[{"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},72,"blog","ua-kakie-preimushhestva-daet-massovyi-sbor-dannyx-posredstvom-iskusstvennogo-intellekta","Які переваги надає масовий збір даних за допомогою штучного інтелекту","https://blog.dexodata.com/storage/uploads/previews/9-3-trusted-proxy-website-benefits-of-ai-extraction-cover-2064x982-b31b38df-40b3-4ee7-974e-b5a67266def9.webp","https://blog.dexodata.com/storage/uploads/covers/5ab07d07-5c9e-4a4a-8a85-3175ebdb65b7.webp","2023/03/20","2023/05/29","Чому ШІ використовують для масового збору даних через сайти проксі-серверів","Як машинне навчання допомагає збирати веб-дані через проксі-сервери з хорошою швидкістю і чому важливо купити оновлювальні серверні проксі Dexodata.","купить серверные прокси, сайт прокси сервер, прокси сервера с хорошей скоростью, купить обновляемые 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\">Навіщо потрібен ШІ для скрейпінгу через індивідуальні проксі\u003C/a>\n\u003Cul>\n\u003Cli>\u003Ca href=\"#anchor2\">Підвищена швидкість роботи\u003C/a>\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Ca href=\"#anchor3\">Збільшені обсяги інформації\u003C/a>\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Ca href=\"#anchor4\">Низький відсоток помилок\u003C/a>\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Ca href=\"#anchor5\">Обгрунтовані рішення\u003C/a>\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Ca href=\"#anchor6\">Зниженні трудозатрати\u003C/a>\u003C/li>\n\u003C/ul>\n\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Ca href=\"#anchor7\">Чому варто використовувати ШІ при оренді проксі\u003C/a>\u003C/li>\n\u003C/ul>\n\u003Cp>Доступність ресурсів з цінною для розвитку бізнесу інформацією має вирішальне значення в 2023 році. Якщо \u003Ca href=\"https://dexodata.com/ru/blog/5-glavnyx-pricin-kupit-proksi-dlya-elektronnoi-kommercii-v-2023-godu\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">купити оновлювальні проксі\u003C/a> Dexodata, можна забезпечити безперебійне підключення до сотень мережевих ресурсів, що містять ціни, ринкові тенденції та інші показники для розвитку в сфері електронної комерції.\u003C/p>\n\u003Cp>Автоматизований збір даних з використанням штучного інтелекту (ШІ) додає ряд переваг до стандартних автоматизованих рішень з отримання онлайн-відомостей. Спосіб затребуваний через зростаючу спеціалізацію інформації та розширення кола завдань, для яких вона важлива.\u003C/p>\n\u003Cp>Наш \u003Ca href=\"https://dexodata.com/ru/about\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">сайт проксі-серверів\u003C/a> пропонує IP з геолокацією в Німеччині, Австралії, Індонезії та більш ніж у сотні інших країн для масштабного вилучення даних. Нижче ми розповімо про переваги ШІ для зазначеної процедури.\u003C/p>\n\u003Ch2>\u003Ca name=\"anchor1\">\u003C/a>Навіщо потрібен ШІ для скрейпінгу через індивідуальні проксі\u003C/h2>\n\u003Cp>Розвиток світового ринку стимулював еволюцію інструментів веб-аналізу. Приватні особи та підприємства орієнтуються на міжнародний поділ праці.  Це передбачає, що виробництво та розподіл продукту або послуг знаходяться в різних точках. Це вимагає налагодженої логістичної ланцюга — а значить, обізнаності про внутрішні процеси та стан ринку.\u003C/p>\n\u003Cp>Компанії шукають потенційних клієнтів у цільових аудиторіях, розділених на дрібні групи за рівнем і культурою споживання. Для цього відстежуються споживчі настрої.