本篇基于 2017 年的推荐清单做了一些改进——去除了一些不再进行维护的 API,并且更新了一些新的 API。主要覆盖如下方向:
API是一套用于构建应用软件程序的规范,协议和工具。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。并且,所有的API被归类到以下几个领域:
大数据文摘作品 编译:大茜、Shan LIU、云舟 还在为找不到机器学习的API而烦恼吗?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。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。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。相
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。常用的方法是调用一些API,即一些预先定义的函数,目的是提供应用程序与开发人员基于某软件或硬件得以访问一组例程的能力。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:
翻译 | Drei 编辑 | Just 出品 | 人工智能头条(公众号ID:AI_Thinker) API 是一套用于构建软件程序的协议和工具。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。总之,你所需要的可能基本都在下面了: 人脸和图像识别(Face Image Recognition) 文本分析,自然语言处理,情感分析(Text Analysis, NLP, Senti
API 是一套用于构建软件程序的协议和工具。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。
API 是一套用于构建软件程序的协议和工具。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。
该清单按照字母排序,对 API 的概述是基于对应官网所提供的信息整合而成。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。
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。开发者可以通过这些 API 将其它公司提供的智能识别、媒体监测和定向广告等人工智能服务集成到自己的产品中。机器之心在 2015 年底就曾经编译过一篇介绍当前优质人工智能和机器学习 API 的文章《技术 | 50 个常用的人工智能和机器学习 API》,列举了 50 个较为常用的涉及到机器学习、推理预测、文本分析及归类、人脸识别、语言翻译等多个方面的 API。一年多过去了,好用的 API 也出现了一些新旧更迭,现在是时候对这篇文章进行更新了。
随着基于人工智能与机器学习的应用如雨后春笋般不断涌现,我们也看到有很多提供类似功能的 API 悄悄登上了舞台。 API 是用于构建软件应用的程序、协议以及工具的组合;本文是对2015 中这个列表的修正与完善,移除了部分被废弃的 API ;我们也添加了最近由 IBM、Google、Microsoft 这些大厂发布的 API 。所有的 API 可以根据应用场景进行分组: 人脸与图片识别。 文本分析,自然语言处理以及情感分析。 语言翻译。 预测以及其他的机器学习算法。 在具体的每个分组内,我们根据首字母顺序排序;
【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。下文只是列举式陈述,有其他推荐
AI科技评论按:6月15号,谷歌在其“谷歌开源”博客(Google Open Source )中发表一篇名为《Supercharge your Computer Vision models with the TensorFlow Object Detection API》的文章,文中指出虽然谷歌的物体检测,图像识别机器学习系统很先进,但仍面临着很多挑战,比如如何提高识别精度。为此,谷歌将其物体检测系统代码开源,希望更多爱好者参与进来,共同推动研究领域的发展。AI科技评论对原文做了不改动愿意的整理编译: 在谷
本节将说明 API 在软件开发中的一般用法,并说明如何使用不同的最新深度学习 API 来构建智能 Web 应用。 我们将涵盖自然语言处理(NLP)和计算机视觉等领域。
We have seen an upsurge of technological tools used in the past decade. Smart Phones have taken over the world and with that, the use of the internet has become an integral part of people’s lives. What we have come across in the past decade was shaped by the efforts of tech companies like Apple, Google, Facebook, and Microsoft. They were the key players in shaping the face of the IT industry. It will be interesting to see how technology trends in 2020 will shape the future of the upcoming decade. We already have got hints regarding some of the coolest technology that will be trending in 2020 in the last few years.
