[{"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},154,"blog","ua-veb-data-xarvesting-i-masinnoe-obucenie-kompleksnaya-vzaimosvyaz","Веб дата-харвестинг і машинне навчання. Комплексна взаємозв'язок","https://blog.dexodata.com/storage/uploads/previews/24-4-s-trusted-proxy-website-machine-learning-and-web-data-harvesting-a-dynamic-relationship-cover-fc67ea2f-0d2d-4cc8-a298-f8035b20d4c1.webp","https://blog.dexodata.com/storage/uploads/covers/24-4-b-trusted-proxy-website-machine-learning-and-web-data-harvesting-a-dynamic-relationship-cover-07d40e9d-2461-4719-93dd-47acf8461ce2.webp","2025/05/26","2025/05/05","Що таке машинне навчання з орендою проксі в веб-скрейпінгу","Зв'язок машинного навчання зі збором даних і орендою проксі: як покупка етичних проксі Dexodata допомагає в дата-харвестингу, аналізі, збагаченні даних","купить серверные прокси, попробовать прокси бесплатно, Аренда 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\u003Col>\n\u003Cli>\u003Ca href=\"#anchor1\">Мета машинного навчання і роль оренди проксі в зборі веб-даних\u003C/a>\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Ca href=\"#anchor2\">Як збирати дані для машинного навчання\u003C/a>\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Ca href=\"#anchor3\">Веб дата-харвестинг і захисні системи сайтів: роль машинного навчання\u003C/a>\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Ca href=\"#anchor4\">Навіщо купувати серверні проксі для ШІ і ML у Dexodata\u003C/a>\u003C/li>\n\u003C/ol>\n\u003Cp>Джефф Безос, батько Amazon, зауважив: “\u003Cem>По суті, вплив машинного навчання буде зводитися до... непомітним на перший погляд, але серйозним покращенням по всьому спектру бізнес-операцій.\u003C/em>”\u003C/p>\n\u003Cp>Бізнесмен уловив сутність процесу. \u003Ca href=\"https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9C%D0%B0%D1%88%D0%B8%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B5_%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Машинне навчання (machine learning, ML\u003C/a>) не трансформує веб дата-харвестинг і обробку інформації миттєво. Воно інтегрується, поступово змінюючи правила гри. Спеціалізація екосистеми Dexodata — надання проксі в оренду для етичного збору веб-даних — дає нам шанс відстежувати впровадження нейромереж у веб-скрейпінг.\u003C/p>\n\u003Cp>Автоматизоване отримання інтернет-даних, \u003Ca href=\"https://dexodata.com/ru/blog/rassirennaya-analitika-big-data-s-ii-i-saitami-proksi-serverov\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">аналітика big data\u003C/a> і інтеграція отриманих з  інформації інсайтів у бізнес-процеси вимагають машинного навчання ШІ-моделей. Звідси необхідність купувати серверні проксі, 4G/5G/LTE або резидентні IP для формування і збагачення навчальних датасетів. Нейромережеві алгоритми тренуються на даних, витягують, аналізують і генерують їх. Це пояснює комплексну взаємозв'язок веб дата-харвестинга і машинного навчання.\u003C/p>\n\u003Ch2>\u003Ca name=\"anchor1\">\u003C/a>Мета машинного навчання і роль оренди проксі в зборі веб-даних\u003C/h2>\n\u003Cp>\u003Ca href=\"https://www.comnews.ru/content/237219/2025-01-20/2025-w04/1008/iskusstvennyy-intellekt-proniknet-rossiyskie-kompanii\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Третина російських компаній використовує штучний інтелект\u003C/a> для повсякденних завдань:\u003C/p>\n\u003Cul>\n\u003Cli>Для 60% керівників і дата-експертів «збір високоякісних даних» є причиною інвестувати в ML;  \u003C/li>\n\u003Cli>Згідно з опитуваннями, машинне навчання підвищує продуктивність (48% респондентів), знижує витрати (46%) і прискорює аналіз витягнутої інформації (31%).\u003C/li>\n\u003C/ul>\n\u003Cp>Особи, що приймають рішення, розуміють, що дані — це золото. Для їх збору необхідні засоби автоматизації (headless-браузери, балансувальники навантаження тощо), а також мережа проміжних IP. Перед запуском пайплайна компанії намагаються безкоштовно спробувати проксі для машинного навчання. Автоматизовані процедури, предиктивна аналітика, помічники на базі ШІ — це вторинні інструменти. На першому місці йде етично отримана інформація.