• ИИ
• Big data
• Сбор данных
• Функции прокси

Как успешно вести сбор данных на основе ИИ в 2023 году: проблемы и их решение

Содержание:

• Какие проблемы решает скрейпинг на основе ИИ с лучшими сайтами прокси
• Что мешает скрейпингу на базе ИИ через сайты прокси-серверов
  • Расходы
  • Ограничения
  • Затрата усилий
  • Избыточность данных
  • Предвзятость
  • Отсутствие компонентов
• Какое будущее ждет скрейпинг на базе ИИ

Автоматизированный сбор данных — инструмент для повседневной работы и развития как малых, так и крупных компаний с применением аренды прокси. Развитие этих технологий привело к внедрению машинного обучения. Dexodata в 2023 году предлагает купить прокси с ротацией IP, которые остаются обязательным элементом стабильно работающих алгоритмов-сборщиков на основе ИИ. Наша статья посвящена сложностям и вызовам, которые еще предстоит преодолеть в сфере работы с сетевой информацией.

Какие проблемы решает скрейпинг на основе ИИ с лучшими сайтами прокси

Получение общедоступных веб-данных сопровождается покупкой приватных прокси в масштабах десятков и сотен портов. Поэтому важна возможность попробовать прокси бесплатно перед покупкой. Использование промежуточных серверов упрощает процедуры на основе машинного обучения. Сейчас описанные методики позволяют справиться с:

1. Подбором релевантных URL;
2. Арендой прокси, подключением и управлением IP;
3. Экономией времени и ресурсов.

Решения на основе ИИ создают пул URL-адресов тематического контента на сайтах подходящей тематики. Неактивные адреса исключаются, а релевантность содержимого определяют, среди прочих, алгоритмы обработки естественного языка (NLP).

Купить прокси с ротацией с интеграцией ИИ — означает обеспечить бесперебойную работу автоматики без ограничений со стороны защитных онлайн-систем. Искусственный интеллект также решает, какие приватные прокси купить: резидентные, серверные или мобильные.

Управление осуществляется через протокол HTTP посредством API-запросов. Это способ:

• Автоматизировать смену внешних адресов;
• Увеличивать количество хостов при необходимости;
• Повышать надежность цифровых отпечатков посредством антидетект-браузеров и headless-программ.

Наработки, полученные в ходе машинного обучения, корректируются опытом, полученным в процессе. Модели сбора данных с улучшенным ИИ обнаруживают повторяющиеся шаблоны ресурсов и применяют их к схожим целевым страницам. Помимо экономии времени на обработку данных, это экономит бюджет. То же относится и к каталогизации и расстановке тегов собранных данных.

Инструменты на основе ИИ прошли долгий путь. Однако существует ряд вопросов, еще требующих решения.

Что мешает скрейпингу на базе ИИ через сайты прокси-серверов

Развитие бизнеса основано на решениях, обусловленных сведениями о рынке, конкурентах и внутренних процессах компании. Сбор публичной информации в интернете на базе ИИ-решений в сочетании с арендой прокси — оптимальный способ получения нужной статистики.

Список недостатков метода в сокращенной форме можно представить так:

1. Расходы
2. Доступ
3. Затрата усилий
4. Избыточность данных
5. Предвзятость
6. Отсутствие компонентов.

Рассмотрим каждый пункт подробнее.

1. Расходы

Внедрение веб-аналитики на основе ИИ в корпоративных масштабах — дорогостоящая опция. Наиболее затратны этапы:

• Машинного обучения
• Непосредственного сбора информации
• Структурирования
• Хранения инфо.

Стабильность соединения обеспечивают как надежное оборудование и современное программное обеспечение. Важно иметь в партнерах проверенную, устойчивую к нагрузкам экосистему. Попробуйте прокси бесплатно, чтобы купить лучшие приватные прокси с наиболее выгодными тарифными планами.

