5 رابط برنامه‌نویسی (API) یادگیری ماشین برای علوم داده

در این مقاله، درباره بهترین رابط‌های برنامه‌نویسی (API) برای یادگیری ماشین در علوم داده خواهیم گفت. بنابراین، اگر به‌طور نزدیک با یادگیری ماشین کار می‌کنید، به ما اعتماد کنید. این مقاله به‌شما کمک خواهد کرد زیرا می‌دانیم که شما اهمیت رابط‌های برنامه‌نویسی سریع و دقیق را درک می‌کنید.
یادگیری ماشین (Machine Learning) یک حوزه در دنیای هوش مصنوعی است. این قابلیت ماشین برای تقلید رفتار هوشمندانه انسان است. این تعریف ساده و کوتاه، اهمیت یادگیری ماشین را به خوبی نشان می‌دهد. امکان تجزیه و تحلیل و درک بهتر کاربران، مشتریان و مشتریان بالقوه توسط شرکت‌ها، بسیار شگفت‌انگیز است. علوم داده (Data Science) اطلاعات را استخراج و تجزیه و تحلیل می‌کند که توسط روش‌های یادگیری ماشین فراهم می‌شوند و آن‌ها را در عمل قرار می‌دهد. این دو حوزه ترکیبی فوق‌العاده هستند. (برای کسب اطلاعات بیشتر، مقاله‌ای درباره تفاوت یادگیری ماشین و علم داده را مطالعه نمایید.)
آیا می‌دانید کدام ابزارهای دیگر در اینجا نباید چشم‌پوشی شود؟ به‌وضوح درباره رابط‌های برنامه‌نویسی بحث می‌کنیم. این API‌ها برای اطمینان از ارائه داده قابل اعتماد برای روند، اهمیت دارند. با این‌حال، به بهترین بخش مقاله رسیدیم. بخشی که در آن قصد داریم بهترین APIها برای یادگیری ماشین در علوم داده را معرفی کنیم. اکنون که توجه شما را جلب کرده‌ایم، بیایید شروع کنیم:

استفاده آسان از IBM Watson API

استفاده از هوش مصنوعی ماشینی ای‌بی‌ام واتسون در برنامه‌های موبایل و وب دیگر نیاز به زحمت و دشواری ندارد. این رابط برنامه‌نویسی شناختی IBM واتسون فرآیند آماده‌سازی داده‌ها را تسهیل می‌کند و تحلیل‌های پیش‌بینی را آسان‌تر می‌سازد. به‌علاوه، این رابط از ابزارهای توصیفی تصویری مثل اینفوگرافیک، نقشه‌ها و نمودارها برای توضیح نتایج تحلیل استفاده می‌کند. این سرویس از طریق پلتفرم خدمات ابری Bluemix شرکت IBM برای استفاده عمومی در دسترس است.

هماهنگی بیشتر با انسان

واتسون ای‌بی‌ام با تجهیز به ابزارها، فناوری‌های یادگیری ماشین و رابط‌های شناختی گسترده‌تر، در حال یادگیری، تماشا، گوش دادن، صحبت کردن و درک کردن است. توسعه‌دهندگان می‌توانند با جایگذاری واتسون در محصولات، خدمات یا برنامه‌های خود، توانایی‌های شناختی بیشتری ایجاد کنند تا بفهمند چگونه انسان‌ها با برنامه‌ها تعامل می‌کنند و چگونه واکنش نشان می‌دهند.

تجربه تکاملی IBM Watson

در عرض دو سال گذشته، واتسون IBM با بیش از 25 رابط برنامه‌نویسی (API) و تقریبا 50 فناوری مختلف، تحولات قابل توجهی را تجربه کرده است. این تکامل در فراهم آوردن قابلیت‌های پیشرفته و بهبود شناختی برای توسعه‌دهندگان و برنامه‌های شناختی واتسون نمایان شده است.

خدمات برجسته IBM Watson

بعضی از بهترین خدمات ارائه شده توسط رابط برنامه‌نویسی IBM Watson برای ساخت برنامه‌های شناختی شامل ترجمه ماشینی برای ترجمه متون به زبان‌های مختلف، هماهنگی پیام برای اندازه‌گیری محبوبیت عبارات یا کلمات در جمعیت مشخص، پاسخ به سؤالات مستقیم از منابع اسناد اصلی، و مدل‌سازی کاربر برای پیش‌بینی ویژگی‌های اجتماعی افراد از متون داده شده است.
این خدمات به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهند برنامه‌هایی با توانمندی‌های هوش مصنوعی واتسون را ایجاد کنند که تعامل با کاربران را بهبود ببخشند و به‌صورت هوشمندانه‌تری عمل کنند. 

Microsoft Azure Machine Learning

رابط برنامه‌نویسی یادگیری ماشینی مایکروسافت آژور به دانشمندان داده این امکان را می‌دهد که پس از توسعه مدل‌های قابل اجرا، آنها را به‌سرعت و در عرض چند دقیقه منتشر کنند. این امکان باعث افزایش بهره‌وری و سرعت در انتقال مدل‌های یادگیری ماشینی به محیط‌های عملیاتی می‌شود و از زمان‌بری کاسته می‌شود.

استفاده آسان از مدل‌های پیش‌بینی در اینترنت اشیاء

 Azure Machine Learning با ارائه رابط‌های برنامه‌نویسی برای تشخیص تقلب، تحلیل متن، سیستم‌های توصیه و چندین سناریو کسب و کار دیگر، به دانشمندان داده امکان استفاده آسان از مدل‌های پیش‌بینی در برنامه‌های اینترنت اشیا را فراهم می‌کند. این رابط برنامه‌نویسی براساس توانایی‌های یادگیری ماشینی ساخته شده است که در محصولات مایکروسافت مانند بینگ و ایکس‌باکس موجود است.

توانایی‌های گسترده برای تحلیل داده

آژور امکانات متنوعی را فراهم می‌کند که به دیتا ساینتیست‌ها و تحلیلگران امکان انجام تحلیل‌های پیشرفته و پیش‌بینی بر روی داده‌ها را می‌دهد. این رابط برنامه‌نویسی به کاربران اجازه می‌دهد تا با استفاده از زبان برنامه‌نویسی مانند R و پایتون، کدهای سفارشی خود را برای آموزش مدل‌ها و انجام وظایف پیش‌بینی استفاده کنند. (پیشنهاد می‌کنیم مقاله علم داده با پایتون را مطالعه کنید.)
همچنین، با استفاده از کتابخانه‌ها و ابزارهای متنوعی مانند SciPy، SciKit-Learn، NumPy، Pandas، iPython Notebook و غیره، کاربران می‌توانند به‌راحتی ابزارهای قدرتمندی را در فرآیند تحلیل داده و ایجاد مدل‌های پیش‌بینی استفاده کنند. 

Amazon Machine Learning API

رابط برنامه‌نویسی یادگیری ماشینی امازون (Amazon Machine Learning API) سرویس ارائه شده توسط امازون است که در فضای ابری امازون مستقر شده است. این رابط برنامه‌نویسی به برنامه‌نویسان و توسعه‌دهندگان کمک می‌کند تا با سهولت و کارآیی از توانایی‌های یادگیری ماشینی برای ساخت مدل‌های پیش‌بینی استفاده کنند. در حالی که ایجاد مدل‌ها و انجام تحلیل‌های آماری ممکن است به تخصص فنی نیاز داشته باشد، رابط برنامه‌نویسی امازون این فرآیند را با سادگی و راحتی فراهم می‌کند.

تجسم داده‌ها و امکانات پیش‌بینی

علاوه بر سهولت در استفاده از توانایی‌های یادگیری ماشینی، رابط برنامه‌نویسی امازون امکاناتی را فراهم می‌کند که به کاربران امکان تجسم داده‌ها براساس پیش‌بینی‌ها را می‌دهد. همچنین، این رابط دارای قابلیت‌هایی مانند ایجاد سطوح مجوزها برای کاربران، محدودیت‌های الگوریتمی و رابط کاربری مبتنی بر ویزارد است.

موارد استفاده‌های رایج از رابط برنامه‌نویسی امازون

>>>> طبقه‌بندی ژانر آهنگ براساس تحلیل سطوح و ویژگی‌های سیگنال صوتی 

یکی از موارد معمول استفاده از رابط برنامه‌نویسی امازون، تشخیص ژانر یک آهنگ با تجزیه و تحلیل سطوح و ویژگی‌های سیگنال صوتی است. این قابلیت به موسیقی‌دانان و افرادی که علاقه‌مند به موسیقی هستند کمک می‌کند تا ژانر یک آهنگ را به‌صورت دقیق‌تر تشخیص دهند.

>>>> تشخیص فعالیت انسان با تحلیل داده‌های حسگرها

سرویس آمازون قادر به‌تشخیص فعالیت‌های انسانی با تحلیل داده‌های حسگرها است. این داده‌ها از ژیروسکوپ، تلفن همراه یا ساعت هوشمند جمع‌آوری می‌شوند و می‌توانند تشخیص دهند که شخص در حالتی خاص مانند درازکشیده، ایستاده، نشسته یا صعود و نزول پله‌ها است.

>>>> پیش‌بینی فروش با تحلیل فعالیت کاربران 

همچنین رابط برنامه‌نویسی امازون می‌تواند با تحلیل فعالیت کاربران در طول هفته اول یا ماه اول، پیش‌بینی فروش را انجام دهد و به کسب‌وکارها کمک کند تا استراتژی‌های فروش خود را بهینه‌سازی کنند.

>>>> تشخیص ربات‌ها، کاربران جعلی و اسپمرها

با بررسی سوابق فعالیت وب‌سایت،API امازون قادر به تشخیص ربات‌ها، کاربران جعلی و اسپمرها است. این ویژگی به وب‌سایت‌ها کمک می‌کند تا از فعالیت‌های نامطلوب و خودکار در وب‌سایت‌های خود جلوگیری کنند.
تمامی این ویژگی‌ها به همراه سادگی و کاربرپسندی امازون، باعث شده است که رابط برنامه‌نویسی یادگیری ماشینی امازون انتخاب اول برنامه‌نویسان باشد. 

