[{"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","fr-ai-model-development-stages-and-the-best-datacenter-proxies-role","Développement de modèles d'IA : Étapes et rôle des meilleurs 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","Comment créer un modèle d'IA et l'entraîner avec le site proxy de confiance Dexodata","L'acquisition et la préparation des données, ainsi que le déploiement, sont des étapes de création de modèles d'IA qui nécessitent l'achat de proxies résidentiels rotatifs de Dexodata ou des meilleurs 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>Contenu de l'article :\u003C/strong>\u003C/em>\u003C/p>\n\u003Col>\n\u003Cli>\u003Ca href=\"#anchor1\">Cycle de vie de l'IA du point de vue d'un site proxy de confiance\u003C/a>\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Ca href=\"#anchor2\">Comment entraîner un modèle d'IA : acheter les proxies résidentiels rotatifs de Dexodata\u003C/a>\u003C/li>\n\u003C/ol>\n\u003Cp>L'intelligence artificielle automatise les tâches récurrentes et améliore les prédictions éclairées, c'est pourquoi \u003Ca href=\"https://www.pwc.com/us/en/tech-effect/ai-analytics/ai-predictions.html\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">la plupart des entreprises (54%) utilisent l'IA générative\u003C/a> pour les tâches quotidiennes. Les spécificités des différents processus commerciaux nécessitent \u003Cspan style=\"color: #236fa1;\">\u003Cstrong>l'adaptation de modèles basés sur l'IA existants ou la création de nouveaux\u003C/strong>\u003C/span> par analogie avec le choix des services de sites proxy de confiance. Alors que l'écosystème Dexodata offre les meilleurs proxies de datacenter, résidentiels, et des adresses IP 3G/4G/LTE, le choix du type de pools particuliers et de la géolocalisation dépend des projets.\u003C/p>\n\u003Cp>La rotation dynamique des IP, la gestion engagée par API, le ciblage au niveau des villes et des FAI font de notre \u003Ca href=\"https://dexodata.com/en/data-collection\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">service proxy un outil fiable pour la collecte de données web à grande échelle\u003C/a>, y compris dans les cas de développement et d'entraînement de modèles d'IA. Quelles étapes existent et lesquelles d'entre elles nécessitent l'achat de proxies résidentiels rotatifs, sont expliquées ci-dessous.\u003C/p>\n\u003Ch2>\u003Ca name=\"anchor1\">\u003C/a>Cycle de vie de l'IA du point de vue d'un site proxy de confiance\u003C/h2>\n\u003Cp>\u003Cspan style=\"color: #236fa1;\">\u003Cstrong>Le cycle de vie de l'IA\u003C/strong>\u003C/span> comprend des phases de création et d'exploitation d'algorithmes appliquant l'apprentissage automatique, de la définition des problèmes nécessitant l'implémentation de l'IA à l'exploitation et à la maintenance du cadre ML terminé. L'utilisation d'un site proxy de confiance est typique pour les étapes liées à la collecte d'informations publiquement disponibles :\u003C/p>\n\u003Col>\n\u003Cli>Création de jeux de données d'entraînement\u003C/li>\n\u003Cli>Amélioration de ceux-ci pour une plus grande précision et pertinence\u003C/li>\n\u003Cli>Utilisation des robots numériques développés comme prévu, par exemple pour \u003Ca href=\"https://dexodata.com/en/blog/how-does-ai-enhance-web-data-gathering\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">la collecte de données web améliorée par l'IA\u003C/a>.