8 principales plates-formes d'API AI pour créer des applications super intelligentes

Pour la première fois dans l'histoire du logiciel, les entreprises peuvent créer des applications vraiment intelligente.

Et la meilleure partie?

Exploiter cette intelligence n'est pas différent de l'accès aux API, grâce à plusieurs plates-formes d'intelligence artificielle menant le changement. Si vous êtes une entreprise, vous ne pouvez pas ignorer les possibilités offertes par ces services.

En 2010-20, nous sommes officiellement entrés dans l'ère de Intelligence artificielle (AI). La plupart des gens regardent autour d'eux et disent: «Euh, j'ai raté quelque chose?» parce que cela n'a rien à voir avec le battage médiatique que les «évangélistes» de l'IA et la culture populaire ont diffusé. Il n'y a pas d'armées géantes de calamars métalliques à anéantir ni de jeux d'esprit auxquels jouer avec une intelligence semblable à celle des humains.

Cependant, comme la technologie le fait toujours, l'IA s'est discrètement glissée dans à peu près tout ce qui nous entoure. Et bien que cette technologie d'apparence magique soit sans doute inintelligente en elle-même - du moins dans un sens humain - ses applications, lorsqu'elles sont faites correctement, produisent des résultats presque magiques. L'IA peut ne rien changer à la vie de la personne moyenne (juste des améliorations quotidiennes, grandes ou petites); pour les entreprises, il offre un potentiel illimité de créativité, de rapidité, de croissance et bien plus encore.

Des technologies telles que la reconnaissance faciale, la reconnaissance d'objets, la reconnaissance vocale, etc., promettent une expérience client largement supérieure et un avantage presque injuste sur la concurrence. Pas étonnant que toutes les entreprises mettent en place une division IA ou réfléchissent dans ce sens. Heureusement, il n'est pas nécessaire d'engager une armée de docteurs; Intelligence artificielle (ou Machine Learning, pour être plus exact) a mûri au point que plusieurs acteurs majeurs - ainsi que de niche - offrent des services d'IA en tant que bonnes API REST.

Pour quelques dollars au total, et dans certains cas gratuitement, vous pouvez évaluer ces services et voir s'ils offrent une proposition de valeur solide pour les cycles de vie de votre entreprise.

Oui, une fois que vous avez finalisé un service et que vous commencez à l'utiliser en production, vous devez surveiller strictement la facture mensuelle. AI / ML il s'agit essentiellement de générer des quantités massives de données sur un ensemble distribué de serveurs très puissants (utilisent principalement des puces de processeur présentes dans les cartes graphiques); naturellement, travailler avec des données volumineuses et des calculs volumineux coûtera plus cher.

S'il vous plaît, ne vous méprenez pas.

Mon intention n'est ni de dissiper ces entreprises ni de décourager quiconque de se plonger les orteils dans les eaux de l'IA. Ces entreprises ont leurs plans tarifaires énumérés en détail (ou fournis sur demande); au-delà de cela, ils ne peuvent pas faire grand-chose. Ainsi, lorsque l'utilisation n'est pas surveillée (ou pire, un système automatisé a un bogue qui provoque, par exemple, le remplissage de la RAM du serveur, et il continue à être répliqué dans chaque nouvelle machine créée pour gérer cette «charge»), le fardeau est un peu comme pour votre facture d'électricité - vous incombe.

La solution?

Oh, c'est assez simple. La grande majorité des fournisseurs de services ont un système d'alerte dans lequel vous pouvez spécifier un montant qui fonctionne comme seuil d'alerte (par exemple, 500 $ / mois). Ainsi, dès que votre utilisation pour un mois dépasse 500 $, le système enverra des courriels, des messages texte et ce que non à toutes les personnes mentionnées dans la section de notification. Une telle panique sera difficile à manquer. 😄 Alors, quelle est la leçon de la journée? Ce système d'alerte financière est l'une des premières choses à découvrir; ça devrait aussi être l'un des premiers, peut-être même le première chose que vous configurez et testez. Croyez-moi; vous me remercierez pour les conseils un jour.

Très bien, assez, bavardez! Sur la liste des plates-formes d'IA que j'ai trouvées impressionnantes et ce qu'elles ont à offrir.

Google

En matière d'IA, Google est le premier nom qui vient naturellement à l'esprit.

