Генеративный ИИ для анализа данных: 3 основных подхода

Количество информации в интернете растет в геометрической прогрессии. Как подсчитали эксперты Международной корпорации данных (IDC), к 2025-му году суммарный объем данных достигнет 175 зеттабайт. Компании стремятся ускорить сбор и обработку данных для обоснованных бизнес-решений. Получать веб-данные с ИИ помогают лучшие резидентные и мобильные прокси этичной инфраструктуры Astro. А генеративный ИИ (Generative AI) затем анализирует полученные датасеты и находит скрытые рыночные тенденции, варианты оптимизации производства и пр.

Стадии сбора и обработки инфо требуют подготовки. Чтобы запустить скрейпинг-сессию, следует рассчитать количество и геолокацию серверных прокси для покупки, настроить headless-браузеры и браузерные отпечатки, а также попробовать бесплатно прокси для выбора типа и параметров ротации IP. Анализ массивов «сырых» сведений через генеративный ИИ возможен тремя способами. Вкратце опишем плюсы и минусы каждого подхода к анализу данных с Gen AI.

Что такое Generative AI и как работают нейросети для аналитики данных

Основа анализа данных — парсинг веб-данных. Он включает:

• Разбор необработанной информации из различных интернет-источников;
• Организацию данных в структурированном формате для дальнейшего анализа.

Генеративный ИИ добавляет третью стадию — представление итогов как ответов на вопросы (промпты) пользователей. Без нейросетей структурированные и неструктурированные данные приходится изучать через скрипты SQL, искать в них регулярные выражения, строить матрицы статистики с Pandas или NumPy и так далее. Аналогично лучшие резидентные и мобильные прокси повышают релевантность и скорость скрейпинга.

Generative AI действует как при формировании, так и при обработке датасетов. Благодаря технологии NLP, робот понимает естественную человеческую речь (функция ОЕЯ) и переводит запрос в программный код без участия пользователя. Например: на вопрос о самых продаваемых товарах на маркетплейсах ИИ предоставит статистически обоснованные списки.

Генеративный искусственный интеллект:

1. Ищет требуемые сведения в предоставленных массивах;
2. Выдает результат в организованном формате таблиц, сводок, графиков и пр.

Компании на подготовительном этапе вычисляют, что целесообразно для проекта: купить серверные прокси, резидентные или мобильные IP. При использовании Gen AI бизнес также выбирает одну из трех нейросетевых схем:

Нейросети и анализ данных: преодоление сложностей

Парсинг терабайтных наборов данных, в том числе big data, сопровождается сложностями. По аналогии с тем, как лучшие резидентные и мобильные прокси обеспечивают этичность сбора веб-данных, технологии генеративного искусственного интеллекта минимизируют:

• Неточность в генерации ответов. Вероятность этого снижают многоагентные ИИ-системы с рефлекторными, иерархическими и другими агентами. 
• Неполные результаты, которые возникают из-за превышенного лимита токенов. Избежать этого позволяет QA-агент (Quality Assurance). Он проверяет, соответствуют ли сгенерированные ИИ SQL и API-запросы промпту пользователя.

Генеративный ИИ снижает вероятность человеческой ошибки при структурировании «сырых» наборов информации. Релевантность и актуальность исходных данных при этом напрямую влияют на результат аналитики; стоимость анализа данных возрастает пропорционально сложности систем Generative AI.

Компенсировать затраты на этапе сбора интернет-данных можно покупкой серверных прокси от $3,65 за 1 ГБ на Astro, инфраструктуре этичных IP-адресов для сбора онлайн-данных на корпоративном уровне. Попробуйте прокси Astro бесплатно после регистрации на официальном сайте.