[{"data":1,"prerenderedAt":18},["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,"faqs":17},165,"blog","es-ai-model-development-stages-and-the-best-datacenter-proxies-role","Desarrollo de modelos de IA: Etapas y el papel de los mejores proxies de datacenter","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","Cómo crear un modelo de IA y entrenarlo con el sitio web de proxy confiable de Dexodata","La adquisición y preparación de datos, y el despliegue como etapas de creación de modelos de IA que requieren comprar los proxies residenciales rotativos de Dexodata o los mejores proxies de datacenter.","trusted proxy website, buy residential rotating proxies, best datacenter proxies","\u003C!DOCTYPE html PUBLIC \"-//W3C//DTD HTML 4.0 Transitional//EN\" \"http://www.w3.org/TR/REC-html40/loose.dtd\">\n\u003C?xml encoding=\"utf-8\"?>\u003Chtml>\u003Cbody>\u003Cp>\u003Cem>\u003Cstrong>Contenido del artículo:\u003C/strong>\u003C/em>\u003C/p>\n\u003Col>\n\u003Cli>\u003Ca href=\"#anchor1\">Ciclo de vida de la IA desde la perspectiva de un sitio web de proxy confiable\u003C/a>\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Ca href=\"#anchor2\">Cómo entrenar un modelo de IA: compra de los proxies residenciales rotativos de Dexodata\u003C/a>\u003C/li>\n\u003C/ol>\n\u003Cp>La inteligencia artificial automatiza tareas recurrentes y avanza en predicciones informadas, por eso \u003Ca href=\"https://www.pwc.com/us/en/tech-effect/ai-analytics/ai-predictions.html\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">la mayoría de las empresas (54%) utilizan IA generativa\u003C/a> para tareas cotidianas. Las especificidades de varios procesos empresariales requieren \u003Cspan style=\"color: #236fa1;\">\u003Cstrong>la adaptación de modelos existentes o la creación de nuevos modelos basados en IA\u003C/strong>\u003C/span> por analogía con la elección de servicios de sitios web de proxy confiables. Mientras que el ecosistema de Dexodata ofrece los mejores proxies de datacenter, residenciales y direcciones IP 3G/4G/LTE, la elección del tipo de grupos particulares y la geolocalización depende de los proyectos.\u003C/p>\n\u003Cp>La rotación dinámica de IP, la gestión mediante API, la segmentación a nivel de ciudad e ISP hacen de nuestro innovador \u003Ca href=\"https://dexodata.com/en/data-collection\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">servicio de proxy una herramienta confiable para la recolección de datos web a gran escala\u003C/a>, incluidos los casos de desarrollo y entrenamiento de modelos de IA. A continuación se explican las etapas y cuáles de ellas requieren la compra de proxies residenciales rotativos.\u003C/p>\n\u003Ch2>\u003Ca name=\"anchor1\">\u003C/a>Ciclo de vida de la IA desde la perspectiva de un sitio web de proxy confiable\u003C/h2>\n\u003Cp>\u003Cspan style=\"color: #236fa1;\">\u003Cstrong>Ciclo de vida de la IA\u003C/strong>\u003C/span> incluye fases de creación y aprovechamiento de algoritmos aplicando aprendizaje automático, desde la definición de problemas que requieren implementación de IA hasta la operación y mantenimiento del marco habilitado para ML terminado. La utilización de un sitio web de proxy confiable es típica para las etapas relacionadas con la recopilación de información disponible públicamente:\u003C/p>\n\u003Col>\n\u003Cli>Creación de conjuntos de datos de entrenamiento\u003C/li>\n\u003Cli>Mejorarlos para mayor precisión y relevancia\u003C/li>\n\u003Cli>Utilizar robots digitales desarrollados según lo previsto, por ejemplo, para \u003Ca href=\"https://dexodata.com/en/blog/how-does-ai-enhance-web-data-gathering\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">la recolección de datos web mejorada por IA\u003C/a>.\u003C/li>\n\u003C/ol>\n\u003Cp>\u003Cspan style=\"color: #236fa1;\">\u003Cstrong>Etapas de creación del modelo de IA\u003C/strong>\u003C/span> están en nuestro punto de mira:\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>Etapa\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>Descripción\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>Técnicas y características\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>Adquisición de datos\u003C/strong>\u003C/span>\u003C/td>\n\u003Ctd style=\"width: 33.8565%; height: 294px;\">\u003Cspan style=\"color: #455298;\">Recopilación y preparación de información adecuada para la tarea de fuentes en línea e internas\u003C/span>\u003C/td>\n\u003Ctd style=\"width: 33.8565%; height: 294px;\">\n\u003Cul>\n\u003Cli>Web scraping\u003C/li>\n\u003Cli>Llamadas a API\u003C/li>\n\u003Cli>Consultas a bases de datos\u003C/li>\n\u003Cli>Importaciones de archivos. \u003C/li>\n\u003C/ul>\n\u003Cp>Los ejecutores compran proxies residenciales rotativos u otras IPs para realizar solicitudes HTTP sin problemas\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>Preparación\u003C/strong>\u003C/span>\u003C/td>\n\u003Ctd style=\"width: 33.8565%; height: 150px;\">\u003Cspan style=\"color: #455298;\">Limpieza y conversión de información en bruto a un formato adecuado para el análisis\u003C/span>\u003C/td>\n\u003Ctd style=\"width: 33.8565%; height: 150px;\">Las variables obtenidas pasan por limpieza, normalización, codificación. \u003Ca href=\"https://dexodata.com/en/blog/data-enrichment-with-geo-targeted-proxies-general-overview\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">El enriquecimiento de datos\u003C/a> ayuda a encontrar y recuperar valores faltantes, corrección de errores, etc.\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>Generación de características\u003C/strong>\u003C/span>\u003C/td>\n\u003Ctd style=\"width: 33.8565%; height: 210px;\">\u003Cspan style=\"color: #455298;\">Aumentar el rendimiento del modelo orientado a IA mediante la adición de características requeridas o el ajuste de las disponibles, por ejemplo, la capacidad de operar los \u003Ca href=\"https://dexodata.com/en/datacenter-proxies\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">mejores proxies de datacenter\u003C/a> durante el procedimiento\u003C/span>\u003C/td>\n\u003Ctd style=\"width: 33.8565%; height: 210px;\">Generación de características, agregación, escalado junto con el manejo de valores atípicos de parámetros y reducción de dimensionalidad\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>División de la información\u003C/strong>\u003C/span>\u003C/td>\n\u003Ctd style=\"width: 33.8565%; height: 216px;\">\u003Cspan style=\"color: #455298;\">Definir la información recopilada como conjuntos de datos para futuros entrenamientos, validación y pruebas\u003C/span>\u003C/td>\n\u003Ctd style=\"width: 33.8565%; height: 216px;\">\n\u003Cp style=\"margin-top: 32px;\">División:\u003C/p>\n\u003Cul>\n\u003Cli>Aleatoria\u003C/li>\n\u003Cli>Estratificada\u003C/li>\n\u003Cli>Basada en el tiempo\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>Selección del modelo\u003C/strong>\u003C/span>\u003C/td>\n\u003Ctd style=\"width: 33.8565%; height: 366px;\">\u003Cspan style=\"color: #455298;\">Considerar la arquitectura de IA más apropiada como el algoritmo principal\u003C/span>\u003C/td>\n\u003Ctd style=\"width: 33.8565%; height: 366px;\">\n\u003Cp style=\"margin-top: 32px;\">Análisis comparativo, validación cruzada, métodos de conjunto, etc. Las principales herramientas son:\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>Entrenamiento\u003C/strong>\u003C/span>\u003C/td>\n\u003Ctd style=\"width: 33.8565%; height: 154px;\">\u003Cspan style=\"color: #455298;\">Alimentar el modelo habilitado para ML elegido con información preparada\u003C/span>\u003C/td>\n\u003Ctd style=\"width: 33.8565%; height: 154px;\">\n\u003Cul>\n\u003Cli>Descenso de gradiente\u003C/li>\n\u003Cli>Retropropagación\u003C/li>\n\u003Cli>Regularización\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>Configuración de hiperparámetros\u003C/strong>\u003C/span>\u003C/td>\n\u003Ctd style=\"width: 33.8565%; height: 386px;\">\u003Cspan style=\"color: #455298;\">Optimización de parámetros del modelo para mejorar el rendimiento\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\">Métodos para aumentar la precisión de los marcos de ML\u003C/a>:\u003C/p>\n\u003Cul>\n\u003Cli>Ajuste fino\u003C/li>\n\u003Cli>Regularización estratégica L1 y L2\u003C/li>\n\u003Cli>Validación cruzada\u003C/li>\n\u003C/ul>\n\u003Cp>Refinamiento de la calidad de los datos mediante la recolección de datos adicional con un sitio web de proxy confiable\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>Evaluación\u003C/strong>\u003C/span>\u003C/td>\n\u003Ctd style=\"width: 33.8565%; height: 90px;\">\u003Cspan style=\"color: #455298;\">Evaluar la eficacia de una tecnología de aprendizaje automático a través de diversos indicadores de rendimiento\u003C/span>\u003C/td>\n\u003Ctd style=\"width: 33.8565%; height: 90px;\">Matriz de confusión, curva ROC, división de entrenamiento-prueba, error cuadrático medio, y más\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>Validación\u003C/strong>\u003C/span>\u003C/td>\n\u003Ctd style=\"width: 33.8565%; height: 246px;\">\u003Cspan style=\"color: #455298;\">Comprobar la fiabilidad de la IA en nuevas perspectivas, previamente no utilizadas\u003C/span>\u003C/td>\n\u003Ctd style=\"width: 33.8565%; height: 246px;\">\n\u003Cp style=\"margin-top: 32px;\">Pruebas A/B, técnicas de validación, como:\u003C/p>\n\u003Cul>\n\u003Cli>Cruzada\u003C/li>\n\u003Cli>Retención\u003C/li>\n\u003Cli>Continua\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>Despliegue\u003C/strong>\u003C/span>\u003C/td>\n\u003Ctd style=\"width: 33.8565%; height: 90px;\">\u003Cspan style=\"color: #455298;\">Hacer que el modelo esté disponible para trabajar con los entornos de producción establecidos\u003C/span>\u003C/td>\n\u003Ctd style=\"width: 33.8565%; height: 90px;\">Desarrollo de API, contenedorización, infraestructura en la nube o local\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>Cómo entrenar un modelo de IA: compra de los proxies residenciales rotativos de Dexodata\u003C/h3>\n\u003Cp style=\"line-height: 0.1;\"> \u003C/p>\n\u003Cp>Acceder a las fuentes de información pública disponible en línea busca la compra de proxies residenciales rotativos. \u003Cspan style=\"color: #236fa1;\">\u003Cstrong>Dexodata proporciona\u003C/strong>\u003C/span>:\u003C/p>\n\u003Col>\n\u003Cli>Cumplimiento estricto de políticas KYC y AML\u003C/li>\n\u003Cli>Más de 100 países para elegir \u003C/li>\n\u003Cli>IPs rotativas capaces de procesar HTTP(S) y SOCKS5\u003C/li>\n\u003Cli>Puertos listos para VPN con cifrado TLS.\u003C/li>\n\u003C/ol>\n\u003Cp>Estas características son esenciales durante la ingestión y preprocesamiento de conjuntos de datos de entrenamiento, ingeniería de características y despliegue de la tecnología de ML lista. Puedes realizar la \u003Ca href=\"https://dexodata.com/en/blog/what-are-the-benefits-of-ai-based-models-for-data-extraction\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">extracción de información de internet a través de modelos basados en IA\u003C/a> para aumentar la precisión y velocidad. Regístrate para una prueba gratuita de proxy y prueba los mejores proxies de datacenter de Dexodata, direcciones residenciales o móviles en acción.\u003C/p>\u003C/body>\u003C/html>\n",[],[],1783936358320]