谷歌、Facebook、蘋果、微軟等站在人工智能和機器學習發展前沿的科技巨頭，正在將資源投入人工智能的大眾化建設進程中。
近年來，這些企業擁有大量開源的人工智能和機器學習庫、以及人工智能和機器學習工具，他們都在積極地為商業產品和雲服務提供部分解決方案。
接下來，我們將介紹5種機器學習工具，它們都是近期由人工智能初創企業、開發人員和研究人員發佈的。
1.TensorFlow對象檢測API
對象檢測API把新聞特徵融進了TensorFlow，被應用到谷歌最先進的機器學習軟件庫中。
API為機器學習開發人員和研究人員提供了一種實用的方法，利用Google創建的高級PC視覺計算，來識別圖片中的對象。
對象檢測API的實用性伴隨著MobileNets單發探測器的增強，可在手機上運行。
MobileNets是針對手機有限的計算能力和功耗而設計的，它使工程師能夠更容易地將ML的實用性整合到他們的便攜應用中。
在桌面編程中，你需要利用人工智能和機器學習的實用性，而對象檢測API提供了一個基於卷積神經網絡的強大支持，可以用於大量的信息處理。
在這兩種情況下，使用對象檢測API，可以更容易地將圖像識別功能集成到軟件中，這為基於雲的機器學習服務，提供了一個很好的替代方案。
2.谷歌的雲視頻智能API
視頻智能API是谷歌雲平臺(GCP)機器學習服務的一部分，該服務還包括谷歌自然語言API和谷歌語音API。
視頻智能API或多或少地採用了REST API的工作方式，它幫助客戶識別記錄中的問題，使記錄可訪問，可被發現。
這種用途可以用來區分場景和問題的變化，並識別控制視頻推廣的設置，將智能引入視頻內容，在人像中識別顯性物質或視頻溢出應用（ video spilling applications），命名記錄來生成元數據，而這僅僅是開始。
由於視頻智能API是基於REST的，因此不用下載任何庫或編程。
您只需登錄Google雲平臺，就可以通過標準的“按需付費”方式，使用視頻智能API。
3.蘋果的核心機器學習
2017年6月，蘋果發佈了其核心機器學習API（Core machine learning API），旨在使其iPhone、iPad和Apple Watch產品的人工智能速度更快。
該API涵蓋了廣泛的機器學習操作，例如，圖片和人臉識別、目標檢測、自然語言處理和生成。
中心機器學習（Center machine learning）是主流機器學習設備和模型的基礎，包括神經系統(深度、卷積、循環)、直線模型和選擇樹。
它可以有效地融入Xcode的進程，併成為iOS應用程序的一部分。
通過為iOS工程師提供預先準備好的機器學習模型，蘋果的核心機器學習保證了iOS應用程序的範圍，其中心人工智能和機器學習功能可以訪問蘋果項目的客戶端。
更重要的是，由於核心機器學習旨在用於on-gadget preparing，不管系統關聯是否被破壞，它都可以保護客戶端信息，並保證你的應用程序正常運行。
為了配合節省內存和功耗的on-gadget在設備上運行，核心機器學習將人工智能和機器學習應用到蘋果的整個系統。
4.亞馬遜Polly
亞馬遜Polly於2016年11月作為AWS (Amazon Web Services)人工智能套件的一部分發布，它是一種把文本轉化成語音的設備，可作為雲服務使用。
管理人員為客戶提供了一條簡單的途徑，可以將獲取的內容在雲服務器上轉換為精確的語音。
這個框架支持24種方言和多種聲音的翻譯。你只需將內容傳輸到AWS套件中，然後在24種方言中選擇一種，再選擇你最喜歡的語音(有7種備選方案)，重新進行朗讀，就能將生成的錄音從雲服務器下載到附近的計算機中。
此外，Polly還允許工程師通過一個簡單易用的AWS API，將你創建的語音簡化為應用程序管理。
這個工具對亞馬遜客戶完全免費。
5.微軟的Emotion API
作為微軟Azure雲服務的一部分，Emotion API能夠感知圖片和視頻中的人類情感。
Emotion API目前能感受到的情感是憤怒、噁心、仇恨、滿足、恐懼、痛苦、驚訝和公正。
Emotion API使用Face API 為人臉範圍做出標記。
此外，你還可以監測到一個人的感受或在錄音中受到干擾後的反應，這可能有助於識別一個人對事件或物品的後續反應。
該框架可以通過分離視頻框，並將其發送到API calls，來密切地感知這些感受。
要想使用微軟的這個工具，你只需發送一個帖子，或者要求確定URL，就可以獲得相應的訪問權限。
作為一個選項，微軟提供了一個SDK(編程推進包)，可以加入到你的應用程序中。
注：因Face API 已集成Emotion API 的功能，微軟將在2019年 2 月 15 日停用Emotion API預覽版 。
智能觀 編譯
—完—
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