[{"data":1,"prerenderedAt":17},["ShallowReactive",2],{"article":3},{"id":4,"category":5,"slug":6,"title":7,"image":8,"page_image":9,"published_at":10,"updated_at":11,"meta_title":12,"meta_description":13,"meta_keywords":14,"content":15,"tags":16},165,"blog","cn-ai-model-development-stages-and-the-best-datacenter-proxies-role","人工智能模型开发：阶段及最佳数据中心代理的作用","https://blog.dexodata.com/storage/uploads/previews/22-3-s-trusted-proxy-website-ai-model-development-stages-cover-4251be85-2d34-4d99-9588-3b0b0a8c118d.webp","https://blog.dexodata.com/storage/uploads/covers/22-3-b-trusted-proxy-website-ai-model-development-stages-cover-99179dc6-2b3f-427d-be1c-ef7f589fb4d6.webp","2024/10/17","2025/06/30","如何创建人工智能模型并使用Dexodata可信代理网站进行训练","数据获取和准备，以及部署作为人工智能模型创建阶段，需要购买Dexodata的住宅旋转代理或最佳数据中心代理。","trusted proxy website, buy residential rotating proxies, best datacenter proxies","\u003Cp>\u003Cem>\u003Cstrong>文章内容：\u003C/strong>\u003C/em>\u003C/p>\n\u003Col>\n\u003Cli>\u003Ca href=\"#anchor1\">从可信代理网站的角度看人工智能生命周期\u003C/a>\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Ca href=\"#anchor2\">如何训练人工智能模型：购买Dexodata的住宅旋转代理\u003C/a>\u003C/li>\n\u003C/ol>\n\u003Cp>人工智能自动化重复任务并推动信息预测，这就是为什么\u003Ca href=\"https://www.pwc.com/us/en/tech-effect/ai-analytics/ai-predictions.html\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">大多数公司（54%）使用生成式人工智能\u003C/a>来处理日常任务。各种业务流程的具体要求需要\u003Cspan style=\"color: #236fa1;\">\u003Cstrong>现有模型的适应或新基于人工智能模型的创建\u003C/strong>\u003C/span>，类似于从可信代理网站选择服务。虽然Dexodata生态系统提供最佳数据中心代理、住宅和3G/4G/LTE IP地址，但特定池的类型和地理位置的选择取决于项目。\u003C/p>\n\u003Cp>动态IP轮换、API参与管理、城市和ISP级别的目标定位使我们的创新\u003Ca href=\"https://dexodata.com/en/data-collection\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">代理服务成为大规模网络数据收集的可靠工具\u003C/a>，包括人工智能模型开发和训练的案例。以下将解释有哪些阶段，以及哪些阶段需要购买住宅旋转代理。\u003C/p>\n\u003Ch2>\u003Ca name=\"anchor1\">\u003C/a>从可信代理网站的角度看人工智能生命周期\u003C/h2>\n\u003Cp>\u003Cspan style=\"color: #236fa1;\">\u003Cstrong>人工智能生命周期\u003C/strong>\u003C/span>包括创建和利用算法的阶段，应用机器学习，从定义需要人工智能实施的问题到完成的ML启用框架的操作和维护。可信代理网站的使用通常与收集公开可用信息的阶段相关：\u003C/p>\n\u003Col>\n\u003Cli>创建训练数据集\u003C/li>\n\u003Cli>提高其准确性和相关性\u003C/li>\n\u003Cli>按预期使用开发的数字机器人，例如用于\u003Ca href=\"https://dexodata.com/en/blog/how-does-ai-enhance-web-data-gathering\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">增强的网络数据收集\u003C/a>。