\u003C/li>\n\u003C/ol>\n\u003Cp>\u003Cspan style=\"color: #236fa1;\">\u003Cstrong>Les étapes de création d'un modèle d'IA\u003C/strong>\u003C/span> sont sous nos projecteurs :\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>Étape\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>Description\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>Techniques et caractéristiques\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>Acquisition de données\u003C/strong>\u003C/span>\u003C/td>\n\u003Ctd style=\"width: 33.8565%; height: 294px;\">\u003Cspan style=\"color: #455298;\">Collecte et préparation d'informations adaptées à la tâche à partir de sources en ligne et internes\u003C/span>\u003C/td>\n\u003Ctd style=\"width: 33.8565%; height: 294px;\">\n\u003Cul>\n\u003Cli>Web scraping\u003C/li>\n\u003Cli>Appels API\u003C/li>\n\u003Cli>Requêtes aux bases de données\u003C/li>\n\u003Cli>Importations de fichiers. \u003C/li>\n\u003C/ul>\n\u003Cp>Les exécutants achètent des proxies résidentiels rotatifs ou d'autres IP pour effectuer des requêtes HTTP sans problème\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>Préparation\u003C/strong>\u003C/span>\u003C/td>\n\u003Ctd style=\"width: 33.8565%; height: 150px;\">\u003Cspan style=\"color: #455298;\">Nettoyage et conversion des informations brutes en un format adapté à l'analyse\u003C/span>\u003C/td>\n\u003Ctd style=\"width: 33.8565%; height: 150px;\">Les variables obtenues passent par un nettoyage, une normalisation, un encodage. \u003Ca href=\"https://dexodata.com/en/blog/data-enrichment-with-geo-targeted-proxies-general-overview\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">L'enrichissement des données\u003C/a> aide à trouver et à récupérer les valeurs manquantes, la correction des erreurs, 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>Création de caractéristiques\u003C/strong>\u003C/span>\u003C/td>\n\u003Ctd style=\"width: 33.8565%; height: 210px;\">\u003Cspan style=\"color: #455298;\">Amélioration des performances du modèle orienté IA en ajoutant des caractéristiques requises ou en ajustant celles disponibles, par exemple la capacité à utiliser les \u003Ca href=\"https://dexodata.com/en/datacenter-proxies\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">meilleurs proxies de datacenter\u003C/a> pendant la procédure\u003C/span>\u003C/td>\n\u003Ctd style=\"width: 33.8565%; height: 210px;\">Génération, agrégation, mise à l'échelle des caractéristiques tout en gérant les valeurs aberrantes des paramètres et en réduisant la dimensionnalité\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>Division de l'information\u003C/strong>\u003C/span>\u003C/td>\n\u003Ctd style=\"width: 33.8565%; height: 216px;\">\u003Cspan style=\"color: #455298;\">Définir les informations collectées comme des jeux de données pour un futur entraînement, validation et test\u003C/span>\u003C/td>\n\u003Ctd style=\"width: 33.8565%; height: 216px;\">\n\u003Cp style=\"margin-top: 32px;\">Division :\u003C/p>\n\u003Cul>\n\u003Cli>Aléatoire\u003C/li>\n\u003Cli>Stratifiée\u003C/li>\n\u003Cli>Basée sur le temps\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>Sélection du modèle\u003C/strong>\u003C/span>\u003C/td>\n\u003Ctd style=\"width: 33.8565%; height: 366px;\">\u003Cspan style=\"color: #455298;\">Considérer l'architecture d'IA la plus appropriée comme l'algorithme principal\u003C/span>\u003C/td>\n\u003Ctd style=\"width: 33.8565%; height: 366px;\">\n\u003Cp style=\"margin-top: 32px;\">Analyse comparative, validation croisée, méthodes d'ensemble, etc. Les principaux outils sont :\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>Entraînement\u003C/strong>\u003C/span>\u003C/td>\n\u003Ctd style=\"width: 33.8565%; height: 154px;\">\u003Cspan style=\"color: #455298;\">Alimenter le modèle ML choisi avec des insights préparés\u003C/span>\u003C/td>\n\u003Ctd style=\"width: 33.8565%; height: 