谷歌、Facebook、苹果、微软等站在人工智能和机器学习发展前沿的科技巨头，正在将资源投入人工智能的大众化建设进程中。
近年来，这些企业拥有大量开源的人工智能和机器学习库、以及人工智能和机器学习工具，他们都在积极地为商业产品和云服务提供部分解决方案。
接下来，我们将介绍5种机器学习工具，它们都是近期由人工智能初创企业、开发人员和研究人员发布的。
1.TensorFlow对象检测API
对象检测API把新闻特征融进了TensorFlow，被应用到谷歌最先进的机器学习软件库中。
API为机器学习开发人员和研究人员提供了一种实用的方法，利用Google创建的高级PC视觉计算，来识别图片中的对象。
对象检测API的实用性伴随着MobileNets单发探测器的增强，可在手机上运行。
MobileNets是针对手机有限的计算能力和功耗而设计的，它使工程师能够更容易地将ML的实用性整合到他们的便携应用中。
在桌面编程中，你需要利用人工智能和机器学习的实用性，而对象检测API提供了一个基于卷积神经 络的强大支持，可以用于大量的信息处理。
在这两种情况下，使用对象检测API，可以更容易地将图像识别功能集成到软件中，这为基于云的机器学习服务，提供了一个很好的替代方案。
2.谷歌的云视频智能API
视频智能API是谷歌云平台(GCP)机器学习服务的一部分，该服务还包括谷歌自然语言API和谷歌语音API。
视频智能API或多或少地采用了REST API的工作方式，它帮助客户识别记录中的问题，使记录可访问，可被发现。
这种用途可以用来区分场景和问题的变化，并识别控制视频推广的设置，将智能引入视频内容，在人像中识别显性物质或视频溢出应用（ video spilling applications），命名记录来生成元数据，而这仅仅是开始。
由于视频智能API是基于REST的，因此不用下载任何库或编程。
您只需登录Google云平台，就可以通过标准的“按需付费”方式，使用视频智能API。
3.苹果的核心机器学习
2017年6月，苹果发布了其核心机器学习API（Core machine learning API），旨在使其iPhone、iPad和Apple Watch产品的人工智能速度更快。
该API涵盖了广泛的机器学习操作，例如，图片和人脸识别、目标检测、自然语言处理和生成。
中心机器学习（Center machine learning）是主流机器学习设备和模型的基础，包括神经系统(深度、卷积、循环)、直线模型和选择树。
它可以有效地融入Xcode的进程，并成为iOS应用程序的一部分。
通过为iOS工程师提供预先准备好的机器学习模型，苹果的核心机器学习保证了iOS应用程序的范围，其中心人工智能和机器学习功能可以访问苹果项目的客户端。
更重要的是，由于核心机器学习旨在用于on-gadget preparing，不管系统关联是否被破坏，它都可以保护客户端信息，并保证你的应用程序正常运行。
为了配合节省内存和功耗的on-gadget在设备上运行，核心机器学习将人工智能和机器学习应用到苹果的整个系统。
4.亚马逊Polly
亚马逊Polly于2016年11月作为AWS (Amazon Web Services)人工智能套件的一部分发布，它是一种把文本转化成语音的设备，可作为云服务使用。
管理人员为客户提供了一条简单的途径，可以将获取的内容在云服务器上转换为精确的语音。
这个框架支持24种方言和多种声音的翻译。你只需将内容传输到AWS套件中，然后在24种方言中选择一种，再选择你最喜欢的语音(有7种备选方案)，重新进行朗读，就能将生成的录音从云服务器下载到附近的计算机中。
此外，Polly还允许工程师通过一个简单易用的AWS API，将你创建的语音简化为应用程序管理。
这个工具对亚马逊客户完全免费。
5.微软的Emotion API
作为微软Azure云服务的一部分，Emotion API能够感知图片和视频中的人类情感。
Emotion API目前能感受到的情感是愤怒、恶心、仇恨、满足、恐惧、痛苦、惊讶和公正。
Emotion API使用Face API 为人脸范围做出标记。
此外，你还可以监测到一个人的感受或在录音中受到干扰后的反应，这可能有助于识别一个人对事件或物品的后续反应。
该框架可以通过分离视频框，并将其发送到API calls，来密切地感知这些感受。
要想使用微软的这个工具，你只需发送一个帖子，或者要求确定URL，就可以获得相应的访问权限。
作为一个选项，微软提供了一个SDK(编程推进包)，可以加入到你的应用程序中。
注：因Face API 已集成Emotion API 的功能，微软将在2019年 2 月 15 日停用Emotion API预览版 。
智能观 编译
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