ML y CV en la extracción de datos. Un nuevo factor
Contenido del artículo:
- ML con CV en la extracción de datos: fundamentos de IA explicados por Dexodata
- ML con la extracción de datos en detalle
- CV como las próximas fronteras de la extracción de datos
Las personas y los datos entraron en la era del zettabyte a mediados de la década de 2010. En ese momento, los volúmenes de información superaron los 1021 bytes, es decir, un zettabyte. Como prevén los expertos de UBS, alrededor de 2030 habrá 660 zettabytes en internet. Nosotros en Dexodata, como un ecosistema de proxies para la extracción de datos, damos la bienvenida a estos desarrollos exponenciales. La expansión de la información significa más usuarios acercándose a nosotros y comprando proxies residenciales y móviles para la recolección de datos.
Surgen preguntas, es decir, ¿cómo podrían los humanos, incluso armados con herramientas automatizadas de recolección de datos con proxies, raspar conjuntos de datos tan enormes? Nuestro cerebro enfrenta dificultades al intentar imaginar un sextillón de bytes. Recoger esos conjuntos parece notablemente cada vez más desafiante para la especie humana, pero no para la visión por computadora (CV) y el aprendizaje automático (ML) como subtipos de IA.
ML con CV en la extracción de datos: fundamentos de IA explicados por Dexodata
En la capacidad de un ecosistema con proxies geo dirigidos, nos damos cuenta de la importancia de comprender lo que las palabras transmiten. Las discusiones perspicaces exigen que todas las terminologías sean aclaradas. La inteligencia artificial (IA) como término paraguas junto con el aprendizaje automático y la visión por computadora tiene connotaciones especiales cuando se trata de procesos de extracción de datos web. Profundicemos en las peculiaridades:
- IA en la extracción de datos. La IA se refiere a sistemas informáticos inteligentes que realizan tareas que requieren inteligencia humana. La IA puede entender las estructuras generales de los sitios web, identificar patrones relevantes y tomar decisiones de alto nivel sobre el proceso de raspado.
- Siendo un subconjunto de la IA, la extracción de datos ML describe algoritmos y modelos estadísticos que permiten a las máquinas realizar tareas sin programación explícita. Eso significa que las soluciones de extracción de datos impulsadas por ML aprenderían y mejorarían a partir de experiencias "profesionales" pasadas y en curso. En la extracción de datos, tales opciones podrían ajustarse automáticamente a las alteraciones dentro de las estructuras de los sitios web, contenido, medidas anti-raspado, mientras controlan las rutinas de raspado. Después de eso, ML está en la posición correcta para asumir la responsabilidad del análisis de datos, normalización, incluso la toma de decisiones basadas en los datos extraídos.
- Como su nombre indica, CV representa enfoques de próxima generación para la evaluación de contenido visual en lo que respecta a la extracción de datos. Ayuda a obtener e interpretar información de imágenes y videos, así como a comprender los diseños gráficos de las páginas web.
ML con la extracción de datos en detalle
La extracción de datos automatizada, que anteriormente se veía como una cosa del futuro en comparación con el copiado y pegado manual, ya no puede satisfacer las necesidades modernas. Los patrones rigurosos establecidos una vez y para siempre que solo pueden ser modificados a mano o a través de otro algoritmo obsoleto, que funciona sobre una base sencilla de "si, entonces", típicamente fallan en el entorno actual. Es demasiado problemático prever todos los obstáculos mientras se agrupan herramientas de extracción de datos sin ML, incluyendo:
| Barreras | Situación |
| Restricciones de IP | Para prevenir que los sitios web restrinjan o limiten las tasas de IP, es aconsejable emplear una estrategia de usar diferentes IPs por cada solicitud individual, monitoreando de cerca su raspador. El aprendizaje automático es útil en cuanto a la programación y la reacción aquí. |
| CAPTCHAs | Ese viejo impedimento requiere integrar soluciones de manejo de CAPTCHA de terceros o escribir la suya propia. Ambos objetivos podrían involucrar ML |
| Contenido dinámico del sitio | Las presencias actualizadas a menudo utilizan tecnologías de renderizado del lado del cliente, por ejemplo, JS, para producir contenido dinámico, lo que requiere medidas adicionales de ML en lo que respecta al raspado web. |
| Tasas limitadas | Para proteger sus servidores, los sitios web pueden restringir los volúmenes de solicitudes que los clientes pueden iniciar dentro de marcos de tiempo específicos. Manipulaciones con puntos finales, encabezados, orígenes de proxy y otros parámetros podrían ayudar. Los algoritmos auto-evolutivos los manejarán con mayor rapidez |
| Modificaciones en la estructura de la página | Las modificaciones en el diseño o la estructura HTML de un sitio web pueden plantear desafíos para los raspadores al identificar y seleccionar elementos con precisión, a menos que se involucre ML |
| Honeypots | Estos elementos o enlaces están ocultos, destinados únicamente para el acceso de scripts automatizados. Interactuar con honeypots podría resultar en banderas rojas. Los algoritmos de auto-aprendizaje podrían ser útiles para evitar trampas. |
| Huella digital basada en navegador | Al recopilar y analizar detalles del navegador, este método crea un identificador distintivo para monitorear a los usuarios, creando obstáculos formidables para que los scripts de recolección de información los superen. Los algoritmos de ML serán más rápidos en prácticas de "cambio de cara". |
La lista no es exhaustiva. Los bloqueadores también podrían incluir credenciales requeridas, velocidad de carga de página lenta (que obstaculiza a los recolectores), el hecho de que los agentes de usuario no basados en navegador pueden ser identificados rápidamente, tú lo nombras. Ya existen varias soluciones de extracción de datos inteligentes listas para usar en varios nichos para neutralizarlos. Cualesquiera que sean las selecciones finales, compra proxies residenciales y móviles, ya que incluso las opciones inteligentes aún necesitan esta base para construir sobre ella.
