إن البيانات هي أساساً لجميع إبداعات التعلم الآلي. ومع ذلك، قد يكون جمع كميات كبيرة من البيانات من مواقع الويب صعباً بسبب الحواجز مثل حدود الطلب، CAPTCHAs، والحدود الجغرافية. على سبيل المثال، عندما قررت فريق علم البيانات إزالة تقييمات منتجات آمازون لبرنامج تحليل الشعور الذاتي، فقد تواجهت الحواجز المباشرة. فما هي العلاقة بين البروكسيل و AI في جمع البيانات والتحليل؟ From Data to Decisions: When Proxies Come In من البيانات إلى القرارات: عندما يأتي بروكسيل إذا لم يكن هناك بيانات، فلا يمكن للذكاء الاصطناعي أن يتعلم أو يتكيف أو يتطور، سواء كان ذلك في التعرف على الوجوه أو ترجمة لغات أو توقع سلوك العملاء، فإن نموذج التعلم الآلي يعتمد على مجموعة واسعة من البيانات المتنوعة. واحدة من الطرق الرئيسية التي تجمع هذه البيانات هي من خلال تجميع البيانات على شبكة الإنترنت. من توصيات المنتجات والردود على العملاء إلى صور ومعلومات الأسعار، تجميع شبكة الإنترنت يوفر مجموعة غنية من المواد التدريبية. على سبيل المثال، قد تحتاج فريق بناء أداة مقارنة أسعار ذاتية القيادة إلى تجميع الآلاف من قائمة المنتجات من مختلف مواقع التجارة الإلكترونية لتدريب النماذج على الاتجاهات في أسعار وتوصيات المنتج. معظم مواقع الويب غالباً ما تحظر جهود إزالة الكمبيوتر على نطاق واسع. IP Bans، CAPTCHAs، وخيارات الحد الأدنى هي صعوبة شائعة عندما تأتي الكثير من الطلبات من عنوان IP واحد. هذا هو المكان الذي من خلال تحويل IP و توزيع الطلبات، تساعد المفوضات على تجنب التعرف، تجنب التحديات الجغرافية، وحفاظا على سرعة الرفع عالية. ماذا يعني تحويل IP؟ هو عملية توزيع عناوين IP المختلفة من قاعدة المفوضات إلى الطلبات الخلفية، مما يمنع أي IP واحد من إجراء الكثير من الاتصالات وتجسيدها. منتديات منتديات باستخدام بروكس ، يمكن لشركات البيانات الحفاظ على تدفق معلومات متزامنة وتحسين نموذجات الذكاء الاصطناعي لتحقيق مزيد من التوقعات الناجحة. The Secret to Faster, Smarter AI Bots المفتاح إلى أسرع وأكثر ذكاءً كيف تجمع أدوات الذكاء الاصطناعي البيانات العالمية، وإدارة وسائل التواصل الاجتماعي، وتتبع الإعلانات في البلدان المختلفة دون أي بلاك؟ اتخذت أدوات AI SEO، على سبيل المثال. إنها بحاجة إلى مراقبة نتائج البحث من مناطق مختلفة دون تثبيت مخزونات أو قيود من محركات البحث. حل بروكس هذه المشكلة من خلال تحويل IPs وتثبيت سلوك المستخدم الحقيقي، مما يتيح هذه الروبوتات لجمع البيانات بشكل مستمر دون أن تكون مرموقة. بالضبط، روبوتات وسائل التواصل الاجتماعي، التي تعتمد على المهام مثل نشر وتحليل المشاركة، تعتمد على بروكس لتجنب إلغاء الحساب. لأن منصات وسائل التواصل الاجتماعي غالبا ما تحظر النشاط الروبوت، روبوتات تساعد هذه الروبوتات تبدو على المستخدمين القانونيين، مما يضمن أنها يمكن أن تستمر في العمل دون تكرار. ماذا عن المهام القائمة على الجانب الجغرافي؟ الكمبيوتر الذكي الذي يشارك في مراقبة الإعلانات أو المحتوى المحدد على الموقع يستخدم بروكس لتشبه المستخدمين من المواقع المختلفة، بحيث يحصلون على فهم حقيقي لكيفية عمل الإعلانات في مختلف المناطق. هذه الروبوتات يمكنها مراقبة وتتبع حملات في الأسواق المختلفة، مما يسمح للشركات بتنفيذ القرارات التي تديرها البيانات. المناطق المتاخمة المناطق المتاخمة لا تستخدم الذكاء الاصطناعي فقط بروكسيلات، بل تحسن أيضاً كيفية إدارةها.على سبيل المثال، قد تكتشف الألغاز المتوقعة الآن ما هي بروكسيلات أكثر عرضة للخطر أو إلغاءها.