数据提取中的机器学习与计算机视觉：一个新因素
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人类和数据在2010年代中期进入了泽塔字节时代。那时，信息的体量超过了1021字节，即一个泽塔字节。正如瑞银的专家所预见，到2030年，互联网上将有660个泽塔字节。我们在Dexodata，作为数据提取的代理生态系统，欢迎这些指数级的发展。信息的扩展意味着更多的用户接触我们并购买住宅和移动代理进行数据收集。
问题随之而来，即使人类配备了自动化数据采集工具和代理，如何抓取如此庞大的数据集？当试图简单地想象一个六十亿字节时，我们的大脑面临困难。收集这些数据池对人类来说显得越来越具有挑战性，但对计算机视觉（CV）和机器学习（ML）作为人工智能的子类型来说却不是。
数据提取中的机器学习与计算机视觉：Dexodata解释的人工智能基础
作为一个拥有地理定位代理的生态系统，我们意识到理解词语所传达的重要性。深入的讨论要求所有术语都得到澄清。人工智能（AI）作为一个总称，与机器学习和计算机视觉一起，在网络数据提取过程中具有特殊的含义。让我们深入探讨这些特性：
- 数据提取中的人工智能。人工智能指的是执行需要人类智能的任务的智能计算机系统。人工智能可以理解网站的整体结构，识别相关模式，对抓取过程做出高层次的决策。
- 作为人工智能的一个子集，机器学习数据提取描述了算法和统计模型，使机器能够在没有明确编程的情况下执行任务。这意味着，基于机器学习的数据提取解决方案将从过去和正在进行的“专业”经验中学习和改进。在数据提取中，这些选项可以自动调整以应对网站结构、内容、反抓取措施的变化，同时控制抓取例程。之后，机器学习处于负责数据分析、规范化，甚至基于提取数据做出决策的正确位置。
- 顾名思义，计算机视觉代表了关于数据提取的下一代视觉内容评估方法。它有助于从图像和视频中获取和解释信息，以及理解网页的图形布局。
聚焦于数据提取的机器学习
自动化数据提取，曾经被视为与手动复制粘贴相比的未来之物，如今已无法满足现代需求。严格的一次性设置模式只能通过手动或通过另一种过时的算法进行修改，通常在今天的环境中失败。在没有机器学习的情况下，打包数据提取工具时，预见所有障碍是非常困难的，包括：
| 障碍 | 情况 |
| IP限制 | 为了防止网站限制或速率限制IP，建议采用每个请求使用不同IP的策略，并密切监控您的抓取器。机器学习在这里有助于调度和反应。 |
| 验证码 | 这个老问题需要集成第三方验证码处理解决方案或编写自己的解决方案。这两个目标都可以涉及机器学习 |
| 动态网站内容 | 最新的网站通常利用客户端渲染技术，例如JS，生成动态内容，因此在网络抓取时需要额外的机器学习措施。 |
| 限制速率 | 为了保护其服务器，网站可能会限制客户在特定时间内可以发起的请求数量。对端点、头部、代理来源和其他参数的操作可能会有所帮助。自我进化的算法将以更快的速度处理它们 |
| 页面结构修改 | 网站设计或HTML结构的修改可能会给抓取器带来挑战，使其难以准确识别和选择元素，除非涉及机器学习 |
| 蜜罐 | 这些元素或链接是隐藏的，仅供自动脚本访问。与蜜罐的互动可能会导致红旗。自学习算法可能有助于避免陷阱。 |
| 基于浏览器的指纹识别 | 通过收集和分析浏览器详细信息，这种方法创建了一个独特的标识符来监控用户，为信息收集脚本创造了巨大的障碍。机器学习算法在“换脸”实践中将更快。 |
这个列表并不全面。阻碍因素还可能包括所需的凭据、页面加载速度慢（妨碍采集者）、非浏览器用户代理可以被迅速识别等等。已经存在相当多的现成智能数据提取解决方案，能够中和这些问题。无论最终选择是什么，购买住宅和移动代理，因为即使是智能选项仍然需要这个基础来构建。
计算机视觉作为数据提取的新前沿
机器学习元素在网络数据提取领域是司空见惯的（好吧，它们很快就会如此）。计算机视觉则是另一回事。这是一个游戏规则的改变者。矛盾的是，尽管人们认为计算机视觉是现代的进步，但它根植于数十年的广泛研究。在1960年代中期，麻省理工学院推出了“MAC项目”，即“数学与计算项目”的缩写。它的起源可以追溯到20世纪，始于赫尔曼·霍勒里斯的制表机，达到巅峰时是他的打孔机。计算机视觉可以被视为霍勒里斯开创性发现的最新体现，代表了一个专门教计算机解释2D/3D图像的人工智能分支。在这一能力的基础上，计算机视觉展现出重大的突破。
如果讨论“传统”的机器学习，大多数人会想象文本、表格、数字行、代码行等。然而，当涉及纯数字内容时，获取信息的潜力要大得多。硬事实证明了这一点：
- 视觉信息占传递给大脑的数据的90%。这就是为什么人类喜欢图片和视频；
- 根据哈佛设计杂志，WWW上有7500亿张图片。计算机视觉使它们可用于数据提取、分析和解释；
- 先进的计算机视觉软件也将视频转化为数据提取的领域。2022年，仅在YouTube上，就有8亿个视频。
通过地理定位代理启用的屏幕抓取，以及通过计算机视觉进行的其他视觉数据提取形式，将这些信息金矿转化为完整的可行数字资产。所有行业，甚至“保守”的行业，都在利用这一趋势。
| 领域 | 计算机视觉的场景 |
| 金融 |
通过计算机视觉总结纸质支票、发票、合同、协议 |
| 汽车 | 自驾车辆的工作、进化，最初基于计算机视觉进行训练 |
| 健康科技 | 计算机视觉支持的CT检查、MRI研究、超声视觉数据的读取 |
| 制造业 | 通过计算机视觉扫描条形码、进行质量检查、检查包装 |
在监管较少的领域，例如电子商务数据提取、YouTube上的数据抓取，或通过计算机视觉和旋转代理进行的品牌保护活动，选项变得更加广泛。计算机视觉可以分析上下文，将图像转化为数据集，甚至为营销活动读取情感。
无论您的行业或预期用例是什么，释放机器学习与计算机视觉的全部数据提取潜力将迫使您购买住宅和移动代理。申请Dexodata拥有的超过100万个经过白名单认证的道德来源IP池，来自美国、加拿大、英国、主要欧盟成员国、乌克兰、白俄罗斯、哈萨克斯坦、智利、土耳其、日本等100多个可用国家。我们的承诺围绕100%与智能软件兼容、99%正常运行时间、顶级客户支持、合理的定价计划，从每1Gb $3.65或每个端口$0.3。我们帮助全球的机器学习和计算机视觉驱动的努力！
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