התגבר על מכשולים בניתוח נתונים בעזרת הכוח של למידת מכונה - DATAVERSITY

גרידת רשת משמשת, בין היתר, לקבלת הכמויות העצומות של נתונים זמינים לציבור הדרושים לאימון אלגוריתמים ללמידת מכונה (ML). עם זאת, הקשר בין גירוד נתונים ל-ML הוא סימביוטי ולא חד צדדי. מהצד השני ניצבת היכולת של ML לשפר את ההליכים הבסיסיים העומדים בבסיס איסוף נתוני אינטרנט, מה שהופך אותו ליעיל יותר ומסוגל לייצר תוצאות רצויות. מאמר זה יתמקד בתהליך אחד שכזה המהותי גירוד באינטרנט - ניתוח נתונים וכיצד הוא יכול להפיק תועלת AI ו- ML.

האתגרים של תהליך מבוסס כללים

אנשים מתוסכלים כשהם תקועים עם משימות ארציות שחוזרות על עצמן לפרקי זמן ממושכים - למשל, העתקה והדבקה של מספר נקודות נתונים ממקורות רבים. גירוד אינטרנט הוא חלופה טובה בהרבה לאיסוף נתונים באופן ידני, המאפשר איסוף נתונים אוטומטי בקנה מידה גדול. עם זאת, יש לו סט משלו של משימות ארציות חוזרות.

מגרדי אינטרנט ומנתחי נתונים הם בדרך כלל יצורים דיגיטליים צייתנים. אמור להם היכן ואיזה סוג של נתונים לגרד, הגדירו כללים ברורים למבנה הנתונים הללו, והם יספקו לכם את הפלט המתאים.

מנתח נתונים יבצע חלק מהעבודות החשובות ביותר באיסוף נתוני אינטרנט. בהתאם לכללים שהוגדרו מראש, זה יסיר מידע חסר תועלת כמו תגים ורווחים ריקים מנתוני ה-HTML הגולמיים ותעביר את הנתונים השימושיים ב-CSV, JSON או פורמט קריא אחר. לפיכך, ניתוח נתונים מבוסס-כללים ייקח את הנתונים המבולגנים והמבולגנים וימיר אותם למידע מובנה וקריא.

הבעיה עם יצורים צייתנים לחלוטין היא שהם יעשו רק מה שההוראות אומרות להם. למרבה הצער, לא ניתן להגדיר כללים אחת ולתמיד אתרים אפשריים ותנאים משתנים בהם. 

אתרים רבים הם דינמיים - אין להם מבנה יציב שיאפשר להשאיר מנתח מבוסס חוקים לבצע את העבודה ללא השגחה. לדוגמה, אתרי מסחר אלקטרוני משנים לעתים קרובות את הפריסה שלהם, מה שמצריך להתאים את המנתחים הייעודיים בהתאם להמשך הניתוח. בניית מנתח מותאם אישית שיתאים לכל פורמט אתר היא משימה שגוזלת את זמנם של המפתחים ומאטה משמעותית את איסוף הנתונים.

בכל פעם ששינויים במבנה האתר מתרחשים, ניתוח מבוסס כללים יתקלקל, ולא יניב עוד את התוצאות המיועדות. שוב, למפתחים תהיה משימה מתסכלת וגוזלת זמן על הידיים שתמנע להעביר את השעות היקרות שלהם לשימוש פרודוקטיבי יותר.

בשל האתגרים של ניתוח נתונים מבוסס כללים, עסקים מחפשים דרך לקחת את האוטומציה של איסוף נתונים צעד גדול קדימה בעזרת AI ו-ML.

על מה אנחנו מדברים כשאנחנו מדברים על ML?

למידת מכונה ומונחים אחרים הקשורים לבינה מלאכותית הם כעת מילות באזז, שנזרקו באופן מופרך למדי בתקשורת הכללית. לפעמים אותו מונח משמש כדי להתייחס לדברים שונים או שני מונחים עם משמעויות שונות משמשים לסירוגין.

לכן, גם כשמדברים עם קהל שמכיר את הנושא, כדאי להסביר כיצד משתמשים במונחים אלו כדי למנוע אי הבנות.

אנחנו יכולים להתחיל עם ההגדרה הרחבה של AI כ הדמיית אינטליגנציה אנושית במכונות. מודלים של למידת מכונה הם אם כן יישומים ספציפיים של AI המסוגלים לדמות לא רק פתרון בעיות כמו אנושי, אלא תכונה מסוימת של האינטליגנציה האנושית - יכולת למידה.

בפועל, מודלים של למידת מכונה מאומנים על ידי הזנתם בכמויות גדולות של נתונים הרלוונטיים לביצוע משימות מסוימות. לאחר מכן המודלים לומדים דפוסים ודמיון בסוגי נתונים אלה, ומאפשרים להם לחזות ולזהות תוצאות מסוימות. לפיכך, אלגוריתמי ML יכולים "להבין" מה לעשות גם כאשר הם לא תוכנתו במיוחד לעשות זאת.