\u003C/p>\n\u003Cp>Потоки інформації формують великі обсяги даних (більші дані), а працювати вручну з терабайтами неструктурованих масивів ускладнено. Рішення — в створенні \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\">віртуальних інтелектуальних моделей\u003C/a>, які беруть на себе функції з збору, обробки та каталогізації зібраних в онлайн-сфері знань. Якщо вказати ШІ:\u003C/p>\n\u003Cul>\n\u003Cli>де \u003Ca href=\"https://dexodata.com/ru/datacenter-proxies\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">купити серверні проксі\u003C/a>,\u003C/li>\n\u003Cli>які вимоги до них висувати,\u003C/li>\n\u003Cli>при яких умовах змінювати зовнішню адресу,\u003C/li>\n\u003C/ul>\n\u003Cp>процедура стане простішою. Проксі-сервери з хорошою швидкістю забезпечують безперешкодний доступ до сайтів і додатків, оскільки відповідають вимогам захисних алгоритмів в інтернеті.\u003C/p>\n\u003Cp>Використання фреймворків на основі машинного навчання прискорює збір, обробку та перевірку структурованої та неструктурованої інформації, необхідної для прийняття обґрунтованих бізнес-рішень. ШІ забезпечує ряд покращень, таких як:\u003C/p>\n\u003Col>\n\u003Cli>Підвищена швидкість роботи\u003C/li>\n\u003Cli>Збільшені обсяги інформації\u003C/li>\n\u003Cli>Низький відсоток помилок\u003C/li>\n\u003Cli>Мотивовані рішення\u003C/li>\n\u003Cli>Зниженні трудозатрати.\u003C/li>\n\u003C/ol>\n\u003Cp>Далі ми охарактеризуємо кожен пункт списку.\u003C/p>\n\u003Cp style=\"line-height: 0.5;\"> \u003C/p>\n\u003Ch3>\u003Ca name=\"anchor2\">\u003C/a>1. Підвищена швидкість роботи\u003C/h3>\n\u003Cp style=\"line-height: 0.1;\"> \u003C/p>\n\u003Cp>Інструменти на основі ШІ знаходять і отримують веб-інформацію швидше, ніж традиційні інтернет-роботи. За даними \u003Ca href=\"https://www.pwc.com/us/en/industries/financial-services/library/analytics-and-automation.html\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">аналітичної компанії PwC\u003C/a>, впровадження машинного навчання (Machine Learning, ML) як мінімум на 30–40 відсотків скорочує час, який компанії витрачають на обробку інтернет-даних. Це стосується і управління портами сайту проксі-серверів за допомогою просунутих самоучних механізмів.\u003C/p>\n\u003Cp>Моделі, що пройшли машинне навчання, збирають і класифікують зібрані ресурси швидше, оскільки імітують асоціативне мислення людини. Самостійно навчаючись на кожному кейсі, ШІ-рішення точніше класифікують зібраний матеріал. Прикладами технологій з покращеним ШІ, що економлять час у бізнесі, є:\u003C/p>\n\u003Col>\n\u003Cli>Оптичне розпізнавання символів (OCR)\u003C/li>\n\u003Cli>Інтелектуальна обробка документів (IDP).\u003C/li>\n\u003C/ol>\n\u003Cp>OCR з ШІ зчитує аналогові тексти, включаючи рукописні. Це розширює можливості збору інформації про бізнес з десятків і сотень онлайн-джерел. Навантаження на цільові сайти розподіляється через \u003Ca href=\"https://dexodata.com/ru/pricing\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">проксі-сервери з хорошою швидкістю\u003C/a>.\u003C/p>\n\u003Cp>Що стосується систем з підтримкою OCR, вони застосовуються в:\u003C/p>\n\u003Cul>\n\u003Cli>Роботі Google Перекладача;\u003C/li>\n\u003Cli>Скануванні дорожніх знаків і розмітки безпілотними автомобілями;\u003C/li>\n\u003Cli>Каталогізації заяв, позовів, ордерів та інших юридичних або фінансових документів;\u003C/li>\n\u003Cli>Контролі доходів і витрат мобільними банківськими додатками і т. д.\u003C/li>\n\u003C/ul>\n\u003Cp>Інтелектуальна обробка документів, IDP, доповнює виявлення візуальних образів їх покращеною інтерпретацією та маркуванням. А це важливо для оптимізації зусиль, які витрачаються на структуризацію інформації та розстановку тегів для аналітиків.