Az adatok minden gépi tanulási innováció alapját képezik. Azonban a weboldalakból származó hatalmas mennyiségű adat összegyűjtése nehézkes lehet az olyan akadályok miatt, mint a kérelmek korlátai, a CAPTCHA-k és a földrajzi korlátozások. Például, amikor egy adattudományi csapat úgy döntött, hogy az Amazon termékértékeléseit egy AI-érzelmi elemzési projekthez készíti el, azonnali korlátozásokkal szembesültek. Tehát mi a kapcsolat a proxyk és az AI között az adatgyűjtésben és az elemzésben? From Data to Decisions: When Proxies Come In Az adatoktól a döntésekig: amikor jönnek a proxyk Adatok nélkül az AI nem tud tanulni, alkalmazkodni vagy fejlődni.Függetlenül attól, hogy arcok felismeréséről, nyelvek lefordításáról vagy az ügyfelek viselkedésének előrejelzéséről van szó, a gépi tanulási modellek hatalmas és változatos adatkészletekre támaszkodnak. Az egyik elsődleges módja annak, hogy a csapatok gyűjtsék ezeket az adatokat a webes kaparás révén. A termékleírásoktól és az ügyfélvéleményektől a képekig és az árképzési részletekig, a webes kaparás gazdag képzési anyagokat biztosít. Például egy AI-alapú ár-összehasonlító eszközt építő csapatnak több ezer terméklistát kell kaparnia a különböző e-kereskedelmi webhelyekről, hogy képezze a modellt az árképzési trendekről és a tételleírásokról. A legtöbb webhely gyakran blokkolja a nagyszabású kaparási erőfeszítéseket. IP-tilalmak, CAPTCHA-k és sebességkorlátozások gyakori nehézségek, amikor túl sok kérés egy IP-címről származik. Ez az, ahol Az IP-címek forgatásával és a kérések elosztásával a proxyk segítenek az adatcsapatoknak elkerülni a felderítést, megkerülni a földrajzi korlátozásokat, és fenntartani a magas kaparási sebességet. Mit jelent az IP-cím forgatása? Ez a folyamat a különböző IP-címek proxy poolból a kimenő kérésekhez való hozzárendelésének folyamata, megakadályozva, hogy egyetlen IP-cím túl sok hívást tegyen és megjelöljen. Proxikák Proxikák A proxy segítségével az adatcsapatok fenntarthatják a következetes információáramlást és optimalizálhatják az AI modelleket a sikeresebb előrejelzések érdekében. The Secret to Faster, Smarter AI Bots A gyorsabb, intelligensebb AI robotok titka Hogyan gyűjtik az AI-eszközök a globális adatokat, kezelik a közösségi médiát és nyomon követik a különböző országokban megjelenő hirdetéseket blokkolás nélkül? Vegyük például az AI SEO eszközöket. Szükségük van a különböző régiók keresési eredményeinek nyomon követésére anélkül, hogy blokkolnák vagy korlátoznák a keresőmotorokat. A proxy megoldja ezt a problémát az IP-ek forgatásával és a valós felhasználói viselkedés szimulálásával, ami lehetővé teszi ezeknek a botoknak, hogy folyamatosan gyűjtsenek adatokat anélkül, hogy megjelölnék őket. Hasonlóképpen a közösségi média botok, amelyek automatizálják a feladatokat, mint például a közzététel és az elkötelezettség elemzése, a proxyekre támaszkodnak, hogy elkerüljék a fiók tilalmát. Mivel a közösségi média platformok gyakran korlátozzák a bottevékenységet, a proxy A hirdetések nyomon követésében vagy a hely-specifikus tartalmakban részt vevő AI-botok proxy-t használnak a különböző helyekről érkező felhasználók szimulálására, így valódi megértést kapnak arról, hogy a hirdetések hogyan működnek a régiók között. Ezek a botok figyelemmel kísérhetik és nyomon követhetik a kampányokat a különböző piacokon, lehetővé téve a vállalkozások számára, hogy adatvezérelt döntéseket hozzanak. Lakóépületek proxy Lakóépületek proxy Az AI nemcsak a proxy-eket használja. Azt is javítja, hogyan kezeljük