على سبيل المثال، يتم دراسة النماذج المتوقعة لتقييم جودة بروكسيلات بناء على نقاط البيانات التاريخية مثل وقت الاستجابة، معدل النجاح، وسمة IP، ومرجعية الحظر. هذه التقنيات تستخدم بشكل مستمر في تقييم وتقييم البريد الإلكتروني، وتصفح بشكل ديناميكي البريد الإلكتروني المخاطر العالية أو المنخفضة قبل أن تكون قادرة على التأثير على العمليات، على سبيل المثال، عند استخدامها في إعداد التقييم عالية التكرار، يمكن أن تنتظر نموذج التعلم الآلي عندما يصل عدد البريد الإلكتروني إلى حدود التكلفة أو تنشيط آليات مكافحة البوتات، ثم تحول بشكل إيجابي إلى البريد الإلكتروني الأصلي الأقل قابلة للتعرف**. Innovation or Invasion? التكنولوجيا أو الهجوم؟ في وقت قريب، يمكننا توقع التكامل الأكثر صرامة بين ألغاز الذكاء الاصطناعي وتقنيات إدارة المرشحين.فكر في إعدادات التخزين الذاتية التي تستخدمها نموذج التعلم الآلي لتحديد الألوان الأصطناعية الأصطناعية الأصطناعية الأصطناعية الأصطناعية في الوقت الحقيقي، أو الروبوتات التي يمكن أن تتكيف سلوكها تلقائيًا بناءً على إشارات التعرف من المواقع الهدفية. ولكن هناك أيضًا مخاطر.عندما تصبح الذكاء الاصطناعي أفضل في تصفية السلوك البشري وأصبح من الصعب اكتشاف المفوضات، فإننا أقرب إلى خط الفراغ: متى تصبح التمويل المفيد تدويلًا؟ وهناك أيضًا المناطق الخضراء الأخلاقية.على سبيل المثال، هل من المعقول أن تظهر بوتين الذكاء الاصطناعي كمستخدمين حقيقيين في تقييم الإعلانات، أو تقييم الأسعار، أو إنشاء المحتوى؟ كيف نضمن الشفافية وتجنب الاستخدام الضريبي عندما يتم تصميم كل من الذكاء الاصطناعي والبرمجيات للعمل خلف الجدران؟ وبطبيعة الحال ، هناك دائما فرصة لتفكيكها ، سواء كان ذلك من قبل الأشخاص الذين يستخدمون الذكاء الاصطناعي لتفكيك الأشياء الشائعة أو ببساطة عن طريق الاعتماد على أدوات كثيرة لا يمكننا التحكم بها تماما. بمعنى آخر، فإن مزيج الذكاء الاصطناعي والمتصفح لديه القدرة الكبيرة، ولكن مثل جميع الأدوات القوية، يجب استخدامها بمسؤولية. ✅ دائمًا احترام شروط الخدمة من مواقع الويب، وفقا لقوانين حماية البيانات، واستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي ووسائل البريد الإلكتروني على نحو إيجابي. Conclusion النتيجة كما رأينا، فإن بروكس أكثر من مجرد أدوات للتمييز، كما أنها تساعد أنظمة الذكاء الاصطناعي في الوصول إلى بيانات واسعة النطاق.من خلال تدريب نموذج التعلم الآلي إلى تدريب الروبوتات الذكية، فإن بروكس تأكد من أن الذكاء الاصطناعي لديه البيانات التي يحتاجها دون أن يكون متحكمًا أو متحكمًا. ولكن أي نوع من منتجع هو الأفضل في هذه الحالة؟ عادة ما تكون منتجات المعيشة أفضل خيار للأنشطة ذات الصلة بالذكاء الاصطناعي التي تتطلب بيانات محددة على الموقع أو مستويات عالية من الثقة والصدق. اختبار المناطق السكنية من وتتبع تدفقات العمل التلقائي الخاصة بك من المغلقة إلى غير متوقعة. البيانات الهجومية البيانات الهجومية

This story contains new, firsthand information uncovered by the writer.

تم إنتاج هذا الصوت باللغة الأصلية للقصة!

AI و Proxies: هل هم متصلون؟

About Author

تعليقات

شنق العلامات

تم تقديم هذه المقالة في

Related Stories

The shortage of women in tech

Noonies Nominee and Lead Product Designer Avrora Shuhalii on Writing, Tech, and More

Top iOS & iPhone Mobile App Development Companies

Top Web Development Companies in 2018

The shortage of women in tech

Noonies Nominee and Lead Product Designer Avrora Shuhalii on Writing, Tech, and More

Top iOS & iPhone Mobile App Development Companies

Top Web Development Companies in 2018

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps