Интернет – гигантский источник информации, пригодной для проведения различных исследований для принятия успешных бизнес-решений. С появлением парсинга, процесс её сбора удалось автоматизировать. В дальнейшем же, разработчики задумались о том, чтобы доверить обработку получаемых данных искусственному интеллекту, построенному на алгоритмах машинного обучения и базах данных. И достигли определенных успехов.
Тем не менее, перед программистами встал ряд задач по интеграции инструментов автоматизированного сбора информации в алгоритмы работы нейросетей. Поэтому эксперты сервиса «СПАРСИМ» решили рассказать о достижениях разработчиков, поделившись важной, полезной и интересной информацией со всеми читателями блога.
Какие данные могут пригодится для работы нейросети?
Допустим, вы решили собрать информацию, подходящую для вашего самообучающегося алгоритма. Но прежде, чем приступить к сбору, необходимо убедится, соответствует ли имеющаяся база требованиям к таким системам.
Формат
В нынешней интеграции, искусственный интеллект эффективен лишь при работе со структурированными данными в табличном формате. Следовательно, если вы хотите ускорить процесс обработки для последующего анализа, перед передачей придется отсортировать их вручную, либо с помощью автоматизированного скрипта.
Выборка информации
В идеале, алгоритм должен находить искомые данные на каждой странице сайта. При невозможности задать несколько «точек входа», необходимо уменьшить масштабы парсинга и выбрать информацию, присутствующую на каждой из страниц. Ведь из-за чрезмерного количества пробелов и пустых значений, точность и производительность самообучающегося алгоритма может снизится в разы.
«Аварийная сигнализация»
Если алгоритм собирает данные в режиме 24/7, важно убедиться в том, чтобы он не сталкивался с ошибками. А установив специальные «маячки», вы будете знать не только время, но и причину «поломки» для поиска эффективного решения выявленной проблемы. Ведь со временем, код будет расширятся, а параметры извлечения информации будут усложняться, из-за чего все перерывы придется подрабатывать вручную.
Маркировка данных
В идеале, собирать необходимые метаданные при парсинге и сохранять их нужно заранее, сделав их отдельной «точкой входа». Такой прием позволит повысить эффективность машинного обучения на последующих этапах жизненного цикла алгоритма.
Очистка, подготовка
Этот шаг является самым сложным и трудоемким. Ведь в сфере парсинга не существует универсальных решений для машинного обучения и базы данных. Очистка этих данных проходит в несколько этапов:
- Ручной просмотр собранной информации с целью очистки от «мусора» с помощью специальных библиотек (например – Pandas в Python);
- Написание отдельного сценария для устранения выявленных недостатков и определения правильных «точек входа»;
- Структуризация данных, проверки форматов, дополнение недостающих значений, устранение «нулей» и пустых строк.
Оптимизация полей
Для двоичных значений (например, true и false) можно использовать цифровые обозначения 1 или 0, для больших – от 0 до n. В случае с крупными числами их можно сократить до 1-3 цифр, каждая из которых обозначает количество миллионов.
Хранение данных
Для хранения собранной информации можно использовать облачные хранилища, реляционные или управляемые базы данных SQL или AWS, в случае с изображениями оптимальные использовать контейнеры S3 (учитывая стоимость услуг провайдера).
Выбор языка
Чаще всего, для написания самообучающихся алгоритмов используются библиотеки Scikit -Learn и TensorFlow для Python. Иными словами, вникать в особенности, нюансы и тонкости программирования и математики каждого из них сегодня необязательно. При этом важно, чтобы написанный код не «спотыкался» о большой объем данных, т.к. нынешним нейросетям приходится обрабатывать большие массивы данных в рамках Big Data или интернета вещей (IOT).
Подводя итоги
Парсинг стал неотъемлемой частью жизненного цикла современных нейросетей. Ведь интернет – бесконечный источник полезной информации, применяемой при построении или тестировании новых программ. При этом стоит отметить, что если с десяток лет назад скрипты под них приходилось писать вручную, то в наши дни вы можете интегрировать API существующего сервиса с машинным обучением и базами данных, тем самым облегчив задачу для программистов и снизив бюджет на разработку собственной нейросети!
