Очистка данных автоматически собирает данные из онлайн-ресурсов, таких как веб-сайты, базы данных, API и документы. Информация может быть представлена ​​в онлайн-ресурсах в структурированном (CSV, таблицы), полуструктурированном (HTML, JSON, XML) или неструктурированном (лог-файлы) формате. Очистка данных направлена ​​на анализ этих данных и преобразование их в структурированный формат для дальнейшей обработки, анализа или хранения.

Алгоритмы машинного обучения, несомненно, стали заметными в автоматизации сложных задач в последние годы. Благодаря большому объему доступных данных модели машинного обучения были созданы для изучения закономерностей и выполнения различных задач, таких как обнаружение мошенничества, анализ цен на акции, создание персонализированных рекомендаций и даже точная медицинская диагностика. Однако точность и обобщаемость выходных данных моделей машинного обучения сильно зависят от количества и качества обучающих данных.

Ниже приведены некоторые преимущества использования очистки данных для сбора обучающих данных для машинного обучения:

  1. Доступ к большому объему данных. Используя программы очистки данных, мы можем быстро просматривать большое количество ресурсов, выбирать элементы данных, такие как метаданные, текст или изображения, содержащие соответствующую информацию, и создать набор данных для обучения, который является более репрезентативным, точным и разнообразным, чем набор данных, сгенерированный вручную.
  2. Устранение человеческого фактора. Поскольку процесс очистки данных автоматизирует процесс извлечения данных, он устраняет ошибки, которые могут возникнуть при ручном вводе и копировании данных.
  3. Доступ к обновленным данным. Несмотря на то, что существуют общедоступные наборы данных для обучения моделей машинного обучения конкретным задачам, крайне важно иметь историческую и последнюю информацию, чтобы делать точные прогнозы. Таким образом, парсинг данных можно использовать для получения актуальной информации с различных веб-сайтов и баз данных.
  4. Эффективный и экономичный сбор данных. Поскольку процесс извлечения данных можно автоматизировать с помощью инструментов и программ, обучающие данные можно быстро получать из нескольких источников с меньшими затратами, чем сбор данных вручную.

Но каковы проблемы очистки данных?

Хотя парсинг данных имеет много преимуществ, парсеры данных сталкиваются с рядом юридических и технических проблем, которые усложняют процесс сбора данных:

1. Правовые и этические соображения. Сбор общедоступной информации в Интернете с помощью парсинга данных не считается незаконным действием по закону. Однако данные, извлеченные из парсеров, регулируются политиками регулирования конфиденциальности, такими как Общие правила защиты данных (GDPR) и законы о нарушении авторских прав.

Один из способов смягчить такие юридические последствия — ознакомиться с Условиями использования на веб-сайте и файлом robots.txt, в котором содержится информация о разрешениях, предоставляемых парсерам. Мы также можем использовать сторонние инструменты парсинга, такие как Bright Data’s Scraping Browser, в который встроено соблюдение законов о защите данных, чтобы проводить парсинг данных на законных основаниях и с соблюдением этических норм.

2. Меры защиты от парсинга. Веб-сайты могут использовать меры защиты от парсинга, такие как блокировка IP-адресов, CAPTCHA, ловушки-приманки и отслеживание сеансов, чтобы предотвратить отправку ботами парсинга множества параллельных запросов для массового сбора данных.

Некоторые методы обхода таких мер блокировки включают прокси-серверы, службы обработки CAPTCHA и ротацию IP-адресов. Например, Bright Data’s Scraping Browser — мощный инструмент, который помогает преодолевать эти препятствия. Он предлагает ряд функций, таких как ротация IP-адресов, обработка CAPTCHA, прокси-сети, функции управления сеансами и технологии разблокировки веб-сайтов, интегрированные с Bright Data’s Web Unlocker, для эффективного решения мер по защите от взлома.

3. Изменение структуры веб-сайта и динамического содержимого. Несмотря на то, что парсеры пишутся с учетом дизайна веб-сайта, разработчики часто меняют пользовательский интерфейс веб-сайта, чтобы улучшить взаимодействие с пользователем или добавить новые функции. Такие изменения в структуре веб-сайта могут привести к поломке парсеров, что приведет к неполным или неточным данным. Кроме того, сложно внедрить методы парсинга для извлечения информации с веб-сайтов, которые используют JavaScript и AJAX для динамического отображения данных (отложенная загрузка, бесконечная прокрутка и т. д.).

Таким образом, чтобы парсер не сломался, лучше всего провести тщательный тест веб-сайта, чтобы обнаружить любые изменения и использовать механизмы, гарантирующие, что веб-страница полностью загружена (включая динамический контент) перед очисткой данных. Эти шаги можно легко реализовать с помощью сторонних инструментов, таких как Scraping Browser от Bright Data, который обеспечивает полную загрузку и визуализацию веб-страниц перед извлечением данных, адаптируясь к динамическим изменениям веб-сайта и предоставляя полные и точные данные.

Повысьте уровень сбора тренировочных данных с помощью парсинга данных

Если вы хотите использовать очистку данных, чтобы повысить уровень своей игры по сбору данных в процессе обучения машинному обучению, примите во внимание следующие рекомендации, показанные ниже:

  1. Выберите ресурсы, содержащие релевантные данные. Проведите всестороннее исследование, чтобы найти онлайн-платформы, на которых есть релевантные данные для модели машинного обучения.
  2. Убедитесь в законности извлечения данных из выбранных ресурсов. Ознакомьтесь с условиями использования целевых ресурсов и убедитесь, что извлечение данных из этих ресурсов является законным и этичным, чтобы избежать возможных юридических действий.
  3. Проверка структуры данных в ресурсах. Понимание того, как данные отображаются в разных ресурсах, необходимо для правильного автоматического извлечения соответствующих данных. Программа парсинга должна быть написана так, чтобы идентифицировать уникальные HTML-теги, селекторы CSS или выражения XPath элементов, содержащих нужную нам информацию. Как показано на изображении ниже, инструменты разработчика в современных браузерах можно использовать для проверки структуры веб-сайта.

  1. Разработайте программу для парсинга: С помощью сторонних библиотек, таких как BeautifulSoup, Scrapy, Selenium или Requests, напишите код для извлечения необходимых данных из избранные источники. Особое внимание следует уделить противоскользящим механизмам. С другой стороны, инструменты парсинга, такие как Bright Data’s Scraping Browser, можно использовать для беспроблемного извлечения данных без написания кода для создания парсера. Он имеет встроенную функциональность для обхода мер защиты от очистки с помощью таких функций, как прокси-сети, управление сеансами, ротация IP-адресов и т. д., что упрощает сбор и сбор структурированных данных, надежно и этично.
  2. Извлечение и обработка данных. Запустите код очистки, чтобы извлечь нужные данные, очистить и проверить их.
  3. Обучение модели. Как только данные будут подготовлены в соответствии с форматом, передайте их в модель для обучения.
  4. Контролируйте и поддерживайте процесс парсинга. Поскольку структура веб-сайта может со временем меняться, очень важно регулярно проверять функциональность процесса парсинга, чтобы убедиться, что код работает правильно, а правильные данные извлекаются надежно. .

Заключительные мысли

Очистка данных — очень удобный метод получения больших объемов разнообразных обучающих данных для повышения общей производительности моделей ИИ. Тем не менее, программисты должны придерживаться правовых и этических соображений, технологических ограничений и проблем масштабируемости, связанных с очисткой данных. Используя правильные сторонние инструменты, сбор данных может стать мощным методом сбора высококачественных обучающих данных и стимулировать развитие приложений машинного обучения.

Дополнительные материалы на PlainEnglish.io.

Подпишитесь на нашу бесплатную еженедельную рассылку новостей. Подпишитесь на нас в Twitter, LinkedIn, YouTube и Discord .