这些边界框大部分由专业的标注人员手工绘制,以确保准确性和一致性。数据集中的图像非常多样化,通常包含存在多个目标的复杂场景(平均每张图像 8.4 个)。此外,数据集用逾数千个类别的图像级标签进行标注。
在这篇文章中,我将向您展示如何使用Python构建自己的答案查找系统。基本上,这种自动化可以从图片中找到多项选择题的答案。
在本章中,我们将探索移动设备上深度学习的新兴途径。 我们将简要讨论机器学习和深度学习的基本概念,并将介绍可用于将深度学习与 Android 和 iOS 集成的各种选项。 本章还介绍了使用本机和基于云的学习方法进行深度学习项目的实现。
在本节中,我们将介绍 Google Cloud Platform(GCP)上的无服务器计算基础。 我们还将概述 GCP 上可用的 AI 组件,并向您介绍 GCP 上的各种计算和处理选项。
这篇文章给大家详细梳理了Vision-Language多模态建模方法,对经典的多模态典型工作进行分类整理,包括16篇顶会论文,帮助大家快速了解多模态模型发展脉络。
作者介绍: 黄明,WWDC 2017大会的小时光茶社特派员 ,腾讯SNG增值产品部内容中心iOS组leader,主要负责手Q个性化业务、手Q WebView等项目。作为终端开发也喜欢学习些图像图形方向的知识,同好者可以技术交流。生活中,休闲比较喜欢看书,娱乐比较喜欢电竞。 今天内容依然是Machine Learning(机器学习),让我们大家持续兴奋。 1. NLP(Nature Language Processing) 还在为终端分词而苦恼吗?没有好的分词算法?分词词库太大?今天参加了我昨日提到的N
日前,kdnuggets 上的一篇文章对比了三大公司(谷歌、微软和亚马逊)提供的机器学习服务平台,对于想要启动机器学习项目的公司或是数据科学新手来说,提供了非常多的指导和建议。 AI 研习社将原文编译整理如下: 对于大多数企业来说,机器学习就像航空航天一样遥远,听起来既昂贵,还需要高科技人才。从某种角度来说,如果你想建立一个像 Netflix 一样好的推荐系统,那确实是昂贵且困难。但是,目前这个复杂的领域有一个趋势:一切皆服务(everything-as-a-service)——无需太多投资,即可快速启动机
选自Google Blog 作者:李飞飞、李佳 机器之心编译 参与:路雪、刘晓坤 李飞飞一直倡导AI民主化,今日谷歌云发布Cloud AutoML,希望帮助ML/AI专业知识和能力有限的企业也能够使用AI技术构建定制化AI模型。目前已有一万多家企业使用Cloud AutoML。 谷歌发布 Cloud AutoML,旨在帮助更多公司构建高质量定制化模型。李飞飞和李佳在相关博客中称:「Cloud AutoML 将帮助 AI 专家更加高产,不断拓展 AI 的新领域,帮助经验不足的工程师构建梦寐以求的强大 AI 系
SLAM包含了两个主要的任务:定位与构图,在移动机器人或者自动驾驶中,这是一个十分重要的问题:机器人要精确的移动,就必须要有一个环境的地图,那么要构建环境的地图就需要知道机器人的位置。
选自Google Open Source 作者:Jonathan Huang 机器之心编译 参与:黄小天、李泽南 近日,谷歌在其开源博客上发表了一篇名为《Supercharge your Computer Vision models with the TensorFlow Object Detection API》的文章,通过 TensorFlow Object Detection API 将谷歌内部使用的物体识别系统(2016 年 10 月,该系统在 COCO 识别挑战中名列第一)开源给更大的社区,帮助打
AI 研习社按:近日,谷歌在其“谷歌开源”博客(Google Open Source )中发表一篇名为《Supercharge your Computer Vision models with the TensorFlow Object Detection API》的文章,文中指出虽然谷歌的物体检测,图像识别机器学习系统很先进,但仍面临着很多挑战,比如如何提高识别精度。为此,谷歌将其物体检测系统代码开源,希望更多爱好者参与进来,共同推动研究领域的发展。我们对原文做了不改动愿意的整理和编译: 在谷歌,有为计算
在本篇博文中,我们深入探讨了六种主流的Java OCR(光学字符识别)技术解决方案,旨在为Java开发者提供全面的技术对比和实用指南。从开源神器Tesseract到云服务巨头Google Vision API,再到专业的OCR库如ABBYY,每种解决方案都将通过依赖引入、代码实例、GitHub上的数据集链接、应用场景对比以及优缺点分析进行详细介绍。无论是对于OCR新手还是经验丰富的开发大佬,本文都力求提供一份准确、易读、内容丰富的技术分享,确保每位读者都能找到满足其项目需求的最佳OCR解决方案。
