Раскрытие возможностей машинного обучения с помощью парсинга веб-страниц

Парсинг веб-страниц и машинное обучение подобны шоколаду и арахисовому маслу — вместе они имеют прекрасный вкус! В этом подробном руководстве мы шаг за шагом рассмотрим, как парсинг веб-страниц предоставляет ключевые данные для эффективного обучения моделей машинного обучения.

Десятилетие поиска скрытой сокровищницы Интернета

Интернет содержит огромное количество ценных данных, но для их раскрытия требуются правильные инструменты. Веб-скрапинг позволяет автоматически собирать онлайн-данные в огромных масштабах. Уже в 2010 году более 94% веб-сайтов использованные методы предотвращения царапин – свидетельство того, как много полезных данных существует!

За последнее десятилетие технология парсинга быстро развивалась благодаря библиотекам Python, таким как Beautiful Soup, Scrapy и Selenium, обеспечивающим извлечение данных. Тем временем машинное обучение стало массовым благодаря платформам с открытым исходным кодом, таким как TensorFlow и PyTorch, обучающим моделям на этих извлеченных данных.

Компании по всему миру обнаружили золотую жилу веб-данных для поддержки приложений искусственного интеллекта. Сбор объявлений о вакансиях дает представление о тенденциях найма сотрудников. Сбор списков продуктов позволяет использовать динамические модели ценообразования. Отзывы клиентов служат основой для анализа настроений. Посты в социальных сетях тренируют механизмы персонализированных рекомендаций. Варианты использования безграничны!

По данным Allied Market Research, рынок услуг парсинга веб-страниц будет расти со среднегодовым темпом роста более 20% в 2024-2031 годах, а его стоимость достигнет 3.6 миллиарда долларов. Скрэпинг никуда не денется!

Учебное пособие: Как применить машинное обучение к парсингу веб-страниц

Давайте рассмотрим практический пример, чтобы увидеть, как эффективно взаимодействуют эти технологии:

Шаг 1) Выберите веб-сайт для парсинга

Первым шагом является определение хорошего веб-сайта, который можно использовать для наших нужд. Полезные источники включают в себя:

• Новостные сайты – Текст статьи для классификации текста и анализа настроений.
• Сайты электронной коммерции – Перечень продуктов и цены на рекомендательные системы
• Трудоустройство – Объявления о вакансиях для анализа тенденций найма персонала.
• Обзор сайтов – Отзывы клиентов для классификации настроений
• Социальные Сети – Сообщения и профили для обучения персонализированных классификаторов.

Допустим, мы хотим очистить новостные статьи, чтобы обучить классификатор текста, который сможет классифицировать статьи по темам (политика, технологии, спорт и т. д.). Агрегаторы новостей, такие как Google News, предоставляют широкий выбор заголовков и источников, из которых можно извлечь информацию.

Шаг 2) Используйте Python для извлечения данных

Beautiful Soup — удобная библиотека Python для парсинга веб-сайтов. Сначала импортируем его вместе с запросами на загрузку страниц:

from bs4 import BeautifulSoup
import requests

Мы можем определить функцию Scrape_page для извлечения информации со страницы:

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

Находим заголовок, текст статьи и возвращаем извлеченные данные. Вызов этого списка URL-адресов загружает статьи, готовые для машинного обучения.

Шаг 3) Очистите и подготовьте данные

Собранные данные обычно требуют очистки перед обучением моделей ML:

• Удалите HTML-теги, рекламу и другой мусор.
• Работа с пропущенными значениями и ошибками
• Преобразование типов данных (например, строковые даты в дату и время)
• Разбить текст на токены
• Нормализовать числовые характеристики
• Дедупликация аналогичных образцов

Python и Pandas предоставляют отличные утилиты для задач предварительной обработки.

Шаг 4) Обучение моделей машинного обучения

Давайте разделим чистые данные на отдельные обучающие и тестовые наборы:

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)  

Теперь мы можем обучать классификаторы, такие как SVM, логистическая регрессия и т. д.:

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))

Оцениваем точность модели на тестовом наборе и настраиваем дальше.

Почему парсинг веб-страниц способствует улучшению машинного обучения

Теперь, когда мы прошли ключевые этапы использования очищенных данных для машинного обучения, давайте обсудим, почему эта комбинация настолько эффективна:

• Шкала: парсинг веб-страниц автоматизирует сбор данных, позволяя собирать тысячи примеров, необходимых для правильного обучения моделей глубокого обучения. Сделать это вручную просто невозможно.
• Данные из реального мира: машинное обучение лучше всего работает на реалистичных, репрезентативных выборках данных, подобных тем, которые можно найти на реальных веб-сайтах. Синтетические данные просто не подходят.
• Богатая вариативность: Разнообразие примеров, которые можно просмотреть в Интернете, уменьшает переобучение, поскольку модели подвергаются воздействию самых разных входных данных.
• Экономия затрат и времени: Сбор качественных обучающих данных — самая трудоемкая часть машинного обучения. Парсинг делает это быстро и дешево.
• Обход конфиденциальности: Получение пользовательских данных, таких как электронные письма или сообщения для обучения, вызывает этические проблемы. Но парсинг общедоступных веб-сайтов позволяет избежать этого.

Согласно опросу O'Reilly, около 56% специалистов по обработке данных тратят более 50% своего времени просто на сбор, маркировку и очистку данных! Парсинг веб-страниц помогает им больше сосредоточиться на интересных частях машинного обучения.

Реальные применения машинного обучения, полученного из веб-страниц

Собранные данные в сочетании с машинным обучением используются во множестве реальных приложений искусственного интеллекта:

• Мониторинг цен – Сайты электронной коммерции начали обучать модели прогнозирования колебаний цен и оптимизации цен.
• Анализ рынка труда – Информация о тенденциях в сфере труда, полученная путем извлечения подробностей из списков вакансий на таких форумах, как Monster и Indeed.
• Персонализация в социальных сетях – Интересы пользователей, извлеченные из их сообщений и активности, чтобы рекомендовать контент.
• Анализ обзора – Классификация настроений на основе собранных отзывов пользователей на таких сайтах, как маркетинговые руководства Yelp.
• Оптимизация поиска – Очистка результатов поисковых систем для обучения алгоритмам ранжирования документов.
• Служба поддержки – Чат-боты, обученные на сборе разговорных данных, обеспечивают автоматизированное обслуживание клиентов.

И это лишь малая часть того, что возможно при сборе онлайн-данных для стимулирования машинного обучения!

Заключение

Подобно шоколаду и арахисовому маслу, парсинг веб-страниц и машинное обучение прекрасно дополняют друг друга. Парсинг решает тяжелую работу по предоставлению большого количества качественных данных, на которых процветают алгоритмы машинного обучения. Следуя лучшим практикам очистки, проверки и преобразования очищенных данных, ваши приложения искусственного интеллекта поднимутся на новую высоту!

Чтобы глубже изучить эти преобразующие технологии, ознакомьтесь с другими моими публикациями об использовании прокси-серверов для крупномасштабного парсинга веб-страниц, создании классификатора изображений и создании системы прогнозирования цен на продукты. Всемирная паутина полна сокровищ — исследуйте ее, используя парсинг и машинное обучение в качестве ваших надежных инструментов!