\u003C/p>\n\u003Cp style=\"line-height: 0.5;\"> \u003C/p>\n\u003Ch3>\u003Ca name=\"anchor2\">\u003C/a>Як збирати дані для машинного навчання\u003C/h3>\n\u003Cp style=\"line-height: 0.1;\"> \u003C/p>\n\u003Cp>ML передбачає застосування самоучних програм, натренованих на профільних датасетах. Це вимагає обширних наборів інформації, яку ділять в \u003Ca href=\"https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC8274472/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">пропорції 80:20 для тренування і тестування нейронних мереж\u003C/a>. Щоб забезпечити цей процес, компанії купують серверні проксі (такі IP мають аптайм 99,9% і пропускну здатність у десятки мегабіт на секунду).\u003C/p>\n\u003Cp>Вчені стверджують, що \u003Ca href=\"https://www.nannyml.com/blog/91-of-ml-perfomance-degrade-in-time\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">91% моделей машинного навчання деградує\u003C/a>. Тому необхідне регулярне переобучення, а звідси залежність від актуальних датасетів.\u003C/p>\n\u003Cp>Виникає нерозривний цикл: ML-софт «народжується» з даних, «підживлюється» ними для забезпечення функціональності, синтезує власні відомості, вбирає їх же вперемішку з сторонньою інформацією для тренування і так далі. \u003C/p>\n\u003Cp>Інструменти збору веб-даних з підтримкою ШІ стають обов'язковими для працездатності ML. Довгострокова оренда проксі виявляється найбільш економічним рішенням.\u003C/p>\n\u003Cp style=\"text-align: center;\">\u003Cimg src=\"https://blog.dexodata.com/storage/uploads/images/154/24-4-geo-targeted-proxies-machine-learning-and-web-data-harvesting-a-dynamic-relationship-pic-6e055880-5be7-49d9-a965-559d7395dca3.png\" alt=\"Що таке машинне навчання з орендою проксі в веб-скрейпінгу\" width=\"1032\" height=\"491\">\u003C/p>\n\u003Cp>Послідовність збору даних для машинного навчання виглядає так:\u003C/p>\n\u003Col>\n\u003Cli>Бізнесу потрібні датасети для ML;\u003C/li>\n\u003Cli>Збираємо цільові URL, відправляємо їх у скрейпер для збору даних;\u003C/li>\n\u003Cli>Виконавець вирішує, який софт і мову програмування використовувати, пробує безкоштовно проксі-пули в певних геолокаціях, налаштовує параметри дата-харвестингу і хмарні сховища тощо;\u003C/li>\n\u003Cli>ПО витягує і зберігає відомості;\u003C/li>\n\u003Cli>Зібрані обсяги інформації структуруються, оцінюються і проходять \u003Ca href=\"https://dexodata.com/ru/blog/kak-rabotaet-obogashhenie-dannyx-c-arendoi-proksi\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">збагачення даних\u003C/a>, якщо необхідно;\u003C/li>\n\u003Cli>ML-модель навчається на структурованих (CSV і таблиці), полуструктурованих (HTML, JSON або XML) і неструктурованих (логи) масивах інформації;\u003C/li>\n\u003Cli>Модель генерує нові дані, частина з яких з'являється у відкритому доступі і доступна з \u003Ca href=\"https://dexodata.com/ru/data-scraping\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">орендою проксі для дата-харвестингу\u003C/a>;\u003C/li>\n\u003Cli>З часом, в тому числі через поглинання синтезованого ШІ контенту, модель починає деградувати;\u003C/li>\n\u003Cli>Процес починається знову з використанням нових підходів, цільових сайтів і проміжних IP-серверів.\u003C/li>\n\u003C/ol>\n\u003Cp>Нейронні мережі — це підтвердження того факту, що вічні двигуни не можуть існувати. Стійкі життєві цикли ШІ-моделей такі:\u003C/p>\n\u003Cp>Збір наборів даних ➡ Вибір моделі ➡ Навчання ➡ Оцінка ➡ Розгортання ➡ Деградація ➡ Переобучення на нових датасетах.\u003C/p>\n\u003Cp style=\"line-height: 0.5;\"> \u003C/p>\n\u003Ch3>\u003Ca name=\"anchor3\">\u003C/a>Веб дата-харвестинг і захисні системи сайтів: роль машинного навчання\u003C/h3>\n\u003Cp style=\"line-height: 0.1;\"> \u003C/p>\n\u003Cp>\u003Ca href=\"https://dexodata.com/ru/blog/cto-takoe-eticnyi-sbor-dannyx-i-kak-emu-sposobstvuyut-lucsie-rezidentnye-i-mobilnye-proksi\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Етичний збір відкритої інформації в інтернеті\u003C/a> відповідно до політиками KYC і AML — законний процес. Однак сайти перешкоджають витяганню веб-інформації з міркувань інформаційної безпеки.