IA de entrenamiento de datos personalizados: recopilación de datos proxy ip para entrenar modelos de IA

Cuando la IA se encuentra con la IP proxy: la formación de datos aún puede jugarse de esta manera

Hace poco, estaba pajeándome con unos colegas algorítmicos y hablábamos de que el mayor quebradero de cabeza que tienen a la hora de entrenar modelos de IA es laInsuficiente diversidad de datos. Hay una comparación de precios de comercio electrónico amigo escupir: "plataforma anti-escalada actualizaciones, la recopilación de datos es más difícil que el cielo!" En este momento en silencio saqué mi teléfono móvil para mostrarle el fondo de ipipgo - buen tipo, sus ojos directamente la luz.

Los tres pilares de la recopilación de datos reales

Hoy en día, recopilar datos es como luchar en una guerra de guerrillas, y hay que dominar las tres reglas principales para sobrevivir:

 Caso práctico: control de precios en el comercio electrónico
importar peticiones
from ipipgo import get_proxy Aquí utilizamos el SDK de ipipgo.

def crawl_product(url).
    proxy = get_proxy(type='dynamic') rotación de IP residencial dinámica
    probar.
        res = requests.get(url, proxies={'https': proxy}, timeout=10)
         Lógica de análisis de datos...
    except Exception as e.
        print(f "Error en la captura al cambiar la IP automáticamente: {e}")

El código parece sencillo, pero oculta dos puntos clave:Mecanismo de conmutación automática de IP dinámicaresponder cantandoReintento automático tras la gestión de excepciones. Con el paquete Residencial Dinámico de ipipgo, el precio de 7,67 $/GB es especialmente ventajoso para los equipos de nuevas empresas.

Los niveles ocultos de la limpieza de datos

Los datos recabados son como arenas en bruto que hay que procesar con estos tres ejes:

Especialmente hacer hermanos de servicios LBS a prestar atención, la última vez que un equipo de análisis de hacer comida para llevar, porque no limpió IP características geográficas, el modelo de tienda de té con leche de Sanya recomendó a Harbin....

Consejos prácticos para la formación de modelos

He aquí un ejemplo real: el proceso de entrenamiento de una IA de revisión de contenidos

 Procesamiento de dimensiones IP en ingeniería de características
def procesar_características(datos).
     Extraer características de país/portadora de IP
    geo_info = ipipgo.lookup(datos['ip'])
    data['is_mobile_network'] = geo_info['carrier type'] == 'mobile'
     Alineación de características de zona horaria...

La interfaz de resolución IP de ipipgo permite extraer más de 20 dimensiones de características del entorno de red. Hay un equipo que lucha contra el fraude publicitario y la precisión del modelo aumentó 18% directamente después de añadir estas características.

Preguntas frecuentes

P: ¿Por qué entrenar la IA con IP proxy?
R: Del mismo modo que la gente no puede quedarse en una ciudad para ver el mundo, la IA necesita datos de múltiples entornos conectados en red para no ser fácilmente "sesgada".

P: ¿Qué tiene de especial la IP dinámica de empresa?
R: Es como la diferencia entre un autobús normal y un autobús especial para empresas, paquete para empresas con IP pool exclusivo y garantía QoS, 9,47 $/GB es adecuado para la demanda de alta frecuencia.

P: ¿Hay que limpiar los datos manualmente?
R: Se recomienda utilizar scripts automatizados + muestreo manual, la API de ipipgo devuelve datos estructurados, lo que puede ahorrar tiempo de limpieza 80%

Recientemente encontró una nueva forma de jugar: utilizar la línea transfronteriza de ipipgo para recopilar datos en varios idiomas, con un gran modelo para hacer el entrenamiento de traducción en tiempo real. Un equipo se basó en este tres meses para ampliar el soporte de idiomas de 3 a 12, esta ola de operación es realmente 666.