التعلم الآلي والرؤية الحاسوبية في استخراج البيانات. عامل جديد

محتويات المقال:

1. التعلم الآلي مع الرؤية الحاسوبية في استخراج البيانات: أساسيات الذكاء الاصطناعي كما شرحتها Dexodata
2. التعلم الآلي مع استخراج البيانات بشكل مفصل
3. الرؤية الحاسوبية كحدود جديدة لاستخراج البيانات

دخلت البشرية وعالم البيانات عصر الزيتابايت في منتصف العقد 2010. في تلك اللحظة، تجاوزت أحجام المعلومات 10^21 بايت، أي زيتابايت. كما يتوقع خبراء UBS، بحلول عام 2030 سيكون هناك 660 زيتابايت على الإنترنت. نحن في Dexodata، كنظام بيئي للبروكسيات لاستخراج البيانات، نرحب بهذه التطورات الأسية. توسيع المعلومات يعني مزيداً من المستخدمين الذين يقتربون منا ويشترون بروكسيات سكنية ومتحركة لجمع البيانات.

تظهر أسئلة، مثل كيف يمكن للبشر، حتى مع أدوات جمع البيانات الآلية مع البروكسيات، استخراج مجموعات بيانات ضخمة كهذه؟ يواجه دماغنا صعوبات عند محاولة تخيل سكسليون بايت. يبدو أن جمع تلك المجموعات يصبح أكثر تحدياً للبشر، لكن ليس للرؤية الحاسوبية (CV) والتعلم الآلي (ML) كأنواع فرعية من الذكاء الاصطناعي.

التعلم الآلي مع الرؤية الحاسوبية في استخراج البيانات: أساسيات الذكاء الاصطناعي كما شرحتها Dexodata

بصفتنا نظاماً بيئياً مع بروكسيات مستهدفة جغرافياً، ندرك أهمية فهم ما تعنيه الكلمات. تتطلب المناقشات العميقة توضيح جميع المصطلحات. يشير الذكاء الاصطناعي (AI) كمصطلح شامل إلى التعلم الآلي والرؤية الحاسوبية وله دلالات خاصة عندما تكون عمليات استخراج البيانات عبر الويب على المحك. دعونا نتعمق في الخصوصيات:

1. الذكاء الاصطناعي في استخراج البيانات. يشير الذكاء الاصطناعي إلى أنظمة الكمبيوتر الذكية، التي تؤدي المهام التي تتطلب الذكاء البشري. يمكن للذكاء الاصطناعي فهم الهياكل العامة لمواقع الويب، وتحديد الأنماط ذات الصلة، واتخاذ قرارات عالية المستوى بشأن عملية الاستخراج.
2. كونه جزءاً من الذكاء الاصطناعي، يصف استخراج البيانات باستخدام التعلم الآلي الخوارزميات والنماذج الإحصائية، مما يمكّن الآلات من أداء المهام دون برمجة صريحة. هذا يعني أن حلول استخراج البيانات المدفوعة بالتعلم الآلي ستتعلم وتتحسن من التجارب "المهنية" السابقة والجارية. في استخراج البيانات، يمكن أن تتكيف هذه الخيارات تلقائياً مع التغييرات في هياكل مواقع الويب، والمحتوى، وتدابير مكافحة الاستخراج، بينما تتحكم في روتين الاستخراج. بعد ذلك، يكون التعلم الآلي في الوضع الصحيح لتحمل المسؤولية عن تحليل البيانات، والتطبيع، وحتى اتخاذ القرارات بناءً على البيانات المستخرجة.
3. كما يوحي الاسم، تمثل الرؤية الحاسوبية الأساليب الحديثة لتقييم المحتوى المرئي فيما يتعلق باستخراج البيانات. إنها تساعد في الحصول على المعلومات وتفسيرها من الصور ومقاطع الفيديو وكذلك في فهم التخطيطات الرسومية لصفحات الويب.