\u003C/li>\n\u003C/ol>\n\u003Cp>\u003Cspan style=\"color: #236fa1;\">\u003Cstrong>人工智能模型创建的阶段\u003C/strong>\u003C/span>是我们的重点：\u003C/p>\n\u003Ctable style=\"border-collapse: collapse; width: 99.9794%; margin-left: auto; margin-right: auto; height: 2262px;\" border=\"2\">\n\u003Ctbody>\n\u003Ctr style=\"height: 60px;\">\n\u003Ctd style=\"width: 29.1209%; text-align: center; height: 60px; vertical-align: middle;\">\u003Cspan style=\"color: #236fa1;\">\u003Cstrong>阶段\u003C/strong>\u003C/span>\u003C/td>\n\u003Ctd style=\"width: 33.8565%; text-align: center; height: 60px; vertical-align: middle;\">\u003Cspan style=\"color: #236fa1;\">\u003Cstrong>描述\u003C/strong>\u003C/span>\u003C/td>\n\u003Ctd style=\"width: 33.8565%; text-align: center; height: 60px; vertical-align: middle;\">\u003Cspan style=\"color: #236fa1;\">\u003Cstrong>技术和特征\u003C/strong>\u003C/span>\u003C/td>\n\u003C/tr>\n\u003Ctr style=\"height: 294px;\">\n\u003Ctd style=\"width: 29.1209%; text-align: center; vertical-align: middle; height: 294px;\">\u003Cspan style=\"color: #3598db;\">\u003Cstrong>数据获取\u003C/strong>\u003C/span>\u003C/td>\n\u003Ctd style=\"width: 33.8565%; height: 294px;\">\u003Cspan style=\"color: #455298;\">从在线和内部来源收集和准备适合任务的信息\u003C/span>\u003C/td>\n\u003Ctd style=\"width: 33.8565%; height: 294px;\">\n\u003Cul>\n\u003Cli>网络爬虫\u003C/li>\n\u003Cli>API调用\u003C/li>\n\u003Cli>数据库查询\u003C/li>\n\u003Cli>文件导入。\u003C/li>\n\u003C/ul>\n\u003Cp>执行者购买住宅旋转代理或其他IP以无缝执行HTTP请求\u003C/p>\n\u003C/td>\n\u003C/tr>\n\u003Ctr style=\"height: 150px;\">\n\u003Ctd style=\"width: 29.1209%; text-align: center; vertical-align: middle; height: 150px;\">\u003Cspan style=\"color: #3598db;\">\u003Cstrong>准备\u003C/strong>\u003C/span>\u003C/td>\n\u003Ctd style=\"width: 33.8565%; height: 150px;\">\u003Cspan style=\"color: #455298;\">清理和转换原始信息为适合分析的格式\u003C/span>\u003C/td>\n\u003Ctd style=\"width: 33.8565%; height: 150px;\">获得的变量经过清理、标准化、编码。\u003Ca href=\"https://dexodata.com/en/blog/data-enrichment-with-geo-targeted-proxies-general-overview\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">数据丰富\u003C/a>帮助查找和恢复缺失值、错误修正等。\u003C/td>\n\u003C/tr>\n\u003Ctr style=\"height: 210px;\">\n\u003Ctd style=\"width: 29.1209%; text-align: center; vertical-align: middle; height: 210px;\">\u003Cspan style=\"color: #3598db;\">\u003Cstrong>特征化\u003C/strong>\u003C/span>\u003C/td>\n\u003Ctd style=\"width: 33.8565%; height: 210px;\">\u003Cspan style=\"color: #455298;\">通过添加所需特征或调整现有特征来提高面向人工智能模型的性能，例如在过程中操作\u003Ca href=\"https://dexodata.com/en/datacenter-proxies\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">最佳数据中心代理\u003C/a>的能力\u003C/span>\u003C/td>\n\u003Ctd style=\"width: 33.8565%; height: 210px;\">特征的生成、聚合、缩放以及处理参数的异常值和减少维度\u003C/td>\n\u003C/tr>\n\u003Ctr style=\"height: 216px;\">\n\u003Ctd style=\"width: 29.1209%; text-align: center; vertical-align: middle; height: 216px;\">\u003Cspan style=\"color: #3598db;\">\u003Cstrong>信息拆分\u003C/strong>\u003C/span>\u003C/td>\n\u003Ctd style=\"width: 33.8565%; height: 216px;\">\u003Cspan style=\"color: #455298;\">将收集的信息定义为未来训练、验证和测试的数据集\u003C/span>\u003C/td>\n\u003Ctd style=\"width: 33.8565%; height: 216px;\">\n\u003Cp style=\"margin-top: 32px;\">拆分：\u003C/p>\n\u003Cul>\n\u003Cli>随机\u003C/li>\n\u003Cli>分层\u003C/li>\n\u003Cli>基于时间\u003C/li>\n\u003C/ul>\n\u003C/td>\n\u003C/tr>\n\u003Ctr style=\"height: 366px;\">\n\u003Ctd style=\"width: 29.1209%; text-align: center; vertical-align: middle; height: 366px;\">\u003Cspan style=\"color: #3598db;\">\u003Cstrong>选择模型\u003C/strong>\u003C/span>\u003C/td>\n\u003Ctd style=\"width: 33.8565%; height: 366px;\">\u003Cspan style=\"color: #455298;\">考虑最合适的人工智能架构作为主要算法\u003C/span>\u003C/td>\n\u003Ctd style=\"width: 33.8565%; height: 366px;\">\n\u003Cp style=\"margin-top: 32px;\">比较分析、交叉验证、集成方法等。主要工具有：\u003C/p>\n\u003Cul>\n\u003Cli>\u003Ccode>Scikit-learn\u003C/code>\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Ccode>TensorFlow (Keras Tuner)\u003C/code>\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Ccode>Optuna\u003C/code>\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Ccode>PyTorch\u003C/code>\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Ccode>MLflow\u003C/code>\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Ccode>Hyperopt\u003C/code>\u003C/li>\n\u003C/ul>\n\u003C/td>\n\u003C/tr>\n\u003Ctr style=\"height: 154px;\">\n\u003Ctd style=\"width: 29.1209%; text-align: center; vertical-align: middle; height: 154px;\">\u003Cspan style=\"color: #3598db;\">\u003Cstrong>训练\u003C/strong>\u003C/span>\u003C/td>\n\u003Ctd style=\"width: 33.8565%; height: 154px;\">\u003Cspan style=\"color: #455298;\">向所选的ML启用模型提供准备好的见解\u003C/span>\u003C/td>\n\u003Ctd style=\"width: 33.8565%; height: 154px;\">\n\u003Cul>\n\u003Cli>梯度下降\u003C/li>\n\u003Cli>反向传播\u003C/li>\n\u003Cli>正则化\u003C/li>\n\u003C/ul>\n\u003C/td>\n\u003C/tr>\n\u003Ctr style=\"height: 386px;\">\n\u003Ctd style=\"width: 29.1209%; text-align: center; vertical-align: middle; height: 386px;\">\u003Cspan style=\"color: #3598db;\">\u003Cstrong>超参数设置\u003C/strong>\u003C/span>\u003C/td>\n\u003Ctd style=\"width: 33.8565%; height: 386px;\">\u003Cspan style=\"color: #455298;\">优化模型参数以提高性能\u003C/span>\u003C/td>\n\u003Ctd style=\"width: 33.8565%; height: 386px;\">\n\u003Cp style=\"margin-top: 32px;\">\u003Ca