Yapay Zeka, Veri Kazımayı ve Veri Analizini Nasıl Otomatikleştirir?

Son birkaç yılda yapay zeka, yalnızca tekrarlanan işleri otomatikleştirmekle kalmayıp aynı zamanda görünüşte bir insan gibi "düşünme" ve yaratıcılık havuzundan yararlanma yeteneğini geliştirerek hayatımızda devrim yarattı. Cidden, kaçınız bir şiir yazmak için "Chat-GPT"yi kullandınız ya da başka bir aşk şarkısı için "Suno"yu kullandınız?

Belki de insanların tüm sıkıcı kopyalama işlerinden sorumlu olduğu karanlık bir dönemden, müzakere ve stratejik planlama gibi asıl işi bize bıraktığımız daha yüksek teknolojili bir geleceğe geçmemizin zamanı gelmiştir.

Yapay Zeka Çağında Veri Kazıma

AI ile Web kazıma Araçları

Modern zamanlarda genellikle verileri çevrimiçi olarak bir veya birden fazla kaynaktan topluyoruz. Hasat eylemi tekrarlı olduğundan sıkıcı süreç otomatikleştirilebilir. Bunu yapmak için birçok veri toplama aracı mevcuttur veya isterseniz bunlara web kazıma araçları diyebilirsiniz.

İnternetten veri kazımanın eski yolları sorunlu olabilir çünkü hedef verilere gitmek için web sitesinin HTML kuralına dayanırlar. HTML yapısı değiştirildiğinde kazıma kuralı geçersiz olacaktır. Modern web sitelerinin kullanıcı deneyimini geliştirmek için Javascript etkileşimi içerme eğiliminde olduğundan bahsetmiyoruz bile, bu da verilerin tam olarak alınmasını zorlaştırıyor.

Ancak yapay zekanın yardımıyla web sitesi değişiklikleriyle kolayca başa çıkabiliriz. Örneğin bir aracı ele alalım. Kod gerektirmeyen bir kazıyıcı araç olan Octoparse, yapay zekayı sezgisel kazıma arayüzüne entegre etmeye kendini adamıştır.

Web sayfası öğelerinin otomatik olarak algılanmasını geliştirmek için yapay zekadan yararlanır ve yeni başlayanların kazımaya başlamasını kolaylaştırır. Yapay zeka, web sayfalarındaki veri alanlarını, düğmeleri ve diğer etkileşimli öğeleri tanımlamanın doğruluğunu artırarak yeni kullanıcıların öğrenme eğrisini azaltır. Başlangıç kurulumunun basitleştirilmesiyle kullanıcılar, teknik bilgi gerektirmeden hızlı bir şekilde etkili kazıma iş akışları oluşturabilirler.

Daha ileri düzey kullanıcılar için Octoparse'ın yapay zekası, kazıma kurallarının yazılmasına ve ayarlanmasına yardımcı olabilir. Yapay zeka, eğitildikten sonra web sitesi yapılarındaki değişikliklere uyum sağlamak için gerekli kodu oluşturabilir ve değiştirebilir. Bu özellik, web siteleri geliştikçe bile kazıma kurallarının etkili kalmasını sağlayarak manuel müdahale ve devam eden bakım ihtiyacını azaltır. Kullanıcılar, karmaşık ayarlamaların üstesinden gelmek için yapay zekaya güvenebilir ve minimum kesintiyle sürekli veri çıkarılmasını sağlayabilir.

Yapay Zeka ile Robotik Süreç Otomasyonu (RPA)

Yazılım ve sistemler arasında veya arasında tekrarlanan ve düzenli adımları otomatikleştirmek için yapay zeka tabanlı RPA araçları (Robotik Süreç Otomasyonu) da vardır.

Kofax'ın baş strateji sorumlusu Chris Huff, "Robotik süreç otomasyonu fiziksel [veya] mekanik bir robot değildir" diyor. İşyerindeki en sıradan ve tekrarlanan görev ve süreçleri yüksek hacim ve hızda gerçekleştirmek için insan-bilgisayar etkileşimlerinin çoğunu taklit edebilir. Örneğin, dosyaları bir yerden başka bir yere taşımanız gerektiğini veya bir nakliye rezervasyonu yapmanız gerektiğini düşünün.

Yapay zekanın otomasyona katılmasıyla işler daha akıllı bir şekilde yapılabilir. Örneğin yapay zeka, Doğal Dil İşleme (NLP) kullanılarak hangi belge ve dosyanın işleneceğine karar verilmesine yardımcı olabilir. Yapay zeka, metni ve içeriği okuyup yorumlayabilir ve bunları farklı otomasyon iş akışlarına göre kategorilere ayırabilir.

Ayrıca AI ile konuşmak için basit bir doğal dil kullanabiliriz, böylece RPA iş akışını taleplerimize göre ve hatta tarihsel kalıplara ve durumlara göre bizim için otomatik olarak oluşturabilir. Yapay zekanın yaşamda ve işte güçlü ortağımız olabileceği zaman geldi!

