KI erobert die Welt im Sturm, und das aus gutem Grund. Laut öffentlichen Quellen wie Tech Jury ist KI in der Lage, 1,145 Billionen MB pro Tag zu analysieren, womit Menschen manuell nicht konkurrieren können. (Ganz zu schweigen davon, genaue Entscheidungen auf der Grundlage von Datenergebnissen in Echtzeit zu treffen.)
Aber bevor wir uns selbst übertreffen, ist es wichtig zu beachten, dass es Jahre dauern wird, bis Maschinen wirklich in der Lage sind, „unentdeckte“ Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen, ohne auf aktuelle Datensätze trainiert zu werden.
Inhaltsverzeichnis
Welche Rolle spielt Web Scraping beim maschinellen Lernen?
Derzeit verlassen wir uns auf Modelle des maschinellen Lernens, um ältere Datensätze zu analysieren und zu verstehen, die zu groß sind, als dass Menschen sie manuell bearbeiten könnten.
Im Allgemeinen lässt sich der ML-Prozess wie folgt unterteilen:
- Datenerfassung
- Datenvorbereitung
- Das richtige ML-Modell auswählen (oder Ihr eigenes erstellen)
- Modelltraining
- Modellbewertung und -verbesserungen
- Durchführung
Wenn Sie diese Schritte befolgen, können Sie ML-Modellen beibringen, Entscheidungen zu treffen.
Innerhalb dieses Prozesses gehören das Sammeln und Aufbereiten der Daten zu den zeitaufwändigsten und, seien wir ehrlich, auch mühsamsten Aufgaben.
In diesem Stadium bietet sich Web Scraping an.
Web Scraping ist in seiner einfachsten Form der Prozess der Extraktion öffentlich verfügbarer Online-Daten in einem – meist – strukturierten Format mithilfe automatisierter Systeme. Mit einem Web Scraper können Sie riesige Datenmengen im Format Ihrer Wahl sammeln, bereinigen und exportieren.
Aber welchen Sinn hat das Scrapen, wenn die KI die Informationen, die Sie benötigen, genau dann ausspuckt, wenn Sie sie benötigen? Nicht alle Daten werden gleich erstellt.
Um in einem wettbewerbsintensiven Markt erfolgreich zu sein, benötigen Sie nicht nur Daten. Du brauchst das Rechts Daten. Wie bereits erwähnt, werden die meisten ML-Lösungen auf alten Datensätzen trainiert. Wenn Sie beispielsweise interne (vorhandene) Daten verwenden möchten, um die Produktnachfrage in einer neuen Region vorherzusagen, können Sie sich nicht allein auf diese Informationen verlassen. Möglicherweise ist es sogar veraltet, was künftigen Datensätzen schaden wird. Sie müssen noch einen Schritt weiter gehen und beispielsweise Daten aus öffentlichen Foren extrahieren. Dies wird Ihnen helfen, neue Produktideen zu finden oder Chancen anhand von Community-Gesprächen zu identifizieren.
Welche Art von Daten können Sie aus dem Web entfernen?
Hier sind einige Beispiele für Daten, die Sie aus dem öffentlichen Web extrahieren können, um zukünftige Datensätze zu trainieren.
- Börsendaten, um Preisentscheidungen zu treffen und Investitionsmöglichkeiten zu nutzen
- Immobiliendaten zur Überwachung von Immobilienpreisen und Investitionsmöglichkeiten sowie zur Ermittlung der steigenden Nachfrage je nach Standort
- Fußballdaten für Sportanalysen und -muster
- Öffnen Sie Foren und Online-Konversationen, um NLP-Modelle (Natural Language Processing) zu optimieren
- Twitter-Daten und Online-Medienkanäle zur Analyse der Situation bei Krisenereignissen
- Daten zu Stellenangeboten zur Verbesserung von Rekrutierungsprozessen und datengesteuerten Entscheidungen
- Bilder und visuelle Daten zum Trainieren von Klassifizierungsmodellen
Maschinelles Lernen und Web Scraping sind untrennbar miteinander verbunden
Web Scraping ist nicht die Zukunft des maschinellen Lernens, aber es ist die Gegenwart.
Mit fortschreitender Technologie werden wir in der Lage sein, leistungsfähigere und genauere Tools zu entwickeln, die es Datenwissenschaftlern und Ingenieuren ermöglichen, hocheffiziente Datenpipelines aufzubauen. Das Gleiche gilt auch für Web Scraping.
ScraperAPI nutzt beispielsweise jahrelange statistische Analysen, um die richtige Kombination aus Headern und IPs auszuwählen und diese bei Bedarf zu rotieren, um den Zugriff auf die Zieldaten zu gewährleisten. Dasselbe wird verwendet, um Anti-Scraping-Techniken wie CAPTCHAs und Benutzerverhaltensanalysen zu umgehen, ohne dass eine Eingabe Ihrerseits erforderlich ist. Der gesamte Prozess ist automatisiert.
Obwohl es sich bei maschinellem Lernen und Web Scraping um unterschiedliche Prozesse handelt, sollten sie für die genauesten Ergebnisse gemeinsam verwendet werden. Auf diese Weise sammeln Web Scraper die notwendigen Daten, um ML-Modelle zu trainieren, und bessere ML-Modelle helfen Web Scrapern dabei, schneller als zuvor genauere Daten zu erhalten.
Wenn Sie mehr über Web Scraping erfahren möchten, finden Sie in unserem Blog zahlreiche ausführliche Projekte, die Sie replizieren können, um grundlegende und fortgeschrittene Techniken zu erlernen. Alternativ können Sie ein kostenloses ScraperAPI-Konto erstellen und unsere Scraping-APIs und -Tools in Ihrem nächsten Projekt testen.
Bis zum nächsten Mal, viel Spaß beim Schaben!
