जॉयफुल इनसाइट्स फोरकास्टिंग (AI) एपीआई भावनात्मक वर्गीकरण परिणाम प्रदान करता है जो इनपुट डेटा को 'खुश' या 'उदास' के रूप में वर्गीकृत करता है उन्नत मशीन लर्निंग तकनीकों का उपयोग करते हुए यह एपीआई संवेदना विश्लेषण में विशेषज्ञता रखता है ताकि सटीक भविष्यवाणियाँ प्रदान की जा सकें underlying मॉडल और इसकी क्षमताओं के बारे में अधिक जानकारी के लिए कृपया हमसे संपर्क करें
{
"Value Prediction": "Happy"
}
curl --location --request GET 'https://zylalabs.com/api/6822/joyful+insights+forecasting+ai+api/10309/hapiness?X1=Required&X2=Required&X3=Required&X4=Required&X5=Required&X6=Required' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY'
{
"X1": "the availability of information about the city services",
"X2": "the cost of housing",
"X3": "the overall quality of public schools",
"X4": "your trust in the local police",
"X5": "the maintenance of streets and sidewalks",
"X6": "the availability of social community events"
}
curl --location --request GET 'https://zylalabs.com/api/6822/joyful+insights+forecasting+ai+api/10310/listallvars' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY'
{
"API Info:": "This API requests per values provide class result ('Happy' or 'Unhappy'). The AI algorithm consists of ML (Machine Learning) techniques for Classification task. Please contact us for more information about the model. We acknowledge the researchers involved in this study and thank them for providing the Dataset for Analysis. We here cite the dataset: 'Koczkodaj, W. (2017). Somerville Happiness Survey [Dataset]. UCI Machine Learning Repository. https://doi.org/10.24432/C5PW36.'"
}
curl --location --request GET 'https://zylalabs.com/api/6822/joyful+insights+forecasting+ai+api/10311/info' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY'
साइन अप करने के बाद, प्रत्येक डेवलपर को एक पर्सनल API एक्सेस की असाइन की जाती है, जो अक्षरों और अंकों का एक यूनिक संयोजन होता है, जिसका उपयोग हमारे API एंडपॉइंट तक पहुंचने के लिए किया जाता है। प्रमाणीकरण के लिए खुशहाल अंतर्दृष्टि पूर्वानुमान एआई API के साथ बस अपने बेयरर टोकन को Authorization हेडर में शामिल करें।
| हेडर | विवरण |
|---|---|
Authorization
|
आवश्यक
होना चाहिए Bearer access_key. जब आप सब्सक्राइब हों तो ऊपर "Your API Access Key" देखें।
|
कोई लंबी अवधि की प्रतिबद्धता नहीं। कभी भी अपग्रेड, डाउनग्रेड या कैंसल करें। फ्री ट्रायल में 50 रिक्वेस्ट तक शामिल हैं।
(वार्षिक बिलिंग के साथ 2 महीने बचाएँ 🎉)
"खुशी" एंडपॉइंट एक वर्गीकरण परिणाम लौटाता है जो भावनात्मक स्थिति को 'खुश' या 'नाखुश' के रूप में दर्शाता है "सूचि सभी चर" एंडपॉइंट खुशी को प्रभावित करने वाले कारकों से संबंधित चर की एक सूची प्रदान करता है जबकि "जानकारी" एंडपॉइंट API और इसके अंतर्निहित मॉडल के बारे में सामान्य जानकारी देता है
"खुशी" अंत बिंदु प्रतिक्रिया में "मूल्य भविष्यवाणी" शामिल है जो भावनात्मक वर्गीकरण को दर्शाता है "सूची सभी चर" प्रतिक्रिया में चर नाम शामिल हैं जैसे "X1" "X2" और उनकी विवरण जबकि "सूचना" अंत बिंदु एपीआई की कार्यक्षमता और डेटा स्रोतों का सारांश प्रदान करता है
प्रतिक्रियाएँ JSON प्रारूप में संरचित होती हैं "hapiness" के लिए यह एकल कुंजी-मान जोड़ी लौटाता है "listallvars" एंडपॉइंट प्रत्येक चर के लिए कई कुंजी-मान जोड़ी लौटाता है और "info" एंडपॉइंट एकल JSON वस्तु में एक व्यापक अवलोकन प्रदान करता है
"खुशी" एंडपॉइंट भावनात्मक वर्गीकरण प्रदान करता है "सूची सभी चर" एंडपॉइंट खुशी को प्रभावित करने वाले विभिन्न कारकों का विवरण देता है और "जानकारी" एंडपॉइंट API की कार्यक्षमता और डेटा स्रोतों की अंतर्दृष्टि प्रदान करता है
वर्तमान में, एपीआई "hapiness" या "listallvars" एंडपॉइंट्स के लिए अनुकूलन योग्य पैरामीटर का समर्थन नहीं करता है। उपयोगकर्ता इन एंडपॉइंट्स को कॉल करके पूर्वनिर्धारित डेटा प्राप्त कर सकते हैं। भविष्य में सुधार अधिक व्यक्तिगत अनुरोधों की अनुमति दे सकते हैं
Joyful Insights Forecasting AI API द्वारा उपयोग किया गया डेटा सोमरविल हैप्पीनेस सर्वे डेटा सेट पर आधारित है जिसे कोक्ज़कोडाज, डब्ल्यू. (2017) द्वारा प्रदान किया गया है यह डेटा सेट UCI मशीन लर्निंग रिपॉजिटरी में उपलब्ध है जो विश्लेषण के लिए एक विश्वसनीय स्रोत सुनिश्चित करता है
विशिष्ट उपयोग के मामले में सामाजिक अनुसंधान के लिए भावना विश्लेषण, समुदाय की भलाई को समझना और एप्लिकेशनों में उपयोगकर्ता अनुभव को बढ़ाना शामिल है जो भावनात्मक अंतर्दृष्टि की आवश्यकता रखते हैं डेटा संगठनों को विभिन्न मुद्दों पर सार्वजनिक भावना का आकलन करने में मदद कर सकता है
उपयोगकर्ता "खुशी" वर्गीकरण का लाभ उठाकर अपने डेटा में भावनात्मक प्रवृत्तियों का मूल्यांकन कर सकते हैं जबकि "listallvars" जानकारी उन्हें खुशियों को प्रभावित करने वाले प्रमुख कारकों की पहचान करने में मार्गदर्शन कर सकती है इससे सामुदायिक योजना या सेवा सुधार में निर्णय लेने में मदद मिल सकती है