API是一组用于构建软件和模型的工具和协议。有各种类型的API，如Local API，Web API和Program API，它们可以帮助机器学习开发人员相互通信并跨各种平台共享知识。在本文中，我们列出了前九名API，每个与ML和AI合作的开发人员应该知道：

亚马逊机器学习API是组织中最受欢迎的API之一。它允许用户执行各种机器学习任务，并且能够轻松地构建，训练和部署机器学习模型。这里，用户可以从许多预先训练的AI服务中选择用于计算机视觉，语言，推荐，预测等。它建立在亚马逊云平台上，主要针对高性能的机器学习进行了优化。

BigML是一种机器学习REST API，用户可以在机器学习项目中轻松构建，运行和引入预测模型。此API可用于执行基本的监督和无监督机器学习任务，也可用于创建复杂的机器学习管道。BigML.io具有多项功能，例如它为用户提供对数据集，模型，集群和异常检测器的完全白盒访问，提供近实时预测等等。

Google CloudAPI为机器学习开发人员提供了许多任务，例如Vision API，它通过REST和RPC API提供功能强大的预训练机器学习模型。Vision API用于检测对象和面部，读取打印和手写文本，以及在图像目录中构建有价值的元数据。Cloud Speech API使开发人员能够通过在易于使用的API中应用强大的神经网络模型将音频转换为文本。Natural Language API强大的预训练模型使开发人员能够使用自然语言理解功能，包括情感分析，实体分析，实体情感分析，内容分类和语法分析。

Geneea是一个自然语言处理(NLP)平台，主要帮助用户利用文本数据。它提供四种类型的公共API，它们是通用API，媒体API，VoC API和意图检测。通用API或G3 API是一种通用LU API，可以执行一种或多种语言分析，如语言检测，情感分析等.Geneea Media API可以检测新闻文章的内容，为其分配语义标签。客户之声API提供用户分析客户反馈，检测客户谈论的主题等。最后，意图检测器可用于检测文本中的非参数化意图。

IBM Watson Discovery是一种认知搜索和内容分析引擎，开发人员可以在其中添加应用程序，以便识别模式，趋势和可操作的见解，从而推动更好的决策制定。Watson Discovery API包括各种机器学习服务，例如IBM Watson Assistant，IBM Watson Personality Insights，IBM Watson Visual Recognition，IBM Watson Natural Language Processing，IBM Watson Speech to Text等。