őket. A prediktív algoritmusok most felismerhetik, hogy mely proxy-ek vannak nagyobb valószínűséggel jelölve vagy blokkolva. A prediktív modelleket a proxy minőségének értékelésére képzik a történelmi adatpontok alapján, mint például a válaszidő, a siker aránya, az IP hírnév és a blokkolási gyakoriság. Ezek az algoritmusok folyamatosan értékelik és rangsorolják a proxy-okat, dinamikusan szűrve ki a magas kockázatú vagy alacsony teljesítményű IP-eket, mielőtt befolyásolhatják a műveleteket. Például, ha nagy frekvenciájú kaparás beállításban használják, a gépi tanulási modellek előre jelezhetik, amikor egy proxy pool elérni fogja a sebességhatárokat, vagy kiváltja az anti-bot mechanizmusokat, majd proaktívan forgatja a tisztább, kevésbé észlelhető IP-eket**. Innovation or Invasion? Innováció vagy invázió? Hamarosan még szorosabb integrációt várhatunk az AI algoritmusok és a proxy menedzsment rendszerek között. Gondolj az önoptimalizáló kaparás beállításokra, ahol a gépi tanulási modellek valós időben a legtisztább, leggyorsabb IP-eket választják, vagy a botokat, amelyek automatikusan alkalmazkodhatnak viselkedésükhöz a célhelyek észlelési jelzései alapján. Ahogy az AI jobban utánozza az emberi viselkedést, és a proxy-eket nehezebb észlelni, közelebb kerülünk a homályos vonalhoz: Mikor válik a hasznos automatizálás manipulációvá? Vannak etikai szürke területek is. Például igazságos-e, hogy az AI-botok valódi felhasználókként jelenjenek meg a hirdetések nyomon követésében, az árképzési intelligenciában vagy a tartalomtermelésben? Természetesen mindig fennáll annak a lehetősége, hogy visszaélnek vele, legyen szó akár az AI-t használó emberek álcázásáról árnyas dolgokért, vagy egyszerűen túl sokat támaszkodva olyan eszközökre, amelyeket nem tudunk teljes mértékben ellenőrizni. Röviden, az AI és a proxy fúziója hatalmas potenciállal rendelkezik, de mint minden erőteljes eszköz, felelősségteljesen kell használni. ✅ Mindig tartsa tiszteletben a weboldalak szolgáltatási feltételeit, tartsa be az adatvédelmi törvényeket, használja az AI és a proxy eszközöket etikailag. Conclusion következtetés Amint láttuk, a proxyk többek, mint az anonimitás eszközei.Az AI-rendszerek nagyméretű adathozzáféréssel segítenek.A gépi tanulási modellek képzésétől az intelligens robotok működtetéséig a proxyk biztosítják, hogy az AI rendelkezzen az ahhoz szükséges adatokkal anélkül, hogy blokkolnák vagy elkapnák. De milyen típusú proxy a legjobb ebben az esetben? A lakossági proxyk általában a legjobb választás az AI-val kapcsolatos feladatokhoz, amelyek hely-specifikus adatokat vagy magas szintű bizalmat és hitelességet igényelnek. A lakóépületek tesztelése a és figyelemmel kíséri az automatizálási munkafolyamatokat a blokkolattól a megállíthatatlanig. DataImpulse Adathordozó

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

Ez a hanganyag a történet eredeti nyelvén készült!

AI és proxy: összekapcsolódnak?

About Author

HOZZÁSZÓLÁSOK

HANG TAGOK

EZT A CIKKET BEMUTATTA

Related Stories

Of The First and Last Things: Part 4

The Little Shop at Fishbourne

How Emoji Credibility Indicators Add Context to HackerNoon Stories

HackerNoon Contributor Denisa Ganea on HackerNoon, Human Existence, and Everything in Between

Of The First and Last Things: Part 4

The Little Shop at Fishbourne

How Emoji Credibility Indicators Add Context to HackerNoon Stories

HackerNoon Contributor Denisa Ganea on HackerNoon, Human Existence, and Everything in Between

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps