Сбор данных для ИИ
Используйте прокси CyberYozh для различных задач, связанных с обучением AI-агентов и сбором данных. Получайте доступ к локальным сервисам без ограничений, используйте open-source парсер Yozh Scraper для извлечения данных и обучайте AI-агентов на чистых IP для предсказуемых результатов.
Зачем нужны прокси для парсинга
Обучение AI-агентов и сбор данных для AI требуют чистого, предсказуемого подключения, которым вы можете управлять. Если агенту нужно обучаться на конкретных локальных данных, вам понадобится IP страны или города, где эти данные находятся, — иначе вы получите искажённые данные.
Без чёткого геотаргетированного IP AI-агенты могут:
вести себя неконтролируемо и непредсказуемо
выдавать непредсказуемые результаты
сталкиваться с капчей и локальными ограничениями
получать сбои сессий или искажённые данные
не проходить авторизацию
Здесь и помогает прокси-инфраструктура CyberYozh.
CyberYozh включает:
мобильные прокси для безопасной авторизации и сбора данных из соцсетей
резидентские прокси для быстрого геотаргетированного доступа и автоматизации
виртуальные номера для авторизации и виртуальные карты для оплаты
проверку качества всех инструментов перед развёртыванием
Yozh Scraper для сбора данных и обучения агентов без проблем
CyberYozh API для автоматизации всех процессов.
Чтобы получать чистые данные для агентов, вы должны выглядеть как обычный пользователь из обычной страны и соблюдать robots.txt сайта, чтобы избежать проблем. Если данные хранятся в локальном сервисе и базе данных, доступ через чистый локальный IP поможет избежать искажений данных и ограничений. Кроме того, AI-агентов нужно направлять через предсказуемые адреса подключения, чтобы контролировать их поведение.
Эффективность
Варианты использования
Сбор текстовых датасетов. Статьи, новости, блоги, форумы и отзывы.
Сбор данных для NLP-моделей. Естественные диалоги, комментарии, локализованный контент, пользовательские ответы.
Датасеты изображений и медиаконтента. Парсинг фото, видео, товарных карточек, изображений объектов, UI-элементов и т.п.
Обучение рекомендательных систем. Сбор данных о товарах, реакциях пользователей, динамике спроса, рейтингах.
Датасеты для моделей компьютерного зрения. Снимки объектов, мест, документов, упаковки, меню, продуктовых категорий.
Аналитика поведения пользователей. Сбор анонимизированных паттернов поведения, кликов, просмотров, интересов.
Геоданные и картографические датасеты. Сбор локаций, POI, инфраструктуры, маршрутов, расписаний.
Мультиязычные датасеты. Использование IP разных стран для сбора данных на соответствующих языках.