ИИ: онлайн-сбор данных с применением нейросетей
Содержание:
- Искусственный интеллект: будущее технологий сбора веб-данных
- Что такое ИИ в скрейпинге: анализ стадий сбора данных
- Технологии ИИ в агрегации данных
- Искусственный интеллект и Dexodata
Инновационный сервис Dexodata глобальной агрегации данных предлагает миллионы лучших резидентных и мобильные прокси с геолокацией в более чем ста странах. Благодаря поддержке SOCKS5 и HTTP(S) каждый IP совместим со сторонним ПО, включая инструменты на основе искусственного интеллекта. Технологии машинного обучения влияют на все сферы применения веб-скрейпинга, для которых требуется купить недорого мобильные прокси или серверные. Это электронная коммерция, менеджмент соцсетей, прогнозирование, аналитика цепочки поставок.
Инновации в области ИИ, такие как компьютерное зрение, обработка естественного языка и сверточные нейронные сети, повышают точность поиска и получения HTML-элементов, автоматизируют работу с динамическими цифровыми отпечатками и позволяют роботам покупать приватные прокси, подходящие для выбранных целевых сайтов. Усовершенствования, которые приносят самообучающиеся алгоритмы, не ограничиваются данным списком.
Искусственный интеллект: будущее технологий сбора веб-данных
Работа этичной платформы, которая предлагает недорого купить мобильные прокси, резидентные и серверные IP-адреса, связана с отслеживанием трендов IT. О росте популярности нейронных сетей говорят следующие цифры:
- Каждая пятая компания внедряет автоматизацию на основе машинного обучения;
- 55% аналитической работы придется, по прогнозам, на нейронные сети. Это означает отказ от ручного ввода данных и настройку лучших резидентных и мобильных прокси через автоматизированные фреймворки.
Тренд на применение ИИ для автоматизированного сбора онлайн-информации сохранится в будущем.
Что такое ИИ в скрейпинге: анализ стадий сбора данных
Получение и анализ веб-сведений с технологиями искусственного интеллекта при разбивке скрейпинга на этапы выглядит так:
| Стадия сбора интернет-данных | Описание | Инструменты |
| Скрейпинг |
Веб-скрейперы на базе ИИ:
Повысить шансы на получение релевантной информации в выбранной геолокации можно, если купить приватные прокси с геотаргетингом на уровне города и ISP |
BeautifulSoup, Scrapy, Selenium, Puppeteer, GeoSurf |
| Очистка данных |
После создания первичных датасетов ИИ-алгоритмы:
|
OpenRefine, Pandas, Trifacta, Talend, DataCleaner, Apache Spark |
| Обработка и интерпретация |
Модели ИИ с побработкой естественного языка:
ИИ-модели способны определять тренды, тенденции или статистические выбросы. Лучше купить недорого мобильные прокси, чем серверные, чтобы распределить нагрузку на целевые сервера, снизить влияние лимита на запросы с отдельных IP и пр. |
TensorFlow, Keras, PyTorch, Scikit-Learn, IBM Watson, Azure ML |
| Применение собранных сведений | Нейронные роботы автоматизируют загрузку очищенной информации в новые базы данных или интегрируют ее во внешние пайплайны | Apache Nifi, Talend, Informatica, AWS Glue, Google Cloud Dataflow. |
Технологии ИИ в агрегации данных
Агрегация интернет-данных с использованием ИИ-технологий опирается на ряд методов. Обработка естественного языка (NLP) позволяет:
- Распознавать именованные сущности (NER), что ускоряет идентификацию и категоризацию названий, дат, описаний, местоположений и т. д., полученных через лучшие резидентные и мобильные прокси с однотипных веб-платформ, например, маркетплейсов или соцсетей;
- Оперировать данными на разных языках и сопоставлять сведения из мультиязычных разделов одного или нескольких сайтов.
Использование методов машинного обучения в скрейпинге зависит от типа тренировки будущей модели:
| Тип машинного обучения | Описание | Применение в дата-харвестинге |
| Управляемый (supervised) | Тренировка модели на маркированных данных | Повышенная точность выявления закономерностей в динамической структуре сайтов |
| Неуправляемый (unsupervised) | Обучение ИИ-алгоритмов на немаркированных датасетах | Обнаружение тенденций и корреляций в поиске веб-информации через купленные приватные прокси |
| С подкреплением (reinforcement) | Модель изучает предыдущие взаимодействия и адаптируется к динамическим изменениям | Адаптивный скрейпинг, которые не зависит от перемещения контента в структуре JavaScript или обновленного расположения элементов интернет-страницы. |
Искусственный интеллект и Dexodata
Перспективы использования лучших резидентных и мобильных прокси для дата-харвестинга оцениваются по двум направлениям. По-прежнему необходимо покупать приватные прокси у Dexodata или аналогичных экосистем, которые действуют в строгом соответствии с нормами KYC и AML. Однако подбором типа IP, их геолокации, установки правил ротации адресов и пр. будут заниматься интеллектуальные генеративные системы. Поскольку мы предлагаем купить недорого мобильные прокси, которые интегрируются в ИИ-фреймворки сбора интернет-информации, решения Dexodata в работе с данными остаются полезными как для малого, так и среднего бизнеса.