\u003C/p>\n\u003Cp>Обидві сторони, власники веб-сторінок і команди з витягання публічних відомостей, використовують ML-технології для досягнення цілей. Адміністратори сайтів захищають оригінальний контент від автоматизованого доступу, а скрейпери потребують інформації для порівняння цін, перевірки реклами, навчання ШІ тощо. Ці напрямки є етичними цілями для \u003Ca href=\"https://dexodata.com/ru/datacenter-proxies\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">покупки серверних проксі\u003C/a> і резидентних/мобільних IP.\u003C/p>\n\u003Cp>В результаті спостерігається «гонка озброєнь». Системи на базі ML зустрічаються з аналогічними технологіями:\u003C/p>\n\u003Ctable style=\"border-collapse: collapse; width: 99.9571%; height: 134px; margin-left: auto; margin-right: auto;\" border=\"2\">\n\u003Ctbody>\n\u003Ctr style=\"height: 44px;\">\n\u003Ctd style=\"width: 54.904%; height: 44px; text-align: center;\">\u003Cspan style=\"color: #455298;\">Етапи збору даних\u003C/span>\u003C/td>\n\u003Ctd style=\"width: 45.0977%; height: 44px; text-align: center;\">\u003Cstrong>Дії сайтів\u003C/strong>\u003C/td>\n\u003C/tr>\n\u003Ctr style=\"height: 30px;\">\n\u003Ctd style=\"width: 54.904%; height: 30px;\">\n\u003Cp style=\"margin-top: 32px; font-weight: 400;\">\u003Cem>Рішення складних CAPTCHA\u003C/em>:\u003Cbr>Забезпечено розробками в області комп'ютерного зору і розпізнавання зображень\u003C/p>\n\u003C/td>\n\u003Ctd style=\"width: 45.0977%; height: 30px;\">\n\u003Cp style=\"margin-top: 32px;\">\u003Cem>Оцінка поведінки відвідувачів\u003C/em>: \u003Cbr>Націлена на специфічні ознаки автоматизованого трафіку, навіть після проходження перевірок\u003C/p>\n\u003C/td>\n\u003C/tr>\n\u003Ctr style=\"height: 30px;\">\n\u003Ctd style=\"width: 54.904%; height: 30px;\">\n\u003Cp style=\"margin-top: 32px; font-weight: 400;\">\u003Cem>Створення опрацьованих \u003Ca href=\"https://dexodata.com/ru/blog/cifrovye-otpecatki-i-ii-fingerprinting\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">цифрових відбитків з ШІ\u003C/a>\u003C/em>:\u003Cbr>Комбінації параметрів запитів на основі ML, адаптовані під цільові веб-ресурси\u003C/p>\n\u003C/td>\n\u003Ctd style=\"width: 45.0977%; height: 30px;\">\n\u003Cp style=\"margin-top: 32px;\">\u003Cem>Аналіз HTTP-заголовків\u003C/em>: \u003Cbr>Ідентифікація відсутніх або неочевидних полів у заголовках отриманих HTTP-запитів\u003C/p>\n\u003C/td>\n\u003C/tr>\n\u003Ctr style=\"height: 30px;\">\n\u003Ctd style=\"width: 54.904%; height: 30px;\">\n\u003Cp style=\"margin-top: 32px; font-weight: 400;\">\u003Cem>Ротація проксі з геотаргетингом на основі ML-аналізу\u003C/em>:\u003Cbr>Спроба на 100% відповідати очікуванням сайтів з точки зору геолокації, інтервалів запитів і інших характеристик дій користувача. Для цього \u003Ca href=\"https://dexodata.com/ru/pricing\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">купують резидентні проксі або 4G/5G\u003C/a>-адреси з геолокацією на рівні міст і провайдерів\u003C/p>\n\u003C/td>\n\u003Ctd style=\"width: 45.0977%; height: 30px;\">\n\u003Cp style=\"margin-top: 32px;\">\u003Cem>Моніторинг відхилень\u003C/em>: \u003Cbr>Опора на історичні дані при пошуку відхилень від виявлених нейросетями патернів користувацької поведінки і роботизованого трафіку.\u003C/p>\n\u003C/td>\n\u003C/tr>\n\u003C/tbody>\n\u003C/table>\n\u003Cp style=\"line-height: 0.5;\"> \u003C/p>\n\u003Ch3>\u003Ca name=\"anchor4\">\u003C/a>Навіщо купувати серверні проксі для ШІ і ML у Dexodata\u003C/h3>\n\u003Cp style=\"line-height: 0.1;\"> \u003C/p>\n\u003Cp>Машинне навчання допомагає автоматизованому веб дата-харвестингу, так само як оренда проксі Dexodata для ШІ і ML. Строге дотримання норм KYC/AML, обробка до 250 одночасних TCP-запитів на порт і геолокації в більш ніж 100 країнах дозволяють нашій екосистемі відповідати потребам машинного навчання. Незалежно від того, вирішите ви купити серверні проксі, мобільні або резидентні IP, ви отримаєте експертну технічну підтримку, необмежену зміну  зовнішніх адрес у вибраній геолокації і етичні сервери для навчання і розгортання нейронних мереж. \u003C/p>\n\u003Cp>\u003Ca href=\"https://dashboard.dexodata.com/admin/register?lang=ru\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Зареєструйтесь і спробуйте безкоштовно проксі Dexodata\u003C/a> для машинного навчання ШІ.\u003C/p>\u003C/body>\u003C/html>\n",[],[],1783936341878]