Et le deuxième nom?

Eh bien, au moins je ne peux penser à aucun! 😂 Google domine l'esprit en matière de conversations sur l'IA, et pour une bonne raison. Au fil des ans, l'entreprise a investi peut-être des milliards de dollars dans la recherche et le talent en IA. Plusieurs de ses projets d'IA ambitieux sont bien connus, et un aperçu de ses derniers travaux fait frissonner le dos:

En raison de cette expertise approfondie, Google propose certaines des API de la plus haute qualité en matière d'IA / ML. Regardons quelques-unes de leurs principales offres.

Analyse de texte (traitement du langage naturel)

Certains des plus grands progrès de l'IA ont été la compréhension et le travail avec les langues naturelles, qu'elles soient écrites ou parlées. L'API d'analyse de texte de Google est incroyablement puissante et offre des fonctionnalités telles que:

Analyse de la syntaxe (analyser un texte donné et identifier les parties clés)
Analyse d'entité (trouver des données de factures dans des documents non structurés, par exemple)
Analyse des sentiments (identifier l'humeur, l'intention, etc., à partir de mots écrits ou parlés)
Multilingue (fonctionne avec de nombreuses langues)

Donc, si vous avez hâte de connaître le sentiment de vos clients à partir de leurs chats d'assistance, Essaye le tout de suite!

Prédiction

Google propose un service de prédiction dédié si vous avez vos propres modèles et souhaitez générer des prédictions sur de nouvelles données. Il est même possible d'ajouter du code personnalisé au cas où vous opteriez pour quelque chose de non standard ou d'expérimental. Le service de prédiction fait partie d'une offre complète appelée AI Platform, dont nous parlerons ensuite.

Plateforme AI

Ceux qui travaillent avec les données et l'IA savent à quel point chaque étape du processus peut être lourde et chronophage. Pour résoudre ces problèmes, Google propose une plate-forme complète de bout en bout appelée Plateforme AI. Il s'agit d'un service entièrement géré pour la science des données et le ML et vise à rendre le côté opérationnel du ML et de la gestion des données aussi fluide que possible.

Donc, si vous avez une configuration de ML non triviale et que vous êtes fatigué du hoquet et des attentes, la plate-forme AI de Google pourrait valoir le coup d'œil.

Il serait trop demander de décrire chaque service Google AI / ML, afin que les personnes intéressées puissent se diriger vers le documents officiels. Il y a beaucoup plus de choses sérieuses, inexplorées et époustouflantes là-bas!

OpenAI

Si vous vous intéressez ne serait-ce qu'un peu à l'espace IA, vous auriez remarqué l'émergence de GPT-3. C'est un modèle avancé de ML pour travailler avec les langages naturels et a eu (a?) Tout le monde effrayé cette fin du monde était enfin là. La force derrière GPT-3 est OpenAI, une organisation créée pour favoriser la recherche et la collaboration dans l'espace de l'IA - le tout en plein air, ce qui est rare dans le monde d'aujourd'hui.

La société a été principalement popularisée par Elon Musk, l'un des fondateurs, lorsqu'elle a reçu une attention médiatique massive pour ses recherches sur l'IA. Un exemple était l'IA de jeu qui jouait avec et détruisait les joueurs professionnels DOTA 2 au plus haut niveau:

Au moment d'écrire ces lignes, Elon Musk n'est plus impliqué, et OpenAI n'est pas exactement «ouvert» selon ses principes fondateurs. Mais c'est une discussion différente, et vous pouvez trouver beaucoup de matériel là-dessus.

Pour nous, l'essentiel est qu'OpenAI effectue un travail vraiment révolutionnaire dans l'IA, en particulier en ce qui concerne le traitement de texte, la vidéo /traitement d'image, etc. Ils offrent plusieurs services d'IA en tant qu'API, et je suis sûr qu'il est facile de voir un cas d'utilisation fort pour chacun d'entre eux:

