Údaje sú základom všetkých inovácií strojového učenia. Avšak zhromažďovanie veľkého množstva údajov z webových stránok môže byť náročné kvôli prekážkam, ako sú limity požiadaviek, CAPTCHA a geo-obmedzenia. Napríklad, keď sa tím vedy o údajoch rozhodol odstrániť recenzie produktov Amazon pre projekt analýzy nálady AI, čelili okamžitým obmedzeniam. Pomocou proxy, mohli tieto prekážky obísť a zhromažďovať potrebné informácie. Takže, aký je vzťah medzi proxy a AI v zbere a analýze dát? From Data to Decisions: When Proxies Come In Od dát k rozhodnutiam: Keď prichádzajú proxy Bez údajov sa umelá inteligencia nemôže učiť, prispôsobiť sa alebo vyvíjať.Či už rozpoznáva tváre, prekladá jazyky alebo predpovedá správanie zákazníkov, modely strojového učenia sa spoliehajú na obrovské a rôznorodé dátové súbory. Jedným z hlavných spôsobov, ako tímy zhromažďujú tieto údaje, je cez webové škrabanie.Od popisu produktov a recenzií zákazníkov až po obrázky a podrobnosti o cenách, škrabanie webu poskytuje bohatý výcvikový materiál. Napríklad tím budujúci nástroj na porovnávanie cien poháňaný AI môže potrebovať škrabanie tisícov zoznamov produktov z rôznych webových stránok elektronického obchodu, aby model trénoval na cenových trendoch a popisoch položiek. Problém? Väčšina webových stránok často blokuje úsilie o rozsiahle škrabanie. IP zákazy, CAPTCHA a limity sadzieb sú bežné ťažkosti, keď príliš veľa požiadaviek pochádza z jednej IP adresy. To je kde Pri rotujúcich IP adresách a rozdeľovaní požiadaviek pomáhajú proxy dátové tímy vyhýbať sa detekcii, obchádzať geo-obmedzenia a udržiavať vysoké rýchlosti škrabania. Čo znamená rotácia IP? Je to proces priradenia rôznych IP adries z proxy poľa na odchádzajúce požiadavky, čo zabraňuje tomu, aby akákoľvek jediná IP prijala príliš veľa hovorov a bola označená. Proxy Proxy Pomocou proxy môžu dátové tímy udržiavať konzistentný tok informácií a optimalizovať modely umelej inteligencie pre úspešnejšie predpovede. The Secret to Faster, Smarter AI Bots Tajomstvo rýchlejších, inteligentnejších AI robotov Ako AI nástroje zhromažďujú globálne dáta, spravujú sociálne médiá a sledujú reklamy v rôznych krajinách bez akýchkoľvek blokov? Vezmite si napríklad AI SEO nástroje. Potrebujú monitorovať výsledky vyhľadávania z rôznych regiónov bez spustenia blokov alebo obmedzení z vyhľadávačov. Proxy vyriešia tento problém otočením IP a simuláciou skutočného správania používateľov, čo umožňuje týmto robotom nepretržite zhromažďovať dáta bez toho, aby boli označené. Podobne aj sociálne médiá, ktoré automatizujú úlohy, ako je publikovanie a analýza zapojenia, sa spoliehajú na proxy, aby sa zabránilo zákazu účtu. Keďže platformy sociálnych médií často obmedzujú aktivitu botov, proxy pomáhajú týmto robotom vyzerať ako legitímni používatelia, čo zabezpečuje, že môžu pokračovať v práci bez prerušenia. A čo úlohy založené na geolokácii? roboty AI zapojené do sledovania reklám alebo obsahu špecifického pre danú lokalitu používajú proxy na simuláciu používateľov z rôznych miest, aby získali skutočné pochopenie toho, ako reklamy fungujú v rôznych regiónoch. Tieto roboty môžu monitorovať a sledovať kampane na rôznych trhoch, čo umožňuje podnikom prijímať rozhodnutia založené na údajoch. Rezidenčné proxy Rezidenčné proxy AI nepoužíva iba proxy, ale tiež