ML et CV dans l'extraction de données. Un nouveau facteur

Contenu de l'article :

1. ML avec CV dans l'extraction de données : les bases de l'IA expliquées par Dexodata
2. ML avec un zoom sur l'extraction de données
3. CV comme prochaines frontières de l'extraction de données

Les gens et les données ont pénétré l'ère zettaoctet au milieu des années 2010. À ce moment-là, les volumes d'informations ont dépassé 10²¹ octets, c'est-à-dire un zettaoctet. Comme l'anticipent les experts de UBS, d'ici 2030, il y aura 660 zettaoctets sur Internet. Nous, chez Dexodata, en tant qu'écosystème de proxies pour l'extraction de données, accueillons ces développements exponentiels. L'expansion des informations signifie des utilisateurs supplémentaires qui s'approchent de nous et achètent des proxies résidentiels et mobiles pour la collecte de données.

Des questions se posent, c'est-à-dire comment les humains, même armés d'outils automatisés de collecte de données avec des proxies, pourraient-ils extraire de tels ensembles de données énormes ? Notre cerveau rencontre des difficultés lorsqu'il essaie d'imaginer simplement un sextillion d'octets. Collecter ces pools semble de plus en plus difficile pour l'espèce humaine, mais pas pour la vision par ordinateur (CV) et l'apprentissage automatique (ML) en tant que sous-types de l'IA.

ML avec CV dans l'extraction de données : les bases de l'IA expliquées par Dexodata

En tant qu'écosystème avec des proxies géo-ciblés, nous réalisons l'importance de comprendre ce que les mots transmettent. Des discussions éclairantes exigent que toutes les terminologies soient clarifiées. L'intelligence artificielle (IA) en tant que terme générique, ainsi que l'apprentissage automatique et la vision par ordinateur, a des connotations spéciales lorsque les processus d'extraction de données web sont en jeu. Plongeons dans les particularités :

1. L'IA dans l'extraction de données. L'IA fait référence à des systèmes informatiques intelligents, effectuant des tâches nécessitant l'intelligence humaine. L'IA peut comprendre les structures globales des sites web, identifier des motifs pertinents, prendre des décisions de haut niveau concernant le processus de scraping.
2. Étant un sous-ensemble de l'IA, l'extraction de données ML décrit des algorithmes et des modèles statistiques, permettant aux machines d'effectuer des tâches sans programmation explicite. Cela signifie que les solutions d'extraction de données pilotées par ML apprendraient et s'amélioreraient à partir d'expériences "professionnelles" passées et en cours. Dans l'extraction de données, de telles options pourraient s'ajuster automatiquement aux modifications des structures de sites web, du contenu, des mesures anti-scraping, tout en contrôlant les routines de scraping. Après cela, le ML est en bonne position pour assumer la responsabilité de l'analyse des données, de la normalisation, voire de la prise de décision basée sur les données extraites.
3. Comme son nom l'indique, la CV représente des approches de nouvelle génération pour l'évaluation du contenu visuel concernant l'extraction de données. Elle aide à obtenir et à interpréter des informations à partir d'images et de vidéos ainsi qu'à comprendre les mises en page graphiques des pages web.

 

ML avec un zoom sur l'extraction de données

 

L'extraction de données automatisée, autrefois considérée comme une chose du futur par rapport à la copie manuelle, ne peut plus satisfaire les besoins modernes. Des modèles rigoureux une fois pour toutes qui ne peuvent être modifiés que manuellement ou via un autre algorithme obsolète, fonctionnant sur une base simple "si, alors", échouent généralement dans l'environnement d'aujourd'hui. Il est trop problématique de prévoir tous les obstacles tout en regroupant des outils d'extraction de données sans ML, y compris :

Barrière	Situation
Restrictions IP	Pour empêcher les sites web de restreindre ou de limiter le taux des IP, il est conseillé d'employer une stratégie d'utilisation de différentes IP pour chaque demande unique, en surveillant de près votre scraper. L'apprentissage automatique est utile concernant la planification et la réaction ici.
CAPTCHAs	Cet ancien obstacle nécessite d'intégrer des solutions tierces de gestion des CAPTCHA ou d'écrire la vôtre. Les deux objectifs pourraient engager le ML
Contenu dynamique du site	Les présences à jour utilisent souvent des technologies de rendu côté client, par exemple JS, pour produire du contenu dynamique, nécessitant des mesures ML supplémentaires en matière de scraping web.
Taux limités	Pour protéger leurs serveurs, les sites web peuvent restreindre les volumes de demandes que les clients peuvent initier dans des délais spécifiques. Des manipulations avec des points de terminaison, des en-têtes, des origines de proxy, d'autres paramètres pourraient aider. Des algorithmes auto-évolutifs les géreront avec une vitesse accrue
Modifications de la structure de la page	Les modifications concernant le design ou la structure HTML d'un site web peuvent poser des défis pour les scrapers dans l'identification et la sélection précises des éléments, à moins que le ML ne soit impliqué
Honeypots	Ces éléments ou liens sont dissimulés, destinés uniquement à l'accès par des scripts automatisés. Interagir avec des honeypots pourrait entraîner des signaux d'alerte. Des algorithmes auto-apprenants pourraient être utiles pour éviter les pièges.
Empreinte digitale basée sur le navigateur	En collectant et en analysant les détails du navigateur, cette méthode crée un identifiant distinctif pour surveiller les utilisateurs, créant des obstacles redoutables pour les scripts de collecte d'informations à surmonter. Les algorithmes ML seront plus rapides dans les pratiques de "changement de visage".