\u003C/p>\n\u003Cp style=\"line-height: 0.5;\"> \u003C/p>\n\u003Ch3>\u003Ca name=\"anchor3\">\u003C/a>2. Збільшені обсяги інформації\u003C/h3>\n\u003Cp style=\"line-height: 0.1;\"> \u003C/p>\n\u003Cp>Поінформовані бізнес-рішення вимагають обізнаності про:\u003C/p>\n\u003Col>\n\u003Cli>конкурентів, \u003C/li>\n\u003Cli>маркетингові тенденції, \u003C/li>\n\u003Cli>постачальників,\u003C/li>\n\u003Cli>внутрішні процеси компанії.\u003C/li>\n\u003C/ol>\n\u003Cp>Докладніше про це можна дізнатися в статті, присвяченій бізнес-напрямкам, що використовують \u003Ca href=\"https://dexodata.com/ru/blog/12-sfer-biznesa-primenyayushhix-ii-s-arendoi-proksi-v-2023-godu\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">індивідуальні проксі\u003C/a>, покращені за допомогою ШІ.\u003C/p>\n\u003Cp>Великі обсяги веб-даних (більші дані) не мають структури зовсім або структуровані частково. Комбіновані методи машинного навчання підходять для пошуку та відбору URL, що підходять за критеріями. Далі ця ж програма витягує і зберігає вибрані категорії контенту.\u003C/p>\n\u003Cp>Останній крок може виконувати окреме ПЗ, так звана автоматизована система збору даних, вона ж ADCS (Automated Data Capture System). Далі стороння розробка або інтегрований фреймворк вивчає матеріали і формує готові JSON або XML-списки для пошуку тенденцій і отримання точних прогнозів розвитку ринку.\u003C/p>\n\u003Cp style=\"line-height: 0.5;\"> \u003C/p>\n\u003Ch3>\u003Ca name=\"anchor4\">\u003C/a>3. Низький відсоток помилок\u003C/h3>\n\u003Cp style=\"line-height: 0.1;\"> \u003C/p>\n\u003Cp>Підвищення точності — ось що важливо при впровадженні штучного інтелекту в процедуру відбору та вилучення з онлайн-простору потрібних інформаційних категорій. Якщо купити серверні проксі, вони захистять приватність з'єднання і дозволять інструментам на основі машинного навчання:\u003C/p>\n\u003Col>\n\u003Cli>Звести до мінімуму кількість людських прорахунків;\u003C/li>\n\u003Cli>Перевірити помилки перед формуванням результатів;\u003C/li>\n\u003Cli>Виправити неточності.\u003C/li>\n\u003C/ol>\n\u003Cp>Третій пункт списку вище реалізується через запит додаткових відомостей або шляхом порівняння з іншими базами даних. В хід йде принцип розподілу Гаусса та інші статистичні принципи.\u003C/p>\n\u003Cp>Точність залежить від вихідних матеріалів машинного навчання. Тому рекомендується повторно перевіряти навчальні матеріали на початковому етапі і купити оновлювальні проксі. Dexodata та інші спеціалізовані платформи для інструментів веб-аналізу пропонують \u003Ca href=\"https://dexodata.com/ru/mobile-proxies\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">спробувати проксі безкоштовно\u003C/a> перед їх придбанням.\u003C/p>\n\u003Cp style=\"line-height: 0.5;\"> \u003C/p>\n\u003Ch3>\u003Ca name=\"anchor5\">\u003C/a>4. Обгрунтовані рішення\u003C/h3>\n\u003Cp style=\"line-height: 0.1;\"> \u003C/p>\n\u003Cp>Детальна аналітика — основа точного прогнозування та адаптації до змінюваних вимог ринку. \u003Ca href=\"https://dexodata.com/ru/blog/kak-ii-pomogaet-sobirat-veb-dannye\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Збір інтернет-даних у поєднанні з ШІ\u003C/a> — невід'ємна частина аналізу споживчих настроїв. Він реалізований в тому числі через вивчення коментарів у соціальних мережах та оглядів на маркетплейсах.\u003C/p>\n\u003Cp>Рекомендація купити серверні проксі носить настійний характер, оскільки геолокація IP надає актуальну інформацію з вибраного сегмента віртуального простору. Інтелектуальні роботи дозволяють застосовувати їх для інтеграції проміжних серверів у систему та контролю їх працездатності.