Как ML и CV помогают при сборе больших данных. Новые факторы
Содержание:
В середине 2010-х человечество и генерируемая им информация вошли в эру зетта, а уже в 2020 году количество веб-данных достигло 64 зеттабайт. Эксперты из UBS предсказывают, что к 2030 году уровень генерируемой информации дойдет до 660 зеттабайтов. Для Dexodata это открывает определенные перспективы. Будучи экосистемой IP-адресов для сбора данных, мы понимаем: чем безграничней датасеты, тем больше пользователей будет арендовать лучшие резидентные и мобильные прокси.
Одновременно возникает вопрос. А как люди, пусть и вооруженные продвинутыми инструментами для дата-харвестинга и прокси с ротацией, будут осуществлять сбор информации во все растущих диапазонах? Мозгу трудно представить себе секстиллион байтов, не говоря о скрейпинге на таком циклопическом фоне. Здесь на помощь придут платформы на основе ML и CV.
Как ML и CV влияют на дата-харвестинг
В качестве сайта с геотаргетированными прокси мы осознаем роль точных координат. Содержательный разговор требует ясной терминологии. В контексте сбора данных и искусственный интеллект («ИИ» или иначе AI), и машинное обучение («МО» или ML), и компьютерное зрение или видение (CV или «КЗ/В») приобретают специфические характеристики:
- Понятие «ИИ» описывает умные системы, предназначенные для работы, требующей человеческого интеллекта. AI способен понимать структуру сайтов, выявлять закономерности, делать высокоуровневые заключения по ходу дата-харвестинга;
- Понятие ML, как часть сферы ИИ, говорит об алгоритмах и моделях, позволяющих компьютерам решать задачи без явного программирования. Это означает, что софт для извлечения данных на основе ML будет обучаться и совершенствоваться сам, отталкиваясь от «профессионального» опыта. При дата-харвестинге подобные помощники самостоятельно адаптируются к изменениям в коде веб-площадок и их содержимом, а также к антискрейпинговым механизмам. После этого ML может взять на себя анализ информации, нормализацию данных и финальные выводы;
- Как следует из названия, CV предполагает подход нового поколения к визуальному контенту. Компьютерное зрение делает возможным извлечение и интерпретацию информации из изображений и видео.
ML и сбор данных
Автоматизированный дата-харвестинг, ранее считавшийся шагом вперед в сравнении с ручным копированием, уже не отвечает сегодняшним потребностям. Строгие, раз и навсегда установленные шаблоны, которые изменяются только вручную (или с помощью устаревших алгоритмов, функционирующих по прямолинейному принципу «если, то»), все чаще приводят к неудачам. Без ML с каждым днем становится сложнее предвидеть постоянно возникающие препятствия, в том числе:
| Барьер | Роль ML при обходе барьера |
| Ограничения по IP | Чтобы избегать реакции со стороны сайтов, желательно использовать уникальный IP-адрес под каждый отдельный аккаунт (в реде случаев — запрос). Машинное обучение способно помочь с оптимизированной ротацией прокси |
| CAPTCHA | Этот старый прием требует или интеграции сторонних решений для обработки капчи, или написания собственной утилиты. ML облегчит достижение обеих целей |
| Динамический контент | Современные веб-пространства нередко прибегают к технологиям рендеринга на клиентской стороне (например, к JS) для генерации динамического контента. Здесь ML вновь в силах посодействовать наладке бесперебойного скрейпинга |
| Лимиты на рейты | Чтобы защитить свои серверы, сайты регулярно ограничивают объемы запросов, которые клиенты могут инициировать за определенный срок. Обход лимитов на рейты требует специальных манипуляций с конечными точками, заголовками, прокси и прочими параметрами. Самообучающиеся алгоритмы будут обрабатывать данный поток действий с повышенной скоростью |
| Изменения в структуре страницы | Изменения в дизайне сайта или структуре его HTML серьезно тормозят функционирование скрейперов. С натренированным алгоритмом будет легче выбрать требуемые элементы даже в трансформировавшейся среде |
| «Медовые ловушки» (от англ. Honeypot) | Эти элементы и ссылки скрыты от человеческого взгляда. Данный код предназначен исключительно для скриптов. Стоит им инициировать взаимодействие с ловушкой, она схлопывается. Алгоритмы, в принципе, могут научиться обходить приманки |
| Цифровые отпечатки пальцев | Здесь упор делается на сборе и анализе сведений о браузере и создании отличительных цифровых ярлыков для мониторинга посетителей сайта. Алгоритмы ML, очевидно, быстрее «сменят лицо» для обхода этого барьера |
Вышеприведенный список не является исчерпывающим. Потенциальные блокеры также включают:
- Требование периодически вводить логины и пароли в ходе сессии;
- Медленную скорость загрузки, препятствующую скрейперам;
- Неспособность небраузерных юзер-агентов решить проблему. Даже с ними суть происходящего, сбор данных, устанавливается быстро и т. д.
Для их нейтрализации на рынке уже присутствуют готовые к использованию умные решения по извлечению данных. Каким бы ни был окончательный выбор из этого перечня, не забывайте об аренде лучших резидентных и мобильных прокси. Без внешних IP пока со своей задачей не справится и самый прогрессивный инструмент.
CV как новый рубеж в работе с данными
ML-фреймворки при сборе больших данных уже стали привычной практикой (или скоро ей станут). CV — другое дело. Это фактор завтрашнего дня, меняющий правила игры. Инновации, происходящие на наших глазах, являются результатом работы нескольких десятилетий. Соответствующие моменты присутствовали еще в «Проекте MAC», запущенном Массачусетским технологическим институтом в середине 1960-х («Проект по математике и вычислениям», Project on Mathematics and Computation). Сама же эта инициатива проистекала из начала XX века. Первоисточником прогресса в сфере CV можно признать труды американского инженера Германа Холлерита, отца электромеханического табулятора на основе перфокарт. С тех пор прошло много времени, и вот человечество получило в руки возможность обучить компьютер интерпретировать 2D- и 3D-изображения.
До недавних пор, говоря об «обычном» ML, большинство представляло себе тексты, таблицы, строки кода и т. д. Однако еще больше информации можно извлечь из чисто графического контента. Взглянем на факты:
- 90% данных поступает в мозг человека от визуальных сигналов. Поэтому мы так любим картинки и видео;
- По сведениям Harvard Design Magazine, в интернете выложено 750 миллиардов изображений. CV делает их доступными для умного поиска, извлечения, анализа и интерпретации;
- CV работает и с видео. Здесь есть где развернуться. На одном только YouTube в 2025 году было выложено более 900 миллионов роликов.
Скрин скрейпинг на основе прокси и иные формы извлечения визуальных данных превращают изображения и видео в золотую жилу для аналитиков, ученых, маркетологов и других профессий. CV продуктивно служит даже самым «консервативным» отраслям, находящимся под строгим регулированием:
| Сфера | Фронт работы для CV |
| Финансы | Обобщение бумажных чеков, счетов-фактур, соглашений и контрактов на основе CV |
| Автомобили | CV позволяет беспилотным машинам тренироваться, обучаться и, собственно, функционировать на дороге |
| ПО для здравоохранения | Анализ больших графических данных МРТ-, КТ- и УЗИ-обследований посредством CV |
| Промышленность | Сканирование баз со штрихкодами, проверка упаковок, контроль качества через CV |
Когда речь идет о менее зарегулированных областях (например, о сборе данных для интернет-торговли, аналитике YouTube или маркетинговой деятельности по защите бренда), варианты становятся еще шире. CV может анализировать целостные контексты, преобразовывать изображения в датасеты и считывать и категоризировать эмоции и реакции.
Независимо от отрасли или предполагаемого сценария, раскрывать потенциал ML и CV при сборе данных стоит в сочетании с лучшими резидентными и мобильными прокси от Dexodata. Наш пул составлен из 1+ миллиона этичных IP-адресов по 100+ странам. Мы предлагаем аптайм 99,9%, службу поддержки пользователей и доступные тарифы, от 3.65 долларов за 1Гб или 0,3 долларов за порт — этого функционала достаточно для извлечения публичной информации на основе ML и CV.
Новым пользователям доступен бесплатный пробный период прокси!