Yapay Zeka Çağında Veri Analizi

Makine öğreniminin büyüsüyle desteklenen yapay zeka, büyük ve karmaşık veri kümelerini işleyebilir ve kalıpları ve anormallikleri tanımlayarak doğru tahminler ve öngörüler elde edebilir.

Bu sadece sayıların çarpıtılmasıyla ilgili değil. Yapay zeka bugünlerde bundan çok daha akıllı hale geliyor.

AI Veri temizleme

Verilerin formatı her zaman tutarlı olmadığından ve yanlışlıklar içerebileceğinden yapay zeka, yinelenen girişler, yanlış yazılmış adresler, eksik değerler, konumlar için tutarsız biçimlendirme vb. gibi anormallikleri tespit ederek veri temizleme ve ön işlemeye yardımcı olabilir.

Octoparse'ın yapay zekası ayrıca çıkarılan verilerin ön temizliğine de yardımcı olur. Kullanıcılar, ham verileri filtrelemek ve hassaslaştırmak için yapay zeka algoritmaları uygulayarak analiz için daha yararlı olan daha yüksek kaliteli çıktılar alabilir. Bu otomatik temizleme işlemi, hataların ve tutarsızlıkların ortadan kaldırılmasına yardımcı olarak daha az manuel işlem gerektiren daha temiz veri kümeleri sağlar. Sonuç olarak kullanıcılar sıkıcı temizlik görevlerine zaman harcamak yerine verileri analiz etmeye odaklanabilirler.

Yapay Zeka Veri görselleştirme

Yapay zeka, insan gözünün gözden kaçırdığı en ufak değişiklikleri bile ortaya çıkaran etkileşimli çizelgeler ve grafikler oluşturabilir. Gerçek zamanlı veriler sürekli olarak yapay zeka sistemine beslenirken, kontrol paneli her türlü hızlı eylem için en son trendleri ve modelleri yansıtacak.

Örneğin, DüşünceSpot, veri keşfini ve görselleştirmeyi basitleştirmek için yapay zekadan ve arama odaklı bir arayüzden yararlanır. Çeşitli veri kaynaklarına bağlanarak bilgileri tek bir platformda birleştirir ve kullanıcıların ilişkileri ve bağlamı tanımlayan mantıksal veri modelleri oluşturmasına olanak tanır. Kullanıcılar, DüşünceSpot'un arama çubuğuna doğal dil sorguları yazarak yapay zekanın ilgili verileri yorumlayıp getirmesini sağlayabilir. Platform, bu sorgulara dayalı olarak kullanıcıların daha fazla özelleştirebileceği etkileşimli tablolar, grafikler ve gösterge tabloları oluşturur.

Yapay Zeka Verileri içgörüleri

İnsanlar olarak koşullardan içgörü elde etme konusunda başarılıyız. Ancak en düşük seviyedeki veri analistlerinin bile grafik yorumlama ve veri işleme becerilerinde uzmanlaşması uzun zaman alır. O halde yapay zekayı kullanmak bize büyük ölçüde zaman kazandırabilir ve aynı zamanda ihtiyacımız olan içgörüleri elde etme maliyetinden de tasarruf sağlayabilir. Yapay zeka, güçlü ve sınırsız NLP (Doğal Dil İşleme) yeteneğiyle, duygu analizinin yanı sıra tahmine dayalı analiz de yapmamıza yardımcı olabilir.

E-ticarette Octoparse VOC gibi yapay zeka tabanlı veri analizi çözümleri, binlerce şirketin ürünlerinin ne kadar başarılı olduğunu kapsamlı bir şekilde anlamasına yardımcı oluyor. Müşteri profilinden (kim, ne zaman, nerede, neden), olumlu/olumsuz geri bildirimlerden karşılanmayan ihtiyaçlara ve satın alma öncesi kaygılara kadar bu araç (uzantısı da dahil olmak üzere), daha sonraki ürün geliştirme ve pazarlama kampanyası yönlendirmesi için hayati önem taşıyan ayrıntılı bilgiler sağlar.

Fiyat izleme konusunda bazı yapay zeka araçları bu süreci hızlı ve kolay hale getirebilir. Rekabeta, perakendecilerin fiyatlandırma stratejilerini optimize etmelerine yardımcı olmak için tasarlanmış yapay zeka destekli bir fiyatlandırma platformudur. Algoritmalar ve makine öğrenimi ile talep esnekliği gibi birçok faktöre dayalı fiyatlandırma optimizasyonu sunar.

Yapay zekanın tahmine dayalı analitikte gerçekten önemli bir rol oynadığı açıktır. Yapay zeka tabanlı veri analiz araçları, gelecekteki kalıpları tahmin ederek işletmelerin bir adım önde olmasına yardımcı olabilir.

Çözüm

Yapay zeka öğrenip uyum sağladıkça verilerin baş ağrısı olduğu dönem sona erecek. Komutanlar olan insanlar, yapay zeka tarafından hesaplanan hangi olasılığın dikkate alınması gerektiğini seçecekler.