Datos de IA
Recopila conjuntos de datos de alta calidad para el entrenamiento de modelos de IA — a gran escala y de forma segura, sujeto a las políticas y limitaciones aplicables. CyberYozh App ayuda a las empresas que trabajan con inteligencia artificial y aprendizaje automático a recopilar datos limpios, diversos y actualizados de cualquier región del mundo. Nuestros proxies ayudan a proporcionar acceso a una amplia gama de fuentes con bloqueos o distorsiones minimizados, respetando los términos de servicio de las fuentes.
Por qué los proxies son necesarios para crear datasets
Los modelos de IA requieren enormes volúmenes de datos:
- textos
- imágenes
- reseñas
- perfiles
- productos
- noticias
- datos sociales
- mapas y geodatos
- respuestas de usuarios
- contenido web
Pero los sitios web y plataformas modernas restringen activamente la recolección automatizada de datos:
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bloqueo de direcciones IP;
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restricciones regionales;
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sistemas antibot;
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CAPTCHAs;
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filtrado de tráfico sospechoso;
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diferentes versiones de contenido según el país;
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limitación de velocidad de solicitudes.
Sin IPs adecuadas, los datasets resultan incompletos, distorsionados o inutilizables para el entrenamiento de modelos.
CyberYozh App permite recopilar datos tal como los ven los usuarios reales.
Cómo CyberYozh App ayuda a recopilar datos para IA
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Los proxies residenciales proporcionan acceso a versiones locales de sitios web y patrones de comportamiento naturales.
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Los proxies móviles son ideales para evadir sistemas antibot gracias a la naturalidad del tráfico.
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Los proxies de datacenter son óptimos para la recolección masiva de grandes volúmenes de datos.
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El acceso a decenas de países y proveedores permite crear datasets verdaderamente globales.
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La rotación de IP facilita la recopilación continua de datos a gran escala.
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Las IP limpias garantizan alta reputación y mínima cantidad de bloqueos.
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Soporte para automatización y scripts — Playwright, Selenium, Scrapy, Puppeteer, Python.
Eficiencia
Casos de uso
Recolección de datasets de texto. Artículos, noticias, blogs, foros y reseñas.
Recolección de datos para modelos NLP. Diálogos naturales, comentarios, contenido localizado y respuestas de usuarios.
Datasets de imágenes y contenido multimedia. Extracción de fotos, videos, fichas de producto, imágenes de objetos y elementos de interfaz, etc.
Entrenamiento de sistemas de recomendación. Recolección de datos sobre productos, interacciones de usuarios, dinámica de demanda y calificaciones.
Datasets para modelos de visión por computadora. Imágenes de objetos, lugares, documentos, empaques, menús y categorías de productos.
Analítica del comportamiento de usuarios. Recopilación de patrones de comportamiento anonimizados, clics, visualizaciones e intereses.
Geodatos y datasets cartográficos. Recolección de ubicaciones, POI, infraestructura, rutas y horarios.
Datasets multilingües. Uso de IPs de distintos países para recopilar datos en los idiomas correspondientes.