\u003C/p>\n\u003Cp style=\"text-align: center;\">\u003Cimg src=\"https://blog.dexodata.com/storage/uploads/images/72/9-3-geo-targeted-proxies-benefits-of-ai-extraction-pic-1032x491-48bd61ef-4cf1-4156-921d-ebfb28ade1e6.png\" alt=\"Чому ШІ використовують для масового збору даних через сайти проксі-серверів\" width=\"1020\" height=\"485\">\u003C/p>\n\u003Cp style=\"text-align: center;\">\u003Csup>Переваги моделей на основі ШІ для масового вилучення інтернет-даних\u003C/sup>\u003C/p>\n\u003Cp>Учасники електронної комерції за допомогою ШІ-технологій:\u003C/p>\n\u003Cul>\n\u003Cli>Відстежують цінову політику конкурентів;\u003C/li>\n\u003Cli>Перевіряють дистриб'юторів;\u003C/li>\n\u003Cli>Шукають підходящих виробників/постачальників послуг;\u003C/li>\n\u003Cli>Контролюють згадки брендів;\u003C/li>\n\u003Cli>Планують і проводять рекламні кампанії.\u003C/li>\n\u003C/ul>\n\u003Cp>Машинне навчання само по собі також базується на веб-свідченнях, отриманих автоматичними алгоритмами і підготовленими через «програми розпізнавання названих об'єктів», вони ж NER (Named Entity Recognition). Технологія потрібна, зокрема, для контекстного аналізу, коли робот виділяє з текстових масивів певні слова і маркує їх. Це допомагає медикам поставити вірний діагноз, а вченим — висувати гіпотези після вивчення розробок у вибраній області спеціалізації.\u003C/p>\n\u003Cp style=\"line-height: 0.5;\"> \u003C/p>\n\u003Ch3>\u003Ca name=\"anchor6\">\u003C/a>5. Зниженні трудозатрати \u003C/h3>\n\u003Cp style=\"line-height: 0.1;\"> \u003C/p>\n\u003Cp>Проксі-сервери з хорошою швидкістю, підключені до \u003Ca href=\"https://dexodata.com/ru/blog/kak-dexodata-pomogaet-kompaniyam-po-vsemu-miru\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">ШІ-системам збору веб-інформації\u003C/a>, не тільки економлять бюджет. Вони зменшують трудозатрати на отримання надійних контекстно-залежних елементів з джерел необроблених масивів або хмарних сервісів, «озер даних». Обробляти цифрові тексти та мультимедіа, зображення та рукописні тексти платформами на основі машинного навчання швидше і вигідніше, ніж за допомогою ручної праці.\u003C/p>\n\u003Cp style=\"line-height: 0.5;\"> \u003C/p>\n\u003Ch3>\u003Ca name=\"anchor7\">\u003C/a>Чому варто використовувати ШІ при оренді проксі\u003C/h3>\n\u003Cp style=\"line-height: 0.1;\"> \u003C/p>\n\u003Cp>Розгорнути рішення для масштабного вилучення веб-даних на основі штучного інтелекту — складне завдання. Вона вимагає не тільки спільних зусиль висококваліфікованих вчених і інженерів, але й розвинутої, стійкої до навантажень інфраструктури сайтів з \u003Ca href=\"https://dexodata.com/ru/pricing\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">проксі-серверами\u003C/a>.\u003C/p>\n\u003Cp>Dexodata — надійний партнер веб-аналітиків. Наша екосистема збору даних в корпоративних масштабах обробляє до 50 одночасних TCP-запитів для кожної IP-адреси.\u003C/p>\n\u003Cp>Відвідайте розділ веб-сайту з \u003Ca href=\"https://dexodata.com/en/faq\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">часто задаваними питаннями\u003C/a> або зверніться в Службу підтримки клієнтів, щоб дізнатися більше про багатопотокові способи отримання інформації з інтернету. Купіть оновлювальні проксі і переконайтеся в перевагах геолокації по країнах і містах, а також по інтернет-провайдерам, дата-центрам і мобільним операторам.\u003C/p>\u003C/body>\u003C/html>\n",[],[],1783936346078]