AI sedang menggemparkan dunia, dan untuk alasan yang baik. Menurut sumber publik seperti Tech Jury, AI mampu menganalisis 1,145 triliun MB per hari, yang tidak dapat disaingi manusia secara manual. (Belum lagi membuat keputusan yang akurat berdasarkan hasil data real-time.)
Namun sebelum kita melangkah lebih jauh, penting untuk diingat bahwa dibutuhkan waktu bertahun-tahun sebelum mesin benar-benar mampu membuat prediksi atau keputusan yang "belum ditemukan" tanpa dilatih berdasarkan kumpulan data saat ini.
Apa peran web scraping dalam pembelajaran mesin?
Saat ini, kami mengandalkan model pembelajaran mesin untuk menganalisis dan memahami kumpulan data lama yang terlalu besar untuk dimanipulasi secara manual oleh manusia.
Secara umum proses ML dapat dibagi sebagai berikut:
- Pengumpulan data
- Persiapan data
- Memilih model ML yang tepat (atau membuat model Anda sendiri)
- Pelatihan model
- Evaluasi dan perbaikan model
- Pelaksanaan
Dengan mengikuti langkah-langkah ini, Anda dapat mengajarkan model ML untuk mengambil keputusan.
Dalam proses ini, pengumpulan dan penyiapan data adalah salah satu tugas yang paling memakan waktu dan, sejujurnya, membosankan.
Pada tahap ini, web scraping mulai berperan.
Dalam bentuknya yang paling sederhana, web scraping adalah proses mengekstraksi data online yang tersedia untuk umum dalam – biasanya – format terstruktur menggunakan sistem otomatis. Scraper web memungkinkan Anda mengumpulkan, membersihkan, dan mengekspor data dalam jumlah besar dalam format pilihan Anda.
Tapi apa gunanya scraping jika AI mengeluarkan informasi yang Anda butuhkan tepat pada saat Anda membutuhkannya? Tidak semua data diciptakan sama.
Untuk sukses di pasar yang kompetitif, Anda memerlukan lebih dari sekedar data. Anda membutuhkan ini Benar Data. Seperti disebutkan sebelumnya, sebagian besar solusi ML dilatih pada kumpulan data lama. Misalnya, jika Anda ingin menggunakan data internal (yang sudah ada) untuk memprediksi permintaan produk di wilayah baru, Anda tidak bisa hanya mengandalkan informasi tersebut. Bahkan mungkin sudah ketinggalan zaman, sehingga akan merusak catatan masa depan. Anda perlu melangkah lebih jauh dan, misalnya, mengekstrak data dari forum publik. Ini akan membantu Anda menemukan ide produk baru atau mengidentifikasi peluang berdasarkan percakapan komunitas.
Jenis data apa yang dapat Anda hapus dari web?
Berikut beberapa contoh data yang dapat Anda ekstrak dari web publik untuk melatih kumpulan data di masa mendatang.
- Data pasar saham untuk membuat keputusan harga dan memanfaatkan peluang investasi
- Data real estat untuk memantau harga properti dan peluang investasi serta mengidentifikasi peningkatan permintaan tergantung lokasi
- Data sepak bola untuk analisis dan pola olahraga
- Buka forum dan percakapan online untuk mengoptimalkan model Natural Language Processing (NLP).
- Data Twitter dan saluran media online untuk menganalisis situasi selama peristiwa krisis
- Data lowongan kerja untuk meningkatkan proses perekrutan dan keputusan berdasarkan data
- Gambar dan data visual untuk model klasifikasi pelatihan
Pembelajaran mesin dan web scraping saling terkait erat
Pengikisan web bukanlah masa depan pembelajaran mesin, tetapi masa kini.
Seiring kemajuan teknologi, kita akan dapat mengembangkan alat yang lebih canggih dan akurat yang memungkinkan para ilmuwan dan insinyur data membangun saluran data yang sangat efisien. Hal yang sama berlaku untuk pengikisan web.
Misalnya, ScraperAPI memanfaatkan analisis statistik selama bertahun-tahun untuk memilih kombinasi header dan IP yang tepat dan merotasinya seperlunya untuk memastikan akses ke data target. Hal yang sama juga digunakan untuk melewati teknik anti-scraping seperti CAPTCHA dan analisis perilaku pengguna tanpa memerlukan masukan apa pun dari Anda. Seluruh proses dilakukan secara otomatis.
Meskipun pembelajaran mesin dan web scraping adalah proses yang berbeda, keduanya harus digunakan bersama-sama untuk mendapatkan hasil yang paling akurat. Dengan cara ini, web scraper mengumpulkan data yang diperlukan untuk melatih model ML, dan model ML yang lebih baik membantu web scraper mendapatkan data yang lebih akurat lebih cepat dari sebelumnya.
Jika Anda ingin mempelajari lebih lanjut tentang web scraping, blog kami memiliki banyak proyek mendalam yang dapat Anda tiru untuk mempelajari teknik dasar dan lanjutan. Alternatifnya, Anda dapat membuat akun ScraperAPI gratis dan menguji API dan alat scraping kami di proyek Anda berikutnya.
Sampai jumpa lagi, selamat menggores!