BigML API 

BigML یک پلتفرم یادگیری ماشین است که از طریق رابط برنامه‌نویسی (API) آن، کاربران می‌توانند به‌راحتی الگوریتم‌های یادگیری ماشین را استفاده کرده و مدل‌های پیش‌بینی خود را بسازند و اجرا کنند. 

قابلیت‌های  BigML API

رابط برنامه‌نویسی BigML به‌صورت RESTful عمل می‌کند، که به کاربران امکان ارتباط با سرویس برنامه‌نویسی BigML را از طریق HTTP درخواست‌ها می‌دهد.
این رابط برنامه‌نویسی قابلیت انجام وظایف یادگیری ماشین نظارت شده و بی‌نظارت را داراست. با استفاده از BigML API، کاربران می‌توانند مدل‌های پیش‌بینی را بسازند و از آن‌ها برای پیش‌بینی و تحلیل داده‌ها استفاده کنند. علاوه بر این، قابلیت ایجاد لوله‌های یادگیری ماشین پیچیده را نیز داراست. لوله‌های یادگیری ماشین مجموعه‌ای از مراحل و فرآیندهای یادگیری هستند که به‌ترتیب انجام می‌شوند و به کاربران امکان ترکیب الگوریتم‌ها و تنظیم پارامترها را می‌دهند تا به بهترین نتیجه برسند.

دسترسی به اجزا مختلف

برخلاف بسیاری از رابط‌های برنامه‌نویسی مالکیتی دیگر، BigML  با ارائه رابط برنامه‌نویسی (API) خود، کاربران را قادر می‌سازد تا به‌صورت کامل به‌اجزای مختلف سیستم دسترسی داشته باشند. این اجزا شامل خوشه‌ها (clusters) که مجموعه‌ای از داده‌ها را در گروه‌های مشابه تقسیم می‌کنند، مجموعه‌داده‌ها (datasets) که داده‌های آموزشی و تست را در بر می‌گیرند، مدل‌ها که پیش‌بینی‌ها و تحلیل‌های یادگیری ماشین را انجام می‌دهند، و تشخیص‌دهنده‌های ناهنجاری (anomaly detectors) که الگوریتم‌های خاصی را برای تشخیص داده‌های نامعمول استفاده می‌کنند.

موارد استفاده‌های رایج

>>>> ایجاد تحلیل سناریوهای چیستی (what-if)

تحلیلگران تجاری با استفاده از BigML می‌توانند مدل‌های توصیفی را برای بررسی روابط بین ویژگی‌ها و خصوصیات مختلف در داده‌های پیچیده ایجاد کنند. این تحلیلگران می‌توانند سناریوها و فرضیات مختلف را ایجاد کنند و با استفاده از مدل‌های BigML، تأثیر این تغییرات را بر روی نتایج و پیش‌بینی‌ها بررسی کنند.

>>>> پیش‌بینی دوره‌ای 

 BigML قابلیت ذخیره و استفاده مجدد از داده‌های قدیمی را فراهم می‌کند. برنامه‌هایی که نیاز به پیش‌بینی‌های دوره‌ای دارند، می‌توانند داده‌های قدیمی را در پلتفرم BigML ذخیره کرده و در زمانهای بعدی مجددا استفاده کنند. این مفید است زیرا کاربران نیازی به اجرای مجدد الگوریتم‌ها و آموزش مدل‌ها برای هر دوره جدید ندارند، بلکه می‌توانند از داده‌ها و مدل‌های قبلی استفاده کنند و پیش‌بینی‌های مورد نیاز را بر اساس آن‌ها انجام دهند. این قابلیت به کاربران کمک می‌کند زمان و تلاش بیشتری را برای آموزش مدل‌ها هر بار که داده‌های جدید در دسترس قرار می‌گیرند، صرفه‌جویی کنند.

خلاصه کلام

در علم داده و یادگیری ماشین، انتخاب رابط برنامه‌نویسی مناسب امری بسیار حیاتی است. هر یک از رابط‌های IBM Watson، Microsoft Azure، Amazon Machine Learning  و BigML ویژگی‌ها و قابلیت‌های منحصر به‌فردی دارند که براساس نیاز و موارد کاربری خاص می‌توانند انتخاب شوند. 
با استفاده از این رابط‌ها، دیتا ساینتیست‌ها می‌توانند تحلیل دقیق‌تری از داده‌ها انجام دهند و تصمیم‌های موثرتری در پروژه‌های خود بگیرند. توجه به‌این ابزارهای قدرتمند می‌تواند به بهبود کارایی و عملکرد تیم‌های علم داده و به ایجاد پروژه‌های موفق‌تر در زمینه یادگیری ماشین کمک نماید.