[{"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},71,"blog","ua-kak-uspesno-vesti-sbor-dannyx-na-osnove-ii-v-2023-godu-problemy-i-ix-resenie","Як успішно вести збір даних на основі ШІ в 2023 році: проблеми та їх вирішення","https://blog.dexodata.com/storage/uploads/previews/9-2-2-s-trusted-proxy-website-difficulties-of-ai-based-harvesting-cover-600x285-5e903596-5116-4c31-8f7b-4b4002659c74.webp","https://blog.dexodata.com/storage/uploads/covers/9-2-2-b-trusted-proxy-website-difficulties-of-ai-based-harvesting-cover-1032x491-d2a4b3fe-b96e-4a32-9878-dd9c906e0351.webp","2023/07/11","2024/02/16","Що заважає розвитку збору даних на базі ШІ з орендою проксі в 2023 році","Список складнощів при масовому зборі даних з орендою проксі, а також можливості їх подолання для тих, хто купив приватні проксі з ротацією Dexodata.","купить прокси с ротацией, аренда прокси, попробовать прокси бесплатно, купить приватные прокси","\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:\u003C/strong>\u003C/em>\u003C/p>\n\u003Cul>\n\u003Cli>\u003Ca href=\"#anchor1\">Які проблеми вирішує скрейпінг на основі ШІ з кращими сайтами проксі\u003C/a>\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Ca href=\"#anchor2\">Що заважає скрейпінгу на базі ШІ через сайти проксі-серверів\u003C/a>\n\u003Cul>\n\u003Cli>\u003Ca href=\"#anchor3\">Витрати\u003C/a>\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Ca href=\"#anchor4\">Доступність\u003C/a>\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Ca href=\"#anchor5\">Витрата зусиль\u003C/a>\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Ca href=\"#anchor6\">Надмірність даних\u003C/a>\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Ca href=\"#anchor7\">Упередженість\u003C/a>\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Ca href=\"#anchor8\">Відсутність компонентів\u003C/a>\u003C/li>\n\u003C/ul>\n\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Ca href=\"#anchor9\">Яке майбутнє чекає скрейпінг на базі ШІ\u003C/a>\u003C/li>\n\u003C/ul>\n\u003Cp>\u003Ca href=\"https://dexodata.com/ru/blog/12-sfer-biznesa-primenyayushhix-ii-s-arendoi-proksi-v-2023-godu\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Автоматизований збір даних\u003C/a> — інструмент для повсякденної роботи та розвитку як малих, так і великих компаній з використанням оренди проксі. Розвиток цих технологій призвів до впровадження машинного навчання. Dexodata в 2023 році пропонує \u003Ca href=\"https://dexodata.com/ru/residential-proxies\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">купити проксі з ротацією IP\u003C/a>, які залишаються обов'язковим елементом стабільно працюючих алгоритмів-збирачів на основі ШІ. Наша стаття присвячена складнощам і викликам, які ще потрібно подолати в сфері роботи з мережею інформацією.\u003C/p>\n\u003Ch2>\u003Ca name=\"anchor1\">\u003C/a>Які проблеми вирішує скрейпінг на основі ШІ з кращими сайтами проксі\u003C/h2>\n\u003Cp>Отримання загальнодоступних веб-даних супроводжується купівлею приватних проксі в масштабах десятків і сотень портів. Тому важлива можливість спробувати проксі безкоштовно перед покупкою. Використання проміжних серверів спрощує процедури на основі машинного навчання. Зараз описані методики дозволяють впоратися з:\u003C/p>\n\u003Col>\n\u003Cli>Підбором релевантних URL;\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Ca href=\"https://dexodata.com/ru/mobile-proxies\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Орендою проксі\u003C/a>, підключенням і управлінням IP;\u003C/li>\n\u003Cli>Економією часу та ресурсів.\u003C/li>\n\u003C/ol>\n\u003Cp>Рішення на основі ШІ створюють пул URL-адрес тематичного контенту на сайтах відповідної тематики. Неактивні адреси виключаються, а релевантність вмісту визначають, серед інших, \u003Ca href=\"https://dexodata.com/ru/blog/kakoe-budushhee-ozidaet-veb-skreiping\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">алгоритми обробки природної мови (NLP)\u003C/a>.\u003C/p>\n\u003Cp>Купити проксі з ротацією з інтеграцією ШІ — означає забезпечити безперебійну роботу автоматики без обмежень з боку захисних онлайн-систем. Штучний інтелект також вирішує, які приватні проксі купити: резидентні, серверні чи мобільні.\u003C/p>\n\u003Cp>Управління здійснюється через протокол HTTP за допомогою API-запитів. Це спосіб:\u003C/p>\n\u003Cul>\n\u003Cli>Автоматизувати зміну зовнішніх адрес;\u003C/li>\n\u003Cli>Збільшувати кількість хостів за необхідності;\u003C/li>\n\u003Cli>Підвищувати надійність цифрових відбитків за допомогою \u003Ca href=\"https://dexodata.com/ru/blog/pravda-i-vymysel-5-veshhei-kotorye-nuzno-znat-o-proksi-i-antidetekt-brauzerax\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">антидетект-браузерів\u003C/a> і headless-програм.\u003C/li>\n\u003C/ul>\n\u003Cp>Наработки, отримані в ході машинного навчання, коригуються досвідом, отриманим у процесі. Моделі збору даних з покращеним ШІ виявляють повторювані шаблони ресурсів і застосовують їх до схожих цільових сторінок. Окрім економії часу на обробку даних, це економить бюджет. Те ж саме стосується і каталогізації та розстановки тегів зібраних даних.\u003C/p>\n\u003Cp>Інструменти на основі ШІ пройшли довгий шлях. Однак існує ряд питань, ще що потребують вирішення.\u003C/p>\n\u003Cp style=\"line-height: 0.5;\"> \u003C/p>\n\u003Ch3>\u003Ca name=\"anchor2\">\u003C/a>Що заважає скрейпінгу на базі ШІ через сайти проксі-серверів\u003C/h3>\n\u003Cp style=\"line-height: 0.1;\"> \u003C/p>\n\u003Cp>Розвиток бізнесу базується на рішеннях, обумовлених відомостями про ринок, конкурентів і внутрішні процеси компанії. \u003Ca href=\"https://dexodata.com/ru/blog/kak-ii-pomogaet-sobirat-veb-dannye\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Збір публічної інформації в інтернеті на базі ШІ-рішень\u003C/a> у поєднанні з орендою проксі — оптимальний спосіб отримання потрібної статистики.\u003C/p>\n\u003Cp>Список недоліків методу в скороченій формі можна представити так:\u003C/p>\n\u003Col>\n\u003Cli>Витрати\u003C/li>\n\u003Cli>Доступність\u003C/li>\n\u003Cli>Витрата зусиль\u003C/li>\n\u003Cli>Надмірність даних\u003C/li>\n\u003Cli>Упередженість\u003C/li>\n\u003Cli>Відсутність компонентів.\u003C/li>\n\u003C/ol>\n\u003Cp>Розглянемо кожен пункт детальніше.\u003C/p>\n\u003Cp style=\"line-height: 0.5;\"> \u003C/p>\n\u003Ch3>\u003Ca name=\"anchor3\">\u003C/a>1. Витрати\u003C/h3>\n\u003Cp style=\"line-height: 0.1;\"> \u003C/p>\n\u003Cp>Впровадження веб-аналітики на основі ШІ в корпоративних масштабах — витратна опція. Найбільш затратні етапи:\u003C/p>\n\u003Cul>\n\u003Cli>Машинного навчання\u003C/li>\n\u003Cli>Непосреднього збору інформації\u003C/li>\n\u003Cli>Структуризації\u003C/li>\n\u003Cli>Зберігання інформації.\u003C/li>\n\u003C/ul>\n\u003Cp>Стабільність з'єднання забезпечують як надійне обладнання, так і сучасне програмне забезпечення. Важливо мати в партнерах перевірену, стійку до навантажень екосистему. Спробуйте проксі безкоштовно, щоб купити найкращі приватні проксі з \u003Ca href=\"https://dexodata.com/ru/pricing\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">найбільш вигідними тарифними планами\u003C/a>.