Os datos son a base de todas as innovacións de aprendizaxe automática. Con todo, a recollida de grandes cantidades de datos de sitios web pode ser difícil debido a barreiras como límites de solicitude, CAPTCHAs e xeo-restricións. Por exemplo, cando un equipo de ciencia de datos decidiu raspar as revisións de produtos de Amazon para un proxecto de análise de sentimentos de IA, enfrontáronse a limitacións inmediatas. Entón, cal é a conexión entre proxies e AI na recollida e análise de datos? From Data to Decisions: When Proxies Come In De datos a decisións: cando entran os proxies Sen datos, a IA non pode aprender, adaptarse ou evolucionar.Se se trata de recoñecer rostros, traducir idiomas ou predicir o comportamento do cliente, os modelos de aprendizaxe automática dependen de vastos e variados conxuntos de datos. Unha das principais maneiras polas que os equipos recollen estes datos é a través do rascado web.Desde as descricións de produtos e as revisións de clientes ata as imaxes e os detalles de prezos, o rascado web proporciona un rico conxunto de materiais de formación.Por exemplo, un equipo que constrúe unha ferramenta de comparación de prezos impulsada por IA pode ter que rascar miles de listas de produtos de varios sitios de comercio electrónico para adestrar o modelo sobre tendencias de prezos e descricións de elementos. A maioría dos sitios web adoitan bloquear os esforzos de rascado a gran escala. prohibicións de IP, CAPTCHAs e límites de tarifas son dificultades comúns cando demasiadas solicitudes veñen dun único enderezo IP. Ese é onde Ao rotar IPs e distribuír solicitudes, os proxies axudan aos equipos de datos a evitar a detección, a eludir as restricións xeográficas e a manter altas velocidades de rascado. Que significa a rotación de IP? É o proceso de asignar diferentes enderezos IP dun pool de proxies a solicitudes saíntes, evitando que calquera IP realice demasiadas chamadas e se sinale. Proxectos Proxectos Con proxies, os equipos de datos poden manter un fluxo consistente de información e optimizar modelos de IA para predicións máis exitosas. The Secret to Faster, Smarter AI Bots O segredo para robots AI máis rápidos e intelixentes Como poden as ferramentas de IA recoller datos globais, xestionar redes sociais e rastrexar anuncios en diferentes países sen bloqueos? Tomemos as ferramentas de SEO de IA, por exemplo. Necesitan supervisar os resultados de busca de varias rexións sen desencadear bloques ou limitacións dos motores de busca. Os proxies resolven este problema ao rotar IPs e simular o comportamento do usuario real, o que permite a estes bots recompilar datos continuamente sen ser marcados. Do mesmo xeito, os bots de redes sociais, que automatizan tarefas como publicar e analizar o compromiso, dependen de proxies para evitar as prohibicións de contas. Xa que as plataformas de redes sociais a miúdo limitan a actividade do bot, os proxies axudan a que estes bots parezan usuarios lexítimos, garantindo que poidan seguir traballando sen interrupcións. E as tarefas baseadas na xeolocalización? os bots de IA implicados no seguimento de anuncios ou contidos específicos de localización usan proxies para simular usuarios de diferentes lugares, para que obteñan unha verdadeira comprensión de como funcionan os anuncios a través de rexións. Estes robots poden monitorizar e rastrexar campañas en diferentes mercados, permitindo que as empresas tomen decisións baseadas en datos. Proxectos residenciais Proxectos residenciais A IA non só está a usar proxies. Tamén está a mellorar a forma en que os xestionamos. Algoritmos predictivos poden agora detectar que proxies son máis propensos a ser marcados ou bloqueados. Modelos predictivos están adestrados para avaliar a calidade do proxy en base a puntos de datos históricos como o tempo de resposta, a taxa de éxito, a reputación IP e a frecuencia de bloqueo. Por exemplo, cando se usa nunha configuración de rascado de alta frecuencia, os modelos de aprendizaxe automática poden anticipar cando un proxy pool está a piques de alcanzar os límites de taxa ou desencadear mecanismos anti-bot, e, a continuación, rotar de forma proactiva para IPs máis limpos e menos detectables**. Innovation or Invasion? Innovación ou invasión? En breve, podemos esperar unha integración aínda máis estreita entre os algoritmos de IA e os sistemas de xestión de proxy.Pense en configuracións de rascado auto-optimizadas onde os modelos de aprendizaxe automática escollen os IPs máis limpos e rápidos en tempo real, ou bots que poden adaptar automaticamente o seu comportamento baseado nos sinais de detección dos sitios de destino. A medida que a IA se fai mellor en imitar o comportamento humano e os proxies se fan máis difíciles de detectar, achegámonos a unha liña borrosa: cando a automatización útil convértese en manipulación? Por exemplo, é xusto que os bots de IA poñan como usuarios reais no seguimento de anuncios, a intelixencia de prezos ou a xeración de contido?Como aseguramos a transparencia e evitamos o mal uso cando tanto a IA como os proxies están deseñados para operar detrás das escenas? E, por suposto, sempre hai a posibilidade de que sexa mal utilizado, xa sexa por persoas que usan AI para raspar cousas sombrías ou simplemente confiando demasiado en ferramentas que non podemos controlar por completo. En resumo, a fusión de IA e proxies ten un enorme potencial, pero como todas as ferramentas poderosas, debe usarse de forma responsable. ✅ Sempre respectar os termos de servizo dos sitios web, cumprir coas leis de protección de datos, usar AI e ferramentas de proxy de forma ética. Conclusion Conclusión Como vimos, os proxies son máis que ferramentas para o anonimato. Axudan aos sistemas de IA con acceso a datos a gran escala.Desde a formación de modelos de aprendizaxe automática ata a potenciación de bots intelixentes, os proxies aseguran que a IA teña os datos que necesita sen ser bloqueada ou arrastrada. Pero que tipo de proxy é mellor neste caso? As proxies residenciais tenden a ser a mellor opción para tarefas relacionadas coa IA que requiren datos específicos de localización ou altos niveis de confianza e autenticidade. Proxectos residenciais de e ver que os seus fluxos de traballo de automatización van de bloqueados a implacables. DataImpulse Impulso de datos

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

Este audio está producido na lingua orixinal da historia!

AI e proxies: están conectados?

About Author

COMENTARIOS

Etiquetas colgantes

ESTE ARTIGO FOI PRESENTADO EN

Related Stories

HackerNoon Decoded 2024: Celebrating Our Management Community!

HackerNoon Decoded 2024: Celebrating Our Remote Work Community!

HackerNoon Decoded 2024: Celebrating Our Programming Community!

HackerNoon Decoded 2024: Celebrating Our Web3 Community!

HackerNoon Decoded 2024: Celebrating Our Management Community!

HackerNoon Decoded 2024: Celebrating Our Remote Work Community!

HackerNoon Decoded 2024: Celebrating Our Programming Community!

HackerNoon Decoded 2024: Celebrating Our Web3 Community!

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps