¿Cómo es usar las API de servicios cognitivos de Microsoft?

Las aplicaciones con capacidad cognitiva pueden percibir grandes cantidades de datos de varias fuentes, analizar su significado y hacer predicciones y decisiones bien informadas. Pueden ver, escuchar y comprender cosas como los humanos, pero son incansables, eficientes, desapasionados e imparciales como lo son las máquinas.

Las aplicaciones con intelecto artificial pueden agilizar muchos procesos, ahorrar mucho tiempo y dinero y, por supuesto, hacer que su interacción con sus clientes sea mucho más profunda, personal y atractiva. Además, puede ofrecerles algo realmente único y útil.

Uno de los gigantes de la informática cognitiva, Microsoft, anunció en Microsoft Data Amp a fines de abril de 2017 que algunas de las API de su colección de servicios cognitivos entrarían en disponibilidad general. Ellos son: Face API, Computer Vision API y Content Moderator API .

Face API

Al usar Face API, anteriormente era posible reconocer los rostros de las personas, detectar su edad, sexo y características faciales. Ahora también puede distinguir simultáneamente las emociones de una persona de la imagen.

API de visión por computadora

Además de usar las superpotencias de Computer Vision API para identificar el contenido de las imágenes y describirlas con oraciones comprensibles, ahora también reconoce 9,000 puntos de referencia en todo el mundo. También puede transformar la escritura a mano en texto digital.

API de moderador de contenido

El tercer participante de este trío afortunado es la API Moderador de contenido, que proporciona el ciclo completo de moderación de contenido con soporte de máquina.

¿Qué más tenemos en este kit? Un vistazo a los Servicios Cognitivos de Microsoft

Totalmente, la colección de servicios cognitivos de Microsoft ahora contiene 25 API, que merecen una breve descripción. Se agrupan en cinco categorías funcionales:

La categoría Visión se trata de poder comprender el contenido en imágenes y videos. Incluye las API de moderadores de visión por computadora, emoción, rostro, video y contenido .

La categoría de voz está destinada a comprender y sintetizar palabras habladas y reconocer a los hablantes. Viene equipado con las API de voz personalizadas, reconocimiento de altavoces y voz de Bing .

La categoría Idioma es capaz de comprender la intención del texto, procesar el texto y reconocer lo que quieren los usuarios. Sus secretos se encuentran en las siguientes API: Bing Spell Check, comprensión del lenguaje, análisis lingüístico, análisis de texto, modelo de lenguaje web y traductor de texto y voz .

La categoría Conocimiento trata de agregar conceptos al texto, conectarse a algunos conceptos mayores y hacer algo con estos conceptos. Tiene conocimiento académico, vinculación de entidades, QnA Maker, exploración de lenguaje y recomendaciones API en su “equipo” cognitivo.

La categoría de búsqueda tiene como objetivo acceder a toneladas de páginas web, imágenes y videos con el poder de Bing. Sus API son Bing Auto Sugiere, Bing Image Search, Bing News Search, Bing Video Search y Bing Web Search .

Ver más detalles aquí.

He usado MS Cognitive Services para un proyecto en el pasado. El caso de negocios fue el reconocimiento facial para servicios financieros utilizando la API de reconocimiento facial. La API es extremadamente simple de implementar y hace todo el trabajo pesado por usted.

Basado en esta experiencia, creo que estos servicios nuevos e innovadores tienen un potencial increíble y crearán una avalancha de nuevos productos a su alrededor.

Los servicios cognitivos innovadores son el nuevo petróleo, y solo hemos comenzado a darnos cuenta del impacto en nuestras vidas.

TENQYU | ENTRAR UN MOMENTO

More Interesting

¿Qué es exactamente el sobreajuste y por qué preferimos modelos que no están sobreajustados incluso cuando los resultados son mejores?

¿Qué algoritmo utiliza AutoDraw de Google para asociar nuestro dibujo con uno existente?

¿Qué áreas del aprendizaje automático son más importantes para los fondos de cobertura y los bancos de inversión (en equipos cuantitativos)?

¿Cómo funciona el CAPTCHA 'No soy un robot'?

¿Por qué la máquina de Bolzmann restringida se llama memoria asociativa?

Construcción del modelo de correlación / regresión: ¿Cuándo debo usar variables dependientes / independientes reales, y cuándo debo usar sus tasas de crecimiento?

¿Es necesario aprender Python para seguir la especialización en cursos de Machine Learning, de Coursera?

¿Cuál es su opinión sobre los rastros de elegibilidad para el aprendizaje de la diferencia temporal? ¿Es solo una asignación de crédito o un truco de aceleración?

¿Cuánto importa el aprendizaje automático en ciencia de datos?

Cómo implementar clustering basado en densidad

¿Cuáles son los beneficios de convertir una capa totalmente conectada en una red neuronal profunda a una capa convolucional equivalente?

¿Qué métodos de conjunto / aprendizaje automático pueden incorporar covariables que varían con el tiempo?

¿Qué significa la implementación del algoritmo de aprendizaje automático distribuido?

¿Qué modo de Anaconda se debe usar para los algoritmos de aprendizaje automático?

¿Por qué el aprendizaje de refuerzo (profundo) no es adecuado o se usa más para resolver problemas de optimización combinatoria?