Менее известная, но эффективная технология парсинга

Вы когда-нибудь задумывались, как мы начали хранить и поддерживать данные? Флэш-накопители стали популярны только в начале 2000-х годов. Тем не менее, рынок аналитики больших данных достигнет $103 млрд к 2024 году!  Технологии парсинга становятся все более актуальными, поскольку мы продолжаем генерировать мегабайты данных за считанные секунды.

Наиболее популярные области применения технологии парсинга - бизнес-аналитика, регулирование цен, расчет индекса удовлетворенности клиентов и многое другое. Давайте подробно рассмотрим некоторые из менее известных применений технологии парсинга.

1. Искусственный интеллект и машинное обучение

Если вы активны в социальных сетях, то наверняка уже неоднократно слышали этот термин. Все изучают науку о данных, говорят о ней или пытаются убедить вас записаться на их курс по науке о данных. Мы все знаем, что такое веб-данные - неструктурированная информация, которую можно очистить и использовать в соответствии с требованиями.

Что такое наука о данных и как она выигрывает от парсинга? На самом деле, наука о данных - это сочетание вывода данных, разработки новых алгоритмов и обработки данных, которое помогает решать проблемы, считавшиеся ранее неразрешимыми из-за отсутствия больших массивов данных.

Но как создается такое количество данных и где их можно найти? В основном эти наборы данных принадлежат крупным корпорациям, и они редко предоставляют свои наборы данных бесплатно для проведения исследований. Однако большая часть данных представлена на их веб-сайтах, хотя и не в структурированном формате. Именно здесь на помощь приходит технология парсинга. Веб-парсер используется в большинстве проектов по науке о данных, чтобы помочь собрать все больше и больше данных по темам.

Большинство data scientist'ов занимаются разработкой алгоритмов, а инженеры по данным - требованиями к инфраструктуре, и поэтому человек с опытом работы с парсингом также становится важным.

Хотя, услышав это слово, вы можете подумать, что речь идет просто о сборе данных с веб-сайтов с помощью парсинга, парсинг - это скорее очистка и структурирование полученных данных. Таким образом, он включает в себя различные навыки, и в связи с новыми изменениями в разработке front-end, эти "сборщики данных" должны ежедневно повышать свою квалификацию.

2. Распознавание настроений

Этот способ осуществляется в основном путем сбора данных из социальных сетей с разделами комментариев. Сегодня технология может с хорошей точностью сказать, является ли фотография, которую вы загрузили, кошкой или собакой.

Но может ли она в день выборов сказать с хотя бы умеренной точностью, какой кандидат победит, анализируя настроение людей, просматривая их сообщения. Это даже не обязательно должно быть прямое упоминание или имя самого кандидата. Алгоритмы распознавания настроений чувствуют намеки и выявляют закономерности, которые выходят даже за рамки самого твита.

Она может сделать выводы, используя ваше местоположение или телефон, с которого вы писали сообщение. Это одна из отраслей машинного обучения, которая была бы бесполезной, и все исследования прекратились бы, если бы не парсинг веб-сайтов. Прошли те времена, когда сообщения группировались и логистическая регрессия проводилась на основе найденных в них смайликов или следующих за ними хэштегов. Даже разница между пассивной и активной речью ощущается, и машины могут делать выводы о вашей личности и характере, просматривая вашу активность.

3. Программы по избавлению от наркотической зависимости

Об этом вы, вероятно, не слышали. Начиная с версии версия Pie, Android от Google поставляется с "функцией цифрового здоровья". Ходят слухи, что даже Apple планирует то же самое в своих следующих iPhone и iPad.

После тщательного изучения веб-сайтов и сбора данных оба технологических гиганта пришли к выводу, что эти небольшие устройства теперь оказывают негативное влияние на производительность людей, в отличие от прежних лет.

Поскольку именно Google является хостингом приложений, а большинство из нас на самом деле используют Gmail или Google Chrome, Google может узнать многое.

Он может запретить нам проверять почту каждые несколько секунд, он может показывать меньше рекламы, на которую, как он знает, мы с большей вероятностью нажмем после того, как попользуемся мобильным телефоном в течение определенного периода времени.

Он может блокировать определенные сайты, когда наступает время сна. Он может фактически изучать нас, собирая данные о веб-страницах, которые мы просматриваем, чтобы автоматически предпринять шаги по снятию зависимости.

4. Совершенствование алгоритмов распознавания изображений

SURF и SIFT были изобретены в 2006 и 2010 годах и продолжают оставаться лучшими алгоритмами, используемыми для поиска сходства между изображениями. Однако гонка еще не закончена.

Идет охота за алгоритмом, который будет не просто смотреть на пиксели, но и сможет что-то сказать на основе опыта (данных, которые он уже просмотрел). Изображения легко найти, и часто они снабжены тегами, которые помогут вам получить набор данных с метками в кратчайшие сроки. Поэтому, пытаетесь ли вы написать свой первый алгоритм, чтобы отделить кошек от собак, или запустить алгоритм для различения спутниковых изображений с лесными пожарами и без них, вы можете легко получить данные, если возьмете их из Интернета.

Интернет, безусловно, является самым большим и практически неисчерпаемым хранилищем изображений. А когда речь идет об изображениях, чем больше вы тренируетесь, тем ближе к тому, чтобы ваша машина обнаружила закономерность, которую не сможет вывести ни один человеческий мозг.

5. Создание поисковой системы для конкретного домена

Эффективные алгоритмы парсинга данных помогли людям переползать как индексированные, так и неиндексированные страницы, чтобы создать большие хранилища данных, специфичных для конкретного домена.

Хорошо зная, что с ограниченными ресурсами они не могут противостоять Google или Microsoft, они решили инвестировать в те области, в которых они преуспели или о которых у них есть много знаний и информации из первых рук, например, фармацевтические препараты или кулинарные рецепты.

Эти сайты пользуются большой популярностью среди людей, которые занимаются этими конкретными областями, и тысячи людей добавляют их в закладки. У веб-сайтов есть список сайтов, которые они просматривают, чтобы создать поисковую систему. Почему люди предпочитают его Google или Bing? Ну, google или bing выбрасывают нерелевантные результаты вместе с реальными (вместе с продвигаемыми сайтами), поэтому люди предпочитают обращаться к ним со своими специфическими для домена потребностями.

6. Исследования

Хотя исследования вызывают в нашем сознании картины лабораторий, аппаратов, огромных машин, проводов и кабелей, большинство исследований сегодня проводятся на ноутбуках и MacBook.

Наборы данных не всегда легко доступны, а если и доступны, то не очень надежны. Поэтому большинство исследований зависят от парсинга. Если вы пишете диссертацию по современному искусству или пытаетесь найти все последние научные работы об обращении вспять последствий глобального потепления, вместо того, чтобы вручную гуглить и тратить часы, вы можете записать основную тему и ключевые слова, которые важны, и попытаться найти все статьи, которые вы можете найти, упорядоченные по времени и дате. Это действительно даст вам лучшие результаты.

Таким образом, веб-парсер - это не только ценовые войны и генерация контента. Большинство новейших алгоритмов искусственного интеллекта и моделей машинного обучения обучаются на данных, собранных с помощью парсинга. Услуги парсинга - это действительно единственный способ вырваться вперед в гонке за Big-Data.