隨著機器學習算法的流行，Amazon、Google,、IBM和Microsoft等公司在機器學習云服務市場接連出手，并提供許多的API來吸引用戶。
如今，機器學習無處不在。它可以出現在你的智能手機照片的自動分類或整理中；也可以表現在過濾垃圾郵件或者其它你不想閱讀的電子郵件上；還可以用于Amazon.com網站的產品推薦及個性化網購體驗中；甚至在你的車載語音系統的語音接口中也會有所體現。
目前， ?Amazon、Google、IBM和Microsoft則是機器學習最大的玩家，他們在彼此競爭迅速發展的機器學習云服務市場的主導地位。最近，IBM通過收購AlchemyAPI（一個領先的機器學習服務平臺）進一步提升了其在市場中的地位。只有時間才能告訴我們，究竟哪家公司會在獲取機器學習云服務市場份額上獨占鰲頭。
本文介紹的機器學習10大API提供了廣泛的功能，包括圖像標注、人臉識別、文檔分類、語音識別、預測模型、情感分析以及模式識別等。這些API也取得了下面一系列的佳績：
流行
潛力強
良好的參考文檔
易于使用
功能齊全
API的流行度使用各種指標來確定，包括ProgrammableWeb的關注度、Github的活躍度、Twitter的活躍度以及基于Google?Trends的搜索引擎流行度。
許多機器學習API雖然很流行，但沒有很好的指標，進不到10大機器學習API列表中。只有少數的API值得一提，它們分別是：api.ai、Cogito、DataSift、iSpeech、Microsoft Project Oxford、Mozscape以及OpenCalais。
AT&T Speech
鏈接：http://www.programmableweb.com/api/att-speech
供應商：AT&T
API文檔網址：http://developer.att.com/apis/speech
Demos：http://developer.att.com/apis/speech/docs/v3#sample-apps
AT&T Speech API發布于2012年，它允許開發人員在web或移動應用中添加語音識別功能。AT&T Speech API由AT&T Watson語音引擎（一個語音識別和自然語言理解平臺，與IBM Watson沒有關系）提供技術支持。自然語言處理是機器學習的一個應用，它包括自然語言理解，語音識別和語音轉錄等。
AT&T Speech API實際上由三部分組成：Speech To Text, Speech To Text Custom以及Text To Speech。其中，Speech To Text API使用的是一個全球性的語法字典，能夠基于上下文把音頻數據轉換成文本。Speech To Text Custom API 也能將音頻數據轉換成文本。然而，這種轉錄是基于開發人員指定的語法或提示去轉換。Text To Speech API 能夠將文本轉換成音頻格式，如AMR和WAV。
AT&T提供了一個設計精美的開發者網站，它有著組織良好的API文檔，應用程序示例，SDK，各種插件以及論壇等。公司會定期組織hackathons大賽來鼓勵開發人員使用AT&T API，包括Speech, In-App Messaging, Address Book以及 Device Capabilities.
