Recopilación de datos de IA
Utilice proxies de CyberYozh para una variedad de flujos de trabajo y casos de uso relacionados con el entrenamiento de agentes de IA y la recopilación de datos. Acceda a servicios locales sin restricciones, use el scraper de código abierto Yozh Scraper para obtener datos de allí y entrene agentes de IA usando IPs limpias para obtener resultados predecibles.
Por qué necesitas proxies para web scraping
El entrenamiento de agentes de IA y la recopilación de datos para IA requieren una conexión limpia y predecible que puedas controlar y dirigir. Si el agente debe entrenarse con datos locales específicos, necesitas la IP del país o ciudad donde se encuentran esos datos; de lo contrario, puedes obtener datos corruptos.
Sin una IP clara y geo-dirigida, los agentes de IA pueden:
comportarse de forma incontrolable e impredecible
producir resultados impredecibles
enfrentar CAPTCHAs y restricciones locales
obtener sesiones o datos corruptos
fallar al iniciar sesión o autenticarse
Ahí es donde ayuda la infraestructura de proxies de CyberYozh.
CyberYozh incluye:
proxies móviles para autenticación segura y recopilación de datos sociales
proxies residenciales para acceso rápido geo-dirigido y automatización
números virtuales para autenticación y tarjetas virtuales para pagos
verificaciones de calidad para todos los instrumentos antes de implementarlos
Yozh Scraper para recopilar datos y entrenar agentes sin problemas
CyberYozh App para automatizar todos sus procesos.
Para obtener datos limpios para tus agentes, debes parecer un usuario regular desde un país regular, respetando el robots.txt del sitio web para evitar problemas. Si los datos están almacenados en un servicio y base de datos locales, acceder a ellos mediante una IP local limpia te ayuda a evitar distorsión de datos y restricciones. Además, los agentes de IA deben ser dirigidos mediante puntos de conexión predecibles para controlar su comportamiento.
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.