器学习模型（Rank）。服务输出包括相关文档和元数据。...9、Microsoft Azure Anomaly Detection API：使用时间间隔均匀的数值检测时序数据中的异常事件。比如在监视内存使用情况时，上升趋势可能意味着内存泄漏。
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。 ...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。 ...6、IBM Watson Retrieve and Rank：开发人员可以将他们的数据加载到服务中，使用已知的相关结果来训练机器学习模型（Rank）。服务输出包括相关文档和元数据。 ...9、Microsoft Azure Anomaly Detection API：使用时间间隔均匀的数值检测时序数据中的异常事件。比如在监视内存使用情况时，上升趋势可能意味着内存泄漏。 ...15、PredictionIO：是在 Apache 2.0 许可下发布的基于 Apache Spark，HBase 和 Spray 的开源机器学习服务器。
Rank 1：TensorFlow.js （6129 stars on Github，来自TensorFlow团队） 该项目是一个开源的硬件加速 JavaScript 库，可在浏览器中训练和部署机器学习模型...通过 Open NSynth Super，开发者可借助简单的硬件接口来创建和探索新的声音。...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
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。...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。...利用 ParallelDots 自定义分类器，不需要任何训练数据就能构建文本分类器。...IBM Watson Speech：包括语音到文本的转换和文本到语音的转换，例如在联络中心录制电话或创建语音控制的应用程序。...IBM Watson Retrieve and Rank：开发人员可以将他们的数据加载到这一服务中，使用已知的结果来训练机器学习模型（Rank），之后将输出相关文档和元数据的列表等。
Rank 1：TensorFlow.js （6129 stars on Github，来自TensorFlow团队） 该项目是一个开源的硬件加速 JavaScript 库，可在浏览器中训练和部署机器学习模型...通过 Open NSynth Super，开发者可借助简单的硬件接口来创建和探索新的声音。...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
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自定义分类器还允许您增添新类别，构建文本分类器，而无需任何培训数据。...IBM Watson Speech：可以进行语音与文本之间的转换（例如，记录呼叫中心的电话内容或创建语音控制的应用程序） 机器学习和预测 Amazon Machine Learning：此API的示例用于那些有关欺诈检测...IBM Watson Retrieve and Rank：开发人员能够在服务过程中加载数据，使用已知的相关结果来训练机器学习模型（Rank）。服务的输出包含相关文档和元数据的列表。...PredictionIO：是在Apache 2.0证书下发布的基于Apache Spark，HBase和Spray的开源机器学习服务器。
推荐给你） ▌Rank 1：TensorFlow.js（6129 stars on Github，来自TensorFlow团队） 该项目是一个开源的硬件加速 JavaScript 库，可在浏览器中训练和部署机器学习模型...通过 Open NSynth Super，开发者可借助简单的硬件接口来创建和探索新的声音。...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
当样式转换算法的插值权重设置在0（原始图像）和0.1（轻微程式化图像）之间时，机器学习算法以高置信度（97-99％）将图像分类为“猫”。...“虽然这两幅图像肉眼难以区分，但分类器为这两幅图像指定的标签结果却大不相同，”UnifyID的首席机器学习科学家Vinay Prabhu在一篇文章中写道。 ?...IBM Watson的标签预测 在第二次更大规模的测试中，使用从Kaggle Dogs and Cats数据集中随机选择的200张猫咪图像，研究人员在通过Watson Visual Recognition...除了展示将样式转换视为对抗性示例生成技术的潜力之外，我们还希望引起人们关注围绕定义构成图像类别或标签的内在模糊性，以及是什么导致了图像的错误分类。”...2017年10月，九州大学和麻省理工学院的研究人员演示了一种改变图像中单个像素的算法，导致AI对对象进行错误分类。
