Supere los obstáculos del análisis de datos con el poder del aprendizaje automático - DATAVERSITY

Supere los obstáculos del análisis de datos con el poder del aprendizaje automático – DATAVERSITY

Marca de tiempo: 17 de agosto de 2023 3:25 a.m.
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El web scraping se utiliza, entre otras cosas, para obtener grandes volúmenes de datos disponibles públicamente necesarios para entrenar algoritmos para el aprendizaje automático (ML). Sin embargo, la relación entre el data scraping y el ML es simbiótica y no unilateral. Por otro lado, está la capacidad del ML para mejorar los procedimientos fundamentales que subyacen a la recopilación de datos web, haciéndolo más eficiente y capaz de producir los resultados deseados. Este artículo se concentrará en uno de esos procesos intrínsecos a web scraping – análisis de datos y cómo puede beneficiarse AI y ML.

Los desafíos de un proceso basado en reglas

Las personas se sienten frustradas cuando se ven atrapadas en tareas mundanas y repetitivas durante períodos prolongados de tiempo (por ejemplo, copiar y pegar múltiples puntos de datos de muchas fuentes). El web scraping es una alternativa mucho mejor que la recopilación de datos manualmente, ya que permite la recopilación automatizada de datos a gran escala. Sin embargo, tiene su propio conjunto de tareas mundanas repetitivas.

Los raspadores web y los analizadores de datos son generalmente criaturas digitales obedientes. Dígales dónde y qué tipo de datos extraer, defina reglas claras para estructurar esos datos y ellos le proporcionarán el resultado adecuado.

Un analizador de datos realizará algunos de los trabajos más importantes en la recopilación de datos web. Siguiendo las reglas predefinidas, eliminará información inútil como etiquetas y espacios en blanco de los datos HTML sin procesar y colocará los datos útiles en CSV, JSON u otro formato legible. Por lo tanto, el análisis de datos basado en reglas tomará los datos extraídos desordenados y los convertirá en información estructurada y legible.

El problema con las criaturas perfectamente obedientes es que sólo hacen lo que les dicen las instrucciones. Desafortunadamente, no se pueden definir reglas de una vez por todas para todos los sitios web posibles y cambiar las condiciones en ellos. 

Muchos sitios web son dinámicos: no tienen una estructura estable que permita dejar que un analizador basado en reglas haga el trabajo sin supervisión. Por ejemplo, los sitios web de comercio electrónico cambian con frecuencia su diseño, lo que requiere adaptar los analizadores dedicados en consecuencia para continuar con el análisis. Crear un analizador personalizado que se adapte a cada formato de sitio web es una tarea que consume tiempo de los desarrolladores y ralentiza significativamente la recopilación de datos.

Cada vez que se producen cambios en la estructura del sitio web, el análisis basado en reglas fallará y ya no producirá los resultados deseados. Una vez más, los desarrolladores tendrán entre manos una tarea frustrante y que consumirá mucho tiempo, lo que les impedirá dedicar sus costosas horas a un uso más productivo.

Debido a los desafíos del análisis de datos basado en reglas, las empresas están buscando una manera de llevar la automatización de la recopilación de datos a un gran paso adelante con la ayuda de la IA y el aprendizaje automático.

¿De qué hablamos cuando hablamos de ML?

Aprendizaje automático y otros términos relacionados con la IA son ahora palabras de moda, difundidas de manera bastante casual en los medios de comunicación en general. A veces se utiliza el mismo término para referirse a cosas diferentes o se utilizan indistintamente dos términos con significados diferentes.

Por lo tanto, incluso cuando se habla ante un público familiarizado con el tema, vale la pena explicar cómo se utilizan estos términos para evitar malentendidos.

Podemos comenzar con la definición amplia de IA como la simulación de la inteligencia humana en máquinas. Los modelos de aprendizaje automático son entonces aplicaciones específicas de IA capaces de simular no sólo la resolución de problemas similar a la humana, sino también una característica particular de la inteligencia humana: la capacidad de aprendizaje.

