Pengumpulan data AI
Gunakan proxy CyberYozh untuk berbagai alur kerja dan kasus penggunaan terkait pelatihan agen AI dan pengumpulan data. Akses layanan lokal tanpa batasan, gunakan Yozh Scraper open-source untuk mendapatkan data dari sana, dan latih agen AI menggunakan IP bersih untuk hasil yang dapat diprediksi.
Mengapa Anda membutuhkan proxy untuk web scraping
Pelatihan agen AI dan pengumpulan data AI memerlukan koneksi yang bersih, dapat diprediksi, dan dapat Anda kontrol serta arahkan. Jika agen harus dilatih pada data lokal tertentu, Anda memerlukan IP dari negara atau kota tempat data tersebut berada; jika tidak, Anda mungkin mendapatkan data yang rusak.
Tanpa IP yang jelas dan tertarget secara geografis, agen AI dapat:
berperilaku tidak terkontrol dan tidak dapat diprediksi
menghasilkan hasil yang tidak dapat diprediksi
menghadapi CAPTCHA dan pembatasan lokal
mendapatkan sesi atau data yang rusak
gagal masuk atau melakukan autentikasi
Di sinilah infrastruktur proxy CyberYozh membantu.
CyberYozh mencakup:
proxy mobile untuk autentikasi aman dan pengumpulan data sosial
proxy residential untuk akses cepat yang tertarget secara geografis dan otomasi
nomor virtual untuk autentikasi dan kartu virtual untuk pembayaran
pemeriksaan kualitas untuk semua instrumen sebelum Anda menerapkannya
Yozh Scraper untuk mengumpulkan data dan melatih agen tanpa masalah
CyberYozh API untuk mengotomasi semua prosesnya.
Untuk mendapatkan data yang bersih bagi agen Anda, Anda harus tampak sebagai pengguna biasa dari negara biasa, sambil menghormati robots.txt situs web untuk menghindari masalah. Jika data disimpan dalam layanan dan database lokal, mengaksesnya melalui IP lokal yang bersih membantu Anda menghindari distorsi data dan pembatasan. Selain itu, agen AI harus diarahkan melalui endpoint koneksi yang dapat diprediksi untuk mengontrol perilaku mereka.
Efektivitas
Kasus penggunaan
Pengumpulan dataset teks. Artikel, berita, blog, forum, dan ulasan.
Pengumpulan data untuk model NLP. Dialog alami, komentar, konten terlokalisasi, dan respons pengguna.
Dataset gambar dan konten media. Scraping foto, video, kartu produk, gambar objek, elemen UI, dan lainnya.
Pelatihan sistem rekomendasi. Pengumpulan data tentang produk, interaksi pengguna, dinamika permintaan, dan penilaian.
Dataset untuk model computer vision. Gambar objek, lokasi, dokumen, kemasan, menu, dan kategori produk.
Analitik perilaku pengguna. Pengumpulan pola perilaku anonim, klik, tampilan, dan minat.
Geodata dan dataset pemetaan. Pengumpulan lokasi, POI, infrastruktur, rute, dan jadwal.
Dataset multibahasa. Menggunakan IP dari berbagai negara untuk mengumpulkan data dalam bahasa yang sesuai.