Як ML та CV допомагають при зборі великих даних. Нові фактори
Зміст:
У середині 2010-х людство та генерована ним інформація увійшли в еру зетта, а вже в 2020 році кількість веб-даних досягла 64 зеттабайт. Експерти з UBS прогнозують, що до 2030 року рівень генерованої інформації дійде до 660 зеттабайтів. Для Dexodata це відкриває певні перспективи. Будучи екосистемою IP-адресів для збору даних, ми розуміємо: чим безмежніші датасети, тим більше користувачів буде орендувати найкращі резидентні та мобільні проксі.
Одночасно виникає питання. А як люди, хай і озброєні просунутими інструментами для дата-харвестингу та проксі з ротацією, будуть здійснювати збір інформації у все зростаючих діапазонах? Мозку важко уявити собі секстильйон байтів, не кажучи вже про скрейпінг на такому циклопічному фоні. Тут на допомогу прийдуть платформи на основі ML та CV.
Як ML та CV впливають на дата-харвестинг
В якості сайту з геотаргетованими проксі ми усвідомлюємо роль точних координат. Змістовна розмова вимагає ясної термінології. У контексті збору даних і штучний інтелект ("ШІ" або інакше AI), і машинне навчання ("МН" або ML), і комп'ютерне зір або бачення (CV або "КЗ/В") набувають специфічних характеристик:
- Поняття "ШІ" описує розумні системи, призначені для роботи, що вимагає людського інтелекту. AI здатний розуміти структуру сайтів, виявляти закономірності, робити високорівневі висновки під час дата-харвестингу;
- Поняття ML, як частина сфери ШІ, говорить про алгоритми та моделі, що дозволяють комп'ютерам вирішувати завдання без явного програмування. Це означає, що софт для витягування даних на основі ML буде навчатися та вдосконалюватися сам, відштовхуючись від "професійного" досвіду. Під час дата-харвестингу такі помічники самостійно адаптуються до змін у коді веб-площадок та їхньому контенті, а також до антискрейпінгових механізмів. Після цього ML може взяти на себе аналіз інформації, нормалізацію даних та фінальні висновки;
- Як слідує з назви, CV передбачає підхід нового покоління до візуального контенту. Комп'ютерне зір робить можливим витягування та інтерпретацію інформації з зображень та відео.
ML та збір даних
Автоматизований дата-харвестинг, раніше вважався кроком вперед у порівнянні з ручним копіюванням, вже не відповідає сьогоднішнім потребам. Строгі, раз і назавжди встановлені шаблони, які змінюються тільки вручну (або за допомогою застарілих алгоритмів, що функціонують за прямолінійним принципом "якщо, то"), все частіше призводять до невдач. Без ML з кожним днем стає складніше передбачити постійно виникаючі перешкоди, в тому числі:
| Бар'єр | Роль ML при обході бар'єра |
| Обмеження по IP | Щоб уникати реакції з боку сайтів, бажано використовувати унікальну IP-адресу під кожен окремий акаунт (в ряді випадків — запит). Машинне навчання здатне допомогти з оптимізованою ротацією проксі |
| CAPTCHA | Цей старий прийом вимагає або інтеграції сторонніх рішень для обробки капчі, або написання власної утиліти. ML полегшить досягнення обох цілей |
| Динамічний контент | Сучасні веб-простори часто вдаються до технологій рендерингу на клієнтській стороні (наприклад, до JS) для генерації динамічного контенту. Тут ML знову в силах посприяти налагодженню безперебійного скрейпінгу |
| Ліміти на рейти | Щоб захистити свої сервери, сайти регулярно обмежують обсяги запитів, які клієнти можуть ініціювати за певний термін. Обхід лімітів на рейти вимагає спеціальних маніпуляцій з кінцевими точками, заголовками, проксі та іншими параметрами. Самоучні алгоритми будуть обробляти цей потік дій з підвищеною швидкістю |
| Зміни в структурі сторінки | Зміни в дизайні сайту або структурі його HTML серйозно гальмують функціонування скрейперів. З натренованим алгоритмом буде легше вибрати потрібні елементи навіть у трансформованому середовищі |
| "Медові пастки" (від англ. Honeypot) | Ці елементи та посилання приховані від людського погляду. Даний код призначений виключно для скриптів. Варто їм ініціювати взаємодію з пасткою, вона схлопується. Алгоритми, в принципі, можуть навчитися обходити приманки |
| Цифрові відбитки пальців | Тут акцент робиться на зборі та аналізі відомостей про браузер і створенні відмінних цифрових ярликів для моніторингу відвідувачів сайту. Алгоритми ML, очевидно, швидше "змінять обличчя" для обходу цього бар'єра |
Наведенний вище список не є вичерпним. Потенційні блокери також включають:
- Вимогу періодично вводити логіни та паролі під час сесії;
- Повільну швидкість завантаження, що перешкоджає скрейперам;
- Нездатність небраузерних юзер-агентів вирішити проблему. Навіть з ними суть відбувається, збір даних, встановлюється швидко і т. д.
Для їх нейтралізації на ринку вже присутні готові до використання розумні рішення по витягуванню даних. Яким би не був остаточний вибір з цього переліку, не забувайте про оренду найкращих резидентних та мобільних проксі. Без зовнішніх IP поки що зі своєю задачею не впорається і найпрогресивніший інструмент.
CV як новий рубіж у роботі з даними
ML-фреймворки при зборі великих даних вже стали звичною практикою (або скоро нею стануть). CV — інша справа. Це фактор завтрашнього дня, що змінює правила гри. Інновації, що відбуваються на наших очах, є результатом роботи кількох десятиліть. Відповідні моменти були ще в "Проекті MAC", запущеному Массачусетським технологічним інститутом у середині 1960-х ("Проект з математики та обчисленням", Project on Mathematics and Computation). Сама ж ця ініціатива походила з початку XX століття. Первинним джерелом прогресу в сфері CV можна визнати праці американського інженера Германа Холлерита, батька електромеханічного табулятора на основі перфокарт. З тих пір пройшло багато часу, і ось людство отримало в руки можливість навчити комп'ютер інтерпретувати 2D- та 3D-зображення.
До недавніх пір, говорячи про "звичайний" ML, більшість уявляло собі тексти, таблиці, рядки коду і т. д. Однак ще більше інформації можна витягти з чисто графічного контенту. Погляньмо на факти:
- 90% даних надходить до мозку людини від візуальних сигналів. Тому ми так любимо картинки та відео;
- За даними Harvard Design Magazine, в інтернеті викладено 750 мільярдів зображень. CV робить їх доступними для розумного пошуку, витягування, аналізу та інтерпретації;
- CV працює і з відео. Тут є де розвернутися. На одному тільки YouTube у 2025 році було викладено понад 900 мільйонів роликів.
Скрин скрейпінг на основі проксі та інші форми витягування візуальних даних перетворюють зображення та відео на золоту жилу для аналітиків, вчених, маркетологів та інших професій. CV продуктивно служить навіть най"консервативнішим" галузям, що знаходяться під строгим регулюванням:
| Сфера | Фронт роботи для CV |
| Фінанси | Узагальнення паперових чеків, рахунків-фактур, угод та контрактів на основі CV |
| Автомобілі | CV дозволяє безпілотним машинам тренуватися, навчатися та, власне, функціонувати на дорозі |
| ПО для охорони здоров'я | Аналіз великих графічних даних МРТ-, КТ- та УЗД-обстежень за допомогою CV |
| Промисловість | Сканування баз зі штрихкодами, перевірка упаковок, контроль якості через CV |
Коли йдеться про менш регульовані області (наприклад, про збір даних для інтернет-торгівлі, аналітику YouTube або маркетингову діяльність з захисту бренду), варіанти стають ще ширшими. CV може аналізувати цілісні контексти, перетворювати зображення в датасети та зчитувати і категоризувати емоції та реакції.
Незалежно від галузі чи передбачуваного сценарію, розкривати потенціал ML та CV при зборі даних варто в поєднанні з найкращими резидентними та мобільними проксі від Dexodata. Наш пул складається з 1+ мільйона етичних IP-адрес по 100+ країнах. Ми пропонуємо аптайм 99,9%, службу підтримки користувачів та доступні тарифи, від 3.65 доларів за 1Гб або 0,3 долара за порт — цього функціоналу достатньо для витягування публічної інформації на основі ML та CV.
Новим користувачам доступний безкоштовний пробний період проксі!
