危机公关DEPR教你在互联网上找到AI人工智能的应用

　　人工智能有望颠覆世界上最需要数据的行业之一，具有强大的分析海量数据和推断模式的能力。其主要缺点之一是传统网络抓取机器人的数据识别能力不足。特别是在以独特的布局和内容架构抓取大量网站时，这一缺陷非常重要。当用作数据源的网站升级以显著改变其布局时，这个问题变得更加明显。为了解决这个问题，企业可能需要将其网络抓取活动限制在布局相同的网站上。而且，只要任何网站的布局发生变化，即使是这样的列表也会减少。人工智能除了帮助从无数动态网站中提取数据外，还承诺从选择正确的数据管道到清理数据，彻底改变开发人员执行网络捕获过程的每一步，然后对其进行分类。加入AI网络抓潮流的时代从来没有比现在更好过。支持人工智能的硬件(例如，计算成本正在下降NVIDIA GPU）正变得越来越普遍。随着这些技术的日益成熟，企业越来越容易在网络抓取中部署人工智能，以获得竞争优势。一些企业可以从几个网站上从网络上获取商业智能所需的所有信息。然而，大多数需要抓取网络的企业必须浏览数百个（有时甚至数十万个）网站。与在大量数据中找到针头一样，高速满足此类Web抓取需求也可能具有挑战性。借助更高的数据收集速度，收集大量数据，AI Web抓取技术使企业能够在一轮中抓取更多网站。更多的信息可能会带来更深刻的见解，最终从企业的网络抓取过程中获得更大的价值。使用人工智能的精度更高Web最好的卖点可能是能够以更高的精度推断模式的能力。每次都能处理和分析大量的数据，而且模式推断的准确性更高。这最终将带来更高的价值和更大的竞争优势。麻省理工学院的科学家发表了一篇基于人工智能的创新论文Web提取程序。该系统的标志是其自学能力，可以从网络中提取有价值的信息。与传统的网络捕获技术不同，麻省理工学院研究人员的人工智能系统不会机械地应用预设的数学规则来提取数据。相反，当遇到不适合任何前缀处理规则的非结构化数据时，该程序将采用动态方法搜索网络，以获取更多有助于正确呼叫的信息。这项新技术最关键的突破因素是它能够以更少的人为例进行自我教导。传统的机器学习模型需要基于一组非常狭窄的参数，而新的人工智能数据提取器只需要很少的指导数据。由于算法，它可以搜索信息来填补空白。另一个关键但不是唯一的功能是“可信度得分”功能，它表示程序预测的确定性。将自学时的预测与人为干预时的预测进行比较，可以确定与正确预测有多接近。而且，如果信心得分没有达到一定的阈值，程序将返回研究模式，为自己提供更多的相关信息，从而提高预测的准确性。这个循环将继续下去，直到程序将其可信度得分提高到甚至超过可接受的阈值。“由于需要合并的数据存在许多不确定性，特别是当存在比较信息时，我们将根据数据提取的准确性给予奖励。通过执行我们提供的培训数据，系统学会了以最佳方式合并不同的预测，从而获得所需的准确答案。研究人员认为，他们的突破性技术将破坏从医疗保健到制造业、汽车和数字营销等行业的网页。审慎的自学算法可以通过多种方式加强研究工作。它不仅可以大大降低繁琐的研究工作，还可以保证结果的更高准确性。此时，动态站点分类需要人工判断。然而，由于其巧妙的“智能元搜索引擎4”，机器超越了人类的准确性，并以更大的规模和更快的速度超越了人类。该算法还可以推断出每个查询中最合适的搜索词，因此该算法也提高了人类的准确性。搜索后，该算法根据预先建立的用户偏好对提取的数据进行分析和分类。整个过程的每一个阶段，包括人机交互、数据提取、数据分析和组织，都是相互融合的。例如，在每次搜索迭代结束时，用户可以评估结果的准确性并提供反馈，然后机器可以使用反馈信息来调整搜索项目，以获得更合理的数据源。该算法模仿人类在每个数据提取周期中根据用户反馈更改搜索词的努力。在食品价格用例中，机器搜索搜索词，而不是那些包含“价格”的搜索词。包含“价格”的搜索词指导初始搜索。然后，当用户从结果中验证最重要的数据类型和数据源时，算法会发现其他更有可能产生所需数据的搜索词。该算法不仅用于搜索查询，也用于数据分析和分类。在大多数使用该技术的案例中，当用户向算法提供第一组反馈时，从第二个周期开始就会形成更准确的结果。以后可以保存每次旅行的结果作为参考。这也使得用户很容易使用之前查询结果的输入来准备新的搜索算法。