 

التعلم الآلي مع استخراج البيانات بشكل مفصل

 

لم يعد استخراج البيانات الآلي، الذي كان يُنظر إليه سابقاً كشيء من المستقبل مقارنةً بالنسخ واللصق اليدوي، قادراً على تلبية الاحتياجات الحديثة. الأنماط الصارمة التي يمكن تعديلها فقط يدوياً أو عبر خوارزمية قديمة أخرى، تعمل على أساس بسيط "إذا، ثم"، تفشل عادةً في بيئة اليوم. من الصعب جداً توقع جميع العقبات أثناء تجميع أدوات استخراج البيانات دون التعلم الآلي، بما في ذلك:

الحاجز	الوضع
قيود IP	لمنع مواقع الويب من تقييد أو تحديد معدل IPs، يُنصح بتطبيق استراتيجية استخدام IPs مختلفة لكل طلب فردي، مع مراقبة دقيقة لجهاز الاستخراج الخاص بك. يساعد التعلم الآلي في جدولة ورد الفعل هنا.
CAPTCHAs	تتطلب هذه العقبة القديمة دمج حلول معالجة CAPTCHA من طرف ثالث أو كتابة واحدة خاصة بك. يمكن أن تشارك كلا الهدفين التعلم الآلي
محتوى الموقع الديناميكي	تستخدم الحضور الحديثة غالباً تقنيات العرض من جانب العميل، مثل JS، لإنتاج محتوى ديناميكي، مما يتطلب تدابير إضافية من التعلم الآلي عندما يتعلق الأمر باستخراج البيانات من الويب.
معدلات محدودة	لحماية خوادمها، قد تقيد مواقع الويب حجم الطلبات التي يمكن للعملاء بدءها ضمن أطر زمنية محددة. قد تساعد التلاعبات مع نقاط النهاية، والرؤوس، وأصول البروكسي، والمعلمات الأخرى. ستتعامل الخوارزميات ذاتية التطور معها بسرعة متزايدة
تعديلات هيكل الصفحة	يمكن أن تشكل التعديلات المتعلقة بتصميم موقع الويب أو هيكله HTML تحديات للمستخرجين في تحديد واختيار العناصر بدقة، ما لم يتدخل التعلم الآلي
الفخاخ	تُخفي هذه العناصر أو الروابط، وتُعد مخصصة فقط للوصول بواسطة السكربتات الآلية. قد يؤدي التفاعل مع الفخاخ إلى إشارات حمراء. قد تكون الخوارزميات ذاتية التعلم مفيدة في تجنب الفخاخ.
تتبع بصمات الأصابع المستندة إلى المتصفح	من خلال جمع وتحليل تفاصيل المتصفح، تُنشئ هذه الطريقة معرفاً مميزاً لمراقبة المستخدمين، مما يخلق عقبات هائلة أمام سكربتات جمع المعلومات للتغلب عليها. ستكون خوارزميات التعلم الآلي أسرع في ممارسات "تغيير الوجه".

القائمة ليست شاملة. قد تشمل الحواجز أيضاً بيانات الاعتماد المطلوبة، وسرعة تحميل الصفحة البطيئة (التي تعيق الحاصدين)، وحقيقة أن وكلاء المستخدمين غير المتصفحين يمكن التعرف عليهم بسرعة، وما إلى ذلك. هناك بالفعل العديد من حلول استخراج البيانات الذكية الجاهزة للاستخدام في مجالات مختلفة للتغلب عليها. مهما كانت الخيارات النهائية، اشترِ بروكسيات سكنية ومتحركة، حيث لا تزال الخيارات الذكية بحاجة إلى هذه القاعدة للبناء عليها.

 

الرؤية الحاسوبية كحدود جديدة لاستخراج البيانات

 

عناصر التعلم الآلي شائعة في مجالات استخراج البيانات من الويب (حسناً، ستصبح كذلك قريباً). الرؤية الحاسوبية مسألة مختلفة. إنها تغير قواعد اللعبة. بشكل متناقض، على الرغم من تصورات الرؤية الحاسوبية كتحسين حديث، إلا أنها متجذرة في أبحاث واسعة تمتد لعدة عقود. خلال منتصف الستينيات، قدمت MIT "مشروع MAC"، وهو اختصار لـ "مشروع الرياضيات والحساب". يمكن تتبع أصوله إلى القرن العشرين، بدءاً من جهاز هيرمان هوليريث لفرز البطاقات، وصولاً إلى ذروته مع آلة ثقب البطاقات الخاصة به. يمكن اعتبار الرؤية الحاسوبية تجسيداً حديثاً لاكتشاف هوليريث الرائد، وتمثل فرعاً من الذكاء الاصطناعي مخصصاً لتعليم الكمبيوترات كيفية تفسير الصور ثنائية وثلاثية الأبعاد. بناءً على تلك القدرة، تمثل الرؤية الحاسوبية اختراقاً كبيراً.

