[{"data":1,"prerenderedAt":18},["ShallowReactive",2],{"article":3},{"id":4,"category":5,"slug":6,"title":7,"image":8,"page_image":9,"published_at":10,"updated_at":11,"meta_title":12,"meta_description":13,"meta_keywords":14,"content":15,"tags":16,"faqs":17},140,"blog","ua-3-pomexi-pri-sbore-dannyx-s-ii-i-proksi-saitami","3 перешкоди при зборі даних з ІІ та проксі-сайтами","https://blog.dexodata.com/storage/uploads/previews/19-6-s-trusted-proxy-website-3-challenges-in-data-collection-with-ai-and-proxies-cover-fa513efe-98e6-4c44-af1c-7fb7742e2b89.webp","https://blog.dexodata.com/storage/uploads/covers/19-6-b-trusted-proxy-website-3-challenges-in-data-collection-with-ai-and-proxies-cover-0362fbc9-d92f-4f7f-88c4-0b9a6e69bac2.webp","2024/01/23","2024/02/16","Що може завадити збору даних за допомогою ІІ. 3 фактори","3 перешкоди в процесі збору даних в інтернеті за допомогою ІІ та проксі-сайтів. Упередження ІІ, якість датасетів, динаміка даних та способи їх подолання.","Аренда прокси, Прокси сайт","\u003C!DOCTYPE html PUBLIC \"-//W3C//DTD HTML 4.0 Transitional//EN\" \"http://www.w3.org/TR/REC-html40/loose.dtd\">\n\u003C?xml encoding=\"utf-8\"?>\u003Chtml>\u003Cbody>\u003Cp>\u003Cem>\u003Cstrong>Зміст статті:\u003C/strong>\u003C/em>\u003C/p>\n\u003Cul>\n\u003Cli>\u003Ca href=\"#anchor1\">Парадокс при зборі даних на основі ІІ\u003C/a>\n\u003Cul>\n\u003Cli>\u003Ca href=\"#anchor2\">Перешкода при зборі даних з ІІ №1. Упередження\u003C/a>\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Ca href=\"#anchor3\">Перешкода при зборі даних з ІІ №2. Якість\u003C/a>\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Ca href=\"#anchor4\">Перешкода при зборі даних з ІІ №3. Динаміка даних\u003C/a>\u003C/li>\n\u003C/ul>\n\u003C/li>\n\u003C/ul>\n\u003Cp>Обсяги даних для збору зростають. У 2023 році \u003Ca href=\"https://explodingtopics.com/blog/big-data-trends\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">кожен день в інтернеті додавалося 3.5 квінтильйона байтів\u003C/a> інформації. У порівнянні з 2015 роком, коли ця цифра становила 2.5 квінтильйона, динаміка очевидна. А скільки квінтильйонів буде в 2030? Цього не передбачити. Але одне передбачити можна. Незважаючи на експоненціальні темпи, дані будуть агрегуватися і оброблятися. В ролі екосистеми для \u003Ca href=\"https://dexodata.com/ru/data-scraping\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">оренди проксі при зборі даних Dexodata\u003C/a> спостерігає за гонкою. Хто переможе, будуть це безкінечні датасети чи розумні інструменти ІІ для їх збору?\u003C/p>\n\u003Ch2>\u003Ca name=\"anchor1\">\u003C/a>Парадокс збору даних на основі ІІ\u003C/h2>\n\u003Cp>Обчислювальні потужності набрали галопуючий темп розвитку. Статистика показує:\u003C/p>\n\u003Cul>\n\u003Cli>З 2010 року сукупність обчислювальних ресурсів у частині МО збільшилася в 10 мільярдів раз;\u003C/li>\n\u003Cli>Як нагадує Time, ІІ вже зрівнявся з людиною і перевершив людей при розпізнаванні почерку і усної мови, аналізі зображень і текстів. Навіть побутовий контекст схоплюється на льоту.