\u003C/p>\n\u003Cp style=\"line-height: 0.5;\"> \u003C/p>\n\u003Ch3>\u003Ca name=\"anchor4\">\u003C/a>2. Доступність\u003C/h3>\n\u003Cp style=\"line-height: 0.1;\"> \u003C/p>\n\u003Cp>Необхідні аналітичні веб-категорії можуть бути складними для отримання в масштабах. Мобільні онлайн-платформи та сайти електронної комерції використовують захисні фільтри. Вони переривають веб-сеанси з числом запитів вище середнього. \u003Ca href=\"https://dexodata.com/ru/blog/kak-dexodata-pomogaet-kompaniyam-po-vsemu-miru\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">ШІ-платформи мережевої аналітики\u003C/a> використовують динамічні проксі, що дозволяють проводити безперервний сеанс збору відомостей і покращують релевантність цифрових відбитків браузера. Однак системи онлайн-фільтрації також постійно розвиваються. Це вимагає точної налаштування використовуваного ПЗ.\u003C/p>\n\u003Cp style=\"text-align: center;\">\u003Cimg src=\"https://blog.dexodata.com/storage/uploads/images/71/9-2-2-geo-targeted-proxies-difficulties-of-ai-based-harvesting-pic-1032x491-3fc48e1e-39da-4c4d-a3ab-069f86374fa0.png\" alt=\"Що заважає розвитку збору даних на базі ШІ з орендою проксі в 2023 році\" width=\"1032\" height=\"491\">\u003C/p>\n\u003Cp style=\"text-align: center;\">\u003Csup>Список складнощів автоматизації збору масових даних за допомогою ШІ обширний, але вказані труднощі подолані \u003C/sup>\u003C/p>\n\u003Cp>Невизначеність правового статусу — ще одна перешкода на шляху розробки систем аналізу даних на основі ШІ через \u003Ca href=\"https://dexodata.com/ru/blog/legalnyi-status-veb-skreipinga-s-saitami-proksi-serverov\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">проксі-сервери з хорошою швидкістю\u003C/a>. Хоча витягування публічної інформації в онлайн-сфері було визнано законним, поняття «публічності» продовжує формуватися в законодавчому полі.\u003C/p>\n\u003Cp style=\"line-height: 0.5;\"> \u003C/p>\n\u003Ch3>\u003Ca name=\"anchor5\">\u003C/a>3. Витрата зусиль\u003C/h3>\n\u003Cp style=\"line-height: 0.1;\"> \u003C/p>\n\u003Cp>Рішення, основані на штучному інтелекті, можуть виявитися непридатними для збору онлайн-інформації через зусилля по розгортанню, інтеграції та обслуговуванню таких складних інструментів.\u003C/p>\n\u003Cp>Серед інших недоліків — нестача висококваліфікованих спеціалістів, які мають досвід як в обробці даних, так і в реалізації машинного навчання. Потрібен час, перш ніж технологія стане настільки доступною і простою, що стане впроваджуватися в процеси прийняття рішень повсюдно.\u003C/p>\n\u003Cp style=\"line-height: 0.5;\"> \u003C/p>\n\u003Ch3>\u003Ca name=\"anchor6\">\u003C/a>4. Надмірність даних\u003C/h3>\n\u003Cp style=\"line-height: 0.1;\"> \u003C/p>\n\u003Cp>\u003Ca href=\"https://dexodata.com/en/blog/big-data-a-quick-look-on-the-market\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Великі дані (big data)\u003C/a> містять корисні дані про цільову аудиторію, конкурентів, специфіку та характеристики наукової діяльності, перевезень, медицини тощо. Однак надлишок неструктурованої та пів-структурованої інформації вимагає обробки з використанням ШІ, здатного аналізувати лінгвістичні моделі та не оцифровані масиви. А також інтерпретувати «сирі» дані з хмарних сховищ з потрібної точки зору. Інші труднощі пов'язані з:\u003C/p>\n\u003Cul>\n\u003Cli>Широким спектром інфраструктури динамічних веб-сайтів і додатків;\u003C/li>\n\u003Cli>Перевіркою актуальності джерел інформації;\u003C/li>\n\u003Cli>«Безшовною» інтеграцією результатів в 1С, Salesforce та інші CRM-системи.\u003C/li>\n\u003C/ul>\n\u003Cp>Обсяги биг дата ускладнюють роботу через перевантаження інфраструктури. Її можна уникнути, якщо \u003Ca href=\"https://dexodata.com/ru/datacenter-proxies\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">купити проксі\u003C/a> з ротацією в обсязі, достатньому для корпоративних потреб.\u003C/p>\n\u003Cp style=\"line-height: 0.5;\"> \u003C/p>\n\u003Ch3>\u003Ca name=\"anchor7\">\u003C/a>5. Упередженість\u003C/h3>\n\u003Cp style=\"line-height: 0.1;\"> \u003C/p>\n\u003Cp>Необ'єктивні дані непридатні для використання. Причини появи таких вихідних обсягів інформації включають в себе:\u003C/p>\n\u003Col>\n\u003Cli>Людське втручання;\u003C/li>\n\u003Cli>Нечіткі або застарілі набори інформації для машинного навчання алгоритмів;\u003C/li>\n\u003Cli>Прихильність одній програмі або ШІ-моделі;\u003C/li>\n\u003Cli>Способи отримання, форматування та представлення результатів.\u003C/li>\n\u003C/ol>\n\u003Cp>Недолік прозорості в поясненні механізмів роботи автоматизованого збору веб-свідчень може налаштувати керівництво компанії проти інструментів або призвести до неправильного тлумачення результатів.\u003C/p>\n\u003Cp style=\"line-height: 0.5;\"> \u003C/p>\n\u003Ch3>\u003Ca name=\"anchor8\">\u003C/a>6. Відсутність компонентів\u003C/h3>\n\u003Cp style=\"line-height: 0.1;\"> \u003C/p>\n\u003Cp>Об'єктивна інформація не гарантує точних результатів. За \u003Ca href=\"https://www.mckinsey.com/featured-insights/artificial-intelligence/ai-adoption-advances-but-foundational-barriers-remain\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">статистикою компанії McKinsey\u003C/a>, кожна четверта компанія, що застосовує аналітику даних, зібраних ШІ-моделями, відмовляється від цієї практики. Причина — в невідповідності інформації реальному становищу на ринку.\u003C/p>\n\u003Cp>Подальшому поширенню автоматизованих ШІ-збирачів даних в онлайн-сфері, крім того, заважає відсутність:\u003C/p>\n\u003Cul>\n\u003Cli>Професійних навичок\u003C/li>\n\u003Cli>Досвіду та знань\u003C/li>\n\u003Cli>Безсторонніх масивів з прикладами для машинного навчання.\u003C/li>\n\u003C/ul>\n\u003Cp>Недостатнє розуміння переваг ШІ також заважає передачі функцій роботи з веб-свідченнями автоматизованим онлайн-алгоритмам з використанням ШІ.\u003C/p>\n\u003Cp style=\"line-height: 0.5;\"> \u003C/p>\n\u003Ch3>\u003Ca name=\"anchor9\">\u003C/a>Яке майбутнє чекає скрейпінг на базі ШІ\u003C/h3>\n\u003Cp style=\"line-height: 0.1;\"> \u003C/p>\n\u003Cp>Бізнес-аналітика та прогнози на основі аналітики даних базуються на достовірності зібраної інформації. Рішення на основі ШІ для збору та обробки інформації з інтернету вже створюють списки найбільш підходящих URL-адрес, прискорюють процедури налаштування та обслуговування ПЗ, а також управляють купленими приватними проксі.\u003C/p>\n\u003Cp>Поточна ситуація на ринку веб-аналітики вселяє оптимізм. Обнадійливим прикладом служить \u003Ca href=\"https://dexodata.com/ru/blog/kak-poyavilis-proksi-prosloe-nastoyashhee-i-budushhee\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">історія розвитку проксі\u003C/a>. У 2023 році спробувати проксі безкоштовно простіше, ніж десять років тому. Оренда проксі від Dexodata в ділових цілях стала повсякденною практикою. Ми надаємо безкоштовний пробний доступ до динамічних резидентних, мобільних та серверних проксі, що працюють відповідно до принципів AML та KYC. У списку \u003Ca href=\"https://dexodata.com/ru/pricing\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">тарифних планів\u003C/a> — вигідні пропозиції для приватних осіб та корпоративних клієнтів.\u003C/p>\u003C/body>\u003C/html>\n",[],[],1783936345561]