إذا ناقشنا التعلم الآلي "التقليدي"، يتخيل معظم الناس النصوص، والجداول، وصفوف الأرقام، وخطوط الشيفرة، وما إلى ذلك. ومع ذلك، هناك إمكانيات أكبر بكثير للحصول على المعلومات عندما يتعلق الأمر بالمحتوى الرقمي البحت. الحقائق الصلبة تثبت هذه النقطة:

• تشكل المعلومات المرئية 90% من البيانات التي تُنقل إلى الأدمغة. لهذا السبب يحب البشر الصور وكذلك مقاطع الفيديو;
• وفقاً لمجلة هارفارد للتصميم، هناك 750 مليار صورة على WWW. تجعل الرؤية الحاسوبية هذه الصور متاحة لاستخراج البيانات، والتحليل، والتفسير; 
• تحول برامج الرؤية الحاسوبية المتقدمة مقاطع الفيديو إلى مجالات لاستخراج البيانات أيضاً. هناك الكثير للاستفادة منه، حيث كان هناك 800 مليون فيديو على يوتيوب وحده في عام 2022.

استخراج الشاشة المدعوم ببروكسيات مستهدفة جغرافياً، جنباً إلى جنب مع أشكال أخرى من استخراج البيانات المرئية عبر الرؤية الحاسوبية، تحول تلك المناجم المعلوماتية إلى أصول رقمية فكرية قابلة للحياة. جميع الصناعات، حتى الأكثر "تحفظاً"، تستفيد من هذه الاتجاهات. 

المجال	سيناريوهات الرؤية الحاسوبية
المالية	الشيكات الورقية، الفواتير، العقود، الاتفاقيات الملخصة عبر الرؤية الحاسوبية
السيارات	السيارات ذاتية القيادة تعمل، تتطور، تم تدريبها في البداية على الرؤية الحاسوبية
التكنولوجيا الصحية	قراءات مدعومة بالرؤية الحاسوبية لفحوصات CT، أبحاث MRI، بيانات التصوير بالموجات فوق الصوتية
التصنيع	مسح القواعد باستخدام الرموز الشريطية، إجراء فحوصات ضمان الجودة، فحص التعبئة من خلال الرؤية الحاسوبية

عندما يتعلق الأمر بالمجالات الأقل تنظيمًا، مثل استخراج بيانات التجارة الإلكترونية، أو استخراج البيانات على يوتيوب، أو أنشطة حماية العلامة التجارية عبر الرؤية الحاسوبية والبروكسيات المتغيرة، تصبح الخيارات أوسع. يمكن أن تحلل الرؤية الحاسوبية السياقات، وتحول الصور إلى مجموعات بيانات، وحتى تقرأ المشاعر لحملات التسويق. 

بغض النظر عن صناعتك أو حالة الاستخدام المقصودة، فإن إطلاق الإمكانيات الكاملة لاستخراج البيانات من التعلم الآلي، مقترناً بالرؤية الحاسوبية، سيجبرك على شراء بروكسيات سكنية ومتحركة. استخدم مجموعة Dexodata مع أكثر من 1 مليون IPs مصرح بها تم الحصول عليها بشكل أخلاقي من أمريكا وكندا وبريطانيا العظمى والدول الأعضاء الرئيسية في الاتحاد الأوروبي وأوكرانيا وبيلاروس وكازاخستان وتشيلي وتركيا واليابان، من بين أكثر من 100 دولة متاحة. وعدنا يدور حول 100% توافق مع البرمجيات الذكية، و99% وقت تشغيل، ودعم عملاء من الدرجة الأولى، خطط تسعير معقولة، تبدأ من 3.65 دولار لكل 1 جيجابايت أو 0.3 دولار لكل منفذ. نحن ندعم الجهود المدفوعة بالتعلم الآلي والرؤية الحاسوبية في جميع أنحاء العالم!

تجربة مجانية متاحة للمبتدئين.