ШІ: онлайн-збір даних з використанням нейромереж

Зміст:

• Штучний інтелект: майбутнє технологій збору веб-даних
• Що таке ШІ в скрейпінгу: аналіз стадій збору даних
• Технології ШІ в агрегації даних
• Штучний інтелект і Dexodata

Інноваційний сервіс Dexodata глобальної агрегації даних пропонує мільйони кращих резидентних та мобільних проксі з геолокацією в більш ніж ста країнах. Завдяки підтримці SOCKS5 та HTTP(S) кожен IP сумісний з стороннім ПЗ, включаючи інструменти на основі штучного інтелекту. Технології машинного навчання впливають на всі сфери застосування веб-скрейпінгу, для яких потрібно купити недорого мобільні проксі або серверні. Це електронна комерція, менеджмент соцмереж, прогнозування, аналітика ланцюга постачань.

Інновації в галузі ШІ, такі як комп'ютерне зір, обробка природної мови та згорткові нейронні мережі, підвищують точність пошуку та отримання HTML-елементів, автоматизують роботу з динамічними цифровими відбитками та дозволяють роботам купувати приватні проксі, що підходять для вибраних цільових сайтів. Удосконалення, які приносять самообучувальні алгоритми, не обмежуються цим списком.

Штучний інтелект: майбутнє технологій збору веб-даних

Робота етичної платформи, яка пропонує недорого купити мобільні проксі, резидентні та серверні IP-адреси, пов'язана з відстеженням трендів IT. Про зростання популярності нейронних мереж свідчать такі цифри:

• Кожна п'ята компанія впроваджує автоматизацію на основі машинного навчання;
• 55% аналітичної роботи, за прогнозами, припаде на нейронні мережі. Це означає відмову від ручного введення даних та налаштування кращих резидентних і мобільних проксі через автоматизовані фреймворки.

Тренд на застосування ШІ для автоматизованого збору онлайн-інформації збережеться в майбутньому.

 

Що таке ШІ в скрейпінгу: аналіз стадій збору даних

 

Отримання та аналіз веб-даних з технологіями штучного інтелекту при розподілі скрейпінгу на етапи виглядає так:

Стадія збору інтернет-даних	Опис	Інструменти
Скрейпінг	Веб-скрейпери на базі ШІ: Виконують навігацію по сайтах; Визначають релевантні елементи; Витягують необхідні дані з використанням раніше підготовлених шаблонів. Підвищити шанси на отримання релевантної інформації у вибраній геолокації можна, якщо купити приватні проксі з геотаргетингом на рівні міста та ISP	BeautifulSoup, Scrapy, Selenium, Puppeteer, GeoSurf
Очищення даних	Після створення первинних датасетів ШІ-алгоритми: Очищають дані від дублікатів і неповних параметрів; Виправляють помилки; Стандартизують формати виводу відомостей	OpenRefine, Pandas, Trifacta, Talend, DataCleaner, Apache Spark
Обробка та інтерпретація	Моделі ШІ з обробкою природної мови: Аналізують і інтерпретують зібрану онлайн інформацію; Перетворюють «сирі» бази даних у придатні для подальшого використання датасети. ШІ-моделі здатні визначати тренди, тенденції або статистичні викиди. Краще купити недорого мобільні проксі, ніж серверні, щоб розподілити навантаження на цільові сервери, знизити вплив ліміту на запити з окремих IP тощо.	TensorFlow, Keras, PyTorch, Scikit-Learn, IBM Watson, Azure ML
Застосування зібраних відомостей	Нейронні роботи автоматизують завантаження очищеної інформації в нові бази даних або інтегрують її у зовнішні пайплайни	Apache Nifi, Talend, Informatica, AWS Glue, Google Cloud Dataflow.

 

Технології ШІ в агрегації даних

 

Агрегація інтернет-даних з використанням ШІ-технологій спирається на ряд методів. Обробка природної мови (NLP) дозволяє:

1. Розпізнавати іменовані сутності (NER), що прискорює ідентифікацію та категоризацію назв, дат, описів, місць розташування тощо, отриманих через кращі резидентні та мобільні проксі з однотипних веб-платформ, наприклад, маркетплейсів або соцмереж;
2. Оперувати даними на різних мовах і співвідносити відомості з мультимовних розділів одного або кількох сайтів.

Використання методів машинного навчання в скрейпінгу залежить від типу тренування майбутньої моделі:

Тип машинного навчання	Опис	Застосування в дата-харвестингу
Контрольований (supervised)	Тренування моделі на маркованих даних	Підвищена точність виявлення закономірностей у динамічній структурі сайтів
Неконтрольований (unsupervised)	Навчання ШІ-алгоритмів на немаркованих датасетах	Виявлення тенденцій і кореляцій у пошуку веб-інформації через куплені приватні проксі
З підкріпленням (reinforcement)	Модель вивчає попередні взаємодії та адаптується до динамічних змін	Адаптивний скрейпінг, який не залежить від переміщення контенту в структурі JavaScript або оновленого розташування елементів інтернет-сторінки.

 

Штучний інтелект і Dexodata

 

Перспективи використання кращих резидентних і мобільних проксі для дата-харвестингу оцінюються за двома напрямками. По-прежньому необхідно купувати приватні проксі у Dexodata або аналогічних екосистем, які діють у строгій відповідності з нормами KYC та AML. Однак підбором типу IP, їх геолокації, встановлення правил ротації адрес та ін. будуть займатися інтелектуальні генеративні системи. Оскільки ми пропонуємо купити недорого мобільні проксі, які інтегруються в ШІ-фреймворки збору інтернет-інформації, рішення Dexodata в роботі з даними залишаються корисними як для малого, так і середнього бізнесу.