Voita tietojen jäsentämisen esteet koneoppimisen avulla – DATAVERSITY

Web-kaappausta käytetään muun muassa koneoppimisalgoritmien (ML) harjoittamiseen tarvittavien valtavien julkisesti saatavilla olevien tietojen hankkimiseen. Tietojen kaapimisen ja ML:n välinen suhde on kuitenkin pikemminkin symbioottinen kuin yksipuolinen. Toisaalta ML:n kyky parantaa web-tiedonkeruun perustana olevia perusproseduureja tehden siitä tehokkaamman ja kykenevän tuottamaan haluttuja tuloksia. Tämä artikkeli keskittyy yhteen sellaiseen prosessiin, joka on ominaista web-kaavinta – tietojen jäsentäminen ja miten se voi hyötyä AI ja ML.

Sääntöihin perustuvan prosessin haasteet

Ihmiset turhautuvat, kun he ovat jumissa arkipäiväisten, toistuvien tehtävien parissa pitkiä aikoja – esimerkiksi kopioimalla ja liittämällä useita tietopisteitä monista lähteistä. Web-kaappaus on paljon parempi vaihtoehto tietojen keräämiselle manuaalisesti, mikä mahdollistaa laajamittaisen automaattisen tiedonkeruun. Sillä on kuitenkin oma joukko toistuvia arkipäiväisiä tehtäviä.

Verkkokaapijat ja datan jäsentimet ovat yleensä tottelevaisia ​​digitaalisia olentoja. Kerro heille, mistä ja millaisia ​​tietoja kaavitaan, määritä selkeät säännöt tietojen jäsentämiseksi, niin he tarjoavat sinulle sopivan tulosteen.

Tiedon jäsentäjä saa osan web-tiedonkeruun tärkeimmistä töistä. Ennalta määritettyjen sääntöjen mukaisesti se poistaa turhat tiedot, kuten tunnisteet ja välilyönnit, raaka-HTML-tiedoista ja sijoittaa hyödylliset tiedot CSV-, JSON- tai muuhun luettavaan muotoon. Siten sääntöihin perustuva tietojen jäsennys ottaa sotkuisen kaavitun tiedon ja muuntaa sen jäsennellyksi, luettavaksi tiedoksi.

Täydellisen tottelevaisten olentojen ongelma on, että he tekevät vain sen, mitä ohjeet heille käskevät. Valitettavasti et voi määrittää sääntöjä kerran ja kaikille mahdollisille verkkosivustoille ja niiden muuttuviin ehtoihin. 

Monet sivustot ovat dynaamisia – niillä ei ole vakaata rakennetta, joka sallisi sääntöihin perustuvan jäsentimen jättämisen suorittamaan työn ilman valvontaa. Esimerkiksi verkkokauppasivustot muuttavat usein ulkoasuaan, mikä edellyttää omistettujen jäsentimien mukauttamista vastaavasti jäsentämisen jatkamiseksi. Mukautetun jäsentimen rakentaminen jokaiseen verkkosivustomuotoon on tehtävä, joka vie kehittäjien aikaa ja hidastaa tiedonkeruuta merkittävästi.

Aina kun verkkosivuston rakenne muuttuu, sääntöihin perustuva jäsennys hajoaa, eikä se enää tuota haluttuja tuloksia. Jälleen kerran kehittäjillä on käsillään turhauttava ja aikaa vievä tehtävä, joka estää käyttämästä kalliita tuntejaan tuottavampaan käyttöön.

Sääntöihin perustuvan tietojen jäsentämisen haasteiden vuoksi yritykset etsivät tapaa viedä tiedonkeruuautomaatio ison askeleen eteenpäin tekoälyn ja ML:n avulla.

Mistä puhumme, kun puhumme ML:stä?

Koneen oppiminen ja muut tekoälyyn liittyvät termit ovat nykyään muotisanoja, joita levitetään varsin vahingossa yleisessä mediassa. Joskus samaa termiä käytetään viittaamaan eri asioihin tai kahta termiä, joilla on eri merkitys, käytetään vaihtokelpoisesti.

Siksi myös aiheeseen perehtyneelle yleisölle puhuttaessa kannattaa selittää, miten näitä termejä käytetään väärinkäsitysten välttämiseksi.

Voimme aloittaa tekoälyn laajasta määritelmästä ihmisen älykkyyden simulointi koneissa. Koneoppimismallit ovat silloin tekoälyn erityissovelluksia, jotka pystyvät simuloimaan paitsi ihmisen kaltaista ongelmanratkaisua myös ihmisen älyn erityispiirrettä – oppimiskykyä.

Käytännössä koneoppimismalleja koulutetaan syöttämällä niihin suuria määriä tiettyjen tehtävien suorittamiseen liittyvää dataa. Sitten mallit oppivat kuvioita ja yhtäläisyyksiä tämän tyyppisissä tiedoissa, jotta ne voivat ennustaa ja tunnistaa tiettyjä tuloksia. Siten ML-algoritmit voivat "selvittää" mitä tehdä, vaikka niitä ei ole erityisesti ohjelmoitu tekemään sitä.