Recherche sémantique: Permet de rechercher des données textuelles de forme libre, telles que des documents, sur la base d'un requête fournie dans un langage naturel. Donc, si vous avez une bibliothèque numérisée de tous chats de support client, vous pouvez demander des choses comme "montre-moi une liste de chats où les clients étaient très en colère à cause d'une résolution tardive". Ce n'était pas un exemple officiel, mais je voulais clarifier les possibilités! 😁
Chatbots: La plupart des chatbots d'aujourd'hui ne sont que d'énormes paniers pleins de regrets. L'entreprise qui a décidé de les déployer regrette plus tard, le développeur qui a créé le bot regrette cette création inutile, le client naviguant sur le site regrette d'interagir avec le bot. . . vous avez eu l'idée. En revanche, les capacités de chat d'OpenAI sont bien supérieures, en particulier lorsqu'il s'agit de bavardages, de tournures de conversation inattendues, d'intention indirecte, etc. Bien sûr, ce n'est pas parfait, mais cela élève la barre assez haut pour faire passer les chatbots de amusant.
Service à la clientèle: Si vous craigniez de devoir combiner les deux services ci-dessus pour créer une expérience de service client viable, OpenAI l'a déjà fait. Il existe un service dédié au service client doté de capacités de recherche, de recommandations, etc.
Génération de texte: Tout comme la technologie GPT-3 dont nous avons discuté il y a quelque temps, OpenAI offre des capacités de génération de texte via API. Le résultat est un texte réel et intelligent sur à peu près tout (même des choses abstraites et étranges) que vous pouvez utiliser de différentes manières créatives!
Compréhension: Ce service prend un texte donné et en produit un résumé. Oui, dans ses propres mots! Le temps que cela peut gagner et la portée de quelque chose d'aussi utile sont immenses. La fatigue des e-mails est à mon avis un bon cas d'utilisation: il suffit que l'IA résume les messages pour que vous puissiez vider votre boîte de réception en 10 minutes au lieu de trois heures!
Autres outils: OpenAI dispose également de quelques autres outils / services utiles lors d'une utilisation réelle. Par exemple, il est possible de convertir les résultats de la recherche sémantique en une feuille de calcul pour une analyse facile; puis il y a un service pour traduire du texte d'une langue à une autre (un besoin assez courant); etc.

Tandis que OpenAI a récemment fait sensation dans le monde de l'IA, l'accès à ses API n'est pas facile. Vous devez postuler pour rejoindre une liste d'attente; qui est approuvé, quand et comment - cela reste également un mystère. Enfin, n'oubliez pas que si ces technologies sont extrêmement puissantes, elles ne sont pas totalement matures. D'où le label «beta» sur l'ensemble de leur gamme de services. Pourtant, je dirais que cela vaut la peine de l'appliquer et de l'essayer dans un projet pilote.

Microsoft Azure

Si vous préférez offres cloud, Microsoft serait un tiers éloigné (après AWS et Google, c'est-à-dire). Mais cela ne signifie pas que l'entreprise est en difficulté; il a sa propre stratégie spéciale (migration des entreprises Windows existantes) et mène sa propre course. Bien que le nom Azure soit bien connu, ce qui ne l'est pas, c'est qu'Azure propose également un ensemble robuste d'offres en matière de services liés à l'IA. Dites bonjour aux services cognitifs Azure!

Et au cas où vous penseriez que Microsoft a fait du nada dans l'espace de l'IA, regardez ceci:

Services cognitifs Azure est une offre d'intelligence artificielle à part entière qui contient à peu près tout ce dont vous avez besoin pour créer des applications intelligentes et puissantes. En fait, la plupart de leurs API ont des cas d'utilisation intéressants et plus spécialisés, ce qui, à mon avis, leur donne un avantage. Voici un bref résumé des principales API dont ils disposent et de leurs capacités:

Langue : Ces API sont construites autour de ce qu'on appelle le traitement du langage naturel en informatique. En termes plus simples, il s'agit d'extraire du sens, de générer et de travailler avec les langues humaines (qu'elles soient parlées ou écrites). Certaines fonctionnalités intéressantes sont le créateur de QnA conversationnel (imaginez les possibilités en formation / éducation / embauche!), Infusant l'intelligence conversationnelle dans l'IoT et d'autres appareils, l'analyse des sentiments et d'autres métadonnées sur un texte donné, la traduction (plus de 60 langues au moment de la rédaction), et plus.
Discours: Ces API fournissent aux applications les capacités de travailler avec la parole humaine. Les offres clés incluent la conversion de la parole en texte, la conversion du texte en parole, la traduction de la parole et la reconnaissance vocale.
Notre vision La vision par ordinateur a été un sujet brûlant, et bien que loin d'être parfait, elle est suffisamment performante dans les scénarios où il existe une marge d'erreur. Les API Vision proposées incluent des fonctionnalités telles que l'analyse d'image et de vidéo, la reconnaissance d'objets (dans l'image et les vidéos), la détection de visage, l'indexeur vidéo (génération de métadonnées à partir de la vidéo), etc.
Décision: Il s'agit d'un ensemble d'API à usage général qui aident à une meilleure prise de décision ou à l'amélioration du processus que vous suivez pour les décisions basées sur le ML. Les fonctionnalités offertes dans cette gamme sont la détection d'anomalies (extrêmement utile pour les scientifiques des données), la modération de contenu, le service de personnalisation (vous aide à créer des interactions intelligentes et personnalisées pour les utilisateurs de votre application), etc.

Le Microsoft d'aujourd'hui est très différent, avec une vision claire et se concentre sur le cloud, les services et les solutions intégrées. Si vous exécutez une opération basée sur Windows, que ce soit sur site ou dans le cloud, l'intégration des API cognitives Azure dans vos produits est encore plus logique.

AWS AI Services

Lorsqu'on parle de services et d'infrastructures basés sur le cloud, il est impossible de ne pas mentionner Amazon Web Services (AWS). Je n'ai pas trouvé de source hautement crédible, je ne peux donc pas la lier, mais apparemment, AWS détient à lui seul environ 33% de la part de marché du cloud. Et en tant que développeur, je peux témoigner de la puissance de la plate-forme pour toutes sortes et tailles d'architectes logiciels, de CTO, de développeurs, de propriétaires d'entreprise, etc.

S'il s'agit d'un nouveau produit SaaS, les gens veulent héberger sur AWS dès le début; et si quelqu'un a des problèmes d'évolutivité ou de stabilité, il souhaite le déplacer vers AWS.

Je ne dis pas qu'AWS est le meilleur choix absolu pour l'infrastructure cloud, mais sa gamme de services et sa stratégie à bas prix sont difficiles à battre. Le fait est que si l'intégration de capacités AI / ML dans vos applications (nouvelles ou existantes) est sur votre liste, vous ne pouvez jamais vous tromper avec Services d'IA d'AWS.

Voici leur argumentaire:

AWS propose plusieurs services puissants et riches en fonctionnalités en matière d'IA / ML. Jetons un coup d'œil à eux:

Polly: La synthèse vocale est une fonctionnalité très nécessaire de nos jours, en particulier parce qu'elle permet aux entreprises de créer des applications intelligentes et réellement «vivantes» qui peuvent également converser d'une voix crédible et humaine. C'est exactement ce que fait Amazon Polly. Bien que la sortie ne soit pas exactement celle des rêves (écoutez les échantillons officiels ici et ici), c'est plutôt bon pour la plupart des cas d'utilisation.

Vous souhaitez essayer cette solution? Découvrez comment vous pouvez convertir des articles en audio.

Transcrire: Ce service est l'inverse de Polly, transformant la parole en texte. Je peux personnellement témoigner de son efficacité, car j'ai utilisé Transcribe dans l'un des projets pour lire les enregistrements des centres d'appels et produire un transcription. La sortie était extrêmement précise (encore une fois, je n'ai pas de statistiques, mais je dirais qu'elle avait une précision supérieure à 95%), et elle était capable de capturer sans effort différents accents même avec un peu de bruit de fond. De plus, la quantité de métadonnées générées était stupéfiante.
Reconnaissance: Rekognition est le service d'Amazon pour la vision par ordinateur (pour les images et les vidéos). Outre les éléments standard tels que la reconnaissance faciale, la détection d'objets, l'étiquetage, etc., il possède également des fonctionnalités intéressantes telles que la modération de contenu (contrôler ce que vos enfants regardent sur leurs appareils, par exemple), la reconnaissance des célébrités, la reconnaissance de l'équipement (pour la sécurité des travailleurs et conformité), et plus encore.
Détecteur de fraude: La fraude est un goudron qui coûte aux entreprises beaucoup d'argent et d'efforts chaque jour. Ce service fournit de l'aide en offrant détection de fraude des capacités sur la création de nouveaux comptes, la caisse des invités, le paiement en ligne, l'abus de programmes de fidélité, etc. Il est clair que ce service serait très utile à l'écosystème du e-commerce.
Lex : Si les chatbots sont votre amour, mais que vous en avez assez des chatbots ennuyeux et stupides que l'on trouve couramment partout, Lex est la chose à explorer. Il possède toutes les capacités dont un chatbot moderne a besoin, et comme il s'agit d'un service géré, vous n'avez pas à vous soucier de l'exécution des serveurs.
Kendra : Kendra est un service de recherche de documents, sauf que les requêtes de recherche sont en langage humain. Le service est apparemment doté d'une «expertise» approfondie dans quelques secteurs, ce qui signifie que si vos données proviennent de l'un de ces secteurs, la recherche peut être affinée pour plus de précision.

Quelques autres services qu'AWS a répertoriés, mais si j'essaie de tous les couvrir, je vais manquer de papier et d'encre! 😁 D'ailleurs, si je sais une chose sur AWS, c'est qu'elle suit Loi de Hubble, résultant en un univers en constante expansion. Au moment où vous lisez cet article, leur nombre de services d'intelligence artificielle a peut-être doublé, voire décuplé! Donc, si vous êtes intéressé, je vous encourage à visiter le page officielle et passez du temps à explorer les services, les capacités, les coûts, etc.

Étant donné qu'AWS détient la part de marché la plus élevée, il est probable que vous soyez déjà hébergé sur AWS. Ou peut-être envisagez-vous de déplacer votre infrastructure vers AWS? Si tel est le cas, choisir AWS AI Services permettra à vos applications de fonctionner avec d'autres services AWS (pensez S3, EC2, SNS, etc.) de manière transparente et fiable. Parlez simplement à des personnes qui avaient dû maintenir des applications réparties sur plusieurs infrastructures et vous serez convaincu à vie. 😝

ParallelDots

Il est vrai que ParallelDots est loin d'être aussi populaire que les entreprises de cette liste jusqu'à présent. Cependant, ils sont rares et je pense qu'ils méritent plus de visibilité.

Étant principalement une entreprise d'IA, ils créent des outils très utiles et des solutions spécifiques à l'industrie. Mais peut-être plus important encore, ils semblent croire à la qualité plutôt qu'à la quantité; dans leur menu de produits, il n'y a que quatre éléments (au moins pour le moment), et l'un d'entre eux s'est démarqué pour moi car il était générique et très précis. Et le service dont nous parlons est leur API d'analyse de texte.

Si vous visitez le lien ci-dessus et faites défiler un peu vers le bas, vous trouverez une sorte de terrain de jeu en direct, où vous pouvez entrer n'importe quel texte et voir les capacités d'analyse de l'IA en un clic.

Le texte que vous voyez dans la capture d'écran est la valeur par défaut qu'ils ont définie, au fait. Une fois que vous avez appuyé sur le bouton vert Analyser, l'analyse du texte selon différentes catégories apparaît ci-dessous (les catégories sont les boutons).

Alors, quelle est la qualité de l'API? J'ai pensé faire mes propres tests, alors je l'ai nourri avec quelque chose de pas si simple - un morceau de prose tiré d'un des classiques de la littérature moderne (pour les curieux, le livre est Sur la route par Jack Kerouac, écrit en 1957). Lisons d'abord le texte nous-mêmes:

Les seules personnes pour moi sont les fous, ceux qui sont fous de vivre, fous de parler, fous d'être sauvés, désireux de tout à la fois, ceux qui ne bâillent jamais ou ne disent rien de banal, mais brûlent, brûlent , brûle comme de fabuleuses bougies romaines jaunes explosant comme des araignées à travers les étoiles.

Qu'est-ce que tu en penses? Qu'est-ce qu'il essaie de transmettre? Quelle humeur pensez-vous que cela reflète? Il serait bon de faire une pause et de réfléchir à ces questions.

