對於大多數企業來說，機器學習看似與火箭科學一樣需要大量資金和人才，而事實上也的確如此；若沒有適當的目標規劃，您很可能會耗費大量的資源。但幸運的是，現在借助雲端服務商，您就可以輕鬆、快速且有效益地為企業導入 AI 和機器學習了！這些雲端服務商提供現成的 AI 解決方案，讓您不必自行打造、從零建構 AI 服務，也能讓您以較小的規模，開始實作 AI 專案/產品，完成初步的概念驗證。
在這一系列文章，我們將介紹三大雲端服務商 (Google / Microsoft / Amazon) 的 AI 與機器學習服務項目，並針對文字、翻譯⋯⋯等不同類型的 AI 工具進行說明與比較，幫助您找到適合自己企業的解決方案。本文是系列文的第三篇，有興趣的朋友，也可以從第一篇開始閱讀。
Google, Microsoft 和 Amazon 機器學習文字分析/翻譯 API 的比較 (三)
除了成熟的平台之外，你可以使用 high-level 的 API。這些服務允許您將您的資料放入訓練好的模型中，並得到結果。使用 API 不需要機器學習的專門知識。目前，這三個供應商可大致被分為三類：
1. 文字識別、翻譯和文本分析
2. 圖片+影片的辨識，以及相關性的分析
3. 其他，包括特定未被分類的服務
Amazon – Speech and text processing APIs
Amazon提供了多種針對文本分析常見的API。在機器學習上高度的自動化，且只需做整合的工作。
Amazon Lex，Amazon Lex API 包含了自動語音識別 (ASR) 和自然語言處理 (NLP) 能力，所以建構 Amazon Lex API 將聊天機器人應用到您的產業中。基於深度學習模組，API 可以辨識書面文字和口頭文字，Lex 介面讓您能夠將已識別的資料輸入至不同的後端解決。Amazon 鼓勵使用者使用 Lambda 環境，所以在使用 Lex 之前，必須先熟悉 Lambda 。除了獨立應用程式外，Lex 也支援 Facebook Messenger, Slack, 和 Twilio 的 chatbot 。
Amazon Transcribe，相較於 Lex 是一個複雜的聊天機器人導向工具，Transcribe 被創造為針對聲音產生文字。這個工具可以識別多種語言和辨識較難以辨識的聲音。這個 API 提供了另一種音訊檔案儲存的方案，也為文字數據分析提供了良好的數據。
Amazon Polly，Polly 服務種類和 Lex 相反。他能夠將文字轉換成真人發音，這能夠使您的聊天機器人用語音的方式回應客戶。雖然不會構成文字，但會將合成的聲音聽起來跟真人發音一樣。如果您曾經使用過 Alexa，您就能夠了解。目前為止，這項產品提供男性發音和女性發音並多達 25 種語言，有多種選擇。和 Lex 的使用方法相同，建議將 Polly 和 Lambda 一起使用。
Amazon Comprehend，可以理解成是另一種 NLP 和 API 服務，與 Lex 和 Transcribe 不同，會針對不同的文本做分析。目前 Comprehend 支援：
1. 識別文字主題（識別名稱、日期、單位等等）
2. 關鍵字搜尋
3. 語言辨識
4. 情緒分析（正面、中立或負面的詞語等等）
這項服務能夠幫助您分析社交媒體的回應、評論以及其他不適合人工分析的大量文字資料。例如，將 Comprehend 和 Transcribe 組合一起使用，能夠分析電話客服中客戶回應的情感狀態。
Amazon Translate，如名字所述，翻譯服務翻譯相較之下，能提供更好的翻譯品質的功能是專門翻譯文字。Amazon 使用類神經網路，和使用基本規則。遺憾的是，目前的翻譯版本只支持六種語言和英文相互轉換。這六種語言分別是阿拉伯文、中文、法文、德文、葡萄牙文和西班牙文。
Microsoft Azure 語言/文字辨識 API：
和 Amazon 一樣，Microsoft 建議使用 high-level API 和語音辨識服務。Cognitive Services 可以和你的基礎設施相互結合並完成工作，不需要相關的專業知識。
語音，語音集合包含四種 API，應用於自然語音識別 (NLP) 以及不同種類和不同操作方式的 NLP：
1. 語音翻譯 API
2. Bing Speech API 將文字和語音相互轉換
3. Speaker Recognition API 聲音識別服務
4. 將公司的模型和數據放入 Azure NLP 中並應用在客服服務中
語言，語言組 API 針對類似 Amazon Comprehend 的文字分析：
1. 智慧語言理解服務是能夠針對指令並分析指令內容的 API（例如，執行 YouTube app 或是打開客廳的燈）
2. 用於分析情感和定義主題的文意分析 API
3. 單字拼音檢查
4. 文字翻譯 API
5. 網路語言模組 API 用於分析單字組合的機率和自動組合單字
6. 語言分析 API 用於切割句子，標記詞語和區分文字標記的短句
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Google Cloud 語音和文字處理 API
雖然這套 API 的功能與 Amazon 和 Microsoft Azure 相似，但還是有一些特別的地方值得探討。
聊天機器人（Dialogflow）不斷的日新月異，Google 也參與其中。Dialogflow 採用 NLP 技術，目標在於了解文字的內容，和解讀人類的指令。這個 API 可以使用 Java、Node.js 和 Python 去做客製化的需求調整。
Cloud natural language API，它的核心功能和Amazon、Microsoft 相同。
1. 定義文本內容
2. 辨識情感
3. 分析語法結構
4. 主題分類（例如，食物、新聞、電子等等）
Cloud speech API，這項服務辨識音訊，與相似的 API 相比，它的優勢主要在於Goolge 提供多國語言。目前為止，他的翻譯範疇超過世界上 110 種語言和不同地區性的口音。它來具有一些附加功能：
1. 能夠對特定情境的詞彙提示並進行辨識（例如，為了更瞭解當地或各行業的專業術語）
2. 不當內容篩選
3. 過濾雜訊
Cloud translation API，基本上，您可以在用此 API 在您的產品中使用 Google 翻譯。這包括超過 100 種語言和自動語言檢測。
除了文字和語音， Amazon、Microsoft、Google 提供了圖像和影片分析等功能 API
Google Cloud 提供了目前最完善的圖像分析工具
延伸閱讀：
機器學習該選誰？Google vs Amazon vs Microsoft AI 比較大全 (一)
機器學習該選誰？Google vs Amazon vs Microsoft AI 比較大全 (二)
機器學習圖片影片辨識 API – Google vs Amazon vs Microsoft AI 比較大全 (四)
IBM Watson 及其他 AI 解決方案 – Google vs Amazon vs Microsoft AI 比較大全 (五)
(原文來自合作部落格 altexsoft，iKala Cloud 授權翻譯轉載。)