隨著時間變化的Google搜索率。數據來源:Google Trends
IBM Watson
鏈接：http://www.programmableweb.com/category/all/apis?keyword=IBM%20Watson
供應商：IBM
API 文檔網址：https://developer.ibm.com/watson
Demos：http://www.ibm.com/smarterplanet/us/en/ibmwatson/developercloud/gallery.html
IBM Watson是機器學習和認知計算最著名的使用平臺之一。 IBM Watson Developer Cloud于2013年十一月推出，并提供了一套完整的API（常用功能，測試以及實驗），允許開發人員利用機器學習技術，如自然語言處理、計算機視覺以和預測功能，來構建應用程序。IBM Watson Developer Cloud的API套件包括：語音到文本、文本到語音、權衡分析、獨特見解、提問和回答、語氣分析器以及視覺識別。
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IBM Watson Developer Cloud網站有著出色全面的API文檔、交互式的API文檔（Swagger）、SDK、示例、APP庫、論壇以及Content Marketplace等。IBM計劃繼續擴展Watson Developer Cloud 的API、Watson Content Marketplace以及商業合作伙伴，以此來推動Watson 技術在全球的使用。
隨著時間變化的Google搜索率。數據來源:Google Trends
Google Prediction
鏈接：http://www.programmableweb.com/api/google-prediction
供應商：Google
API 文檔網址：https://cloud.google.com/prediction/docs
Demo：http://try-prediction.appspot.com
Google Prediction API提供了基于云計算的機器學習能力，包括自然語言處理、推薦系統、模式識別以及預測功能。開發人員可以使用API來構建應用程序，這些應用可以進行情感分析、垃圾郵件檢測、文檔分類及購買行為預測等。
Google Prediction API文檔是一些非常基本的內容，包括示例代碼，客戶端庫，一個快速入門頁面以及一個開發者指南。雖然Google Prediction AP是大多數熱門機器學習API中的一個，但應該指出的是，最新的版本（1.6）早在2013年6月就發布了。在2014年10月，谷歌宣布在Google Prediction API中添加Google Sheets的SmartAutofillAdd-on插件。除此之外，在Google Prediction API上似乎沒有太多進展。
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Wit.ai
鏈接：http://www.programmableweb.com/api/wit.ai
供應商：Wit.ai
API 文檔網址：https://wit.ai/docs
Demo：https://labs.wit.ai/demo/index.html
Wit.ai是一種流行的自然語言處理平臺，允許開發者在Web和移動應用程序中添加智能語音功能。開發人員可以使用Wit.aiAPI在家庭自動化設備、互聯汽車、智能電視、機器人、智能手機、可穿戴物品以及許多其它類型的應用程序中添加智能語音接口。
Wit.ai文檔部分設計很好，組織全面有序。API文檔有著出色的代碼示例，面向多種流行語言和平臺的SDK，快速入門指南以及一個完整的Wit應用程序引導。Wit.ai在今年1月被Facebook收購。但是，根據發布的公告，Wit.ai仍對所有的開發者免費開放。
隨著時間變化的Google搜索率.。數據來源:Google Trends
AlchemyAPI
鏈接：http://www.programmableweb.com/category/all/apis?keyword=alchemyAPI
供應商：AlchemyAPI/IBM
API 文檔網址：http://www.alchemyapi.com/developers
Demos：http://www.alchemyapi.com/products/demo
AlchemyAPI，現在是IBM的一個子公司，提供了一套基于深度學習的云服務，包括AlchemyLanguage, AlchemyVision和AlchemyData News等。AlchemyAPI提供十幾個API，使得開發者可以添加強大的機器學習功能到應用中，如情感分析、實體提取、概念標注、圖像標注以及面部檢測或識別。
AlchemyAPI提供了設計良好的，全面的API文檔，包括代碼樣例、SDK、示例以及一個入門指南。AlchemyAPI一直在努力將新的API和功能增加到平臺中，而且更多的新功能也將推出。本月初，該公司宣布整合了Blockspring-AlchemyAPI，使得Blockspring用戶可以利用AlchemyAPI功能而無需編寫代碼。五月，AlchemyAPI / IBM宣布推出AlchemyData News API，它提供了一個能夠訪問新聞和博客內容的豐富的人工智能專業數據集。
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Diffbot
鏈接：http://www.programmableweb.com/category/all/apis?keyword=diffbot
供應商：Diffbot
API 文檔網址：https://www.diffbot.com/dev/docs
Demos：https://www.diffbot.com
Diffbot平臺使用人工智能、計算機視覺、機器學習、自然語言處理相結合的技術自動提取網頁數據，如文本、圖像、視頻、產品信息和評論。 Diffbot提供了一套自動化API，與custom APIs一樣，允許使用人為指定的規則從網頁中提取不同類型的數據。Diffbot的Automatic APIs能夠利用人工智能技術提取清晰的，結構化的數據，而無需手動指定規則或者訓練。