\u003C/li>\n\u003C/ul>\n\u003Cp>Встає логічне питання. Якщо ІІ все оперативніше інтерпретує дані, то які можливі перешкоди при \u003Ca href=\"https://dexodata.com/ru/blog/kakie-preimushhestva-daet-massovyi-sbor-dannyx-posredstvom-iskusstvennogo-intellekta\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">зборі даних на основі ІІ\u003C/a>? Адже збирати інформацію повинно бути простіше, ніж оцінювати. Парадоксальним чином, тут присутні три нюанси, які опише наш проксі-сайт.  \u003C/p>\n\u003Cp style=\"line-height: 0.5;\"> \u003C/p>\n\u003Ch3>\u003Ca name=\"anchor2\">\u003C/a>Перешкода при зборі даних з ІІ №1. Упередження \u003C/h3>\n\u003Cp style=\"line-height: 0.1;\"> \u003C/p>\n\u003Cp>Дані генеруються людьми, відображаючи людську природу. Як соціальні одиниці ми відчуваємо упередження. Відповідно, дані також містять упередження. Збір таких даних, з властивою їм упередженістю, призведе до спотворених і помилкових висновків. Незалежно від того, наскільки розумно працює ІІ. Якщо він накопичує і інтерпретує неправильну або неповну інформацію, він збере дефектні датасети і запропонує неправильні рішення. Це стандартна перешкода при зборі даних з ІІ. Як показують недавні дослідження, організації часто страждають від негативних наслідків через упередженість ІІ. Так, в одному опитуванні 36% респондентів заявили, що їх компанії зіткнулися з ними.\u003C/p>\n\u003Cp>Станом на 2024 рік вирішити цю задачу без живих людей неможливо. Остаточні матеріали повинні вручну переглядатися кількома рецензентами з урахуванням контексту, щоб виявити упередженість.\u003C/p>\n\u003Cp style=\"line-height: 0.5;\"> \u003C/p>\n\u003Ch3>\u003Ca name=\"anchor3\">\u003C/a>Перешкода при зборі даних з ІІ №2. Якість \u003C/h3>\n\u003Cp style=\"line-height: 0.1;\"> \u003C/p>\n\u003Cp>За даними Gartner, \u003Ca href=\"https://www.gartner.com/smarterwithgartner/3-barriers-to-ai-adoption\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">якість даних входить до ТОП-3 перешкод при роботі з ІІ\u003C/a>. Його підтримання в процесі збору — нетривіальна задача. Інформація часто неструктурована, що вимагає зусиль по її оперативній обробці. ІІ має в цьому плані певний потенціал. Він здатний на корисні маніпуляції, такі як: очищення даних, їх транскрибування тощо. При цьому штучний інтелект все одно потрібно навчати і контролювати.\u003C/p>\n\u003Cp style=\"text-align: center;\">\u003Cimg src=\"https://blog.dexodata.com/storage/uploads/images/140/19-6-geo-targeted-proxies-3-challenges-in-data-collection-with-ai-and-proxies-pic-b8670048-247f-4886-a6c9-71e423904bb3.png\" alt=\"3 перешкоди в процесі збору даних в інтернеті за допомогою ІІ та проксі-сайтів. Упередження ІІ, якість датасетів, динаміка даних та способи їх подолання.\" width=\"1032\" height=\"491\">\u003C/p>\n\u003Cp>Для цього члени ІІ-команди по збору даних повинні розуміти, як:\u003C/p>\n\u003Col>\n\u003Cli>Ідентифікувати відсутні дані в датасетах;\u003C/li>\n\u003Cli>Перевіряти датасети на цілісність і несуперечливість;\u003C/li>\n\u003Cli>Розпізнавати неактуальність даних;\u003C/li>\n\u003Cli>Розбиратися в питаннях їх надмірності.