Teknologi Scraping Web yang Kurang Dikenal tetapi Efektif

Pernah bertanya-tanya bagaimana kami mulai menyimpan dan memelihara data? Flash drive menjadi populer hanya sekitar awal tahun 2000-an. Namun pasar analitik data besar akan mencapai $103 miliar pada tahun 2023! Teknologi perayapan dan pengikisan web semakin relevan seiring kami terus menghasilkan megabita data dalam hitungan detik. Penggunaan teknologi web scraping yang paling populer adalah – intelijen bisnis, regulasi harga, penghitungan indeks kepuasan pelanggan, dan banyak lagi. Mari selami lebih dalam beberapa aplikasi teknologi web scraping yang kurang dikenal secara detail

1. Kecerdasan Buatan dan Pembelajaran mesin

Jika Anda aktif di media sosial, Anda pasti sudah sering mendengar istilah ini. Semua orang belajar ilmu data, atau membicarakannya, atau mencoba membuat Anda mendaftar di kursus ilmu data mereka. Kita semua tahu apa itu data web – informasi tidak terstruktur yang dapat dibersihkan dan digunakan sesuai kebutuhan. Apa itu ilmu data dan apa manfaatnya dari pengikisan web ? Nah, sebenarnya ilmu data adalah kombinasi dari inferensi data, pengembangan algoritma baru dan pemrosesan data yang membantu memecahkan masalah yang sebelumnya dianggap tidak dapat diselesaikan, karena tidak tersedianya kumpulan data besar sebelumnya. Tetapi bagaimana begitu banyak data yang dihasilkan, dan di mana seseorang dapat menemukannya. Yah, sebagian besar kumpulan data ini dimiliki oleh perusahaan besar, dan mereka jarang terlihat meminjamkan kumpulan data mereka secara gratis, untuk melakukan studi. Namun, sebagian besar data diekspos di situs web mereka, meskipun tidak dalam format terstruktur. Di sinilah teknologi pengikisan web masuk melalui pintu. Pengikis web digunakan di sebagian besar proyek ilmu data, untuk membantu mengumpulkan lebih banyak data tentang topik.

Sebagian besar ilmuwan data akan berurusan dengan pengembangan algoritme dan insinyur data akan menangani persyaratan infrastruktur, dan dengan demikian seseorang dengan pengalaman scrapping web juga menjadi penting. Meskipun mendengar kata tersebut, Anda mungkin berpikir itu hanya mengambil data dari situs web dengan screen scraping, scraping lebih tentang pembersihan dan penataan data yang diperoleh. Dengan demikian, ini melibatkan berbagai keterampilan dan karena perubahan baru dalam pengembangan front-end, para “pengambil data” ini harus terus meningkatkan keterampilan setiap hari.

2. Pengenalan Sentimen

Yang ini dilakukan terutama dengan menggores data dari Twitter atau forum lain dengan bagian komentar. Saat ini mesin dapat mengatakan dengan akurasi yang baik, apakah gambar yang Anda unggah adalah kucing atau anjing. Tetapi, pada hari pemilihan, dapatkah sebuah mesin, bahkan dengan akurasi sedang, mengatakan, kandidat mana yang akan menang, dengan menganalisis suasana hati orang, melalui tweet mereka. Bahkan tidak harus referensi langsung atau nama calon itu sendiri. Algoritma Pengenalan Sentimen merasakan petunjuk dan mendeteksi pola yang bahkan melampaui tweet Anda sendiri. Itu dapat membuat pengurangan dengan menggunakan lokasi Anda, atau telepon apa yang Anda gunakan untuk tweet. Ini adalah salah satu cabang pembelajaran mesin yang akan dianggap tidak berguna dan semua penelitian akan berhenti jika bukan karena pengikisan situs web. Lewatlah sudah hari-hari ketika tweet akan dikelompokkan dan regresi logistik akan dijalankan berdasarkan smiley yang ditemukan di dalamnya, atau tagar yang mengikutinya. Bahkan perbedaan antara suara pasif dan aktif dapat dirasakan, dan mesin dapat membuat kesimpulan tentang kepribadian dan sifat Anda dengan menelusuri aktivitas Facebook atau umpan Twitter Anda.

3. Program De-Kecanduan

Ini adalah sesuatu yang mungkin belum pernah Anda dengar. Versi baru Google Android, yang disebut Pie, hadir dengan "Fitur Kesehatan Digital". Rumornya bahkan Apple merencanakan hal yang sama dengan iPhone dan iPad berikutnya. Setelah penggalian situs web dan pengumpulan data yang ekstensif, kedua raksasa teknologi tersebut sampai pada kesimpulan bahwa perangkat kecil ini sekarang memiliki hasil negatif bersih pada produktivitas orang, tidak seperti sebelumnya.

Karena Google adalah yang menghosting aplikasi, dan sebagian besar dari kita benar-benar menggunakan Gmail atau Google Chrome, ada jalan panjang yang bisa ditempuh Google. Itu dapat menghentikan kita dari memeriksa surat setiap beberapa detik, itu dapat menampilkan lebih sedikit iklan yang diketahuinya lebih mungkin kita klik setelah kita menggunakan ponsel kita untuk jangka waktu yang ditentukan. Itu dapat memblokir situs-situs tertentu ketika itu adalah waktu tidur siang kita. Itu benar-benar dapat mempelajari kami dengan menggores data web yang kami jelajahi untuk secara otomatis mengambil langkah-langkah untuk menghilangkan kecanduan kami.

4. Meningkatkan Algoritma Pengenalan Gambar

SURF dan SIFT ditemukan pada tahun 2006 dan 2010 dan terus menjadi algoritma teratas yang digunakan untuk menemukan kesamaan antara gambar. Namun, balapan belum berakhir. Perburuan sedang dilakukan untuk menemukan algoritma, yang tidak hanya melihat piksel tetapi juga memiliki sesuatu untuk dikatakan dari pengalaman (data yang telah dilaluinya). Gambar mudah ditemukan dan sering kali disertai tag, yang membantu Anda mendapatkan kumpulan data berlabel dalam waktu singkat. Jadi apakah Anda mencoba untuk menulis algoritme pertama Anda, untuk memisahkan kucing dari anjing, atau menjalankan algoritme untuk membedakan antara citra satelit dengan kebakaran hutan dan yang tidak, Anda dapat dengan mudah mendapatkan data Anda, jika Anda merayapinya dari web. Internet sejauh ini merupakan penyimpanan gambar terbesar dan hampir tidak ada habisnya. Dan dalam hal gambar, semakin Anda berlatih, semakin dekat Anda membuat mesin Anda mendeteksi suatu pola, yang tidak dapat disimpulkan oleh otak manusia.

5. Membangun Mesin Pencari khusus domain

Algoritme pengikisan data yang efisien telah membantu orang merayapi halaman yang diindeks dan tidak diindeks untuk membangun repositori besar data khusus domain. Mengetahui dengan baik, bahwa dengan sumber daya yang terbatas, mereka tidak dapat menggunakan Google atau Microsoft, mereka telah memutuskan untuk berinvestasi di domain yang mereka kuasai, atau memiliki banyak pengetahuan dan informasi langsung, seperti obat-obatan farmasi, atau resep masakan. Situs web ini adalah favorit besar di antara orang-orang yang mencoba-coba domain khusus ini dan ditandai oleh ribuan orang. Situs web memiliki daftar situs web yang mereka jelajahi untuk membangun mesin pencari. Mengapa orang lebih memilihnya daripada google atau bing? Yah, google atau bing memberikan hasil yang tidak relevan dengan yang asli (bersama dengan situs yang dipromosikan), karena itu orang lebih suka pergi ke ini, dengan kebutuhan khusus domain mereka.

6. Penelitian

Meskipun penelitian membawa gambar laboratorium dan peralatan dan mesin besar dan kabel dan kabel ke dalam pikiran kita, sebagian besar penelitian saat ini terjadi pada laptop, dan MacBook. Kumpulan data tidak selalu tersedia, dan meskipun tersedia, mereka tidak sepenuhnya dapat diandalkan. Jadi sebagian besar penelitian akhir-akhir ini bergantung pada pengikisan web. Apakah Anda sedang menulis tesis tentang seni modern, atau apakah Anda sedang mencoba untuk menemukan semua makalah penelitian terbaru tentang membalikkan efek pemanasan global, daripada googling secara manual dan menghabiskan berjam-jam, Anda dapat menuliskan topik utama dan kata kunci yang penting dan coba gores semua artikel yang dapat Anda temukan, diurutkan berdasarkan waktu dan tanggal. Ini benar-benar akan memberi Anda hasil yang lebih baik.

Jadi webscraper bukan hanya tentang perang harga dan pembuatan konten. Sebagian besar algoritma kecerdasan buatan dan model pembelajaran mesin terbaru dilatih pada data yang dikumpulkan melalui situs webcraper . Web Scraping atau layanan web scraping memang satu-satunya cara untuk maju dalam perlombaan Big-Data.