CV como las próximas fronteras de la extracción de datos
Los elementos de ML son comunes en los dominios de extracción de datos web (bueno, pronto lo serán). CV es un asunto diferente. Este es un cambio de juego. Paradójicamente, a pesar de las percepciones de CV como un avance contemporáneo, está arraigado en una extensa investigación que abarca varias décadas. A mediados de la década de 1960, el MIT introdujo "Project MAC", una abreviatura de "Proyecto sobre Matemáticas y Computación". Sus orígenes se remontan al siglo XX, comenzando con el clasificador tabulador de Herman Hollerith, alcanzando su punto culminante con su máquina de tarjetas perforadas. CV puede verse como una manifestación reciente del descubrimiento innovador de Hollerith, representando una rama de IA dedicada a instruir a las computadoras en la interpretación de imágenes 2D/3D. Basándose en esa capacidad, CV manifiesta un gran avance.
Si uno habla de ML "convencional", la mayoría imagina textos, tablas, filas de números, líneas de código, etc. Sin embargo, hay un potencial mucho mayor de obtención de información cuando se involucra contenido puramente digital. Los hechos duros prueban ese punto:
- La información visual constituye el 90% de los datos transmitidos a los cerebros. Por eso a los humanos les encantan las imágenes y los videos;
- Según la Harvard Design Magazine, hay 750 mil millones de imágenes en la WWW. CV las hace accesibles para la extracción de datos, análisis, interpretación;
- El software avanzado de CV convierte videos en campos para la extracción de datos también. Hay mucho que captar, ya que en 2022, solo en YouTube, había 800 millones de videos.
El raspado de pantalla habilitado por proxies geo dirigidos, junto con otros formatos de extracción de datos visuales a través de CV, transforma esos depósitos de información en activos digitales intelectuales viables. Todas las industrias, incluso las "conservadoras", capitalizan esta tendencia.
| Dominio | Escenarios de CV |
| Finanzas |
Cheques en papel, facturas, contratos, acuerdos resumidos a través de CV |
| Automotriz | Vehículos autónomos funcionando, evolucionando, inicialmente entrenados en CV |
| HealthTech | Lecturas habilitadas por CV de exámenes de CT, investigaciones de MRI, datos visuales de ultrasonido |
| Manufactura | Escaneando bases con códigos de barras, realizando controles de calidad, inspeccionando empaques a través de CV |
Cuando se trata de dominios menos regulados, por ejemplo, la extracción de datos de comercio electrónico, el raspado de datos en YouTube, o actividades de protección de marca a través de CV y proxies rotativos, las opciones se amplían aún más. CV podría analizar contextos, traducir imágenes en conjuntos de datos, incluso leer emociones para campañas de marketing.
No importa cuál sea tu industria o caso de uso previsto, liberar todo el potencial de extracción de datos de ML, junto con CV, te obligará a comprar proxies residenciales y móviles. Aplica el pool de Dexodata con más de 1M de IPs éticamente obtenidas en la lista blanca de América, Canadá, Gran Bretaña, principales estados miembros de la UE, Ucrania, Bielorrusia, Kazajistán, Chile, Turquía, Japón, entre más de 100 países disponibles. Nuestra promesa gira en torno a la compatibilidad del 100% con software inteligente, 99% de tiempo de actividad, soporte al cliente de primera categoría, planes de precios razonables, desde $3.65 por 1Gb o $0.3 por puerto. ¡Ayudamos a los esfuerzos impulsados por ML y CV en todo el mundo!
Se ofrece una prueba gratuita para los recién llegados.