\u003C/li>\n\u003C/ol>\n\u003Cp style=\"line-height: 0.5;\"> \u003C/p>\n\u003Ch3>\u003Ca name=\"anchor4\">\u003C/a>Перешкода при зборі даних з ІІ №3. Динаміка даних\u003C/h3>\n\u003Cp style=\"line-height: 0.1;\"> \u003C/p>\n\u003Cp>\u003Ca href=\"https://dexodata.com/ru/blog/5-glavnyx-trendov-big-data-radi-kotoryx-v-2023-godu-stoit-kupit-lucsie-proksi\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Великі дані\u003C/a> постійно генеруються за рахунок IoT, включаючи датчики, розумну побутову техніку та мобільні гаджети. Новинні сайти, стрічки соціальних мереж, додатки, а також користувацький контент поповнюють Мережу нескінченним потоком. У динаміці ці швидкості та обсяги призводять до перевантажень, помилкового аналізу та затримок при обробці. А деякі дані й зовсім залишаються невикористаними. На них не вистачає потужностей.\u003C/p>\n\u003Cp>Через подібний дрейф даних є ймовірність проявлення трьох проблем другого рівня:\u003C/p>\n\u003Cul>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Часові розбіжності\u003C/strong>\u003C/li>\n\u003C/ul>\n\u003Cp>Дані підлягають постійним змінам через зміни в бізнес-середовищі, поведінкових патернах, технологічних рішеннях. Те, що інформативно сьогодні, може стати нерелевантним завтра. А ІІ продовжить збирати цю вже непотрібну інформацію.\u003C/p>\n\u003Cul>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Підтримання ІІ-моделей в робочому стані\u003C/strong>\u003C/li>\n\u003C/ul>\n\u003Cp>У міру таких часових зсувів, ІІ, навчений на застарілих даних, почне допускати збої. Тому проблематично натренувати розумних збирачів і кібер аналітиків за принципом «раз і назавжди». Інструменти доведеться постійно переучувати.\u003C/p>\n\u003Cul>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Відсутність історичних даних\u003C/strong>\u003C/li>\n\u003C/ul>\n\u003Cp>Коли йдеться про нові явища або трансформації, дає про себе знати нестача знань про минуле. ІІ не зможе витягти і врахувати їх, адже їх просто не існує.\u003C/p>\n\u003Cp>Подолання цих перешкод через дрейф даних можливе за двома напрямками:\u003C/p>\n\u003Col>\n\u003Cli>\u003Cem>Постійні ручні оновлення\u003C/em>, що передбачають переобучення моделі за рахунок свіжих даних. Є також варіант налаштувати автоматичні раунди переобучення за рахунок підгрузки і поглинання даних з певною періодичністю;\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Cem>Гнучкі саморазвиваючі алгоритми\u003C/em>, що використовують методології активного навчання. Цей варіант технічно складний і дорогий, але дає моделям адаптуватися у фоновому режимі. В тому числі стоїть проекції в минуле, по якому немає відомостей.\u003C/li>\n\u003C/ol>\n\u003Cp>Платформа для \u003Ca href=\"https://dexodata.com/ru/blog/geotargeting-proksi-cto-eto-i-zacem-nuzno\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">оренди проксі з геотаргетингом Dexodata\u003C/a> підкреслює об'єктивний факт. ІІ не є панацеєю при зборі та обробці даних. Участь людей все ще необхідна. Звісно, ІІ серйозно допомагає і полегшує технічну частину. Але без живих співробітників штучний інтелект деградує.\u003C/p>\n\u003Cp>Проксі-сайт Dexodata готовий таким працівникам допомогти. Оренда проксі резидентного і мобільного типу для збору даних на основі ІІ пропонується по 100+ країнам. Новим користувачам доступний \u003Ca href=\"https://dashboard.dexodata.com/admin/register?lang=ru\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">безкоштовний пробний період для тесту проксі\u003C/a> при зборі даних.\u003C/p>\u003C/body>\u003C/html>\n",[],[],1783936343270]