Объяснимый ИИ для этичного сбора веб-данных
Содержание:
- Как устроен объяснимый искусственный интеллект (XAI)
- Этичный веб-скрапинг с XAI: вызовы и решения
- Этапы этичного сбора данных с XAI и арендой прокси
Использование машинного обучения становится трендом в сборе публичных данных в интернете наряду с соблюдением строгих этических стандартов. Это предполагает, что покупка лучших резидентных и мобильных прокси из экосистем, соответствующих AML- и KYC-политикам, требует внедрения сложных ИИ-моделей. Объяснимый ИИ (Explainable AI, XAI) — одна из технологий, которые помогают повысить этичность скрапинг-пайплайнов.
Как устроен объяснимый искусственный интеллект: XAI, этичный веб дата-харвестинг и лучшие резидентные и мобильные прокси
Объяснимый ИИ — это нейронные сети, которые способны обосновать принятые решения и сделанные прогнозы, а также алгоритм выявления закономерностей. XAI делает алгоритмы с распознаванием естественного языка более прозрачными для пользователя помогает отследить предвзятость или неполность данных. Это делает технологию XAI важной не только на этапе аналитики в сферах здравоохранения, финансов, юриспруденции и т. д., но и на стадии обучения модели или сборе публичной онлайн-информации с применением аренды прокси.
Объяснимый искусственный интеллект в сфере скрапинга отслеживает, чтобы задействованные методы и фреймворки соответствовали нормам этики и правовым стандартам. В то время как нейросети общего порядка отвечают за работоспособность пайплайна, например, выбирают и покупают серверные прокси, 4G/5G/LTE адреса и др, XAI:
- Показывает, как роботизированные программы идентифицируют и обрабатывают элементы целевой веб-страницы;
- Контролирует соблюдение требований приватности, в том числе нормы GDPR и CCPA;
- Предоставляет пошаговые обоснования решений, сделанных в ходе машинного обучения.
Объяснимый ИИ не только подбирает геолокацию и количество промежуточных IP-адресов для отправки запросов, но и разъясняет какие прокси — резидентные и мобильные или серверные лучше задействовать для выполнения задач.
Этичный веб-скрапинг с XAI и арендой прокси: вызовы и решения
Сбор данных в интернете этичен, пока ИИ-роботы избегают:
- Нарушения условий использования интернет-платформ;
- Получения и обработки персональной информации без согласия пользователей;
- Несоблюдения GDPR, CCPA и иных законодательных нормативов.
Инструменты XAI выступают как дополнение к выбранному ПО и аренде прокси у этичного сервиса.
Технологиями объяснимого ИИ являются:
| Технология | Действия | Польза для дата-харвестинга |
| SHAP | Объясняет важность отдельных параметров для принятия взвешенных решений | Оптимизация выбора типа IP и частоты ротации внешних адресов |
| LIME | Анализирует сделанные прогнозы и предиктивные оценки | Проверка сайтов и геолокаций IP на релевантность перед покупкой серверных прокси |
| Alibi Explain | Активирует инструменты оценки действий ИИ-алгоритмов | Оценка точности и актуальности собранных онлайн-сведений |
| AI Fairness 360 | Проводит аудит предвзятости (bias) модели | Обоснование выбора целевых данных или параметров их отбора |
| Model Cards | Документирует процесс машинного обучения и развертывания нейросети | Упрощение проверки и парсинга датасетов. |
Перечисленные решения работают на то, чтобы сбор данных в интернете велся легально и этично, в соответствии с поставленными задачами (например, агрегацией цен или характеристик товаров) и с использованием лучших резидентных и мобильных прокси.
Этапы этичного сбора данных с XAI и арендой прокси
Объяснимый ИИ изучает и каталогизирует сотни аспектов работы нейросетей, что требует дополнительной вычислительной мощности и финансовых затрат. Это делает XAI инструментом веб-скрапинга корпоративных масштабов с арендой прокси-пулов на тысячи адресов с распределением HTTP-запросов между ними. С точки зрения анализируемых параметров такие NLP-модели работают по ряду направлений:
| Аспект | Роль XAI | Пример технологии |
| Выбор прокси | Определяет подходящие IP-адреса и экосистемы, которые предлагают купить серверные прокси в соответствии с нормами AML и KYC | SHAP для детальной оценки качества моделей машинного обучения, методов выбраковки исходных датасетов и пр. |
| Мониторинг скрапинг-сессии | Отслеживает работу каждой программы и библиотеки для снижения количества ошибок | Пользовательские SaaS-фреймворки |
| Соблюдение заданных настроек | Проверяет точность, полноту и релевантность конечных сведений требованиям | LIME для проверки геолокации IP, их аптайма, параметров смены внешних адресов. |
Этапы использования объяснимого ИИ для этичного сбора веб-данных включают:
- Определение целей и задач получения общедоступной онлайн-информации;
- Проверку того, насколько цели скрапинг-сессии соответствуют соображениям этики;
- Выбор веб-парсера, инструментов балансировки нагрузки, облачных хранилищ и другого ПО, в том числе покупка лучших прокси (резидентных и мобильных) с аргументацией решения;
- Настройку, тестирование и запуск конвейера сбора данных;
- Отслеживание и ревизию скрапинга для уточнения этичности методов, их дополнительной настройки или замены.
Список примеров того, как объяснимый ИИ помогает собирать веб-данные и пояснять ход процесса пользователю, продолжает формироваться. При этом этичный веб-скрапинг стал стандартом, для следования которому требуется покупать серверные прокси у KYC-совместимых экосистем.
Dexodata предоставляет в аренду прокси с поддержкой HTTPS/SOCKS5 и ротацией IP-адресов из 100+ стран, а каждый IP отвечает требованиям информированного согласия и этичности работы. Мы публикуем советы экспертов по этичному веб дата-харвестингу в нашем блоге и предлагаем попробовать прокси бесплатно.