שלוש הפרדיגמות העיקריות של למידת מכונה הן הבאות:

• למידה מפוקחת, באמצעות מערכי נתונים של קלט ופלט מתויגים מראש כדי לאמן אלגוריתמים לסיווג נתונים ולחזות תוצאות בצורה מדויקת.
• למידה ללא פיקוח, המאפשרת לאלגוריתמים לזהות דפוסים בנתונים גולמיים ללא התערבות אנושית.
• למידה מחוזקת, שבה מודל ה-ML לומד לפתור את הבעיה על ידי קבלת משוב על החלטותיו הקודמות. לפני קבלת משוב כלשהו, ​​המודל בוחר באופן אקראי מכיוון שאין לו מידע.

תת-תחום ספציפי של ML, למידה עמוקה (DP), רלוונטי גם לניתוח נתונים. למידה עמוקה מתייחסת לאימון אלגוריתמים המנצל שכבות היררכיות של רשתות עצביות כדי לעבד וללמוד מנתונים, תוך חיקוי ארכיטקטורות דמויות מוח אנושיות.

ML עבור ניתוח נתונים

היכולת של אלגוריתמי ML לזהות דפוסים ולקבל החלטות ללא קידוד נוסף מאפשרת לפתור רבות מהבעיות הדוחקות של תהליכים מבוססי כללים.

אחד השלבים העיקריים של למידת מכונה מפוקחת מורכב מהוראת מודל הסיווג על ידי הזנתו של ערכות נתונים מתויגות מראש. נכון, זה דורש הרבה נתונים וזמן כדי לתייג אותו; בניית מנתח בדרך זו תהיה תהליך ארוך יותר מאשר פשוט קידוד כללי ותבניות לניתוח. אבל סביר להניח שזה יתגלה ככדאי על ידי צמצום השעות המושקעות והמאמץ הנדרש לתחזוקה.

מאומן לסיווג נתונים כראוי, מודל ML יכול להתאים את עצמו לפריסות אתרים וסגנונות קידוד שונים ולהמשיך כך גם כאשר נתקלים בהבדלים מבניים. לפיכך, המפתחים שלך כבר לא מעוכבים על ידי צורך כל הזמן לתקן ולהפעיל מחדש מנתחים.

למידה עמוקה ללא פיקוח או פיקוח למחצה מלמדת את המנתחים לזהות קווי דמיון ודפוסים בנתוני HTML שנאספים מאתרים ציבוריים. מאומנים בדרך זו, מנתחים אינם תקועים עם מושג אחד היכן למצוא נתונים ספציפיים במבנה האתר. במקום זאת הוא יכול להתאים ולחפש את סוג המידע הספציפי.

לכן, למשל, אתה יכול להכשיר מנתח אדפטיבי לגרד ולנתח אתרי מסחר אלקטרוני שונים בצורה יעילה. ללא קשר לאופן המבנה של נתוני ה-HTML של האתר, המנתח יידע להמיר אותם לנתונים מובנים ורלוונטיים. מה שתקבל יהיה בדיוק תיאורי המוצרים המסוננים, המחירים ומידע אחר שאולי תצטרך.

מנתחים מותאמים, מבוססי ML, מסוגלים גם לטפל באתרים דינמיים ועתירי JavaScript. לאחר שעברו הכשרה על פריסות שונות לאתרי אינטרנט אחידים מבחינה נושאית, מנתחים ימצאו את הנתונים הממוקדים גם לאחר שינויים תכופים בפריסה. זה ימנע שגיאות וישפר את החוסן של תהליך איסוף הנתונים.

הדרך קדימה

זו רק שאלה של זמן (וכנראה לא כל כך הרבה זמן) כאשר ניתוח נתונים מבוסס כללים מיושן. היתרונות של יישומי AI ו-ML עבור מודיעין אינטרנט גדולים מכדי להזניח. המשימות העיקריות שעומדות לפנינו קשורות למציאת הדרכים היעילות ביותר ללמידת מכונה ללא פיקוח עבור אוטומציה של גירוד אינטרנט.

• הפצת תוכן ויחסי ציבור מופעל על ידי SEO. קבל הגברה היום.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. העצים את עצמך. גישה כאן.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. הידע מוגבר. גישה כאן.
• PlatoESG. רכב / רכבים חשמליים, פחמן, קלינטק, אנרגיה, סביבה, שמש, ניהול פסולת. גישה כאן.
• PlatoHealth. מודיעין ביוטכנולוגיה וניסויים קליניים. גישה כאן.
• ChartPrime. הרם את משחק המסחר שלך עם ChartPrime. גישה כאן.
• BlockOffsets. מודרניזציה של בעלות על קיזוז סביבתי. גישה כאן.
• מקור: https://www.dataversity.net/overcome-data-parsing-obstacles-with-the-power-of-machine-learning/