• ИИ
• Сбор данных
• Применение прокси

Веб дата-харвестинг и машинное обучение. Комплексная взаимосвязь

Содержание:

1. Цель машинного обучения и роль аренды прокси в сборе веб-данных
2. Как собирать данные для машинного обучения
3. Веб дата-харвестинг и защитные системы сайтов: роль машинного обучения
4. Зачем покупать серверные прокси для ИИ и ML у Dexodata

Джефф Безос, отец Amazon, заметил: “По сути, влияние машинного обучения будет сводиться к... незаметным на первый взгляд, но серьезным улучшениям по всему спектру бизнес-операций.”

Бизнесмен уловил сущность процесса. Машинное обучение (machine learning, ML) не трансформирует веб дата-харвестинг и обработку информации мгновенно. Оно интегрируется, постепенно меняя правила игры. Специализация экосистемы Dexodata — предоставление прокси в аренду для этичного сбора веб-данных — дает нам шанс отслеживать внедрение нейросетей в веб-скрейпинг.

Автоматизированное получение интернет-сведений, аналитика big data и интеграция полученных из  информации инсайтов в бизнес-процессы требуют машинного обучения ИИ-моделей. Отсюда необходимость покупать серверные прокси, 4G/5G/LTE или резидентные IP для формирования и обогащения обучающих датасетов. Нейросетевые алгоритмы тренируются на данных, извлекают, анализируют и генерируют их. Это объясняет комплексную взаимосвязь веб дата-харвестинга и машинного обучения.

Цель машинного обучения и роль аренды прокси в сборе веб-данных

Треть российских компаний используют искусственный интеллект для повседневных задач:

• Для 60% руководителей и дата-экспертов «сбор высококачественных данных» является причиной инвестировать в ML;  
• Согласно опросам, машинное обучение увеличивает продуктивность (48% респондентов), снижает издержки (46%) и ускоряет анализ извлеченной информации (31%).

Лица, принимающие решения, понимают, что данные — это золото. Для их сбора необходимы средства автоматизации (headless-браузеры, балансировщики нагрузки и пр.), а также сеть промежуточных IP. Перед запуском пайплайна компании стараются бесплатно попробовать прокси для машинного обучения Автоматизированные процедуры, предиктивная аналитика, помощники на базе ИИ — это второстепенные инструменты. На первом месте идет этично полученная информация.

Как собирать данные для машинного обучения

ML предполагает применение самообучающихся программ, натренированных на профильных датасетах. Это требует обширных наборов информации, которую делят в пропорции 80:20 для тренировки и тестирования нейронных сетей. Чтобы обеспечить этот процесс, компании покупают серверные прокси (такие IP имеют аптайм 99,9% и пропускную способность в десятки мегабит в секунду).

Ученые утверждают, что 91% моделей машинного обучения деградирует. Поэтому необходимо регулярное переобучение, а отсюда зависимость от актуальных датасетов.

Возникает неразрывный цикл: ML-софт «рождается» из данных, «питается» ими для обеспечения функциональности, синтезирует собственные сведения, впитывает их же вперемешку со сторонней информацией для тренировки и так далее. 

Инструменты сбора веб-данных с поддержкой ИИ становятся обязательными для работоспособности ML. Долгосрочная аренда прокси оказывается наиболее экономичным решением.

Последовательность сбора данных для машинного обучения выглядит так:

1. Бизнесу требуются датасеты для ML;
2. Собираем целевые URL, отправляем их в скрейпер для сбора данных;
3. Исполнитель решает, какой софт и язык программирования использовать, пробует бесплатно прокси-пулы в определенных геолокациях, настраивает параметры дата-харвестинга и облачные хранилища и т. д.;
4. ПО извлекает и сохраняет сведения;
5. Собранные объемы информации структурируются, оцениваются и проходят обогащение данных, если необходимо;
6. ML-модель обучается на структурированных (CSV и таблицы), полуструктурированных (HTML, JSON или XML) и неструктурированных (логи) массивах информации;
7. Модель генерирует новые данные, часть из которых появляется в открытом доступе и доступна с арендой прокси для дата-харвестинга;
8. С течением времени, в том числе из-за поглощения синтезированного ИИ контента, модель начинает деградировать;
9. Процесс начинается заново с использованием новых подходов, целевых сайтов и промежуточных IP-серверов.

Нейронные сети — это подтверждение того факта, что вечные двигатели не могут существовать. Устойчивые жизненные циклы ИИ-моделей таковы:

Сбор наборов данных ➡ Выбор модели ➡ Обучение ➡ Оценка ➡ Развертывание ➡ Деградация ➡ Переобучение на новых датасетах.

Веб дата-харвестинг и защитные системы сайтов: роль машинного обучения

Этичный сбор открыто доступной в интернете информации в соответствии с политиками KYC и AML — законный процесс. Однако сайты препятствуют извлечению веб-информации по соображениям информационной безопасности.

Обе стороны, владельцы веб-страниц и команды по извлечению публичных сведений, используют ML-технологии для достижения целей. Администраторы сайтов защищают оригинальный контент от автоматизированного доступа, а скрейперы нуждаются в инфо для сравнения цен, проверки рекламы, обучения ИИ и пр. Эти направления являются этичными целями для покупки серверных прокси и резидентных/мобильных IP.

В результате наблюдается «гонка вооружений». Системы на базе ML встречаются с аналогичными технологиями:

Зачем покупать серверные прокси для ИИ и ML у Dexodata

Машинное обучение помогает автоматизированному веб дата-харвестингу, так же как аренда прокси Dexodata для ИИ и ML. Строгое соблюдение норм KYC/AML, обработка до 250 одновременных TCP-запросов на порт и геолокации в более чем 100 странах позволяют нашей экосистеме соответствовать потребностям машинного обучения. Независимо от того, решите ли вы купить серверные прокси, мобильные или резидентные IP, вы получите экспертную техническую поддержку, неограниченную смену  внешних адресов в выбранной геолокации и этичные сервера для обучения и развертывания нейронных сетей. 

Зарегистрируйтесь и попробуйте бесплатно прокси Dexodata для машинного обучения ИИ.