Diffbot提供的API文檔組織良好，易于使用。超過了35個客戶端庫可以使用，其中包括PHP, Python, JavaScript, Objective C 以及Perl。在2014年10月，公司發布了 Diffbot Analyze API，它能可視化分析web網頁，然后決定應該使用哪個DiffbotAPI。上個月，據報道：Diffbot創造了一個知識圖譜，足以媲美谷歌，而且微軟必應也正在使用它來自動地生成語境結果。
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BigML
鏈接：http://www.programmableweb.com/api/bigml
供應商：BigML
API 文檔網址：https://bigml.com/developers
模型庫：https://bigml.com/gallery/models
BigML公司成立于2011年，主要用于預測建模的機器學習平臺。BigML平臺的功能包括異常檢測、聚類分析、決策樹的SunBurst可視化、文本分析等。BigML API允許應用程序訪問預測模型和其它的BigML資源。使用API，應用程序可以使用標準的HTTP方式在BigML資源上執行CRUD操作
BigML提供了一個設計很好的開發者網站，具有良好的組織和全面的API文檔，示例代碼，客戶端庫，一個快速入門頁面和其它的開發工具。在2014年2月，BigML達到了一個重大里程碑：用BigML平臺創造了100萬個預測模型。
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PredictionIO
鏈接：http://www.programmableweb.com/api/predictionio
供應商：PredictionIO
API 文檔網址：https://docs.prediction.io
PredictionIO成立于2013年，是一個開源的機器學習服務器，能夠迅速建立預測引擎。PredictionIO提供了可根據用戶需求自定義多種幾乎完整的引擎模塊，如推薦系統、情感分析、文檔分類、搜索結果排名以及產品排名。
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PredictionIO設有一個Event Server，能夠收集和存儲任意事件。應用程序可以通過API向服務器發送事件，并且還可以通過API回收或刪除應用程序事件。 PredictionIO提供了一個組織良好的并且全面的文檔網站，該網站有著特有的SDK，開發者指南，演示教程等。 PredictionIO（0.9系列）的最新版本在3月發布，主要包括以下幾個方面的改進，如新的引擎模板，評價指標和超參數調整的支持。
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Microsoft Azure Machine Learning
鏈接：http://www.programmableweb.com/category/all/apis?keyword=microsoft%20machine
供應商：Microsoft
API 文檔網址：https://azure.microsoft.com/en-us/services/machine-learning/api
Gallery：https://gallery.azureml.net
Microsoft Azure Machine Learning于二月推出，它是一個用于處理海量數據并構建預測型應用程序的平臺。Microsoft Azure ML平臺提供的功能有自然語言處理，推薦引擎，模式識別，計算機視覺以及預測建模。
Microsoft Azure ML文檔包含了大量的信息。然而，許多的服務信息傳播在整個Azure網站的不同領域上（一些信息則是在Project Oxford網站上），使得它有點難以尋找。所有的機器學習API，實驗以及教程都列在了Azure Machine Learning Gallery中。
雖然Microsoft Azure ML平臺是相當新的，但該服務已經得到了顯著的普及。在接下來的幾個月里，看Microsoft機器學習平臺是如何來對抗谷歌，IBM和亞馬遜，將會是一件很有趣的事情。
隨著時間變化的Google搜索率。數據來源:Google Trends
Amazon Machine Learning
鏈接：http://www.programmableweb.com/api/amazon-machine-learning
供應商：Amazon
API 文檔網址：http://aws.amazon.com/documentation/machine-learning
自四月推出以來，Amazon Machine Learning平臺已經在很短的時間獲得了不少人氣。該服務能夠建立智能的應用程序，使得應用有著特有的機器學習能力，如模式識別和預測。開發人員可以使用Amazon ML APIs構建具有特色的欺詐檢測，個性化內容，文檔分類，客戶流失預測以及更多的應用。
關于Amazon ML平臺以及API，Amazon提供了詳細、全面的信息。但是，該文件有點難以使用，并且有些信息以PDF格式提供。Amazon ML開發者網站提供了大量的SDK和客戶端庫、論壇、API參考部分以及機器學習概念部分等。
Amazon ML服務似乎比Google Prediction或Microsoft Azure ML稍微復雜點。然而，Amazon提供了可視化工具以及向導，幫助用戶生成和創建機器學習模型。無論是Amazon ML和Microsoft Azure ML，都在很短的時間內成為流行的新服務。看看誰（Microsoft 還是Amazon）會在未來的機器學習云服務市場中占據更大份額，將是一件非常有趣的事。
隨著時間變化的Google搜索率。數據來源:Google Trends
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