#machine-learning

Mathématiques d'évaluation de classifieur sous forme d'API, calculées localement et de manière déterministe. Le point d'accès confusion transforme les quatre cellules d'une matrice de confusion binaire — vrais et faux positifs et négatifs — en la suite complète de métriques : exactitude, précision, rappel (sensibilité), spécificité, score F1, coefficient de corrélation de Matthews (robuste au déséquilibre des classes), exactitude équilibrée, valeur prédictive négative, taux de faux positifs et de faux négatifs et prévalence. Le point d'accès diagnostic applique le théorème de Bayes à un test médical ou de dépistage : à partir de sa sensibilité, spécificité et prévalence (probabilité pré-test), il donne les valeurs prédictives positive et négative, les rapports de vraisemblance positif et négatif et le rapport de cotes diagnostique. Le point d'accès fbeta calcule le score Fβ à partir de la précision et du rappel (ou des comptes bruts) pour tout β — β = 1 donne F1, un β plus grand pondère le rappel, un β plus petit pondère la précision. Les métriques dont le dénominateur est nul sont renvoyées comme null plutôt qu'une erreur. Tout est calculé localement et de manière déterministe, donc c'est instantané et privé. Idéal pour les développeurs d'applications d'apprentissage automatique, de science des données, de tests médicaux et d'analytique, les outils d'évaluation de modèles et de dépistage, et l'enseignement des statistiques. Calcul local pur — pas de clé, pas de service tiers, instantané. En direct, rien n'est stocké. 3 points d'accès. Ceci est une évaluation de classifieur ; pour les statistiques descriptives et la régression, utilisez une API de statistiques et pour les tests d'hypothèses, une API d'inférence.

api.oanor.com/classifier-api

Le Hub Hugging Face en tant qu'API — le registre central et ouvert de modèles et de jeux de données d'apprentissage automatique qui alimente une grande partie de l'écosystème moderne de l'IA. Cette API encapsule le hub public huggingface.co en JSON propre. /v1/models recherche les modèles du Hub et vous permet de filtrer par tâche (pipeline_tag — par exemple text-generation, text-to-image, image-classification, automatic-speech-recognition, sentence-similarity) et par bibliothèque (transformers, diffusers, sentence-transformers, …), triés par téléchargements, likes, dernière modification, date de création ou score de tendance — chaque modèle retourné avec son id, auteur, tâche, bibliothèque, nombre de téléchargements et de likes, licence, tags et horodatages. /v1/model?id=google-bert/bert-base-uncased retourne les métadonnées complètes d'un seul modèle. /v1/datasets recherche les jeux de données ML de la même manière, et /v1/dataset?id=ILSVRC/imagenet-1k retourne les métadonnées d'un seul jeu de données. Les IDs sont sous la forme org/nom (prenez-les depuis les endpoints de recherche). Idéal pour les outils ML et MLOps, les sites de découverte et de comparaison de modèles, les classements et tableaux de bord IA, et les assistants IA qui recommandent des modèles. Les données proviennent du Hub Hugging Face public (gratuit à utiliser). Il s'agit du hub de modèles et de jeux de données IA/ML — distinct des registres de paquets logiciels (npm, PyPI, Maven, NuGet) et des index d'articles académiques (arXiv).

api.oanor.com/huggingface-api

Détectez les visages humains dans une image et analysez chacun d'eux avec l'apprentissage automatique sur l'appareil : obtenez le cadre de délimitation et une confiance de détection, un âge estimé, le genre prédit avec sa probabilité, et l'expression faciale dominante ainsi que la répartition complète par expression (neutre, heureux, triste, en colère, effrayé, dégoûté et surpris). Un point de terminaison léger de comptage renvoie uniquement le nombre de visages et leurs cadres pour un filtrage rapide. Fournissez une image par URL publique, base64 ou un corps de requête binaire brut ; seules les URL http/https publiques sont acceptées et les hôtes privés ou internes sont bloqués, et les grandes images sont réduites automatiquement. Fonctionne localement sur TensorFlow (face-api) — aucun tiers en amont et aucun coût cloud par image — avec des modèles chauds qui maintiennent l'inférence rapide. Idéal pour les applications de photos et d'avatars, l'analyse d'audience, les caméras intelligentes, le recadrage automatique et l'accessibilité.

api.oanor.com/facedetect-api

Modérez automatiquement les images avec l'apprentissage automatique sur l'appareil. Classez toute image dans cinq catégories — neutre, dessin, sexy, porno et hentai — et recevez les probabilités par classe, la classe principale, un score NSFW combiné et un verdict clair (sûr, douteux ou nsfw). Un point de terminaison de vérification plus simple renvoie une décision unique sûr/non sûr par rapport à un seuil de votre choix, idéal pour les portails de téléchargement et les pipelines de contenu généré par les utilisateurs. Fournissez une image par URL publique, base64 ou un corps de requête binaire brut ; seules les URL http/https publiques sont acceptées et les hôtes privés ou internes sont bloqués, et les grandes images sont réduites automatiquement. Fonctionne localement sur TensorFlow (NSFWJS / MobileNetV2) — sans tiers amont et sans coût cloud par image — avec un modèle chaud qui maintient l'inférence rapide. Idéal pour les plateformes communautaires, les places de marché, les applications de rencontres et de chat, et tout service qui accepte des images utilisateur.

api.oanor.com/nsfw-api