href=\"https://dexodata.com/en/blog/raising-accuracy-of-machine-learning-models-in-4-effective-methods\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">提高ML框架准确性的方法\u003C/a>：\u003C/p>\n\u003Cul>\n\u003Cli>微调\u003C/li>\n\u003Cli>战略性L1和L2正则化\u003C/li>\n\u003Cli>交叉验证\u003C/li>\n\u003C/ul>\n\u003Cp>通过使用可信代理网站进行额外的数据收集来改善数据质量\u003C/p>\n\u003C/td>\n\u003C/tr>\n\u003Ctr style=\"height: 90px;\">\n\u003Ctd style=\"width: 29.1209%; text-align: center; vertical-align: middle; height: 90px;\">\u003Cspan style=\"color: #3598db;\">\u003Cstrong>基准测试\u003C/strong>\u003C/span>\u003C/td>\n\u003Ctd style=\"width: 33.8565%; height: 90px;\">\u003Cspan style=\"color: #455298;\">通过多种性能指标评估机器学习技术的有效性\u003C/span>\u003C/td>\n\u003Ctd style=\"width: 33.8565%; height: 90px;\">混淆矩阵、ROC曲线、训练-测试拆分、均方误差等\u003C/td>\n\u003C/tr>\n\u003Ctr style=\"height: 246px;\">\n\u003Ctd style=\"width: 29.1209%; text-align: center; vertical-align: middle; height: 246px;\">\u003Cspan style=\"color: #3598db;\">\u003Cstrong>验证\u003C/strong>\u003C/span>\u003C/td>\n\u003Ctd style=\"width: 33.8565%; height: 246px;\">\u003Cspan style=\"color: #455298;\">检查人工智能在新、以前未使用的见解上的可靠性\u003C/span>\u003C/td>\n\u003Ctd style=\"width: 33.8565%; height: 246px;\">\n\u003Cp style=\"margin-top: 32px;\">A/B测试、验证技术，例如：\u003C/p>\n\u003Cul>\n\u003Cli>交叉\u003C/li>\n\u003Cli>保留\u003C/li>\n\u003Cli>连续\u003C/li>\n\u003C/ul>\n\u003C/td>\n\u003C/tr>\n\u003Ctr style=\"height: 90px;\">\n\u003Ctd style=\"width: 29.1209%; text-align: center; vertical-align: middle; height: 90px;\">\u003Cspan style=\"color: #3598db;\">\u003Cstrong>部署\u003C/strong>\u003C/span>\u003C/td>\n\u003Ctd style=\"width: 33.8565%; height: 90px;\">\u003Cspan style=\"color: #455298;\">使模型可用于与设定的生产环境工作\u003C/span>\u003C/td>\n\u003Ctd style=\"width: 33.8565%; height: 90px;\">API开发、容器化、云或本地基础设施\u003C/td>\n\u003C/tr>\n\u003C/tbody>\n\u003C/table>\n\u003Cp style=\"line-height: 0.5;\"> \u003C/p>\n\u003Ch3>\u003Ca name=\"anchor2\">\u003C/a>如何训练人工智能模型：购买Dexodata的住宅旋转代理\u003C/h3>\n\u003Cp style=\"line-height: 0.1;\"> \u003C/p>\n\u003Cp>访问公开可用的在线信息源需要购买住宅旋转代理。\u003Cspan style=\"color: #236fa1;\">\u003Cstrong>Dexodata提供\u003C/strong>\u003C/span>：\u003C/p>\n\u003Col>\n\u003Cli>KYC和AML政策的严格遵守\u003C/li>\n\u003Cli>100多个国家可供选择 \u003C/li>\n\u003Cli>能够处理HTTP(S)和SOCKS5的旋转IP\u003C/li>\n\u003Cli>具有TLS加密的VPN就绪端口。\u003C/li>\n\u003C/ol>\n\u003Cp>这些特性在获取和预处理训练数据集、工程特征和部署准备好的机器学习技术时至关重要。您可以通过\u003Ca href=\"https://dexodata.com/en/blog/what-are-the-benefits-of-ai-based-models-for-data-extraction\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">基于人工智能模型提取互联网信息\u003C/a>以提高准确性和速度。注册免费代理试用，测试最佳Dexodata的数据中心代理、住宅或移动地址的实际效果。\u003C/p>",[],1778416524295]