Машинное обучение и веб-парсинг | Руководство ESK Solutions

Если вы читали новости в последнее время, то, возможно, сошли с ума от последних изобретений в области машинного обучения, таких как интеллектуальные смартфоны на рынке, а также самоуправляемые автомобили, которые вот-вот появятся на улицах в ближайший год и сделают дороги безаварийными; позвольте мне сказать вам, что даже ваш бизнес может выиграть от простого машинного интеллекта.

Машинное обучение и парсинг данных

Многие компании уже давно используют парсеры. Если в прежние времена парсинг означал сидение десяти стажеров и поиск данных по нужной вам теме, или информации о конкурентах, или даже информации о продукции для заполнения листов excel, то сегодня вы можете подписаться на услуги парсинга, которые будут использовать ботов для выполнения этих задач без какого-либо ручного вмешательства, что ускоряет процесс и повышает надежность и точность данных.

Если говорить об искусственном интеллекте, то существует некоторая разница между машинным обучением и искусственным интеллектом. При машинном обучении пользователь должен научить машину тому, что правильно, а что нет, то есть дать ей набор правил и предоставить набор обучающих примеров.

Этот процесс обучения важен для достижения большей точности в выполняемых задачах. Чем больше он обучен, и качество данных, на которых он обучен, будет определять его производительность на последующем этапе. В случае искусственного интеллекта, или, как его еще называют, обучения без надзора, обучение происходит само по себе, с нечетко связанным набором правил и небольшим количеством тренировок.

Он может создавать свой собственный путь по мере движения. По мере использования он все больше учится и может работать лучше. Это становится возможным благодаря использованию искусственных нейронных сетей и глубокого обучения, которые обычно применяются для распознавания речи и объектов, анализа настроений, сегментации изображений, обработки естественного языка, а также распознавания и имитации движений человека.

Интернет - это крупнейшее хранилище данных, обширное и богатое. Огромные возможности, которые открываются благодаря такому невероятному объему данных, невозможно представить с помощью ручки и бумаги.

Однако сложность заключается в том, как использовать эти необработанные данные для получения значимой и разумной информации. Для сбора данных из Интернета требуется определенное время и усилия, несмотря на то, что технологии парсинга данных с сайтов шагнули далеко вперед. Однако ситуация меняется, и такие лаборатории, как лаборатория Массачусетского технологического института, работают над созданием интеллектуальных систем, которые могут собирать информацию из нескольких источников в Интернете и даже самостоятельно обучать себя, как это делать.

Извлечение структурированных данных из неструктурированных документов может быть автоматически выполнено с помощью таких исследовательских методов. Проще говоря, в этих исследованиях речь идет о системах, которые будут думать так же, как человек, просматривая документы.

Когда мы не можем найти какую-то информацию, чтобы заполнить недостающий пробел в документе, мы пытаемся заполнить его альтернативной информацией. Алгоритм делает то же самое и сохраняет эту вновь найденную информацию в своем хранилище.

Системы извлечения данных на основе AI

Системы извлечения данных на основе ИИ предполагают так называемую "оценку достоверности". Этот показатель определяет вероятность того, что классификация, выполненная машиной, будет статистически верной, и определяется на основе данных, на которых она обучалась до этого момента. Если вычисленный показатель уверенности не соответствует заданному пользователем порогу, система самостоятельно выполнит поиск в Интернете и получит более релевантные данные.

Как только показатель доверия будет достигнут, произойдет интеграция новых данных с исходным документом, и он будет представлен вам. Это циклический процесс, в котором машина пытается собрать весь банк данных, который вам нужен, отбирая кусочки и фрагменты то тут, то там, а затем вычисляя доверительную оценку и возвращаясь к ней, если одна порция данных не соответствует пороговой оценке.

Этот механизм обучения известен как "обучение с подкреплением" и вознаграждает себя за правильные находки. То есть, найдя удовлетворительные данные, которые превышают пороговый балл, машина не только предоставляет их пользователю, но и сохраняет всю связанную с ними информацию, чтобы в следующий раз, когда она будет выполнять аналогичную задачу, она уже знала и знала, какие пути ей нужно пройти. Машина пытается объединить данные из различных источников, не влияя на общую точность и сохраняя конечный результат как можно ближе к требуемому порогу.

Чтобы проверить, насколько хорошо такая система искусственного интеллекта может извлекать данные, исследователи из Массачусетского технологического института дали ей примерное тестовое задание.

Машина должна была проанализировать информацию в Интернете о массовых расстрелах в США и каким-то образом собрать имя стрелка, а также другие детали, такие как количество раненых, погибших и местоположение. Система смогла получить точные данные, опередив обычные механизмы поиска данных более чем на десять процентов.

В заключение

Учитывая постоянно растущую потребность в данных и их парсинге, а также известные проблемы, связанные с их получением, искусственный интеллект или машинное обучение могут стать тем, чего не хватает во всем уравнении.

Исследования в этой области, хотя и находятся на ранней стадии, весьма многообещающи и дают нам возможность заглянуть в будущее, где интеллектуальные боты с человеческими способностями будут способны ползать по Интернету и добывать нужную нам информацию.

Это может стать переломным моментом в исследовательских задачах, где многие люди выполняют ручную работу по сбору важных данных, которые невозможно легко найти, или для решения проблем с данными в бизнесе, с которыми не могут справиться традиционные инструменты парсинга.

Новые исследования в этой области и компании, поощряющие все больше и больше парсинга и обработки данных, помогут поставщикам услуг инвестировать больше средств в интеллектуальные парсеры, и, возможно, эти услуги скоро станут лучшими друзьями как исследователей, так и предприятий. Так что, возможно, вам не нужен терминатор, который будет работать на вас, а только интеллектуальный скрипт-краулер.