📷 向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号:datayx 【CVPR 2022 论文开源目录】 Backbone CLIP GAN NAS NeRF Visual Transformer 视觉和语言(Vision-Language) 自监督学习(Self-supervised Learning) 数据增强(Data Augmentation) 目标检测(Object Detection) 目标跟踪(Visual Tracking) 语义分割(Semantic Segment
文章,教程和讲座 MicroPython 为我的房屋供暖 链接: https://www.youtube.com/watch?v=P5nOGKVLIYo 2018年,我从美国搬到爱尔兰,虽然我租的房子
在本节中,您将基于从上一节中获得的理解,并开发更新的概念并学习用于动作识别和对象检测的新技术。 在本节中,您将学习不同的 TensorFlow 工具,例如 TensorFlow Hub,TFRecord 和 TensorBoard。 您还将学习如何使用 TensorFlow 开发用于动作识别的机器学习模型。
是否能够更快地训练和提供对象检测模型?我们已经听到了这种的反馈,在今天我们很高兴地宣布支持训练Cloud TPU上的对象检测模型,模型量化以及并添加了包括RetinaNet和MobileNet改编的RetinaNet在内的新模型。本文将引导你使用迁移学习在Cloud TPU上训练量化的宠物品种检测器。
本文将介绍计算机视觉相关的经典书籍,顶级期刊/会议,在线学习课程,常用开源库和安利小工具等。 简介 计算机视觉(Computer Vision) 计算机视觉是一个跨学科领域, 涉及如何使计算机能够获得从数字图像或视频的高层次理解。从工程学的角度来看, 它寻求自动化人类视觉系统可以做的任务。 Reference:https://en.wikipedia.org/wiki/Computer_vision 计算视觉相关条目 Outline of computer vision Reference:https:
安妮 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 这是什么? 熟悉枪械的盆友可能一眼就认出这是步枪,即使对枪种类不熟悉的同学也能认出这最可能是枪。 但……这道题对谷歌Cloud Vision A
【导读】我爱计算机视觉(aicvml)CV君推荐道:“虽然它是出自Google Research,但不是一个实验品,而是已经应用于谷歌多款产品中,还在开发中,将来也许会成为一款重要的专注于媒体的机器学习应用框架,非常值得做计算机视觉相关工程开发的朋友参考。”
大数据文摘作品 编译:钱天培、龙牧雪 连发三条推特!今天凌晨时分,李飞飞通过一篇博客文章发布了谷歌最新AI产品——AutoML Vision,可以自动设计机器学习模型。 我很荣幸地宣布AutoML Vision面世。无需精通机器学习,每个人都能用这款AI产品定制机器学习模型。这是“AI民主化”的重要进展! ——李飞飞 这个名为Cloud AutoML的宏大项目浮出水面,或标志谷歌发展的战略转型。一直以来面向机器学习人工智能开发者的Google Cloud,这次将服务对象转向了普罗大众。 今天面世的AutoM
谷歌又有了大动作。在大洋彼岸的谷歌Cloud Next conference大会上,谷歌一口气发布了多款AI新品和工具,主要包括:
选自Apple 机器之心编译 参与:黄小天、刘晓坤 苹果首次将深度学习应用于人脸识别是在 iOS 10 上。通过 Vision 框架,开发者现在可以在 App 中将该技术与其他很多计算机视觉算法进行整合。为了保护用户隐私,保证有效运行,苹果在开发这个框架的过程中克服了大量挑战。本文旨在探讨这些挑战,并介绍人脸识别算法。 简介 通过 CIDetector 类,苹果首先借助核心图像(Core Image)框架中的公共 API 公开了人脸识别技术。这个 API 同样也用在苹果 App 中,比如 Photos。最早
翻译 | AI 科技大本营(rgznai100) 参与 | 刘畅、林椿眄 编辑 | 周翔、Donna 本周三,Google 发布了最新的 Cloud AutoML 技术,该技术能使企业开发者们通过 Google Cloud 平台自动创建机器学习模型。谷歌首先将发布 AutoML Vision,即用于建立机器视觉模型的工具,随后将陆续推出用于机器翻译和自然语言处理等的工具。 Cloud AutoML 将是开发者的利器,即便你不懂机器学习,也能训练出一个定制化的机器学习模型。具体来说,开发者只需要上传一组
纸质老照片记录下了当时的珍贵时刻,其中的历史意义也更为重要,但纸质极容易损坏,人类该怎么保存它们,让它们恒久远永流传?
本周三,Google 发布了最新的 Cloud AutoML 技术,该技术能使企业开发者们通过 Google Cloud 平台自动创建机器学习模型。谷歌首先将发布 AutoML Vision,即用于建立机器视觉模型的工具,随后将陆续推出用于机器翻译和自然语言处理等的工具。 Cloud AutoML 将是开发者的利器,即便你不懂机器学习,也能训练出一个定制化的机器学习模型。具体来说,开发者只需要上传一组图片,然后导入标签或者通过 App 创建,随后 Cloud AutoML 就会自动生成一个定制化的机器学
上周,谷歌公布了该公司有史以来体量最大、功能最强的 AI 模型 Gemini,这也是谷歌在推动 AI 实际落地过程中的重要一步。Gemini 模型共分为三个版本:Ultra 版、Pro 版与 Nano 版。谷歌已经开始在自家产品组合中引入 Gemini:从 Pixel 8 Pro 开始,Gemni Nano 将正式登陆 Android 系统;而经过专门微调的 Gemini Pro 则即将现身 Google Bard。
本文介绍了基于深度学习的人脸检测技术的实现方法、框架和优化,以及应用于移动设备上的性能优化。
我一直在使用Tensorflow目标检测API,并对这些模型的强大程度感到惊讶。我想要分享一些API实际使用案例的性能。 Tensorflow目标检测API地址: https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/object_detection 第一个使用案例是更智能的零售结账体验。Amazon Go商店宣布后,这是一个热门领域。 为商店设计智能货架,追踪顾客从货架挑选的东西。我通过构建两个目标检测模型来做到这一点 — 一个的追踪手,用来追
假设你是一名在超市工作的员工,被要求在商店里四处走动,检查需要重新进货的货架。但是,超市有时会有多个区域来存放一种特定的产品,所以要跟踪购物者购买产品的确切位置并不容易。最重要的是,报告库存的空货架空间可能非常耗时,而且总是存在人为缺陷的可能性。这就是通过计算机视觉识别空的货架空间可能会派上用场的地方。
在很多歌迷眼里,尤其是喜欢乡村音乐的人,“霉霉”Taylor Swift是一位极具辨识度也绝对不能错过的女歌手。在美国硅谷就有一位非常喜欢 Taylor Swift 的程序媛 Sara Robinson,同时她也是位很厉害的 APP 开发者。喜爱之情难以言表,于是利用机器学习技术开发了一款iOS 应用,可以随时随地识别出 Taylor Swift~~~
熟悉我个人博客风格的伙伴们一定知道,博客就是分享,目标明确,学生是所有课程最为重要的核心。
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。
内容提要:OpenAI 团队的新模型 DALL-E 刷屏,这一新型神经网络,使用 120 亿参数,经过「特训」,任意描述性文字输入后,都可以生成相应图像。如今,团队将这一项目的论文和部分模块代码开源,让我们得以了解这一神器背后的原理。
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