2. Доступ

Требуемые аналитические веб-категории могут быть сложными для получения в масштабе. Мобильные онлайн-платформы и сайты электронной коммерции используют защитные фильтры. Те прерывают веб-сеансы с числом запросов выше среднего. ИИ-платформы сетевой аналитики используют динамические прокси, позволяющие проводить непрерывный сеанс сбора сведений и улучшающие релевантность цифровых отпечатков браузера. Однако системы онлайн-фильтрации тоже постоянно развиваются. Это требует точной настройки применяемого ПО.

^{Список сложностей автоматизации сбора массовых данных посредством ИИ обширен, но указанные трудности преодолимы} 

Неопределенность правового статуса — еще одно препятствие на пути разработки систем анализа данных на основе ИИ через прокси-сервера с хорошей скоростью. Хотя извлечение публичной информации в онлайн-сфере было признано законным, понятие «публичности» продолжает формироваться в законодательном поле.

3. Затрата усилий

Решения, основанные на искусственном интеллекте, могут оказаться непригодными для сбора онлайн-информации из-за усилий по развертыванию, интеграции и обслуживанию столь сложных инструментов.

Среди других недостатков — нехватка высококвалифицированных специалистов, обладающих опытом как в обработке данных, так и в реализации машинного обучения. Требуется время, прежде чем технология станет настолько доступной и простой, что станет внедряться в процессы принятия решений повсеместно.

4. Избыточность данных

Большие данные (big data) содержат полезные данные о целевой аудитории, конкурентах, специфике и характеристиках научной деятельности, перевозок, медицины и пр. Однако избыток неструктурированной и полу-структурированной информации требует обработки с применением ИИ, способного анализировать лингвистические модели и не оцифрованные массивы. А также интерпретировать «сырые» данные из облачных хранилищ с нужной точки зрения. Другие трудности связаны с:

• Широким спектром инфраструктуры динамических веб-сайтов и приложений;
• Проверкой актуальности источников информации;
• «Бесшовной» интеграцией результатов в 1С, Salesforce и другие CRM-системы.

Объемы биг дата затрудняют работу из-за перегрузки инфраструктуры. Ее можно избежать, если купить прокси с ротацией в объеме, достаточном для корпоративных нужд.

5. Предвзятость

Необъективные данные непригодны для использования. Причины появления таких исходных объемов инфо включают в себя:

1. Человеческое вмешательство;
2. Нечеткие или устаревшие наборы информации для машинного обучения алгоритмов;
3. Приверженность одной программе или ИИ-модели;
4. Способы получения, форматирования и представления результатов.

Недостаток прозрачности в объяснении механизмов работы автоматизированного сбора веб-сведений может настроить руководство компании против инструментов или привести к неправильной интерпретации результатов.

6. Отсутствие компонентов

Объективная информация не гарантирует точных результатов. По статистике компании McKinsey, каждая четвертая компания, применяющая аналитику данных, собранных ИИ-моделями, отказывается от этой практики. Причина — в несоответствии информации реальному положению дел на рынке.

Дальнейшему распространению автоматизированных ИИ-сборщиков данных в онлайн-сфере, кроме того, мешает отсутствие:

• Профессиональных навыков
• Опыта и знаний
• Беспристрастных массивов с примерами для машинного обучения.

Недостаточное понимание преимуществ ИИ также препятствует передаче функций работы с веб-сведениями автоматизированным онлайн-алгоритмам с применением ИИ.

Какое будущее ждет скрейпинг на базе ИИ

Бизнес-аналитика и прогнозы на основе аналитики данных основаны на достоверности собранной информации. Решения на основе ИИ для сбора и обработки информации из интернета уже создают списки наиболее подходящих URL-адресов, ускоряют процедуры настройки и обслуживания ПО, а также управляют купленными приватными прокси.

Текущая ситуация на рынке веб-аналитики внушает оптимизм. Обнадеживающим примером служит история развития прокси. В 2023 году попробовать прокси бесплатно проще, чем десять лет назад. Аренда прокси от Dexodata в деловых целях стала повседневной практикой. Мы предоставляем бесплатный пробный доступ к динамическим резидентным, мобильным и серверным прокси, работающим в соответствии с принципами AML и KYC. В списке тарифных планов — выгодные предложения для частных лиц и корпоративных клиентов.