Et puis je l'ai collé dans la zone de texte et j'ai appuyé sur Analyser. Voici ce qui s'est passé:

Dans l'ensemble, plutôt bien! Le morceau de prose que j'ai choisi est assez difficile et n'indique rien de manière explicite. Cependant, le lecteur sophistiqué détectera une nuance claire d'angoisse / colère qui se démarque. Et c'est aussi ce que l'API montre comme l'émotion dominante! Cependant, le texte n'est pas simplement en colère, ce qui se reflète dans le score de confiance de l'API de 30.58%. Le score de près de 20% attribué à «l'ennui» et au «bonheur» a également un sens, car je pense que ces émotions sont reflétées dans le texte, mais pas comme dominantes. Peur, tristesse, excitation. . . eh bien, qui suis-je pour dire que ceux-ci sont absents du texte?! Le fait est que la composition et la compréhension de la prose sont très subjectives, donc si vous n'êtes pas d'accord avec moi, ça va. 🙂

Cependant, personnellement, je suis tout aussi impressionné par le service ParallelDots que j'ai exploré d'autres parties de l'analyse ci-dessus. Bien sûr, ce n'était pas tout le temps juste sur la cible, et dans quelques cas, c'était bizarre aussi; mais comme je l'ai écrit plus tôt dans cet article, la précision à 100% n'est pas l'objectif (et peut-être même pas réalisable). L'objectif est une IA puissante qui nous aide à créer le type d'applications dont nous ne pouvons rêver que depuis des décennies.

Alors, le service d'analyse de texte ParallelDots est-il fait pour vous?

Je dirais oui si vos besoins se limitent à l'analyse de texte, que vous voulez une précision extrêmement élevée et que vous n'aimez pas le manque d'attention que vous obtenez en tant que client lorsque vous choisissez parmi les plus grands noms dans le jeu.

IBM Watson

Il n'y a pas si longtemps, le projet Watson d'IBM était l'IA toute puissante qui remplacerait les humains une fois pour toutes. Il créait Bandes annonces, battant les meilleurs joueurs de Jeopardy, etc. La fin est proche; tout le monde était convaincu dans son cœur. Avance rapide jusqu'en 2020, et Watson n'est nulle part dans la mémoire publique.

Mais cela ne signifie pas que c'était un projet flash-in-the-pan qui a ensuite été regroupé. Alors que l'IA n'a pas atteint son potentiel épique (ou peut-être était-ce une stratégie de relations publiques depuis le début?!), Watson vit comme le cerveau des offres d'IA d'IBM pour les entreprises.

Voici les principaux services offerts dans le cadre du Solutions Watson parapluie:

Assistant Watson: Ce service contient de nombreux composants destinés à améliorer l'expérience du service client - tant pour le client que pour l'agent! Aider les agents à trouver rapidement des informations pour résoudre les requêtes, comprendre les requêtes des clients et personnaliser leur parcours, fournir des données et des métriques détaillées, et extraire des informations à partir de ces données - Watson Assistant fait tout.
RegTech : IBM RegTech est un service lourd visant à améliorer la conformité et à intégrer la gestion des risques dans toutes les couches des opérations d'une organisation. À un niveau plus fin, il cible également des préoccupations clés telles que la fraude au paiement, la criminalité financière, etc.
Santé Watson : Watson Health est un service d'IA hautement spécialisé pour le secteur de la santé. Répondre aux besoins liés aux données en matière de recherche, d'imagerie diagnostique, d'optimisation des plans de soins de santé en termes de coût et de qualité, etc., font partie de ses capacités.
AIOps : AI + Ops = AIOps, dit IBM. Il s'agit d'un service d'IA spécialisé pour l'optimisation des opérations informatiques. La chaîne d'outils informatique et les opérations informatiques peuvent devenir si vastes et complexes qu'aucune solution ne semble réalisable au niveau de l'entreprise. Dans ces scénarios, AIOps facilite la détection précoce des problèmes, la résilience des solutions, l'amélioration de la prise de décision, etc.
Médias Watson : Le service Watson Media est spécialisé dans le streaming vidéo en direct à grande échelle. La partie AI le rend capable de générer des sous-titres, de rechercher des vidéos, des analyses vidéo, etc., à la volée. Étant donné que les flux de caméras de sécurité sont également une forme de diffusion en direct, Watson Media convient également à la détection des menaces, à la reconnaissance d'objets, etc.

Il existe quelques autres services d'IA d'IBM, et vous pouvez en apprendre davantage sur chacun d'eux ici. IBM est un choix solide pour les services d'IA, mais rappelez-vous que leur positionnement et leurs offres sont optimisés pour les grandes et très grandes entreprises, alors assurez-vous que c'est une adéquation mutuelle.

