Aprendizaje automático y recolección de datos web. Una relación dinámica

Contenido del artículo:

• Web scraping para aprendizaje automático y proxies para AI/ML
• ¿Cómo usar web scraping para aprendizaje automático?
• Evitando sistemas de detección con aprendizaje automático
• ¿Por qué comprar IP residenciales y proxies para AI y ML de Dexodata?

Jeff Bezos, el padre de Amazon, un empresario que sabe cómo funciona la tecnología, comentó: “Gran parte del impacto del aprendizaje automático será... mejorando silenciosamente pero de manera significativa las operaciones centrales”. Él entendió el punto.

El aprendizaje automático (ML) no va a transformar el mundo de los datos de la noche a la mañana, como un gran estallido. Más bien, este proceso se está integrando en las actividades profesionales cotidianas de las personas, de manera imperceptible y constante. Nosotros en Dexodata hemos observado el progreso del ML a través de los mejores proxies de centro de datos, describiendo los resultados en la Encuesta de Impacto de Dexodata. 

Como plataforma destinada a la recolección de datos web, hemos ajustado proxies para AI, ML de acuerdo con los roles desempeñados por la inteligencia artificial en la analítica de datos y la extracción.

Web scraping para aprendizaje automático y proxies para AI/ML

Las estadísticas afirman que las empresas aprovechan el aprendizaje automático porque:

• “Extraer datos de mejor calidad” es el principal motor detrás de la adopción de ML para el 60% de los ejecutivos de nivel C, expertos en datos, etc.
• Los procesos ocurren más rápido (48%), los costos están disminuyendo en un 46%, y el valor de los datos ya extraídos aumenta en un 31%.

Los tomadores de decisiones entienden que los datos son oro y compran grupos de IP residenciales para desplegarlos como los mejores proxies para AI y ML. Las rutinas automatizadas, la analítica predictiva, los asistentes impulsados por AI en actividades cotidianas, todo es bueno. Pero la información va primero, lo que hace que entender los métodos de uso de web scraping para aprendizaje automático sea un objetivo primordial.

 

¿Cómo usar web scraping para aprendizaje automático?

 

El aprendizaje automático a través de proxies implica aplicar programas informáticos, es decir, algoritmos, que absorben y aprenden de los datos. Construir modelos confiables requiere vastos conjuntos de datos para el consumo y aplicar reglas prácticas, como una división 80:20 para conjuntos de información de entrenamiento y prueba.

Lo que muchos equipos pasan por alto es que recopilar información pública en la web es una necesidad no solo en las etapas iniciales de lanzamiento. La información sigue siendo un requisito a lo largo de todo el ciclo de vida.

Los científicos afirman que el 91% de los modelos basados en AI se degradan. Mantenerlos a flote exige no solo probar proxies para AI, ML de forma gratuita antes de desplegar la tubería, sino también desarrollar sistemas automatizados de reentrenamiento de modelos. Emergen ciclos inquebrantables. Soluciones inteligentes:

• Son “nacidas” de datos.
• “Se alimentan” de información para volverse funcionales.
• Generan contenido adicional.
• Internalizan capas de datos subsecuentes para mantenerse intactas, y así indefinidamente.

En este panorama, las herramientas de recolección de datos web habilitadas por AI, respaldadas por los mejores proxies de centro de datos, se vuelven obligatorias para la operatividad de ML.

Las secuencias son las siguientes:

1. Una empresa necesita conjuntos de datos enfocados en ML.
2. Un modelo de red neuronal obtiene un espectro de URL objetivo.
3. Un ejecutor compra proxies para AI, ML, configura balanceadores de carga, elige y configura navegadores antidetección y automatización sin cabeza, almacenamiento en la nube, etc.
4. La tubería de scraping extrae y analiza las plataformas en línea objetivo.
5. Las cantidades de información recopiladas se estructuran, evalúan y pasan por la fase de enriquecimiento, si es necesario.
6. El algoritmo mejorado por ML se alimenta de conjuntos de datos, mejorándose a sí mismo.
7. Los datos frescos son el resultado. Algunos de ellos se vuelven disponibles en línea abiertamente.
8. Con el tiempo y debido a los datos generados por máquinas, el modelo puede degradarse;
9. Los procesos comienzan de nuevo, requiriendo nuevos enfoques, sitios objetivo y proxies de prueba gratuitos para aprendizaje automático.

Las redes neuronales son una manifestación de que los motores eternos no pueden existir. Sus ciclos de vida sostenibles se presentan a continuación:

Generando conjuntos de datos ➡ Seleccionando un modelo ➡ Entrenamiento ➡ Evaluación ➡ Despliegue ➡ Degradación ➡ Reentrenamiento con nuevos datos.

 

Evitando sistemas de detección con aprendizaje automático

 

Si bien recopilar información disponible públicamente de acuerdo con las políticas KYC y AML es un proceso ético y legal, los sitios pueden prevenir la extracción de información web basada en navegador y sin navegador. Ambas partes, los propietarios de las páginas web y los equipos de extracción de información pública, aprovechan el aprendizaje automático mientras persiguen sus objetivos. Los administradores quieren que su contenido se mantenga, los scrapers necesitan que se coseche para comparar precios, verificar anuncios o entrenar AI con proxies. Como resultado, observamos una especie de “carrera armamentista”:

Pasos de recolección de datos	Respuestas
Resolución de CAPTCHA complejos: Impulsado por técnicas de visión por computadora, tecnología de reconocimiento de imágenes, etc.	Análisis del comportamiento del visitante:  Dirigido a la detección de actividad automatizada incluso después de resolver CAPTCHAs.
Técnicas avanzadas de huellas digitales: Combinaciones impulsadas por ML de parámetros de consulta, adaptadas a sitios particulares.	Evaluación de encabezados HTTP: Preocupados por campos faltantes o inusuales en los encabezados en casos aparentemente inocuos.
Patrones de rotación de IP sostenidos por ML: Buscando coincidir con las expectativas de los sitios web en términos de tiempo y posición del usuario y detectar si están involucrados los mejores proxies de centro de datos o servidores 4G/5G.	Detección de desviaciones: Construyendo sobre datos históricos y aprovechándolos para marcar tráfico robotizado protegido.

 

¿Por qué comprar IP residenciales y proxies para AI y ML de Dexodata?

 

Para concluir, el aprendizaje automático impulsa el web scraping hacia adelante, así como los mejores proxies de Dexodata para AI y ML. El cumplimiento estricto de KYC/AML, la sostenibilidad de hasta 250 solicitudes TCP por puerto y geolocalizaciones en más de 100 países permiten que nuestro ecosistema satisfaga las necesidades de aprendizaje automático. Ya sea que compre IP residenciales, de centro de datos o móviles, obtendrá soporte técnico experto, intentos de rotación de IP ilimitados dentro de una geolocalización seleccionada, y proxies éticamente mantenidos y en lista blanca para fines de entrenamiento y despliegue de AI y ML.

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