12 сфер бізнесу, що застосовують ШІ з орендою проксі в 2023 році
Зміст:
Застосування штучного інтелекту (ШІ) — важливий тренд 2023 року. Dexodata надає можливість купити динамічні оновлювані проксі для мережевого ПЗ на базі ШІ, що застосовується для оптимізації ланцюга постачань.
Світовий ринок програмних рішень з використанням ШІ оцінюється в $387 мільярдів з потенціалом зростання майже до півтора трильйонів доларів у 2029 році, такові підрахунки Fortune Business Insights. Сьогодні ми приділимо увагу сферам діяльності, де веб-аналітика на основі штучного інтелекту найбільш перспективна і вимагає для роботи купити проксі недорого, але в корпоративних масштабах.
Які сфери діяльності пов'язані з ШІ та сайтами проксі-серверів
Машинне навчання (Machine Learning, ML) як частина тренінгу ШІ включає в себе десятки моделей. Це призвело до появи нового міждисциплінарного підходу — MLOps. Він потрібен, по-перше, для виробництва, впровадження та експлуатації моделей з покращеним ШІ. А по-друге, він вимагає інтеграції моделей в рамках методів DevOps.
Взаємодія ШІ-алгоритмів з використанням індивідуальних проксі дозволяє знизити операційні витрати. В окремості ж виділяють 12 категорій бізнесу, що використовують інструменти на основі ШІ. Це:
- Веб-аналітика даних
- Комерція та маркетинг
- Забезпечення безпеки
- Розвиток мереж
- Персональні диджитал-консультанти
- Створення нового контенту
- Роботизовані машини
- Оптимізація повторюваних завдань
- Прогнозування
- Покращення комунікації
- Наукова діяльність
- Технології «розумного дому».
Ми коротко опишемо вищезазначені області діяльності, особливості розвитку в них ШІ та машинного навчання і назвемо причини купити проксі з ротацією для їх роботи.
1. Веб-аналітика даних
Програми-скрейпери з підтримкою ШІ потрібні для отримання надійної загальнодоступної інформації в корпоративному масштабі. Інструменти на основі машинного навчання спрощують автоматизований збір даних з використанням куплених недорого проксі. Такий ШІ здатний:
- Отримати URL підходящих джерел;
- Купити динамічні оновлювані проксі і налаштувати ротацію IP-адрес;
- Аналізувати і витягувати дані;
- Структурувати їх і проаналізувати;
- Виправити знайдені помилки;
- Представити результати в зручочитаємому вигляді для подальшого використання.
Вказані операції виконуються без прямого контролю з боку людини-оператора. Великі лінгвістичні моделі (Large Language Model, LLM), серед іншого, пишуть за запитом код на вибраній мові програмування для запуску автоматичного веб-збирача. Наприклад, для аналізу цін на сайтах електронної комерції, таких як «Озон» та «Яндекс.Маркет». ChatGPT — найбільш відома мовна модель подібного типу.
ШІ-технології за рахунок точної вибірки формують навчальні матеріали для створення інших чат-ботів на основі машинного навчання. Індустрія соціальних мереж вже не існує поза ШІ-методами. Роботи збирають характеристики і дії користувачів з профілів. Потім вони:
- роблять персоналізовані пропозиції на основі приватних відомостей;
- відстежують суспільні настрої за даними в анонімній формі.
Управління міським трафіком також побудовано на основі аналізу великих даних, big data. Це відомості, що надходять від автомобілів, елементів інфраструктури, відеокамер, пішоходів і стільникових операторів. З їх допомогою міські адміністрації:
- прогнозують можливі затори,
- швидше виявляють аварії;
- усувають збої/неисправності разом з наслідками.
2. Комерція та маркетинг
Платформи електронної комерції та соцмережі отримали додаткові можливості завдяки системам на базі ШІ. Головне — це підвищена персоналізація на основі аналізу алгоритмів поведінки. Мільярди точок даних доступні зовнішнім дослідникам через кращі резидентні та мобільні проксі. Для доставки релевантної реклами інтелектуальні цифрові інструменти постійно оновлюють дані і поміщають їх у каталоги. ШІ надає відділам маркетингу інструменти для точного таргетингу товарів/послуг і проведення креативних рекламних кампаній для певної ЦА.
3. Забезпечення безпеки
Витоки даних привертають увагу з моменту винаходу Глобальної павутини. Індивідуальні проксі з'явилися для забезпечення конфіденційності на індивідуальному та корпоративному рівнях. Однак системи кібербезпеки з штучним інтелектом підняли захист на новий рівень.
ШІ-роботи сканують мережу і приймають рішення про блокування підозрілого з'єднання — навіть невідомого — з урахуванням раніше виявлених випадків. Удосконалена система безпеки усуває експлойти і зберігає приватні відомості недоторканими.
Розпізнавання облич відстежує правопорушників на вулицях і спрощує авторизацію онлайн або офлайн: і все це на основі моделей машинного навчання.
4. Розвиток мереж
ML-сервери провайдерів роблять мережі більш стабільними і відмовостійкими. Так само як інші проміжні пристрої: наприклад, проксі з ротацією, купити які в 2023 можна на перевірених платформах мережевої аналітики. ШІ-алгоритми мають такі можливості:
- Зниження пінгу і збільшення часу безвідмовної роботи з'єднань;
- Контроль стану мережевих вузлів;
- Виявлення «пляшкових горлечок» в інфраструктурі;
- Аналіз доступності кінцевих пристроїв, серверів і комутаторів;
- Фільтр спам-повідомлень;
- Прискорення IP-підмереж на основі NAT-технології;
- Усунення помилок, таких як переповнення буфера даних (buffer data overflow).
5. Персональні диджитал-консультанти
Цифрові помічники навчаються на великих мовних моделях, вони ж LLM. ШІ-алгоритми імітують людську мову і мислення, створюючи позитивний користувацький досвід. Роботи розуміють текстові або голосові запити і надають персоналізовані відповіді на основі мільярдів параметрів, як це робить ChatGPT.
Аналітичні інструменти на основі штучного інтелекту надають точні рекомендації товарів і ком'юніті відповідно до інтересів і поведінки користувачів ВКонтакте, Tik Tok тощо. ШІ враховує лайки або улюблені пісні в «Яндекс.Музиці», щоб запропонувати найбільш підходящий контент.
Місцезнаходження важливо для отримання актуальної інформації, тому індивідуальні проксі Dexodata в 2023 році надають IP-адреси з геотаргетингом по країні, місту та провайдеру.
Інші приклади реалізованих з ШІ віртуальних помічників включають:
- Персоналізовані навчальні плани з урахуванням потреб, успішності та звичок студента — і автоматичним обліком успішності;
- Механізми бронювання квитків і проживання;
- Оптимальні маршрути навігації і доступність машин таксі або каршерингу.
6. Створення нового контенту
«Генеруючий» ШІ створює контент для веб-сайтів, ігрових і освітніх додатків. Найбільш відомими графічними ШІ-моделями є DALL-E, Craiyon і Midjourney. А ChatGPT і його аналоги використовуються для створення статей блогів, постів у соціальних мережах, описів товарів і навіть написання дипломних робіт.
Алгоритми на основі машинного навчання знайшли місце в шкільних і вузівських програмах, а також у розробці ігор. Оригінальні питання і вікторини, ілюстрації до уроків і презентації допомагають викладачам урізноманітнити заняття. ШІ також генерує пейзажі, текстові діалоги і дизайн предметів у комп'ютерних іграх. І на ходу створювати діалоги і озвучку для безкінечної серії ситкому.
7. Роботизовані машини
Підприємства застосовують ШІ у виробництві. Промислові алгоритми функціонують як частина RPA-мережі — роботизованої автоматизації процесів (Robotic Process Automation). Цифрові камери контролюють якість на збірних лініях.
Спектр застосування ШІ-технологій широкий, вони знаходять застосування в культурі, промисловості, охороні здоров'я тощо.
Безпілотні автомобілі збирають дані про поточну дорожню обстановку за допомогою ШІ. Інші машини з ШІ допомагають водіям маневрувати або керують автоматизованими вантажівками HGV. Домашні роботи:
- прибирають квартири,
- возять вантажі на складах,
- обслуговують офіси або лікарні.