Rev.ai

Rev.ai est une autre de ces entreprises d'IA qui croient au développement de l'expertise et à la bonne réalisation de certaines choses. Sauf qu'ils ont décidé de ne faire que un chose bien. Oui, juste un! Conversion de parole en texte. Ouais, c'est littéralement tout ce qu'ils offrent! Il n'y a même pas de synthèse vocale, et encore moins d'autres catégories d'IA / ML.

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Et le résultat de cette obsession hyper, à la limite de la folie? Précision extrême, sans doute la meilleure parmi les meilleures au monde. Et ils offrent la preuve de leur IA sur à cette Venez voir des images qui vous inspireront.

Comme vous pouvez le voir, leurs tests montrent que Rev.ai est beaucoup plus précis que le speech-to-text de Google. Il existe de nombreuses comparaisons similaires sur cette page (toutes comparées à et montrées en train de battre Google), bien qu'il n'y ait malheureusement pas de terrain de jeu en direct (je me demande pourquoi; utilise-t-il beaucoup de puissance de calcul? Une autre raison?). Mais cela ne signifie pas que vous ne pouvez pas évaluer le service; vous pouvez créer un compte gratuit et examiner l'API d'aussi près que vous le souhaitez. 🙂

Rev.ai peut lancer plus de services dans le futur, et je me bousille pour «corriger» cet article. Cependant, ce n'est pas le cas aujourd'hui, donc si vous voulez un service de synthèse vocale sans compromis sur la précision, Rev.ai mérite votre attention.

Wit.ai

Wit.ai est une plate-forme d'IA qui possède des capacités avancées de traitement de la parole ainsi que de traitement de texte. Oui, cela ressemble à tous les autres services de PNL et d'analyse / transcription de texte, mais il y a plus:

Wit.ai is open source. Rien ne vous empêche donc d'apprendre de leur technologie ou d'héberger la plateforme sur votre infrastructure.
Wit.ai n'est pas seulement un vidage de code sur GitHub - c'est également un service d'API en cours d'exécution (sous la forme d'API HTTP), qui est ouvert à tous.
Le service API est gratuit. Oui, totalement gratuit! En fait, c'est tellement gratuit qu'aucun plan tarifaire n'existe. 🤣🤣
Wit.ai est censé être extensible. Autrement dit, son objectif principal est plus ou moins de vous aider (vous pousser?) À créer, former, tester et utiliser des modèles ML.

Le dernier point de la liste ci-dessus (à propos de l'extensibilité) doit être déballé, alors voici: Wit.ai est destiné à s'asseoir jusqu'à XNUMX fois l'utilisateur et l'appareil qui prend les commandes et exécute les actions. L'utilisateur parle ou envoie des SMS à Wit.ai, qui peut analyser le message et générer des métadonnées. Une fois qu'il a compris ce que l'utilisateur veut faire (recherchez «l'intention» dans la capture d'écran ci-dessus) et comment il veut le faire (les autres détails de la capture d'écran: tâche et datetime), il envoie les commandes et informations pertinentes au dispositif.

Je dois souligner: dans le commerce, Wit.ai a très peu de capacités. L'idée est de vous pousser à créer vos propres modèles de ML, un processus généralement frustrant mais rendu amusant et facile par Wit.ai. Et c'est là que réside sa force. Et oh, si vous décidez d'utiliser l'API gratuite, gardez à l'esprit qu'il existe des limites de débit (environ 100 à 250 requêtes par minute, selon le point de terminaison).

Conclusion

Intelligence artificielle (IA), apprentissage automatique (ML), réseaux de neurones, données, modèles, formation, prédiction. . . aucun de ces mots n'est plus à la mode. Et comme pour toute technologie révolutionnaire, une fois qu'elle s'est stabilisée, l'IA a été banalisée. Les plates-formes abordées dans cet article mettent à la disposition de tous les mêmes superpuissances, que vous soyez une jeune start-up ou un monstre grignoteur de l'industrie.

N'oubliez pas d'explorer ces cours pour apprendre l'IA.

Cela m'oblige à mettre en garde les parties prenantes: l'IA / ML (API ou pas d'API) n'augmentera pas, par elle-même, comme par magie votre croissance (tout comme «devenir social» n'apporte rien en soi). Bien que passionnante, l'IA a créé des règles du jeu équitables. Le reste dépend de nous. 🙂

Ensuite, explorez certains des meilleurs Cadres IA pour créer des applications modernes.