Kolme pääasiallista koneoppimisparadigmaa ovat seuraavat:

• Valvottu oppiminen käyttämällä ennalta merkittyjä syöttö- ja lähtötietojoukkoja algoritmien kouluttamiseen tietojen luokittelemiseksi ja tulosten ennustamiseksi tarkasti.
• Valvomaton oppiminen, jonka avulla algoritmit voivat tunnistaa kuvioita raakadatasta ilman ihmisen puuttumista.
• Vahvistettu oppiminen, jossa ML-malli oppii ratkaisemaan ongelman saamalla palautetta aiemmista päätöksistään. Ennen palautteen saamista malli valitsee satunnaisesti, koska sillä ei ole tietoa.

Tietty ML:n alakenttä, syvä oppiminen (DP), on myös olennainen tietojen jäsentämisen kannalta. Syväoppiminen viittaa algoritmikoulutukseen, joka hyödyntää hermoverkkojen hierarkkisia kerroksia datan käsittelyyn ja siitä oppimiseen jäljittelemällä ihmisen aivojen kaltaisia ​​arkkitehtuureja.

ML tietojen jäsentämiseen

ML-algoritmien kyky tunnistaa kuvioita ja tehdä päätöksiä ilman lisäkoodausta mahdollistaa monien sääntöpohjaisten prosessien kiireellisten ongelmien ratkaisemisen.

Yksi ohjatun koneoppimisen päävaiheista on luokitusmallin opettaminen syöttämällä sille esimerkityt tietojoukot. Myönnettäköön, että sen merkitseminen vaatii paljon tietoa ja aikaa; jäsentimen rakentaminen tällä tavalla on pidempi prosessi kuin pelkkä sääntöjen ja mallien esikoodaus jäsentämistä varten. Mutta se todennäköisesti osoittautuu hyödylliseksi vähentämällä käytettyjä tunteja ja huollon vaatimaa vaivaa.

ML-malli, joka on koulutettu luokittelemaan tiedot oikein, voi mukautua erilaisiin verkkosivustojen asetteluihin ja koodaustyyleihin ja jatkaa toimintaansa, vaikka rakenteellisia eroja kohdataan. Siten kehittäjiäsi ei enää jarruta, koska heidän on jatkuvasti korjattava ja käynnistettävä jäsentimiä uudelleen.

Valvomaton tai puolivalvottu syväoppiminen opettaa jäsentimiä tunnistamaan yhtäläisyyksiä ja malleja julkisilta verkkosivustoilta kerätyissä HTML-tiedoissa. Tällä tavalla koulutetut jäsentimet eivät ole juuttuneet yhteen käsitykseen siitä, mistä verkkosivuston rakenteesta löytää tiettyjä tietoja. Pikemminkin se voi mukautua ja etsiä tietyntyyppistä tietoa.

Siksi voit esimerkiksi kouluttaa mukautuvan jäsentimen kaapimaan ja jäsentämään erilaisia ​​verkkokauppasivustoja tehokkaasti. Riippumatta sivuston HTML-tietojen rakenteesta, jäsentäjä osaa muuntaa ne jäsennellyksi ja asiaankuuluvaksi tiedoiksi. Saat tarkalleen suodatetut tuotekuvaukset, hinnat ja muut tiedot, joita saatat tarvita.

Mukautuvat, ML-pohjaiset jäsentimet pystyvät myös käsittelemään dynaamisia, JavaScriptiä sisältäviä verkkosivustoja. Saatuaan koulutusta erilaisiin asetteluihin temaattisesti yhtenäisiä verkkosivustoja varten, jäsentäjät löytävät kohdistetut tiedot myös toistuvien ulkoasumuutosten jälkeen. Tämä estää virheet ja parantaa tiedonkeruuprosessin kestävyyttä.

Tie eteenpäin

On vain ajan kysymys (eikä luultavasti niin paljon aikaa), milloin sääntöihin perustuva tietojen jäsentäminen vanhenee. Tekoäly- ja ML-sovellusten edut verkkoälyyn ovat liian suuria jättää huomioimatta. Tärkeimmät edessämme olevat tehtävät liittyvät tehokkaimpien ohjaamattomien koneoppimismenetelmien löytämiseen verkon kaavinta automaatioon.

• SEO-pohjainen sisällön ja PR-jakelu. Vahvista jo tänään.
• PlatoData.Network Vertical Generatiivinen Ai. Vahvista itseäsi. Pääsy tästä.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Tietoa laajennettu. Pääsy tästä.
• PlatoESG. Autot / sähköautot, hiili, CleanTech, energia, ympäristö, Aurinko, Jätehuolto. Pääsy tästä.
• PlatonHealth. Biotekniikan ja kliinisten kokeiden älykkyys. Pääsy tästä.
• ChartPrime. Nosta kaupankäyntipeliäsi ChartPrimen avulla. Pääsy tästä.
• BlockOffsets. Ympäristövastuun omistuksen nykyaikaistaminen. Pääsy tästä.
• Lähde: https://www.dataversity.net/overcome-data-parsing-obstacles-with-the-power-of-machine-learning/