Geschrieben von Ieva Šataitė
Dieser Artikel battle ursprünglich veröffentlicht auf Smartech Every day und neu auf DataConomy mit Genehmigung veröffentlicht.
KI lebt, atmet und wächst auf Daten. Unternehmen, die sich bei der Modelltraining hervorheben, sind in der Regel diejenigen, die es schaffen, große Datenmengen zu sammeln oder zu erwerben. Wenn das Coaching ehrgeiziger wird und sich der Wettbewerb intensiviert, nimmt die Bedeutung der Aufrechterhaltung eines stetigen Stroms hochwertiger Daten, die direkt zu den Modellen fließen, zu.
Das Internet -Scraping, das automatisierte Extraktion öffentlicher Daten aus dem Internet, ist die Hauptmethode, um einen solchen Fluss zu gewährleisten. Das Sammeln von Webdaten in großem Maßstab und die reibungslose Ausführung hat seine eigenen Herausforderungen. Zum Glück kann AI das Internet -Scraping und im weiteren Sinne helfen, sich selbst zu helfen.
Der bessere Weg, um das KI -Datenproblem zu lösen
Die KI -Technologie hat große Erwartungen. Einige hoffen, dass dies die meisten, wenn nicht alle Probleme lösen wird. Es ist nicht überraschend, dass unser Instinkt auch dann, wenn die KI -Entwicklung Probleme hat, zu fragen, ob KI sie lösen kann.
Es wird oft gesagt, dass AI ein Halluzinationsproblem hat. Wirklich, es hat ein Datenproblem. KI-Halluzinationen treten hauptsächlich auf einen Mangel an Zugang zu genauen, qualitativ hochwertigen Daten auf. Eine vorgeschlagene Lösung für dieses Downside besteht darin, mehr Daten mit AI -Instruments zu generieren. Synthetische Daten ahmt die Struktur und Eigenschaften der tatsächlichen Datensätze nach, bezieht sich jedoch nicht auf reale Ereignisse.
Während Einige argumentieren Dass synthetische Daten in einigen Fällen für das KI -Coaching ausreichen können, hat ihre Nachteile und Einschränkungen. Die Ausbildung von KI ausschließlich auf synthetischen Daten kann tatsächlich tatsächlich Zunahme Die Wahrscheinlichkeit eines Modells zusammenbricht und Halluzinationen und Fehlen Die Nuance und Vielfalt der realen Daten.
Ein besserer Weg ist es, mit Hilfe von KI-Instruments öffentlich verfügbare reale Daten freizuschalten. KI kann eine Rolle bei der effizienten Erfassung öffentlicher Webdaten spielen und ihre Erfolgschancen erhöhen. Schauen wir uns zwei wichtige Möglichkeiten an, wie KI bei der Webdatenerfassung helfen kann.
Nutzlose Ergebnisse identifizieren
Wie bei jeder Aufgabe, Internet -Scraping Manchmal liefert manchmal die erwarteten und nützlichen Ergebnisse und funktioniert manchmal nicht wie beabsichtigt. Viele Web sites haben ausgefeilte Antibot -Maßnahmen, die hauptsächlich implementiert sind, um den Server vor anorganischen Anfragen vorzuladen.
Darüber hinaus einige explizit Lohnkrieg gegen KIum seine Entwicklung zu verzögern und die Kosten zu erhöhen, indem KI -Crawler in einer endlosen Schleife nutzloser Seiten eingeschlossen werden. Schließlich gibt es einige andere Gründe, warum manchmal schlechte Inhalte zurückgegeben werden, wie z.
Anfängliche Misserfolge beim Kratzen sind weder überraschend noch zu besorgniserregend. Nichts funktioniert jedes Mal perfekt. Solange KI -Entwickler den schlechten Inhalt ausfindig machen und den Prozess wiederholen können, um das zu erhalten, was sie brauchen, kann das Modelltraining fortgesetzt werden. Der Trick ist die Identifizierung selbst, wenn die Datenerfassung in großem Maßstab durchgeführt wird.
Das Erhalten ausreichender Daten für das KI -Coaching erfordert schließlich einen ständigen Strom von Antworten von Millionen von Web sites. Die manuelle Überprüfung der Verwendbarkeit von Daten ist keine Choice. Gleichzeitig können Sie nur Daten an das Modell einfügen, da schlechte Daten die Funktionen behindern können, anstatt sie zu verbessern.
LLMs selbst können jedoch dazu beitragen, dieses Downside zu lösen, indem sie die Reaktionserkennung automatisiert. Scraping -Fachkräfte können ein Modell schulen, um Inhalte zu identifizieren und zu klassifizieren und sich von unbrauchbar zu trennen. Durch die Analyse der HTML -Struktur finden Sie Anzeichen dafür, dass der gewünschte Inhalt nicht zurückgegeben wurde, z. B. Fehler und automatisch einen Wiederholung ausgelöst. Durch die Wiederholung des Vorgangs lernt und verbessert es kontinuierlich.
Strukturierung der Daten
Die von der Web site empfangenen Daten sind unstrukturiert und nicht wie es ist. Das Extrahieren und Strukturieren der Daten aus HTML wird als Datenanalyse bezeichnet. Es wird von Entwicklern durchgeführt, die zuerst eine Softwarekomponente programmieren, die als Datenparser bezeichnet wird und die analysiert wird.
Das Downside ist, dass Domänen normalerweise einzigartige Web site -Strukturen haben. Mit anderen Worten, Entwickler können wählen, wie sie die Informationen auf der Webseite präsentieren möchten, führt natürlich zu einer Vielzahl verschiedener Layouts. Das Analysieren jedes einzigartigen Layouts erfordert daher eine manuelle Arbeit des Entwicklers. Wenn Sie Daten von vielen Web sites mit unterschiedlichen Layouts benötigen, wird dies zu einer extrem zeitaufwändigen Aufgabe. Wenn die Layouts aktualisiert werden, müssen Parsers außerdem aktualisiert werden, oder sie werden aufhören zu arbeiten.
All dies kommt auf viele zeitaufwändige Arbeiten für die Entwickler an. Es ist, als hätte jede Schraube einen anderen und ständig wechselnden Kopf, daher mussten Techniker bei der Reparatur neuer Schraubendreher herstellen.
Zum Glück kann AI das Parser -Gebäude auch automatisieren und rationalisieren. Dies wird erreicht, indem ein Modell trainiert wird, das semantische Änderungen im Format identifizieren und den Parser entsprechend anpassen kann. Diese als adaptive Parsing bekannte Funktion von Internet Scraping spart die Zeit der Entwickler und macht die Datenaufnahme effizienter.
Für KI -Unternehmen bedeutet dies weniger Verzögerungen und ein erhöhtes Vertrauen in die erforderlichen Schulungsdaten. Zusammen können die Reaktionserkennung und die Analyse von KI-angetriebenen Analysen bei der Lösung von KI-Datenherausforderungen einen großen Beitrag leisten.
Zusammenfassen
Die KI -Entwicklung erfordert eine erhebliche Datenmenge, und das offene Internet ist die beste Probability, sie zu erhalten. Zwar gibt es viele Herausforderungen bei effizientem Internet -Scraping, und viele neue lauern wahrscheinlich über den Horizont hinaus, aber KI selbst kann dazu beitragen, sie zu lösen. Durch die Erkennung schlechter Inhalte, die Strukturierung von nutzbaren Daten und die Unterstützung bei anderen wichtigen Aufgaben der Webdatenerfassung füttern KI -Instruments selbst. So entwickelt sich die Technologie immer wieder durch einen Kreis künstlicher Lebens, in dem die Internet -Scraping -Technologie die Daten für das Improve der KI ständig bereitstellt, und verbessert die KI weiter.