危機公關DEPR教你在互聯網上找到AI人工智能的應用

　　人工智能有望顛覆世界上最需要數據的行業之一，具有強大的分析海量數據和推斷模式的能力。其主要缺點之一是傳統網絡抓取機器人的數據識別能力不足。特別是在以獨特的布局和內容架構抓取大量網站時，這一缺陷非常重要。當用作數據源的網站升級以顯著改變其布局時，這個問題變得更加明顯。為了解決這個問題，企業可能需要將其網絡抓取活動限制在布局相同的網站上。而且，只要任何網站的布局發生變化，即使是這樣的列表也會減少。人工智能除了幫助從無數動態網站中提取數據外，還承諾從選擇正確的數據管道到清理數據，徹底改變開發人員執行網絡捕獲過程的每一步，然后對其進行分類。加入AI網絡抓潮流的時代從來沒有比現在更好過。支持人工智能的硬件(例如，計算成本正在下降NVIDIA GPU）正變得越來越普遍。隨著這些技術的日益成熟，企業越來越容易在網絡抓取中部署人工智能，以獲得競爭優勢。一些企業可以從幾個網站上從網絡上獲取商業智能所需的所有信息。然而，大多數需要抓取網絡的企業必須瀏覽數百個（有時甚至數十萬個）網站。與在大量數據中找到針頭一樣，高速滿足此類Web抓取需求也可能具有挑戰性。借助更高的數據收集速度，收集大量數據，AI Web抓取技術使企業能夠在一輪中抓取更多網站。更多的信息可能會帶來更深刻的見解，最終從企業的網絡抓取過程中獲得更大的價值。使用人工智能的精度更高Web最好的賣點可能是能夠以更高的精度推斷模式的能力。每次都能處理和分析大量的數據，而且模式推斷的準確性更高。這最終將帶來更高的價值和更大的競爭優勢。麻省理工學院的科學家發表了一篇基于人工智能的創新論文Web提取程序。該系統的標志是其自學能力，可以從網絡中提取有價值的信息。與傳統的網絡捕獲技術不同，麻省理工學院研究人員的人工智能系統不會機械地應用預設的數學規則來提取數據。相反，當遇到不適合任何前綴處理規則的非結構化數據時，該程序將采用動態方法搜索網絡，以獲取更多有助于正確呼叫的信息。這項新技術最關鍵的突破因素是它能夠以更少的人為例進行自我教導。傳統的機器學習模型需要基于一組非常狹窄的參數，而新的人工智能數據提取器只需要很少的指導數據。由于算法，它可以搜索信息來填補空白。另一個關鍵但不是唯一的功能是“可信度得分”功能，它表示程序預測的確定性。將自學時的預測與人為干預時的預測進行比較，可以確定與正確預測有多接近。而且，如果信心得分沒有達到一定的閾值，程序將返回研究模式，為自己提供更多的相關信息，從而提高預測的準確性。這個循環將繼續下去，直到程序將其可信度得分提高到甚至超過可接受的閾值。“由于需要合并的數據存在許多不確定性，特別是當存在比較信息時，我們將根據數據提取的準確性給予獎勵。通過執行我們提供的培訓數據，系統學會了以最佳方式合并不同的預測，從而獲得所需的準確答案。研究人員認為，他們的突破性技術將破壞從醫療保健到制造業、汽車和數字營銷等行業的網頁。審慎的自學算法可以通過多種方式加強研究工作。它不僅可以大大降低繁瑣的研究工作，還可以保證結果的更高準確性。此時，動態站點分類需要人工判斷。然而，由于其巧妙的“智能元搜索引擎4”，機器超越了人類的準確性，并以更大的規模和更快的速度超越了人類。該算法還可以推斷出每個查詢中最合適的搜索詞，因此該算法也提高了人類的準確性。搜索后，該算法根據預先建立的用戶偏好對提取的數據進行分析和分類。整個過程的每一個階段，包括人機交互、數據提取、數據分析和組織，都是相互融合的。例如，在每次搜索迭代結束時，用戶可以評估結果的準確性并提供反饋，然后機器可以使用反饋信息來調整搜索項目，以獲得更合理的數據源。該算法模仿人類在每個數據提取周期中根據用戶反饋更改搜索詞的努力。在食品價格用例中，機器搜索搜索詞，而不是那些包含“價格”的搜索詞。包含“價格”的搜索詞指導初始搜索。然后，當用戶從結果中驗證最重要的數據類型和數據源時，算法會發現其他更有可能產生所需數據的搜索詞。該算法不僅用于搜索查詢，也用于數據分析和分類。在大多數使用該技術的案例中，當用戶向算法提供第一組反饋時，從第二個周期開始就會形成更準確的結果。以后可以保存每次旅行的結果作為參考。這也使得用戶很容易使用之前查詢結果的輸入來準備新的搜索算法。