Інтернет – гігантське джерело інформації, придатної для проведення різноманітних досліджень для ухвалення успішних бізнес-рішень. З появою парсингу процес її збору вдалося автоматизувати. Надалі ж, розробники задумалися про те, щоб довірити обробку даних штучному інтелекту, побудованому на алгоритмах машинного навчання та базах даних. І досягли певних успіхів.
Проте, перед програмістами постала низка завдань з інтеграції інструментів автоматизованого збору інформації до алгоритмів роботи нейромереж. Тому експерти сервісу «СПАРСИМ» вирішили розповісти про досягнення розробників, поділившись важливою, корисною та цікавою інформацією з усіма читачами блогу.
Які дані можуть стати в нагоді для роботи нейромережі?
Припустимо, ви вирішили зібрати інформацію, що підходить для вашого алгоритму, що самонавчається. Але перш, ніж приступити до збору, необхідно переконатись, чи відповідає існуюча база вимогам до таких систем.
Формат
У нинішній інтеграції штучний інтелект ефективний лише при роботі зі структурованими даними в табличному форматі. Отже, якщо ви хочете прискорити процес обробки для подальшого аналізу, перед передачею доведеться відсортувати їх вручну або за допомогою автоматизованого скрипту.
Вибірка інформації
В ідеалі, алгоритм повинен знаходити дані на кожній сторінці сайту. При неможливості задати кілька «точок входу», необхідно зменшити масштаби парсингу та вибрати інформацію, яка є на кожній зі сторінок. Адже через надмірну кількість прогалин і порожніх значень, точність і продуктивність алгоритму, що самонавчається, може знизитися в рази.
“Аварійна сигналізація”
Якщо алгоритм збирає дані в режимі 24/7, важливо переконатися, що він не стикався з помилками. А встановивши спеціальні «маячки», ви знатимете не лише час, а й причину «поломки» для пошуку ефективного вирішення виявленої проблеми. Адже з часом код буде розширюватися, а параметри вилучення інформації ускладнюватимуться, через що всі перерви доведеться підробляти вручну.
Маркування даних
В ідеалі збирати необхідні метадані при парсингу і зберігати їх потрібно заздалегідь, зробивши їх окремою «точкою входу». Такий прийом дозволить підвищити ефективність машинного навчання наступних етапах життєвого циклу алгоритму.
Очищення, підготовка
Цей крок є найскладнішим та трудомістким. Адже у сфері парсингу немає універсальних рішень для машинного навчання та бази даних. Очищення цих даних відбувається у кілька етапів:
- Ручний перегляд зібраної інформації з метою очищення від «сміття» за допомогою спеціальних бібліотек (наприклад Pandas в Python);
- Написання окремого сценарію для усунення виявлених недоліків та визначення правильних «точок входу»;
- Структуризація даних, перевірки форматів, доповнення значень, усунення «нулів» і порожніх рядків.
Оптимізація полів
Для двійкових значень (наприклад, true та false) можна використовувати цифрові позначення 1 або 0, для більших – від 0 до n. У разі великих кількостей їх можна скоротити до 1-3 цифр, кожна з яких позначає кількість мільйонів.
Зберігання даних
Для зберігання зібраної інформації можна використовувати хмарні сховища, реляційні або керовані бази даних SQL або AWS, у випадку із зображеннями оптимальні використовувати контейнери S3 (з огляду на вартість послуг провайдера).
Вибір мови
Найчастіше, для написання алгоритмів, що самонавчаються, використовуються бібліотеки Scikit -Learn і TensorFlow для Python. Іншими словами, вникати особливо, нюанси та тонкощі програмування та математики кожного з них сьогодні необов’язково. У цьому важливо, щоб написаний код не «спотикався» великий обсяг даних, т.к. Нинішнім нейромережам доводиться обробляти великі масиви даних у рамках Big Data або Інтернету речей (IOT).
Підбиваючи підсумки
Парсинг став невід’ємною частиною життєвого циклу сучасних нейромереж. Адже інтернет – нескінченне джерело корисної інформації, яка застосовується при побудові або тестуванні нових програм. При цьому варто відзначити, що якщо з десяток років тому скрипти під них доводилося писати вручну, то в наші дні ви можете інтегрувати API існуючого сервісу з машинним навчанням та базами даних, полегшивши завдання для програмістів і знизивши бюджет на розробку власної нейромережі!