该软件利用IBM的DeepQA技术和Apache UIMA（非结构化信息管理架构）框架。创建软件用的编程语言，包括Java，C ++和Prolog。 这个AI的硬件部分是工作负载优化的。...它利用大规模并行处理器来同时执行计算。POWER7处理器以这种方式用于收集证据，分析传入数据并产生假设。 为了做到这一切，Watson从九十台IBM Power 750服务器中抽取出来。...每台服务器都提供3.5 GHz POWER7八核处理器。该系统总共使用了16TB的RAM和2880个POWER7处理器线程。...通过利用Watson Visual Recognition服务，CIMON也正在学习国际空间站上哥伦布模块的布局。它已经接受了所有程序的训练，以帮助完成实验。...云与人工智能 支持CIMON的Watson技术是基于云的。这为使用该技术的人提供了隐私和安全性保障。任何敏感或专有的数据都存储在受保护的远程服务器上。
IBM Watson Visual Recognition: 该 API 能够辅助理解图片内容，包括图片标记、人脸识别、年龄估计以及性别判断，还能根据人脸相似度进行搜索。...IBM Watson Alchemy Language: 该 API 能够辅助电脑学习如何阅读以及进行一些文本分析任务。...IBM Watson Conversation : 帮助构建可以部署在多个消息平台或者网页上的，能够理解自然语言的聊天机器人。...IBM Watson Speech : 包含了 语音到文本 以及 文本到语音 之间的转化功能（譬如创建语音控制的应用）。...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。
他/她们用The Weather Company数据和包括IBM Cloud、IBM Watson和IBM Blockchain在内的开源技术，创建了5000多个应用程序。...这5个创意，按照参赛要求，需要使用IBM平台和产品，于是充分利用了IBM Blockchain Platform 、IBM Db2 on Cloud、IBM Watson Studio、IBM Visual...Recognition人脸识别系统、KeyStore用户生物特征验证等多项IBM成熟服务与技术。...在网络恢复以后，所有离线期间的交易记录会上传至服务器，审核系统会汇总并审核所有交易记录。最终，审核完成的记录会进入清算系统，并计入用户账户。整个方案的流程涉及了交易记录的流转和备份。...团队邀请IBM的技术人员远程为团队成员进行了培训，Code Nova解决方案后来大量采用的关键技术即来源于此，包括了IBM Db2 on Cloud、IBM Watson Studio、Watson Visual
使用IBM Cloud Functions和Node.js构建面向用户的OpenWhisk应用程序 使用OpenWhisk的无服务器HTTP处理程序 Web Actions: Serverless Web...对于不想管理服务器端逻辑而宁愿专注于设备或浏览器上运行的应用程序的移动开发人员，使用OpenWhisk作为服务器端后端是一个很好的解决方案。...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。...然后使用Watson Visual Recognition处理帧，并将结果存储在同一Cloudant DB中。可以使用Dark Vision Web应用程序或iOS应用程序查看结果。...除Cloudant外，还可以使用对象存储。这样做时，视频和图像元数据存储在Cloudant中，媒体文件存储在对象存储中。
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？...下面的视频会给你答案： 亚马逊、谷歌、IBM、微软现在在用什么？ 目前为止，各大公司仍然使用深度卷积神经网络或者结合其他深度学习技术进行人脸识别。...v=OcycT1Jwsns&feature=youtu.be&t=2m41s IBM：www.ibm.com/cloud/watson-visual-recognition 微软：docs.microsoft.com...首先，图片数据集中的确有一些故意刁难识别器的图像，另外要知道，机器的能力比人类还差得远，想提高人脸识别的效率，还有很大的进步空间。
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。...10、IBM Watson Retrieve and Rank 使用机器学习，通过在给定的数据集中寻找“信号”，改进信息检索。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。...14、PredicSis 可使用PredicSis上传数据集，设计自己的预测模型。 15、PredictionIO PredictionIO是一个开放资源的机器学习服务器。...17、RxNLP - Cluster Sentences and Short Texts 一个文本挖掘和自然语言处理服务器。...49、IBM Watson Language Translation 使用统计学的机器翻译技术来提供特定领域的翻译。目前提供了三个领域（对话、专利和新闻），可翻译成7种语言。
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