Обогащение данных при помощи ИИ: 3 сценария и потребность в аренде прокси
Содержание:
Данные — это новое золото. День и ночь скрейперы и парсеры сканируют интернет для сбора датасетов при помощи аренды прокси c прокси-сайтов. Это происходит не без причины. Те бизнесы, которым удается наладить подобную работу, получают конкурентное преимущество. Их решения и модели становятся более обоснованными и продуктивными. Но что если стандартных объемов информации становится мало в бесконечной гонке за успехом? Нужно еще больше данных, детальных и структурированных. Здесь на помощь приходит процедура их обогащения.
Обогащение данных можно определить как этап управления данными, дополнение уже существующих файлов свежими фактами. Экономика голосует деньгами за такой подход. В 2030 году объем этого сегмента дойдет до 3,5 миллиардов долларов, в сравнении с $1,7 млрд в 2021. И этот рост неслучаен. Благодаря налаженному процессу обогащения данных организация способна выиграть за счет:
- Таргетированных маркетинговых кампаний;
- Упрощенного лид-скоринга;
- Понимания страховых и кредитных рисков еще на стадии первичной оценки;
- Оптимизированного пользовательского опыта и т. д.
Рассмотрим специфику обогащения данных в деталях.
Процесс обогащения данных посредством ИИ
Сначала генерируются первичные датасеты. Это могут быть внутренние данные или базы из общедоступных сведений, собираемых через аренду прокси с геотаргетингом и прокси-сайты. Затем следует насыщение накопленных массивов. Ранее для этого были доступны две точки пополнения:
- Объединение разнородной внутренней информации из главной и вспомогательной систем;
- Поиск внешнего источника данных для добавления в имеющийся датасет.
Теперь в наличии есть третий путь — обогащение данных посредством ИИ. Речь уже идет не об умном распознавании фактов и автоматизированных сравнениях между ними. Прогресс вышел за эти рамки.
Имея в распоряжении достаточное количество фактуры для выявления закономерностей, искусственный интеллект способен закрывать пробелы в информационных рядах и предлагать недостающие элементы. То есть создавать посредством машинного обучения (ML) данные, которых раньше не было, но которые близки к истине. Эту способность обозначают как ML-предсказания.
Скажем, продвинутый алгоритм обучается на объемном датасете. Задачей является оценка всех закономерностей и тенденций. При этом он распознает скрытую многоуровневую логику за разнородными большими числами. Предположим, что после этого алгоритм получает неполный диапазон данных. Современные решения способны работать здесь в трех измерениях:
- В случае, если в датасете отсутствуют фрагменты, ИИ дополняет утраченные значения на основе выявленных тенденций;
- Когда диапазон недостаточно велик, искусственный интеллект продолжит его, предугадывая вероятные сценарии;
- Также «киберразум» способен взять из набора отдельную единицу данных и с достаточной степенью достоверности добавить к ней дополнительные свойства.
Представьте запись платежной транзакции. Стандартно там содержится отправитель, получатель и время платежа. Но если эта строка взята из кластера, ИИ предположит социальный профайл плательщика, частоту схожих транзакций и покупательские привычки.
Последствия для пользователей ИИ и прокси-сайтов
Магистральный вывод, который можно сделать из метода обогащения данных на основе ИИ, таков: скоро в этом мире не останется секретов. Одного кусочка пазла будет достаточно, чтобы получить исчерпывающую картину. И чтобы выживать и расти в такой среде, для обучения искусственного интеллекта потребуются все большие их диапазоны.
Так что аренда прокси для дата-харвестинга останется востребованной услугой. Прокси-сайт Dexodata предлагает IP с настройками таргетинга по 100+ странам для поиска информации и тренировки компьютерного мозга. Для новых пользователей доступен бесплатный пробный период.
