Збір даних для ШІ
Використовуйте проксі CyberYozh для різних завдань, пов'язаних з навчанням AI-агентів і збором даних. Отримуйте доступ до локальних сервісів без обмежень, використовуйте open-source парсер Yozh Scraper для витягування даних і навчайте AI-агентів на чистих IP для передбачуваних результатів.
Навіщо потрібні проксі для парсингу
Навчання AI-агентів і збір даних для AI вимагають чистого, передбачуваного підключення, яким ви можете керувати. Якщо агент має навчатися на конкретних локальних даних, вам потрібен IP країни чи міста, де ці дані зберігаються, — інакше ви можете отримати пошкоджені дані.
Без чіткого, геотаргетованого IP AI-агенти можуть:
поводитися некерованим і непередбачуваним чином
видавати непередбачувані результати
стикатися з капчами та локальними обмеженнями
отримувати розірвані сесії або пошкоджені дані
не змогти увійти або пройти автентифікацію
Саме тут допомагає проксі-інфраструктура CyberYozh.
CyberYozh включає:
мобільні проксі для безпечної автентифікації та збору даних із соцмереж
резидентські проксі для швидкого геотаргетованого доступу та автоматизації
віртуальні номери для автентифікації та віртуальні картки для платежів
перевірку якості всіх інструментів перед їх використанням
Yozh Scraper для збору даних і навчання агентів без проблем
CyberYozh API для автоматизації всіх його процесів.
Щоб отримати чисті дані для ваших агентів, ви маєте виглядати як звичайний користувач із звичайної країни, дотримуючись robots.txt сайту, щоб уникнути проблем. Якщо дані зберігаються в локальному сервісі та базі даних, доступ до них через чистий локальний IP допомагає уникнути спотворення даних і обмежень. Крім того, AI-агентів потрібно спрямовувати через передбачувані адреси підключення, щоб контролювати їхню поведінку.
Ефективність
Варіанти використання
Збір текстових датасетів. Статті, новини, блоги, форуми та відгуки.
Збір даних для NLP-моделей. Природні діалоги, коментарі, локалізований контент і відповіді користувачів.
Датасети зображень і медіаконтенту. Парсинг фото, відео, товарних карток, зображень об’єктів, UI-елементів тощо.
Навчання рекомендаційних систем. Збір даних про товари, реакції користувачів, динаміку попиту та рейтинги.
Датасети для моделей комп’ютерного зору. Зображення об’єктів, локацій, документів, упаковки, меню та товарних категорій.
Аналітика поведінки користувачів. Збір анонімізованих патернів поведінки, кліків, переглядів та інтересів.
Геодані та картографічні датасети. Збір локацій, POI, інфраструктури, маршрутів і розкладів.
Мультимовні датасети. Використання IP різних країн для збору даних відповідними мовами.