8 erstaunliche Google APIs (und wie man sie benutzt)
Google-APIs nehmen einen beträchtlichen Teil des Landes im API-Universum ein. In diesem Artikel haben wir die leistungsstärksten, innovativsten und interessantesten Plugins von Big G ausgewählt.
APIs sind ein unschätzbares Werkzeug für Entwickler, da sie Ihre Websites und Web-Apps auf den Schultern von Giganten stehen lassen. Sie ermöglichen es Ihnen, sich auf die einzigartige Anwendungslogik zu konzentrieren, anstatt die Leitungen von Grund auf neu hacken zu müssen. Hier ist unser Leitfaden zu einigen unserer bevorzugten Google-APs und deren Verwendung in Ihren Projekten.
Weitere interessante Plugins finden Sie in unseren Guides JavaScript-APIs und HTML-APIs . Wählen Sie einen Brillanten, um Ihren Webdesign-Prozess weiter zu vereinfachen Webseitenersteller . Und es lohnt sich immer, Ihre zu überprüfen Web-Hosting Der Service arbeitet für die Anforderungen Ihrer Website.
01. Cloud Machine Learning Engine-API
Nicht technisch gesehen ist maschinelles Lernen ein Prozess, bei dem Eingabefelder verwendet und dann einer Reihe von Ausgaben zugeordnet werden. Eine klassische Anwendung sind Turbinendaten, mit denen Ausfallwahrscheinlichkeiten ermittelt werden.
Während Algorithmen für maschinelles Lernen auf jedem Computer veröffentlicht werden können, auf dem Python ausgeführt werden kann, steigt die Menge der benötigten Ressourcen erheblich, je größer die beteiligten Datensätze werden (großartig) Cloud-Speicher kann hier helfen). Wie aus den anderen in dieser Funktion hervorgehobenen Google-APIs hervorgeht, verfügt Google über Erfahrung im Umgang mit allen Arten von Jobs im Zusammenhang mit maschinellem Lernen.
Infolgedessen ist es eine bequeme Möglichkeit, das Problem auf die Server von Big G zu übertragen, um das Problem zu lösen. Neben dem Entfernen der CPU-Belastung von Ihren Maschinen verbessert das Entladen der Nutzlasten für maschinelles Lernen auch die Lerngeschwindigkeit. Aufgrund der großen Anzahl von Iterationen, die ausgeführt werden können, konnte das Unternehmen den normalerweise langwierigen maschinellen Lernprozess erheblich beschleunigen.
Entwickler, die mit maschinellem Lernen beginnen möchten, müssen jedoch schmerzlich darauf aufmerksam gemacht werden, dass die Cloud Machine Learning Engine-API ist keine Silberkugel. Wenn Sie die Grundlagen des maschinellen Lernens nicht verstehen, funktionieren Ihre Modelle nicht gut.
02. Google Maps
Es gibt eine ganze Reihe unglaublich beliebter Google-APIs, die zum Hinzufügen verwendet werden können Google Maps Funktionen für Ihre Websites, einschließlich Kartenfunktionen, Straßenansicht, Navigation und mehr. Die APIs reichen von einfach (grundlegende Seiteneinbettungen, mit denen Sie eine Karte auf einer Webseite anzeigen können) bis komplex (JSON-Webdienste, mit denen Sie beispielsweise eine Reihe von Anweisungen für die Navigation zwischen Standorten erhalten können). Die Auswahl ist nach Plattform und Funktion aufgeteilt.
03. Cloud Natural Language API
Bei der Analyse der Kundendienstkosten ist der freundliche Kundendienstmitarbeiter, der vor einer Workstation sitzt, in der Regel am wichtigsten. Dies liegt also in Ihrem Interesse, die Zeit zu maximieren. Wenn Programme Text analysieren könnten, könnten Bots bei jeder Interaktion zwischen unglücklichen Kunden und teuren Support-Mitarbeitern wertvolle Sekunden sparen.
Google Cloud Natural Language API widmet sich genau dem. Fügen Sie eine Abfrage in den eigenen Worten des Benutzers in das Produkt ein und es wird ein Informationsfeld zurückgegeben, das sich auf alle Arten verwandter Metadaten bezieht, die es gefunden hat. In der AutoML-Edition können Sie außerdem benutzerdefinierte Modelle erstellen, die maßgeschneiderter sind als die vordefinierten Standardkategorien der API, sodass Sie sich auf mehr Nischenexpertise oder Wissensbereiche konzentrieren können.
04. Google Cloud Vision API
Unabhängig davon, ob Sie eine Bildprüfung einführen oder Benutzern Funktionen basierend auf ihren Bildern anbieten möchten, kann es von unschätzbarem Wert sein, vom Benutzer erstellte und vom Benutzer hochgeladene Bilder zu verstehen. Leider ist das Erstellen neuronaler Netze von Hand eine unglaublich mühsame Aufgabe, die viel Zeit und eine verrückte Menge an Trainingsbildern erfordert.
