Tecnologia de Web Scraping menos conhecida, mas eficaz

Já se perguntou como começamos a armazenar e manter dados? As unidades flash tornaram-se populares apenas no início dos anos 2000. No entanto, o mercado de análise de big data deve atingir US$ 103 bilhões até 2023! As tecnologias de rastreamento e raspagem da Web estão encontrando relevância crescente à medida que continuamos a gerar megabytes de dados em segundos. Os usos mais populares da tecnologia de web scraping são: inteligência de negócios, regulação de preços, cálculo do índice de satisfação do cliente e muito mais. Vamos nos aprofundar em algumas das aplicações menos conhecidas da tecnologia de web scraping em detalhes

1. Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina

Caso você seja ativo nas mídias sociais, já deve ter ouvido esse termo várias vezes. Todo mundo está aprendendo ciência de dados, ou falando sobre isso, ou tentando fazer você se matricular em seu curso de ciência de dados. Todos nós sabemos o que são dados da web – informações não estruturadas que podem ser limpas e usadas conforme a necessidade. O que é ciência de dados e como ela se beneficia do web scraping ? Bem, a verdade é que a ciência de dados é uma combinação de inferência de dados, desenvolvimento de novos algoritmos e processamento de dados que ajuda a resolver problemas que antes eram considerados insolúveis, devido à indisponibilidade de grandes conjuntos de dados anteriores. Mas como tantos dados são gerados e onde uma pessoa pode encontrá-los. Bem, em sua maioria, esses conjuntos de dados são de propriedade de grandes corporações, e dificilmente são vistos emprestando seu conjunto de dados gratuitamente, para a realização de estudos. No entanto, a maioria dos dados é exposta em seus sites, embora não em um formato estruturado. É aqui que a tecnologia de raspagem da web entra pela porta. O Web scraper é usado na maioria dos projetos de ciência de dados para ajudar a coletar cada vez mais dados sobre tópicos.

A maioria dos cientistas de dados lidará com o desenvolvimento de algoritmos e os engenheiros de dados lidarão com os requisitos de infraestrutura e, portanto, alguém com experiência em sucateamento da Web também se tornou importante. Embora ao ouvir a palavra, você possa pensar que é apenas pegar dados de sites por raspagem de tela, a raspagem é mais sobre limpeza e estruturação de dados obtidos. Portanto, envolve habilidades variadas e, devido a novas mudanças no desenvolvimento de front-end, esses “coletores de dados” precisam continuar aprimorando todos os dias.

2. Reconhecimento de Sentimentos

Este é feito principalmente por raspagem de dados do Twitter ou outros fóruns com seções de comentários. Hoje uma máquina pode dizer com boa precisão se a foto que você carregou é um gato ou um cachorro. Mas, no dia da eleição, poderia uma máquina, dizer com precisão moderada, qual candidato vai ganhar, analisando o humor das pessoas, analisando seus tweets. Nem precisa ser uma referência direta ou o nome do próprio candidato. Os algoritmos de reconhecimento de sentimentos detectam dicas e padrões que vão além do seu tweet em si. Ele pode fazer deduções usando sua localização ou qual telefone você usou para twittar. Este é um ramo do aprendizado de máquina que se tornaria inútil e todas as pesquisas cessariam se não fosse pela raspagem do site. Já se foram os dias em que os tweets eram agrupados e a regressão logística era executada com base nos smileys encontrados neles ou nas hashtags que os seguiam. Até mesmo a diferença entre uma voz passiva e uma voz ativa é percebida, e as máquinas podem fazer deduções sobre sua personalidade e natureza analisando sua atividade no Facebook ou seu feed do Twitter.

3. Programas de eliminação de vícios

Isso é algo que você provavelmente não ouviu falar. A nova versão do Android do Google, chamada Pie, vem com um “Digital Wellness Feature”. Os rumores são de que até a Apple está planejando o mesmo com seu próximo iPhone e iPad. Após extensa coleta de dados e sites de raspagem, os dois gigantes da tecnologia chegaram à conclusão de que esses pequenos dispositivos agora estão tendo um resultado líquido negativo na produtividade das pessoas, ao contrário de antes.

Como o Google é quem hospeda os aplicativos, e a maioria de nós realmente usa o Gmail ou o Google Chrome, há um longo caminho que o Google pode percorrer. Isso pode nos impedir de verificar o e-mail a cada poucos segundos, pode mostrar menos anúncios nos quais sabe que é mais provável que cliquemos depois de usarmos nosso celular por um determinado período de tempo. Ele pode bloquear certos sites quando é nossa hora da soneca. Ele pode realmente nos estudar raspando os dados da web que navegamos para tomar medidas automaticamente para nos desviciar.

4. Melhorando Algoritmos de Reconhecimento de Imagem

SURF e SIFT foram inventados em 2006 e 2010 e continuam sendo os principais algoritmos usados ​​para encontrar semelhanças entre imagens. No entanto, a corrida não acabou. A caçada continua para encontrar um algoritmo, que não apenas observe os pixels, mas também tenha algo a dizer a partir da experiência (os dados pelos quais já passou). As imagens são facilmente encontradas e geralmente vêm com tags, que ajudam você a obter um conjunto de dados rotulado rapidamente. Então, se você está tentando escrever seu primeiro algoritmo, para separar gatos de cachorros, ou executando um algoritmo para diferenciar entre imagens de satélite com incêndios florestais e aquelas sem, você pode facilmente obter seus dados, se você rastreá-los para fora da web. A internet é de longe o maior e quase inesgotável armazenamento de imagens. E quando se trata de imagens, quanto mais você treina, mais perto sua máquina consegue detectar um padrão, que nenhum cérebro humano pode deduzir.

5. Construindo um mecanismo de pesquisa específico de domínio

Algoritmos eficientes de coleta de dados ajudaram as pessoas a rastrear páginas indexadas e não indexadas para criar grandes repositórios de dados específicos de domínio. Sabendo bem que, com recursos limitados, eles não podem enfrentar o Google ou a Microsoft, decidiram investir em domínios em que se destacam, ou têm muito conhecimento e informações em primeira mão, como medicamentos farmacêuticos ou receitas culinárias. Esses sites são um grande favorito entre as pessoas que se interessam por esses domínios específicos e são marcados por milhares. Os sites têm uma lista de sites que eles rastreiam para construir o mecanismo de pesquisa. Por que as pessoas preferem isso ao google ou bing? Bem, o google ou o bing lançam resultados irrelevantes com os reais (junto com sites promovidos), devido aos quais as pessoas preferem ir a eles, com suas necessidades específicas de domínio.

6. Pesquisa

Embora a pesquisa traga imagens de laboratórios e aparelhos e máquinas enormes e fios e cabos em nossas mentes, a maioria das pesquisas hoje acontece em laptops e MacBooks. Os conjuntos de dados nem sempre estão prontamente disponíveis e, mesmo que estejam, não são exatamente confiáveis. Portanto, a maioria das pesquisas hoje em dia depende da raspagem da web. Esteja você escrevendo uma tese sobre arte moderna ou tentando encontrar todos os trabalhos de pesquisa mais recentes sobre a reversão dos efeitos do aquecimento global, em vez de pesquisar manualmente no Google e passar horas, você pode escrever o tópico principal e as palavras-chave que são importantes e tente raspar todos os artigos que encontrar, ordenados por hora e data. Isso realmente lhe daria melhores resultados.

Portanto, o webscraper não é apenas sobre guerras de preços e geração de conteúdo. A maioria dos mais recentes algoritmos de inteligência artificial e modelos de aprendizado de máquina são treinados em dados coletados por meio de sitescraper . Web Scraping ou serviço de web scraping é de fato a única maneira de avançar na corrida por Big-Data.