154px;\">\n\u003Cul>\n\u003Cli>Descente de gradient\u003C/li>\n\u003Cli>Rétropropagation\u003C/li>\n\u003Cli>Régularisation\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>Configuration des hyperparamètres\u003C/strong>\u003C/span>\u003C/td>\n\u003Ctd style=\"width: 33.8565%; height: 386px;\">\u003Cspan style=\"color: #455298;\">Optimiser les paramètres du modèle pour améliorer les performances\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\">Méthodes d'augmentation de la précision des frameworks ML\u003C/a> :\u003C/p>\n\u003Cul>\n\u003Cli>Ajustement fin\u003C/li>\n\u003Cli>Régularisation stratégique L1 et L2\u003C/li>\n\u003Cli>Validation croisée\u003C/li>\n\u003C/ul>\n\u003Cp>Affiner la qualité des données grâce à une collecte de données supplémentaire avec un site proxy de confiance\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>Évaluation\u003C/strong>\u003C/span>\u003C/td>\n\u003Ctd style=\"width: 33.8565%; height: 90px;\">\u003Cspan style=\"color: #455298;\">Évaluer l'efficacité d'une technologie d'apprentissage automatique via divers indicateurs de performance\u003C/span>\u003C/td>\n\u003Ctd style=\"width: 33.8565%; height: 90px;\">Matrice de confusion, courbe ROC, division train-test, erreur quadratique moyenne, et plus\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>Validation\u003C/strong>\u003C/span>\u003C/td>\n\u003Ctd style=\"width: 33.8565%; height: 246px;\">\u003Cspan style=\"color: #455298;\">Vérifier la fiabilité de l'IA sur de nouveaux insights, auparavant non utilisés\u003C/span>\u003C/td>\n\u003Ctd style=\"width: 33.8565%; height: 246px;\">\n\u003Cp style=\"margin-top: 32px;\">Tests A/B, techniques de validation, telles que :\u003C/p>\n\u003Cul>\n\u003Cli>Croisée\u003C/li>\n\u003Cli>Retenue\u003C/li>\n\u003Cli>Continue\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>Déploiement\u003C/strong>\u003C/span>\u003C/td>\n\u003Ctd style=\"width: 33.8565%; height: 90px;\">\u003Cspan style=\"color: #455298;\">Rendre le modèle disponible pour travailler avec les environnements de production définis\u003C/span>\u003C/td>\n\u003Ctd style=\"width: 33.8565%; height: 90px;\">Développement d'API, containerisation, infrastructure cloud ou sur site\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>Comment entraîner un modèle d'IA : acheter les proxies résidentiels rotatifs de Dexodata\u003C/h3>\n\u003Cp style=\"line-height: 0.1;\"> \u003C/p>\n\u003Cp>L'accès aux sources d'informations en ligne disponibles publiquement vise à acheter des proxies résidentiels rotatifs. \u003Cspan style=\"color: #236fa1;\">\u003Cstrong>Dexodata fournit\u003C/strong>\u003C/span> :\u003C/p>\n\u003Col>\n\u003Cli>Conformité stricte aux politiques KYC et AML\u003C/li>\n\u003Cli>Plus de 100 pays au choix \u003C/li>\n\u003Cli>IPs rotatives capables de traiter HTTP(S) et SOCKS5\u003C/li>\n\u003Cli>Ports prêts pour VPN avec cryptage TLS.\u003C/li>\n\u003C/ol>\n\u003Cp>Ces fonctionnalités sont essentielles lors de l'ingestion et du prétraitement des jeux de données d'entraînement, de l'ingénierie des caractéristiques et du déploiement de la technologie ML prête à l'emploi. Vous pouvez effectuer l'\u003Ca href=\"https://dexodata.com/en/blog/what-are-the-benefits-of-ai-based-models-for-data-extraction\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">extraction d'informations internet via des modèles basés sur l'IA\u003C/a> pour une précision et une vitesse accrues. Inscrivez-vous pour un essai gratuit de proxy et testez les meilleurs proxies de datacenter de Dexodata, résidentiels ou adresses mobiles en action.\u003C/p>\u003C/body>\u003C/html>\n",[],[],1783936366972]