Daha Az Bilinen Ama Etkili Web Kazıma Teknolojisi

Verileri depolamaya ve korumaya nasıl başladığımızı hiç merak ettiniz mi? Flash sürücüler yalnızca 2000'li yılların başlarında popüler hale geldi. Yine de büyük veri analitiği pazarı 2023 yılına kadar 103 milyar dolara ulaşacak! Saniyeler içinde megabaytlarca veri üretmeye devam ettikçe, web tarama ve kazıma teknolojileri artan alaka buluyor. Web kazıma teknolojisinin en popüler kullanımları - iş zekası, fiyat düzenlemesi, müşteri memnuniyeti endeksini hesaplama ve daha fazlası. Web kazıma teknolojisinin daha az bilinen bazı uygulamalarını ayrıntılı olarak inceleyelim

1. Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi

Sosyal medyada aktif iseniz, bu terimi şimdiye kadar defalarca duymuş olmalısınız. Herkes veri bilimi öğreniyor veya onun hakkında konuşuyor ya da sizi veri bilimi kursuna kaydettirmeye çalışıyor. Web verilerinin ne olduğunu hepimiz biliyoruz - ihtiyaca göre temizlenebilen ve kullanılabilen yapılandırılmamış bilgiler. Veri bilimi nedir ve web kazıma işleminden nasıl yararlanır ? Gerçek şu ki, veri bilimi, daha önce büyük veri kümelerinin bulunmaması nedeniyle daha önce çözülemez olarak kabul edilen sorunların çözülmesine yardımcı olan veri çıkarımı, yeni algoritmaların geliştirilmesi ve veri işlemenin bir birleşimidir. Ancak bu kadar çok veri nasıl üretilir ve bir kişi onu nerede bulabilir? Eh, çoğunlukla bu veri setleri büyük şirketlere aittir ve çalışma yapmak için veri setlerini ücretsiz olarak ödünç verdikleri nadiren görülür. Bununla birlikte, verilerin çoğu, yapılandırılmış bir biçimde olmasa da web sitelerinde gösterilir. Web kazıma teknolojisinin kapıdan girdiği yer burasıdır. Web kazıyıcı, konular hakkında daha fazla veri toplamaya yardımcı olmak için çoğu veri bilimi projesinde kullanılır.

Çoğu veri bilimcisi algoritma geliştirme ile ilgilenecek ve veri mühendisleri altyapı gereksinimleriyle ilgilenecek ve bu nedenle web hurdaya çıkarma deneyimi olan biri de önemli hale geldi. Kelimeyi duyduğunuzda, sadece ekran kazıyarak web sitelerinden veri almak olduğunu düşünebilirsiniz, ancak kazıma daha çok elde edilen verileri temizleme ve yapılandırma ile ilgilidir. Bu nedenle, çeşitli beceriler içerir ve ön uç geliştirmedeki yeni değişiklikler nedeniyle, bu "veri toplayıcılar" her gün becerilerini geliştirmeye devam etmek zorundadır.

2. Duygu Tanıma

Bu, esas olarak Twitter'dan veya yorum bölümleri olan diğer forumlardan veri kazıyarak yapılır . Bugün bir makine , yüklediğiniz resmin bir kedi mi yoksa bir köpek mi olduğunu iyi bir doğrulukla söyleyebilir. Ancak seçim günü bir makine, insanların ruh hallerini analiz ederek, tweetlerine bakarak hangi adayın kazanacağını orta derecede bir doğrulukla söyleyebilir mi? Doğrudan bir referans veya adayın adı bile olmak zorunda değildir. Duygu Tanıma Algoritmaları, tweet'inizin ötesine geçen ipuçlarını algılar ve kalıpları tespit eder. Konumunuzu veya tweet için kullandığınız telefonu kullanarak kesinti yapabilir. Bu, işe yaramaz hale getirilecek bir makine öğrenimi dalıdır ve web sitesi kazıma için olmasa bile tüm araştırmalar sona erecektir. Tweet'lerin gruplandırılacağı ve içinde bulunan suratlara veya onu takip eden hashtaglere göre lojistik regresyon çalıştırılacağı günler geride kaldı. Pasif ve aktif bir ses arasındaki fark bile algılanır ve makineler, Facebook etkinliğinizden veya Twitter beslemenizden geçerek kişiliğiniz ve doğanız hakkında çıkarımlar yapabilir.

3. Bağımlılıkla Mücadele Programları

Bu muhtemelen duymadığınız bir şey. Google'ın Pie adlı yeni Android sürümü, bir “Dijital Sağlık Özelliği” ile geliyor. Söylentilere göre Apple bile bir sonraki iPhone ve iPad ile aynı şeyi planlıyor. Kapsamlı kazıma web siteleri ve veri toplamadan sonra, her iki teknoloji devi de, bu küçük cihazların, daha önce olduğu gibi, insanların üretkenliği üzerinde net bir olumsuz sonuç verdiği sonucuna vardı.