zlepšuje spôsob, akým ich spravujeme. Prediktívne algoritmy teraz môžu zistiť, ktoré proxy sú pravdepodobne označené alebo zablokované. Prediktívne modely sú vyškolené na posúdenie kvality proxy na základe historických dátových bodov, ako je čas odozvy, miera úspechu, reputácia IP a frekvencia blokovania. Tieto algoritmy nepretržite skórujú a hodnotia proxy, dynamicky filtrujú vysoko rizikové alebo podvýkonné IP predtým, než môžu ovplyvniť operácie. Napríklad, keď sa používajú v nastavení vysokorýchlostného škrabania, modely strojového učenia môžu predvídať, kedy bude proxy pool zasiahnuť limity rýchlosti alebo spustiť mechanizmy proti robotom, potom sa proaktívne otáčajú na čistejšie, menej detekovateľné IP**. Innovation or Invasion? Inovácia alebo invázia? Čoskoro môžeme očakávať ešte tesnejšiu integráciu medzi algoritmami AI a systémami správy proxy.Predstavte si samooptimalizované nastavenia škrabania, kde modely strojového učenia vyberajú najčistejšie, najrýchlejšie IP v reálnom čase, alebo roboty, ktoré môžu automaticky prispôsobiť svoje správanie na základe detekčných signálov z cieľových lokalít. Keďže umelá inteligencia sa stáva lepšou pri napodobňovaní ľudského správania a proxy sa stávajú ťažšie detegovať, priblížime sa k rozmazanej čiare: Kedy sa užitočná automatizácia stáva manipuláciou? Existujú aj etické šedé oblasti. Napríklad, je spravodlivé, aby sa AI roboty predstavovali ako skutoční používatelia v sledovaní reklám, cenovej inteligencii alebo tvorbe obsahu? A samozrejme, vždy existuje šanca, že to bude zneužívané, či už ľuďmi, ktorí používajú AI na škrabanie tieňových vecí, alebo len tým, že sa príliš spoliehajú na nástroje, ktoré nemôžeme úplne ovládať. Stručne povedané, fúzia AI a proxy má obrovský potenciál, ale rovnako ako všetky výkonné nástroje, musí byť použitá zodpovedne. ✅ Vždy rešpektujte podmienky používania webových stránok, dodržiavajte zákony o ochrane údajov, používajte AI a proxy nástroje eticky. Conclusion záver Ako sme videli, proxy sú viac ako len nástroje na anonymitu. Pomáhajú systémom AI s veľkým prístupom k dátam.Od výcviku modelov strojového učenia až po napájanie inteligentných robotov, proxy zabezpečujú, že AI má údaje, ktoré potrebuje, bez toho, aby bola zablokovaná alebo zaseknutá. Ale aký typ proxy je v tomto prípade najlepší? rezidenčné proxy majú tendenciu byť najlepšou voľbou pre úlohy súvisiace s AI, ktoré vyžadujú údaje špecifické pre danú lokalitu alebo vysokú úroveň dôvery a autentickosti. Testovanie rezidenčných proxy z a sledujte, ako sa pracovné postupy automatizácie menia z blokovaných na nezastaviteľné. dátový impulz dátový impulz

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

Tento zvuk je vyrobený v pôvodnom jazyku príbehu!

AI a proxy: Sú prepojené?

About Author

KOMENTÁRE

ZAVISTE ŠTÍTKY

TENTO ČLÁNOK BOL PREDSTAVENÝ V

Related Stories

112 Stories To Learn About Hackernoon Community

16 Best Sklearn Datasets for Building Machine Learning Models

Behavior of a shapely Spider

Code Smell 298 - How to Fix Microsoft Windows Time Waste

112 Stories To Learn About Hackernoon Community

16 Best Sklearn Datasets for Building Machine Learning Models

Behavior of a shapely Spider

Code Smell 298 - How to Fix Microsoft Windows Time Waste

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps