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Webスクレイピングで機械学習の力を解き放つ

Web スクレイピングと機械学習はチョコレートとピーナッツ バターのようなもので、一緒に食べるととても美味しいです。 この包括的なガイドでは、Web スクレイピングが機械学習モデルを効果的にトレーニングするための重要なデータを提供する方法を段階的に説明します。

ウェブの隠された宝の山をスクレイピングした XNUMX 年

インターネットには貴重なデータが豊富に含まれていますが、そのロックを解除するには適切なツールが必要です。 Web スクレイピングにより、大規模なオンライン データの自動収集が可能になります。 2010 年の時点では、Web サイトの 94% 以上が 使用された削れ防止方法 – 世の中にどれだけ有用なデータがあるのか​​を示す証拠です。

過去 XNUMX 年にわたり、スクレイピング テクノロジーは、Beautiful Soup、Scrapy、Selenium などの Python ライブラリによってデータ抽出が強化されることで急速に進化しました。 一方、機械学習は、この抽出されたデータに対する TensorFlow や PyTorch トレーニング モデルなどのオープンソース フレームワークによって主流になりました。

世界中の企業が、AI アプリケーションを強化するための Web データの宝庫に目覚めました。 求人情報をスクレイピングすることで、採用傾向を把握できます。 製品リストを収集すると、動的な価格設定モデルが可能になります。 顧客レビューは感情分析に役立ちます。 ソーシャル メディアの投稿は、パーソナライズされたレコメンデーション エンジンをトレーニングします。 活用シーンは無限大!

Allied Market Research によると、Web スクレイピング サービス市場は 成長します 20 年から 2024 年にかけて 2031% 以上の CAGR で成長し、価値は 3.6 億ドルに達すると予想されます。 スクレイピングは定着します!

チュートリアル: Web スクレイピングに ML を適用する方法

実際の例を見て、これらのテクノロジーがどのように強力に連携するかを見てみましょう。

ステップ 1) スクレイピングする Web サイトを選択する

最初のステップは、ニーズに合わせてスクレイピングするのに適した Web サイトを特定することです。 役立つ情報源は次のとおりです。

  • ニュースサイト – テキスト分類とセンチメント分析のための記事テキスト
  • Eコマースサイト – レコメンダー システムの製品リストと価格
  • ジョブボード – 採用動向を分析するための求人情報
  • サイトを確認 – 感情分類のための顧客レビュー
  • ソーシャルメディア – パーソナライズされた分類子をトレーニングするための投稿とプロフィール

ニュース記事をスクレイピングして、記事をトピック (政治、テクノロジー、スポーツなど) ごとに分類できるテキスト分類器をトレーニングしたいとします。 Google ニュースのようなニュース アグリゲータは、さまざまな見出しや情報源を収集して提供します。

ステップ 2) Python を使用してデータを抽出する

Beautiful Soup は、Web サイトをスクレイピングするための便利な Python ライブラリです。 まず、ページをダウンロードするリクエストとともにインポートします。

from bs4 import BeautifulSoup
import requests

ページから情報を抽出するために、scrape_page 関数を定義できます。

def scrape_page(url):

  # Download page
  response = requests.get(url)  

  # Parse HTML
  soup = BeautifulSoup(response.text, ‘html.parser‘)

  # Extract info
  title = soup.find(‘h1‘).text
  text = soup.find(‘div‘, id=‘article‘).text

  data = {
    ‘title‘: title, 
    ‘text‘: text
  }

  return data

タイトル、記事のテキストを検索し、抽出されたデータを返します。 URL のリストでこれを呼び出すと、機械学習の準備ができた記事がダウンロードされます。

ステップ 3) データをクリーンアップして準備する

通常、スクレイピングされたデータは、ML モデルをトレーニングする前にクリーニングする必要があります。

  • HTMLタグ、広告、その他の不要なものを削除する
  • 欠損値とエラーに対処する
  • データ型を変換します (例: 文字列の日付から日時へ)
  • テキストをトークンに分割する
  • 数値的特徴を正規化する
  • 類似したサンプルの重複を排除する

Python と Pandas は、タスクの前処理に優れたユーティリティを提供します。

ステップ 4) 機械学習モデルをトレーニングする

クリーンなデータを別々のトレーニング セットとテスト セットに分割しましょう。

from sklearn.model_selection import train_test_split

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(articles, labels, test_size=0.2)  

SVM、ロジスティック回帰などの分類器をトレーニングできるようになりました。

from sklearn.svm import LinearSVC
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

svm = LinearSVC()
logistic = LogisticRegression()

svm.fit(X_train, y_train)
logistic.fit(X_train, y_train)

print(svm.score(X_test, y_test))
print(logistic.score(X_test, y_test))

テスト セットでモデルの精度を評価し、さらに調整します。

Web スクレイピングがより優れた機械学習を強化する理由

スクレイピングされたデータを ML に活用するための重要な段階を通過したので、この組み合わせがなぜ非常に効果的であるかを説明しましょう。

  • 規模: Web スクレイピングによりデータ収集が自動化され、深層学習モデルを適切にトレーニングするために必要な数千のサンプルを収集できるようになります。 これを手動で行うのは現実的ではありません。
  • 現実世界のデータ: 機械学習は、実際の運用 Web サイトにあるような現実的で代表的なデータ サンプルで最高のパフォーマンスを発揮します。 合成データだけでは役に立ちません。
  • 豊富なバリエーション: オンラインでスクレイピングできるサンプルの多様性により、モデルがさまざまな入力にさらされるため、過剰適合が軽減されます。
  • コストと時間の節約: 高品質のトレーニング データを収集することは、機械学習の中で最も労働集約的な部分です。 スクレイピングはこれを迅速かつ低コストで行います。
  • プライバシーの回避: トレーニングのために電子メールやメッセージなどのユーザー データを取得すると、倫理的な懸念が生じます。 しかし、公開 Web サイトをスクレイピングすることでこれを回避できます。

オライリーの調査によると、データ サイエンティストの約 56% が、時間の 50% 以上をデータの収集、ラベル付け、クリーニングだけに費やしています。 Web スクレイピングは、代わりに楽しい機械学習の部分に集中するのに役立ちます。

Web スクレイピングされた機械学習の実世界への応用

スクレイピングされたデータと ML を組み合わせることで、現実世界の無数の AI アプリケーションが強化されます。

  • 価格モニタリング – 価格変動を予測するモデルをトレーニングし、価格設定を最適化するためにスクレイピングされた電子商取引サイト。
  • 雇用市場分析 – Monster や Indeed などの掲示板の求人情報から詳細を抽出することで得られる労働動向に関する洞察。
  • ソーシャルメディアのパーソナライゼーション – 投稿やアクティビティからユーザーの興味を抽出して、コンテンツを推奨します。
  • レビュー分析 – Yelp などのサイトで収集されたユーザー レビューからセンチメントを分類することで、マーケティングをガイドします。
  • 検索の最適化 – 検索エンジンの結果を収集して、ドキュメントのランキング アルゴリズムをトレーニングします。
  • 顧客サポート – スクレイピングされた会話データに基づいてトレーニングされたチャットボットは、自動化された顧客サービスを提供します。

これらは、オンライン データを収集して機械学習を促進する際にできることのほんの表面をなぞっただけです。

まとめ

チョコレートとピーナッツバターのように、Web スクレイピングと機械学習は相互に完全に補完します。 スクレイピングは、ML アルゴリズムが成功する高品質のデータを大量に供給するという単調な作業に取り組みます。 スクレイピングされたデータのクレンジング、検証、変換のベスト プラクティスに従うと、AI アプリケーションが新たな高みに飛び上がります。

これらの革新的なテクノロジーをさらに詳しく調べるには、大規模な Web スクレイピングでのプロキシの活用、画像分類器の構築、製品価格予測システムの作成に関する私の他の投稿を確認してください。 World Wide Web には宝物が豊富にあります。スクレイピングと ML を信頼できるツールとして使って探索してみましょう。

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