APIs de Machine Learning: 10 prontas para uso por qualquer pessoa

Não faz muito tempo, ainda era preciso colocar um jaleco branco para trabalhar com Inteligência Artificial. A ciência era misteriosa, complexa e algo que pouquíssimas inteligências humanas eram capazes de lidar.

Isso mudou. Os cientistas da computação reconheceram o poder de distribuir software como um serviço,  juntaram a ele seu código de Inteligência Artificial e o transformaram em uma API que qualquer pessoa pode usar, sem a necessidade de entender toda a matemática e a ciência inseridas no código de IA.

É preciso apenas gastar algum tempo tentando manipular seus dados até que eles se ajustem. E essa não é uma tarefa simples. Há muito trabalho a ser feito para obter os dados no formato correto com os valores nas colunas da direita com o tipo correto.

Depois de obter os dados da forma correta, você certamente pressionará o botão Iniciar na API algumas vezes até obter o resultado esperado. Isso é parte do modelo. Você gasta seu tempo aprimorando seu problema e deixa a API executar o código IA em segundo plano. Você faz mais de ciência de dados e a API faz mais do trabalho pesado numérico.

Não é perfeito, mas é melhor do que escrever o código sozinho. E levou a uma explosão de interesse por Machine Learning. Agora há muitas opções de APIs de aprendizado de máquina, sem mencionar os serviços de nuvem que transformarão seus dados em modelos e modelos em serviços da web.

Aqui estão apenas algumas das APIs de Machine Learning prontas para economizar horas, dias e meses de processamento de algoritmos complexos.

Cloudwords
Os termos “inteligência artificial” e “aprendizado de máquina” não são muito comuns nas Cloudwords. Mas isso não significa que eles não façam parte da oferta. Oficialmente, o Cloudwords foi desenvolvido para tornar mais fácil para as empresas gerenciar grandes blocos de texto e manter traduções consistentes disponíveis para qualquer número de idiomas. Corporações multinacionais com equipes de marketing que devem atingir pessoas que falam idiomas diferentes podem usar o Cloudwords para garantir que todas as versões do texto voltado para o cliente sejam mantidas consistentes e atualizadas.

Nos bastidores, a Cloudwords conta com vários mecanismos de tradução diferentes que usam redes neurais e modelos estatísticos. Ele também oferece um mecanismo para manter um cache de expressões comuns que podem precisar de orientação humana personalizada. Essa memória de tradução é atualizada automaticamente conforme o texto flui pelo sistema.

O código inclui módulos para integrar o pipeline do Cloudwords com sistemas de arquivos corporativos, ferramentas de automação de marketing e sistemas populares de gerenciamento de conteúdo. Quando um novo texto chega em um idioma, o Cloudwords o transferirá para serviços de tradução automática subcontratados como Google, Microsoft ou Lilt. Em seguida, ele retorna ao seu repositório ou CMS, onde seus leitores verão o texto no idioma apropriado para eles.

Face API
“Onde está Wally?” Não seria uma grande aventura se todas as crianças tivessem acesso à Face API, da Microsoft. Quando você solicita à Face API para escanear uma foto de uma pessoa, você recebe uma estrutura de dados com as coordenadas da face na imagem. A API também produzirá estimativas muito detalhadas da cor do cabelo, da quantidade de pêlos faciais e da idade e do sexo da pessoa. No caso da busca pelo Wally, a API Face pode procurar por correspondências em um banco de dados de imagens e retornar as chances de que as duas imagens sejam da mesma pessoa.

Emotion API
É fácil para os humanos lerem as emoções nos rostos e escolherem a foto mais feliz, triste ou angulosa de uma amostra. Emotion API, da Microsoft, serve uma inteligência artificial que pode discernir os sentimentos da pessoa na imagem automaticamente.

Enquanto as emoções são complicadas para os humanos, a API Emotion as simplifica em um vetor de oito números entre zero e um que representa quanta raiva, desprezo, repugnância, medo, felicidade, tristeza ou surpresa podem ser encontrados em uma face específica no mundo. A Microsoft testou isso em vários países e acredita que eles geralmente são consistentes entre culturas. E eles o são realmente? Certamente é melhor não atribuir muito peso a esse vetor e apenas aceitá-lo como um milagre que o algoritmo possa obter respostas que estejam no caminho certo.

Texto alternativo automático
Bons sites incluem texto alternativo nas tags <img> para que os índices de pesquisa possam compreendê-los e os deficientes visuais possam saber o que é mostrado. É fácil para um humano fazer isso para um punhado de imagens, mas é muito tedioso fazer isso para uma quantidade muito grande de imagens. É aí que a inteligência artificial pode poupar tempo a todos. Alguns webmasters inteligentes estão usando a API do Computer Vision, da Microsoft, para atribuir automaticamente texto alternativo às imagens. A IA não está sempre certa, mas se você tiver mais do que um punhado de imagens, isso tornará sua vida muito mais fácil.