Uygulamaları barındıran Google olduğundan ve çoğumuz aslında Gmail veya Google Chrome kullandığımızdan, Google'ın kat edebileceği çok yol var. Her birkaç saniyede bir postayı kontrol etmemizi engelleyebilir, cep telefonumuzu belirli bir süre kullandıktan sonra tıklamamızın daha olası olduğunu bildiği daha az reklam gösterebilir. Uyku saatimiz geldiğinde belirli siteleri engelleyebilir. Bağımlılıktan Kurtulmak için otomatik olarak adımlar atmak için göz attığımız web verilerini kazıyarak aslında bizi inceleyebilir.

4. Görüntü Tanıma Algoritmalarını Geliştirme

SURF ve SIFT, 2006 ve 2010'da icat edildi ve görüntüler arasındaki benzerlikleri bulmak için kullanılan en iyi algoritmalar olmaya devam ediyor. Ancak yarış bitmedi. Sadece piksellere bakmakla kalmayacak, aynı zamanda deneyimlerden (zaten içinden geçtiği veriler) söyleyecek bir şeyleri olacak bir algoritma bulma arayışı devam ediyor. Görüntüler kolayca bulunur ve çoğu zaman etiketli bir veri kümesini hemen elde etmenize yardımcı olan etiketlerle birlikte gelir. Yani ister ilk algoritmanızı yazmaya çalışıyor olun, ister kedileri köpeklerden ayırmak için, ister orman yangınları olan ve olmayan uydu görüntülerini ayırt etmek için bir algoritma çalıştırıyor olun, web'den tararsanız verilerinizi kolayca alabilirsiniz. İnternet, görüntülerin açık ara en büyük ve neredeyse tükenmez deposudur. Ve konu görüntülere geldiğinde, ne kadar çok antrenman yaparsanız, makinenizin hiçbir insan beyninin çıkaramayacağı bir modeli algılamasına o kadar yaklaşırsınız.

5. Alana özel bir Arama Motoru Oluşturma

Verimli veri kazıma algoritmaları, insanların alana özgü büyük veri havuzları oluşturmak için hem dizine eklenmiş hem de dizine eklenmemiş sayfaları taramasına yardımcı oldu. Sınırlı kaynaklarla Google veya Microsoft'u ele geçiremeyeceklerini çok iyi bilerek, mükemmel oldukları alanlara yatırım yapmaya veya farmasötik ilaçlar veya yemek tarifleri gibi çok fazla bilgiye ve ilk elden bilgilere sahip olmaya karar verdiler. Bu web siteleri, bu belirli alanlarla uğraşan ve binlerce kişi tarafından işaretlenen insanlar arasında büyük bir favoridir. Web siteleri, arama motorunu oluşturmak için taradıkları web sitelerinin bir listesine sahiptir. İnsanlar neden google veya bing yerine bunu tercih ediyor? Pekala, google veya bing, gerçek olanlarla (tanıtılan sitelerle birlikte) alakasız sonuçlar veriyor, çünkü insanlar bunlara gitmeyi tercih ediyor, çünkü alana özel ihtiyaçları ile.

6. Araştırma

Araştırmalar, laboratuvarların ve cihazların ve devasa makinelerin, kabloların ve kabloların resimlerini aklımıza getirse de, günümüzde araştırmaların çoğu dizüstü bilgisayarlarda ve MacBook'larda gerçekleşiyor. Veri kümeleri her zaman hazır değildir ve öyle olsalar bile tam olarak güvenilir değildirler. Bu nedenle, bugünlerde çoğu araştırma web kazıma işlemine bağlıdır. İster modern sanat üzerine bir tez yazıyor olun, ister manuel olarak arama yapmak ve saatler harcamak yerine küresel ısınmanın etkilerini tersine çevirmeyle ilgili en son araştırma makalelerini bulmaya çalışıyor olun, ana konuyu ve anahtar kelimeleri yazabilirsiniz. önemlidir ve bulabildiğiniz tüm makaleleri saat ve tarihe göre sıralamayı deneyin. Bu aslında size daha iyi sonuçlar verecektir.

Yani webscraper sadece fiyat savaşları ve içerik üretimi ile ilgili değildir. En yeni yapay zeka algoritmalarının ve makine öğrenimi modellerinin çoğu, web siteleri aracılığıyla toplanan veriler üzerinde eğitilir . Web Kazıma veya web kazıma hizmeti gerçekten de Büyük Veri yarışında ilerlemenin tek yoludur.