En la práctica, los modelos de aprendizaje automático se entrenan alimentándolos con grandes cantidades de datos relevantes para la realización de tareas particulares. Luego, los modelos aprenden patrones y similitudes en estos tipos de datos, lo que les permite predecir y reconocer ciertos resultados. Por lo tanto, los algoritmos de ML pueden “descifrar” qué hacer incluso cuando no fueron programados específicamente para hacerlo.

Los tres paradigmas principales del aprendizaje automático son los siguientes:

  • Aprendizaje supervisado, que utiliza conjuntos de datos de entrada y salida preetiquetados para entrenar algoritmos para clasificar datos y predecir resultados con precisión.
  • Aprendizaje no supervisado, que permite a los algoritmos reconocer patrones en datos sin procesar sin intervención humana.
  • Aprendizaje reforzado, donde el modelo ML aprende a resolver el problema recibiendo retroalimentación sobre sus decisiones anteriores. Antes de recibir comentarios, el modelo elige al azar ya que no tiene información.

Un subcampo específico del ML, el aprendizaje profundo (DP), también es relevante para el análisis de datos. El aprendizaje profundo se refiere al entrenamiento de algoritmos que utiliza capas jerárquicas de redes neuronales para procesar y aprender de los datos, imitando arquitecturas similares al cerebro humano.

ML para análisis de datos

La capacidad de los algoritmos de ML para reconocer patrones y tomar decisiones sin codificación adicional permite resolver muchos de los problemas apremiantes de los procesos basados ​​en reglas.

Una de las principales etapas del aprendizaje automático supervisado consiste en enseñar el modelo de clasificación alimentándolo con conjuntos de datos preetiquetados. Por supuesto, se necesitan muchos datos y tiempo para etiquetarlo; Crear un analizador de esta manera será un proceso más largo que simplemente precodificar reglas y plantillas para el análisis. Pero es probable que valga la pena al reducir las horas invertidas y el esfuerzo necesario para el mantenimiento.

Entrenado para clasificar datos adecuadamente, un modelo ML puede adaptarse a varios diseños de sitios web y estilos de codificación y continuar incluso cuando se encuentran diferencias estructurales. Por lo tanto, sus desarrolladores ya no se verán frenados por tener que arreglar y reiniciar constantemente los analizadores.

El aprendizaje profundo no supervisado o semisupervisado enseña a los analizadores a identificar similitudes y patrones en los datos HTML recopilados de sitios web públicos. Entrenados de esta manera, los analizadores no se quedan estancados con una noción de dónde encontrar datos específicos en la estructura del sitio web. Más bien puede adaptarse y buscar el tipo específico de información.

Por lo tanto, por ejemplo, puede entrenar un analizador adaptativo para que rastree y analice varios sitios de comercio electrónico de manera efectiva. Independientemente de cómo estén estructurados los datos HTML del sitio, el analizador sabrá cómo convertirlos en datos estructurados y relevantes. Lo que recibirá serán precisamente las descripciones de productos filtradas, los precios y otra información que pueda necesitar.

Los analizadores adaptativos basados ​​en ML también son capaces de manejar sitios web dinámicos con mucho JavaScript. Habiendo sido capacitados en varios diseños para sitios web temáticamente uniformes, los analizadores encontrarán los datos específicos incluso después de frecuentes cambios de diseño. Esto evitará errores y mejorará la solidez del proceso de recopilación de datos.

El camino a seguir

Es sólo cuestión de tiempo (y probablemente no tanto) que el análisis de datos basado en reglas se vuelva obsoleto. Las ventajas de las aplicaciones de IA y ML para la inteligencia web son demasiado grandes como para ignorarlas. Las principales tareas que tenemos por delante están relacionadas con encontrar las formas más efectivas de aprendizaje automático no supervisado para la automatización del web scraping.

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