Ületage andmete parsimise takistused masinõppe võimsusega – DATAVERSITY

Veebi kraapimist kasutatakse muu hulgas suure hulga avalikult kättesaadavate andmete hankimiseks, mida on vaja masinõppe (ML) koolitusalgoritmide jaoks. Andmete kraapimise ja ML-i vaheline seos on siiski pigem sümbiootiline kui ühepoolne. Teisest küljest on ML-i võime parandada veebiandmete kogumise aluseks olevaid põhiprotseduure, muutes selle tõhusamaks ja võimeliseks soovitud tulemusi andma. See artikkel keskendub ühele sellisele protsessile omaselt veebi kraapimine – andmete sõelumine ja sellest kasu AI ja ML.

Reeglipõhise protsessi väljakutsed

Inimesed on pettunud, kui nad on pikka aega ummikus igapäevaste, korduvate ülesannetega – näiteks kopeerivad ja kleepivad mitut andmepunkti paljudest allikatest. Veebikraapimine on palju parem alternatiiv andmete käsitsi kogumisele, võimaldades suuremahulist automatiseeritud andmete kogumist. Sellel on aga oma korduvate igapäevaste ülesannete kogum.

Veebikaabitsad ja andmeparserid on üldiselt kuulekad digitaalsed olendid. Öelge neile, kust ja milliseid andmeid kraapida, määratlege selged reeglid nende andmete struktureerimiseks ja nad annavad teile sobiva väljundi.

Andmeparser saab veebiandmete kogumisel ära teha mõned kõige olulisemad tööd. Järgides eelmääratletud reegleid, eemaldab see HTML-i toorandmetest kasutu teabe, nagu sildid ja tühikud, ning asetab kasulikud andmed CSV-sse, JSON-i või muusse loetavasse vormingusse. Seega võtab reeglitepõhine andmete sõelumine segased kraabitud andmed ja teisendab need struktureeritud, loetavaks teabeks.

Täiesti kuulekate olendite häda on see, et nad teevad ainult seda, mida juhised neile ette näevad. Kahjuks ei saa te reegleid ühekordselt määratleda võimalike veebisaitide ja nende muutuvate tingimuste jaoks. 

Paljud veebilehed on dünaamilised – neil puudub stabiilne struktuur, mis võimaldaks jätta reeglipõhise parseri tööd tegemata. Näiteks muudavad e-kaubanduse veebisaidid sageli oma paigutust, mis nõuab sõelumise jätkamiseks spetsiaalsete parserite kohandamist. Iga veebisaidi vorminguga kohandatud parseri loomine on ülesanne, mis kulutab arendajate aega ja aeglustab oluliselt andmete kogumist.

Iga kord, kui veebisaidi struktuuri muutub, katkeb reeglipõhine sõelumine, mis ei anna enam soovitud tulemusi. Taas on arendajate kätes masendav ja aeganõudev ülesanne, mis takistab kulukate tundide produktiivsemat kasutamist.

Reeglipõhise andmete sõelumise väljakutsete tõttu otsivad ettevõtted viisi, kuidas AI ja ML abil andmete kogumise automatiseerimine suure sammu edasi viia.

Millest me räägime, kui räägime ML-st?

Masinõpe ja muud tehisintellektiga seotud terminid on nüüd moesõnad, mida üldmeedias üpris meeletult ringi visatakse. Mõnikord kasutatakse sama terminit erinevate asjade viitamiseks või kahte erineva tähendusega terminit vaheldumisi.

Seetõttu tasub isegi teemaga kursis oleva publikuga vesteldes selgitada, kuidas neid mõisteid kasutatakse, et vältida arusaamatusi.

Võime alustada AI laiast määratlusest inimese intelligentsuse simuleerimine masinates. Masinõppe mudelid on siis tehisintellekti spetsiifilised rakendused, mis on võimelised simuleerima mitte ainult inimesesarnast probleemide lahendamist, vaid ka inimmõistuse spetsiifilist tunnust – õppimisvõimet.

Praktikas koolitatakse masinõppemudeleid, edastades neile suurel hulgal konkreetsete ülesannete täitmiseks vajalikke andmeid. Seejärel õpivad mudelid seda tüüpi andmete mustreid ja sarnasusi, võimaldades neil teatud tulemusi ennustada ja ära tunda. Seega suudavad ML-algoritmid "välja mõelda", mida teha, isegi kui nad pole seda spetsiaalselt programmeeritud.

Kolm peamist masinõppe paradigmat on järgmised:

• Juhendatud õpe, kasutades eelmärgistatud sisend- ja väljundandmekogumeid, et treenida algoritme andmete klassifitseerimiseks ja tulemuste täpseks ennustamiseks.
• Järelevalveta õpe, mis võimaldab algoritmidel tuvastada algandmete mustreid ilma inimese sekkumiseta.
• Tugevdatud õpe, kus ML-mudel õpib probleemi lahendama, saades tagasisidet oma varasemate otsuste kohta. Enne tagasiside saamist valib mudel juhuslikult, kuna sellel puudub teave.

Andmete sõelumisel on oluline ka ML-i konkreetne alamväli, sügav õpe (DP). Süvaõpe viitab algoritmide väljaõppele, mis kasutab andmete töötlemiseks ja nendest õppimiseks närvivõrkude hierarhilisi kihte, jäljendades inimese ajulaadseid arhitektuure.

ML andmete parsimiseks

ML-algoritmide võime tuvastada mustreid ja teha otsuseid ilma täiendava kodeerimiseta võimaldab lahendada paljusid reeglipõhiste protsesside pakilisemaid probleeme.

Järelevalvega masinõppe üks peamisi etappe seisneb klassifitseerimismudeli õpetamises, sisestades sellele eelnevalt märgistatud andmekogumid. Tõsi, selle märgistamine nõuab palju andmeid ja aega; sel viisil parseri ehitamine on pikem protsess kui lihtsalt eelkodeerimise reeglid ja mallid sõelumiseks. Kuid tõenäoliselt osutub see kasulikuks, vähendades kulutatud tunde ja hoolduseks vajalikku pingutust.

Andmeid õigesti klassifitseerima koolitatud ML-mudel suudab kohaneda erinevate veebisaitide paigutuste ja kodeerimisstiilidega ning jätkata tööd isegi siis, kui ilmnevad struktuurilised erinevused. Seega ei takista teie arendajaid enam pidev parserite parandamine ja taaskäivitamine.

Järelevalveta või pooljärelevalvega süvaõpe õpetab analüüsijaid tuvastama avalikelt veebisaitidelt kogutud HTML-andmete sarnasusi ja mustreid. Sel viisil koolitatud parseritel ei ole kindel arusaam, kust veebisaidi struktuuris konkreetseid andmeid leida. Pigem suudab see kohaneda ja otsida konkreetset tüüpi teavet.

Seetõttu saate näiteks treenida adaptiivset parserit erinevaid poodide saite tõhusalt kraapima ja sõeluma. Sõltumata sellest, kuidas saidi HTML-andmed on struktureeritud, teab parser, kuidas need struktureeritud ja asjakohasteks andmeteks teisendada. Saate täpselt filtreeritud tootekirjeldused, hinnad ja muu teabe, mida vajate.

Adaptiivsed, ML-põhised parserid on võimelised käsitlema ka dünaamilisi JavaScripti sisaldavaid veebisaite. Olles läbinud koolituse temaatiliselt ühtsete veebisaitide jaoks erinevate paigutuste osas, leiavad analüüsijad sihitud andmed ka pärast sagedast paigutuse muutmist. See hoiab ära vigu ja parandab andmete kogumise protsessi usaldusväärsust.

Tee edasi

See on ainult aja küsimus (ja ilmselt mitte nii palju aega), millal reeglitepõhine andmete sõelumine aegub. AI- ja ML-rakenduste eelised veebiluure jaoks on liiga suured, et neid tähelepanuta jätta. Peamised ülesanded, mis meid ees ootavad, on seotud veebikraapimise automatiseerimiseks kõige tõhusamate järelevalveta masinõppe viiside leidmisega.

• SEO-põhise sisu ja PR-levi. Võimenduge juba täna.
• PlatoData.Network Vertikaalne generatiivne Ai. Jõustage ennast. Juurdepääs siia.
• PlatoAiStream. Web3 luure. Täiustatud teadmised. Juurdepääs siia.
• PlatoESG. Autod/elektrisõidukid, Süsinik, CleanTech, Energia, Keskkond päikeseenergia, Jäätmekäitluse. Juurdepääs siia.
• PlatoTervis. Biotehnoloogia ja kliiniliste uuringute luureandmed. Juurdepääs siia.
• ChartPrime. Tõsta oma kauplemismängu ChartPrime'iga kõrgemale. Juurdepääs siia.
• BlockOffsets. Keskkonnakompensatsiooni omandi ajakohastamine. Juurdepääs siia.
• Allikas: https://www.dataversity.net/overcome-data-parsing-obstacles-with-the-power-of-machine-learning/