文-景略集智
參考-KDnugget
API是幫助我們創建軟體應用的很實用的工具。之前 KDnugget 發布了年度最佳50+機器學習&預測API，整體可分為4類：
面部識別&圖像識別
文本分析，自然語言處理，情感分析
機器翻譯
機器學習和預測
每個類別下的API按照字母順序列出，API簡介來自於其網頁上顯示的信息。
地址：http://api.animetrics.com/
地址：https://www.betaface.com/wpa/
地址：http://www.eyedea.cz/
地址：https://www.faceplusplus.com/
地址：http://apicloud.me/apis/facemark/docs/
地址：http://apicloud.me/apis/facerect/demo/
地址：https://cloud.google.com/vision/
地址：https://www.ibm.com/watson/services/visual-recognition/
地址：https://imagga.com/solutions/auto-tagging.html
地址：https://www.kairos.com/docs/api/
地址：https://www.microsoft.com/cognitive-services/en-us/computer-vision-api
地址：https://www.paralleldots.com/visual-analytics
地址：https://skybiometry.com/Documentation/
地址：https://www.bitext.com/text-analysis-api-2/#How-accurate-is-the-analysis
地址：https://www.diffbot.com/dev/docs/analyze/
地址：https://market.mashape.com/loudelement/free-natural-language-processing-service
地址：https://cloud.google.com/natural-language/reference/rest/
地址：https://www.ibm.com/watson/services/natural-language-understanding/
地址：https://www.meaningcloud.com/developer/text-classification
地址：https://azure.microsoft.com/zh-cn/services/cognitive-services/text-analytics/
地址：http://nlptools.atrilla.net/web/api.php
地址：https://api.geneea.com/
地址：https://www.paralleldots.com/text-analysis-apis
地址：http://www.opencalais.com/
地址：https://yactraq.com/
地址：https://cloud.google.com/translate/docs/
地址：https://cloud.google.com/speech-to-text/
地址：https://www.ibm.com/watson/services/language-translator/
地址：https://www.motaword.com/developer
地址：https://www.writepath.co/en/developers
地址：https://www.houndify.com/
地址：https://www.ibm.com/watson/services/conversation/
地址：https://www.ibm.com/watson/services/speech-to-text/
地址：https://aws.amazon.com/documentation/machine-learning/
地址：https://bigml.com/api/
地址：https://cloud.google.com/prediction/docs/
地址：http://www.guesswork.co/
地址：https://www.hutoma.ai/
地址：https://www.ibm.com/watson/services/retrieve-and-rank/
地址：https://indico.io/docs
地址：https://azure.microsoft.com/en-au/services/cognitive-services/
地址：https://gallery.cortanaintelligence.com/MachineLearningAPI/Anomaly-Detection-2
地址：https://www.microsoft.com/cognitive-services/en-us/qnamaker
地址：https://www.microsoft.com/cognitive-services/en-us/speaker-recognition-api
地址：https://mljar.com/
地址：https://github.com/numenta/nupic/wiki/NuPIC-API---A-bird's-eye-view
地址：https://predicsis.ai/
地址：http://predictionio.incubator.apache.org/index.html
地址：http://www.rxnlp.com/api-reference/cluster-sentences-api-reference/
地址：https://www.recombee.com/
希望各位都能抓住這個時代最好的部分，擯棄壞的部分，達成心中所願。
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