La liste n'est pas exhaustive. Les bloqueurs peuvent également inclure des identifiants requis, une vitesse de chargement de page lente (entravant les collecteurs), le fait que les agents utilisateurs non-navigateur peuvent être rapidement identifiés, etc. Il existe déjà plusieurs solutions intelligentes d'extraction de données prêtes à l'emploi dans divers niches pour les neutraliser. Quelles que soient les options finales, achetez des proxies résidentiels et mobiles, car même les options intelligentes ont encore besoin de cette base pour se construire.

 

CV comme prochaines frontières de l'extraction de données

 

Les éléments ML sont courants dans les domaines de l'extraction de données web (ok, ils le seront bientôt). La CV est une autre affaire. C'est un changeur de jeu. Paradoxalement, malgré les perceptions de la CV comme une avancée contemporaine, elle est enracinée dans des recherches approfondies s'étalant sur plusieurs décennies. Au milieu des années 1960, le MIT a introduit "Project MAC", une abréviation pour "Project on Mathematics and Computation". Ses origines peuvent être retracées au XXe siècle, commençant avec le tabulateur de tri de Herman Hollerith, atteignant son apogée avec sa machine à perforer des cartes. La CV peut être considérée comme une manifestation récente de la découverte révolutionnaire de Hollerith, représentant une branche de l'IA dédiée à instruire les ordinateurs à interpréter des images 2D/3D. En s'appuyant sur cette capacité, la CV manifeste une avancée majeure.

Si l'on parle de ML "conventionnel", la plupart imaginent des textes, des tableaux, des lignes de chiffres, des lignes de code, etc. Pourtant, il existe de bien plus grands potentiels d'obtention d'informations lorsque du contenu purement numérique est impliqué. Des faits concrets prouvent ce point :

• Les informations visuelles constituent 90 % des données transmises vers les cerveaux. C'est pourquoi les humains aiment les images ainsi que les vidéos ;
• Selon le Harvard Design Magazine, il y a 750 milliards d'images sur le WWW. La CV les rend accessibles pour l'extraction de données, l'analyse, l'interprétation ; 
• Des logiciels CV avancés transforment également les vidéos en champs d'extraction de données. Il y a beaucoup à saisir, car en 2022, rien que sur YouTube, il y avait 800 millions de vidéos.

Le scraping d'écran activé par des proxies géo-ciblés, ainsi que d'autres formats d'extraction de données visuelles via la CV, transforment ces mines d'informations en actifs numériques intellectuels viables à part entière. Toutes les industries, même celles "conservatrices", capitalisent sur cette tendance. 

Domaine	Scénarios de CV
Finance	Chèques papier, factures, contrats, accords résumés via la CV
Automobile	Véhicules autonomes fonctionnant, évoluant, initialement formés sur la CV
HealthTech	Lectures activées par la CV des examens CT, recherches IRM, données visuelles d'ultrasons
Fabrication	Numérisation des bases avec des codes-barres, réalisation de contrôles QA, inspection des emballages via la CV

En ce qui concerne les domaines moins réglementés, par exemple l'extraction de données e-commerce, le scraping de données sur YouTube, ou les activités de protection de marque via la CV et des proxies tournants, les options deviennent encore plus larges. La CV pourrait analyser des contextes, traduire des images en ensembles de données, voire lire des émotions pour des campagnes marketing. 

Peu importe quel que soit votre secteur ou votre cas d'utilisation prévu, libérer le plein potentiel d'extraction de données du ML, associé à la CV, vous obligera à acheter des proxies résidentiels et mobiles. Appliquez le pool de Dexodata avec plus de 1 million d'IP éthiquement sourcées sur liste blanche provenant d'Amérique, du Canada, de Grande-Bretagne, des principaux États membres de l'UE, d'Ukraine, de Biélorussie, du Kazakhstan, du Chili, de la Turquie, du Japon, parmi plus de 100 pays disponibles. Notre promesse tourne autour de 100 % de compatibilité avec les logiciels intelligents, 99 % de temps de disponibilité, un support client de premier ordre, des plans tarifaires raisonnables, à partir de 3,65 $ par 1 Go ou 0,3 $ par port. Nous aidons les efforts pilotés par le ML et la CV à travers le monde !

Un essai gratuit est disponible pour les nouveaux arrivants.