Google Cloud Vision API Ermöglicht es Ihren Programmen, auf die maschinellen Lernsysteme von Big G zuzugreifen. Laden Sie ein oder zwei Bilder hoch und genießen Sie die riesigen Mengen an Bilddaten, über die das Unternehmen verfügt. Die Cloud Vision-API kann nicht nur feststellen, ob ein Bild expliziten oder verletzenden Inhalt enthält, sondern auch den Inhalt von Bildern leicht identifizieren und sogar bestimmte Merkmale hervorheben - nützlich, wenn Sie Gesichtsmerkmale in einem belebten Bild auswählen müssen. Ein spezieller Modus gibt Zuschneidehinweise zurück. Dies ist hilfreich, wenn hochgeladene Bilder auf ein bestimmtes Format reduziert werden sollen, das von Ihrer Benutzeroberfläche benötigt wird.
05. Google Cloud Video Intelligence-API
Google ist immer auf der Suche nach neuen Wegen, um zusätzliche Einnahmen zu generieren: Ein interessanter Weg besteht darin, die Vision-API für Videos freizugeben. Dies ist die Daseinsberechtigung für die Cloud Video Intelligence API - Stellen Sie Videodaten bereit und bereiten Sie sich auf einen Strom von Metadaten, Beschneidungshinweisen und verschiedenen anderen automatisch generierten Informationen vor.
06. Cloud Speech-to-Text- und Text-to-Speech-APIs
Während Text in vielen Anwendungen das A und O sein mag, gibt es viele Situationen, in denen Sie möglicherweise Sprachausgabe oder -eingabe einbeziehen möchten - unabhängig davon, ob dies für Personen mit Problemen mit der Barrierefreiheit oder für die Freisprechfunktion Ihrer Websites und Apps vorgesehen ist. Da die Entwicklung von Vocodern kostenintensiv ist, klingt das Abladen dieser Aufgabe attraktiv.
Google hat Sie mit zwei Arten von APIs abgedeckt: die Cloud Speech-to-Text-API nimmt Sprache und wandelt sie in Zeichenfolgentext um, während die Cloud Text-to-Speech-API Nimmt den Text und generiert eine gesprochene WAV-Datei.
Aus technischer Sicht funktionieren diese Google-APIs in der Regel und werden in einer Vielzahl von Systemen wie Android verwendet. Beachten Sie jedoch, dass Unternehmen wie Nuance Spracherkennungs-Engines anbieten, die in einigen Fällen die Genauigkeit von Google deutlich übertreffen.
07. Cloud-Übersetzungs-API
Mehrsprachige Anwendungen bleiben erhalten. Eine gute Möglichkeit, Ihr Produkt zu unterscheiden, besteht darin, die Übersetzung inline zu erledigen: Wenn Ihr Gab-Viewer automatisch Englisch ins Russische und Deutsche übersetzt, werden nicht nur die Menschen in den beiden letztgenannten Ländern vor Freude springen, sondern Sie werden Ihren potenziellen Markt erweitern.
Leider bleibt die richtige maschinelle Übersetzung eines der komplexesten Probleme in der IT. Google Cloud-Übersetzungs-API sollte allen unter Ihnen bekannt sein, die die Übersetzer-App verwenden - in ihrer einfachsten Form senden Sie eine Zeichenfolge und erhalten als Antwort eine übersetzte.
Während dies mit Allzwecktexten gut funktioniert, erfordern einige Anwendungen etwas mehr Aufmerksamkeit. Mit Google können Sie eine Reihe von Schlüsselwörtern zur Optimierung des Algorithmus bereitstellen. Dies ist hilfreich für Texte, die sich auf wissenschaftliche Bereiche wie die Elektrotechnik beziehen.
08. Hangouts Chat API
Google hat einen holprigen Einstieg in soziale Netzwerke hingelegt. Der Hangouts-Chat-Dienst scheint die wertvollste IP-Adresse zu sein, die Google aus seinem nicht mehr existierenden sozialen Spiel Google+ gerettet hat, und er wird wahrscheinlich zu seiner nächsten großen Sache - insbesondere, da er um Kundenservice-Bots erweitert werden kann. Schauen Sie sich das an Hangouts Chat API .
Der Bot verhält sich genauso wie die früheren IRC-Server - er wartet darauf, dass ein Benutzer ihn durch Erwähnung seines Namens aufruft. In diesem Moment erhält Ihr Code einen Rückruf mit den eingehenden Informationen und einigen Metadaten über den Benutzer.
Diese Daten können dann auf verschiedene Arten verwendet werden - ein gutes Beispiel war der Bot #srcedit, der sich im Freenode-Kanal aufhielt und Möglichkeiten zur Interaktion mit Informationen aus SVN bot.
Dieser Artikel wurde ursprünglich in veröffentlicht Netz , das weltweit meistverkaufte Magazin für Webdesigner und Entwickler. Abonnieren Sie hier .
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