O módulo Texto alternativo automático para o Drupal é um exemplo de como um bom CMS pode carregar imagens para a API do Vision em segundo plano e, em seguida, preencher o campo “alt” para você. Sites construídos em cima do Drupal são frequentemente lares de comunidades grandes e abertas onde os usuários discutem e ocasionalmente enviam imagens. Os participantes podem ou não querer gastar o tempo tentando descobrir a legenda certa para alguma imagem. Usar inteligência artificial aumenta a qualidade do site para todos, acelerando a busca e economizando os usuários o tempo para escrever boas legendas.

Nudebox
Às vezes, a sabedoria das multidões é prejudicada pelo humor de alguns. Se o seu site deseja abrir as portas para imagens de todos os usuários, você precisa estar pronto para as pessoas que gostam de postar imagens sexualmente explícitas nas quais elas não pertencem. O Nudebox – uma das ferramentas do Machinebox – escaneia as imagens em demasia. É infalível? Não, mas ajudará você a sinalizar as imagens mais questionáveis, e isso pode economizar bastante tempo.

Amazon Connect
Uma das opções mais interessantes da nuvem da AWS é o Amazon Connect, um pacote de ferramentas aplicadas projetado para ajudá-lo a criar um call center para sua empresa. Do lado de fora, é apenas um kit de ferramentas para construir serviços de telefonia. No interior, conecta algumas das ferramentas de IA da Amazon no loop para lidar com as tarefas. As ferramentas de linguagem natural por trás do Amazon Lex permitem criar chatbots que podem servir como a primeira rodada de contato para seus clientes. Se a inteligência humana for necessária, o Connect pode redirecionar os clientes para o agente de serviço com a experiência necessária para resolver o problema. Em seguida, ele rastreará a resolução e classificará os agentes para garantir que os próximos chamadores obtenham a melhor experiência. Com o Connect, a Amazon já integrou as várias ferramentas de IA para que você não precise.

Google BigQuery ML
O Google criou o BigQuery ML para que as pessoas que usam SQL possam começar a usar a IA para analisar seus dados sem reescrever a pilha inteira. Em um mundo ideal, você pode usar uma pilha enorme de software instalada que depende do SQL e, em seguida, redirecionar as rotinas de armazenamento e cópia do SQL para enviar os dados desejados para o BigQuery ML usando ANSI: 2011 SQL. Nunca é tão simples assim, mas ainda é muito mais simples do que repensar toda a arquitetura e reescrever todo o seu código.

Depois de enviar os dados para o BigQuery ML, um novo comando “SQL” CREATE MODEL ajustará um modelo preditivo às colunas escolhidas. O comando aceita muitas das cláusulas de seleção de SQL padrão, tornando confortável para um analista de banco de dados construir modelos sem usar Python, Java ou qualquer uma das linguagens tradicionais de Machine Learning.

A maior vantagem pode vir depois que o modelo é criado, porque os dados já estão no banco de dados e estão prontos para serem usados ​​pela infraestrutura de relatórios ou Business Intelligence. O Google já trabalhou com a integração com muitas ferramentas padrão, como Tableau, MicroStrategy e Looker.

Animetrics
Se você tiver um vídeo longo com muitas faces, a API do Animetrics fará a varredura do vídeo, quadro a quadro, e extrairá todas as faces que encontrar para identificação e armazenamento em cluster. O algoritmo amplia a imagem 2D e constrói uma aproximação 3D para estimar a “pose” ou a orientação da face ao longo dos eixos x, y e z. Ele pode até mesmo renderizar o rosto em uma pose ou ângulo diferente daquele que foi capturado. Para gerar os resultados mais rapidamente, o código processa várias imagens em paralelo. A API básica também funcionará com um conjunto de fotos de faces se você não tiver vídeo.

DiscoverText
O mundo do Twitter é uma coleção de trechos de texto que capturam o zeitgeist das pessoas mais tagarelas e opinativas do mundo. Se o seu trabalho é rastrear uma marca, um movimento político ou algum outro fragmento textual que flutua na torrente de palavras, o DiscoverText ajudará você a ter alguma noção disso. O DiscoverText fornece acesso ao feed principal do Twitter e fornece as ferramentas para configurar seus próprios classificadores de máquina ou filtros para pesquisar o texto desejado. Uma vez identificados os tweets, o DiscoverText ajudará a armazenar, analisar e agrupar os resultados.

SendPulse  
É perigoso pensar em uma IA como complexa e ilimitada, como alguns cyber mashup de Heathcliff e Einstein vagando por aí,  lançando observações brilhantes. Algumas das Inteligências Artificiais estão fortemente focadas em atingir um objetivo.

Considere o SendPulse, uma ferramenta projetada para tornar os emails de marketing mais desejáveis ​​e úteis para que os destinatários os abram com mais frequência. O SendPulse usa um modelo complexo para determinar quando as pessoas normalmente lêem seus e-mails e, em seguida, organiza a chegada desses e-mails, para que eles não acabem na grande pilha do que pode ser descartado. Para obter mais informações sobre os leitores, o SendPulse depende muito do teste A/B para saber quais mensagens foram bem-sucedidas com cada usuário. Todos esses dados são processados ​​e otimizados para fazer uma coisa bem: pegar mais leitores nessa fração de segundo ao folhear sua caixa de entrada.