Coleta de dados de IA
Use proxies da CyberYozh para uma variedade de fluxos de trabalho e casos de uso relacionados ao treinamento de agentes de IA e coleta de dados. Acesse serviços locais sem restrições, use o scraper de código aberto Yozh Scraper para obter dados de lá e treine agentes de IA usando IPs limpos para resultados previsíveis.
Por que você precisa de proxies para web scraping
O treinamento de agentes de IA e a coleta de dados de IA exigem uma conexão limpa e previsível que você possa controlar e direcionar. Se o agente precisar treinar com dados locais específicos, você precisa do IP do país ou cidade onde esses dados estão localizados; caso contrário, você pode obter dados corrompidos.
Sem um IP claro e geo-direcionado, os agentes de IA podem:
comportar-se de forma incontrolável e imprevisível
produzir resultados imprevisíveis
enfrentar CAPTCHAs e restrições locais
ter sessões corrompidas ou dados corrompidos
falhar ao fazer login ou autenticar
É aí que a infraestrutura de proxy da CyberYozh ajuda.
CyberYozh inclui:
proxies móveis para autenticação segura e coleta de dados sociais
proxies residenciais para acesso geo-direcionado rápido e automação
números virtuais para autenticação e cartões virtuais para pagamentos
verificações de qualidade para todos os instrumentos antes de implantá-los
Yozh Scraper para coletar dados e treinar agentes sem problemas
CyberYozh API para automatizar todos os seus processos.
Para obter dados limpos para seus agentes, você deve parecer um usuário regular de um país regular, respeitando o robots.txt do site para evitar problemas. Se os dados estiverem armazenados em um serviço e banco de dados local, acessá-los por meio de um IP local limpo ajuda a evitar distorção de dados e restrições. Além disso, os agentes de IA devem ser direcionados por meio de endpoints de conexão previsíveis para controlar seu comportamento.
Eficiência
Casos de uso
Coleta de datasets de texto. Artigos, notícias, blogs, fóruns e avaliações.
Coleta de dados para modelos de NLP. Diálogos naturais, comentários, conteúdo localizado e respostas de usuários.
Datasets de imagens e mídia. Coleta de fotos, vídeos, páginas de produto, imagens de objetos, elementos de interface, etc.
Treinamento de sistemas de recomendação. Coleta de dados sobre produtos, interações dos usuários, dinâmica da demanda e avaliações.
Datasets para modelos de visão computacional. Imagens de objetos, locais, documentos, embalagens, menus e categorias de produtos.
Análise do comportamento do usuário. Coleta de padrões de comportamento anonimizados, cliques, visualizações e interesses.
Geodados e datasets cartográficos. Coleta de localizações, POIs, infraestrutura, rotas e horários.
Datasets multilíngues. Uso de IPs de diferentes países para coletar dados nos idiomas correspondentes.