8. Оптимізація повторюваних завдань
Рутинні обов'язки автоматизуються за допомогою штучного інтелекту. Наприклад:
- Виробники швидше запускають віртуальні симуляції майбутньої продукції, використовуючи моделі на основі машинного навчання;
- Банки відстежують шахраїв за транзакціями;
- Страхові компанії та агентства оренди автомобілів використовують ШІ для пошуку несправностей;
- Удосконалені мовні LLM-алгоритми шукають плагіат у текстах;
- Медичні організації ведуть за допомогою інтелектуальних диджитал-систем облік і обробку медичних карт пацієнтів, використовують їх при постановці детальних діагнозів;
- HR використовують ML-орієнтовані програми при наймі персоналу — шляхом сканування тисяч резюме і вибору найбільш підходящих;
- Дизайнери та розробники застосовують генеративні AI-моделі для тестування фірмових стилів і варіантів UI/UX.
Купити проксі — недорого, при цьому налаштовує характеристики проксі ШІ. Він же змінює зовнішні IP-адреси, забезпечує інтеграцію з ПЗ для масового збору відомостей в Мережі або з антидетект-браузерами.
9. Прогнозування
Прогнозна аналітика ускладнюється через зростаючий обсяг інформації, яку потрібно отримати і обробити в короткі терміни. Стійка до навантаження інфраструктура серверів, така як Dexodata, надає пули індивідуальних проксі для безпечного запуску інструментів збору веб-даних.
Механізми мережевої аналітики управляються штучним інтелектом, які роблять точні прогнози розвитку бізнесу. Алгоритми машинного навчання вивчають ланцюги постачань для ефективного управління:
- виробництвом,
- логістикою,
- зберіганням,
- розподілом товарів/послуг.
Рішення на основі ШІ використовуються і в побуті. Google Search і Яндекс мають функції автозаповнення: вона підказує можливі варіанти запитів при введенні тексту в адресний рядок. Uber впровадив сервісну ШІ-платформу Michelangelo. Вона відстежує трафік і стан автопарку, щоб перевозити клієнтів швидше і з меншими витратами.
10. Покращення комунікації
Розпізнавання людської мови є загальною рисою соціальних мереж. Автопереклад постів і заборони hate speech автоматично виконують просунуті інтелектуальні алгоритми. Вони приймають рішення на асоціативному рівні, по гігабайтам раніше вивчених матеріалів і мільярдам мовних метрик і ключових слів. ШІ покращує повсякденне спілкування за допомогою моделей обробки природної мови через:
- чат-ботів служби підтримки клієнтів,
- переклади статей або постів у соцмережах,
- перетворення аудіо в текст і навпаки.
11. Наукова діяльність
Дослідники працюють з масивами вузькоспеціалізованих «великих даних», які необхідно вивчати. Нейронні мережі, керовані ШІ, беруть на себе збір неструктурованих відомостей і їх обробку. Дослідницькі центри, які купили оновлювані динамічні проксі, роблять їх ланкою в ШІ-системі. Просунутий цифровий інтелект витягує загальнодоступну інформацію з інтернету для роботи соціологів, істориків і психологів.
Нейробіологи використовують можливості прогнозу на основі машинного навчання при експериментах з ДНК. Астрономи вивчають історію галактики і шукають планети, спираючись на big data з космічного телескопа «Джеймс Вебб». Спектр наукової діяльності для впровадження ШІ-технологій безмежний.
12. Технології «розумного дому»
Інтернет речей (IoT) — це підхід до автоматизації процесів для створення домашнього затишку. Голосові помічники Аліса, Alexa і Siri розширюють можливості для розваг і управління домом. Інші програми на базі ШІ можуть:
- Підтримувати комфортну температуру;
- Економити електроенергію, керуючи освітленням в залежності від часу доби та звичок мешканців;
- Знижувати споживання води і тепла;
- Проводити прибирання в кімнатах роботами-пилососами;
- Формувати здоровий раціон, нагадуючи про необхідність поповнити запаси продуктів;
- Слідкувати за здоров'ям сім'ї, зчитуючи показники персональних трекерів, фітнес-браслетів, розумних годинників тощо;
- Охороняти дім і його околиці.
Майбутнє оренди проксі з ШІ
Рішення на основі ШІ проникають у сфери людського життя. Збір і аналіз даних на корпоративному рівні — частина технічного прогресу. Dexodata — це надійна інноваційна інфраструктура для забезпечення безперебійного отримання відомостей і її аналітики в 2023 році. Купіть проксі з ротацією, отримавши консультацію Служби підтримки і спробувавши проксі безкоштовно. Наша екосистема по збору публічних даних допомагає клієнтам отримувати достовірну інформацію і втілювати в життя те, що раніше здавалося немислимим.
