TGViewer
Machine learning Interview Machine learning Interview @machinelearning_interview · 30.4K subscribers
Post #428 3.77K
📌Назовите способы и инструменты сбора данных

В течение многих веков люди собирали данные вручную. Даже сегодня, в эпоху ChatGPT, мы всё ещё заполняем бумажные документы и вводим числа и слова в файл Excel для фиксации событий и наблюдений. Однако процессы, в которых задействованы бумажные документы и ручной ввод данных, длительны, трудоёмки и, что хуже сего, подвержены человеческим ошибкам.

Ручной сбор данных всё ещё применим в мелких компаниях, но более крупные склонны отдавать на аутсорс эти монотонные и повторяющиеся задачи или максимально их автоматизировать. Ниже мы рассмотрим наиболее популярные методики упрощения сбора данных.

Извлечение данных при помощи интерфейсов программирования приложений

Application programming interface (API) — это слой ПО, позволяющий программам взаимодействовать друг с другом. Для прямого доступа к своим данным большинство современных платформ раскрывают публичные или приватные API. Благодаря API система может автоматически собирать интересующий вас контент.

В отличие от веб-скрейпинга, подключения к API не представляют юридических трудностей, потому что их нельзя установить без разрешения источника данных, который может накладывать ограничения на количество запросов и типы доступного контента. Также он определяет формат данных, но чаще всего вам придётся иметь дело с файлами JSON, которые обычно используются в современных REST API.

Оптическое распознавание символов

Optical character recognition (OCR) — это технология, распознающая печатный или рукописный текст в отсканированных документах, изображениях PDF и других файлах, а затем преобразующая его в машиночитаемый электронный вид. Она позволяет не только быстро оцифровывать бумажные документы, но и извлекать ценный контент из различных документов, делая его доступным для дальнейшей обработки.

Полнофункциональные системы наподобие ABBYY FineReader PDF и OCR-решения Google используют машинное обучение для анализа структуры документа и распознавания текста вне зависимости от его языка.

Автоматизация процессов

Robotic process automation (RPA) — это тип ПО, предназначенный для выполнения повторяющихся и монотонных повседневных операций, обычно выполняемых людьми. Среди прочего, RPA-боты способны выполнять некоторые действия, связанные со сбором данных, например, открывать электронные письма и вложения, собирать статистику в социальных сетях, извлекать данные из предварительно указанных полей в документах, считывать требуемые данные из баз данных и электронных таблиц, и так далее.

Традиционные RPA-инструменты способны работать только со структурированными и слабоструктурированными данными. Когда необходимо обрабатывать неструктурированные данные (которые, как мы помним, составляют 80-90% потенциально полезного контента), требуются более сложные решения на основе ИИ.

Интеллектуальная обработка документов

Intelligent document processing (IDP) включает в себя:

OCR для извлечения текста из сканов,
RPA для выполнения монотонных манипуляций со структурированными и слабоструктурированными данными, и
методики машинного обучения, в частности, компьютерное зрение и NLP, для классификации документов на основании текстов, изображений или визуальной структуры, извлечения значимой информации, очистки, упорядочивания и разметки неструктурированных данных с целью их подготовки для обучения моделей машинного обучения.

IDP может использоваться для сбора и очистки данных из заявлений о страховых случаях, медицинских форм, счетов, договоров и других документов, минимизируя вмешательство человека.

Веб-скрейпинг

Веб-скрейпинг — это автоматизированный способ сбора, фильтрации и структурирования данных с веб-сайтов. Обычно веб-скрейперы или боты обходят множество веб-страниц, собирая цены, подробности о товарах, комментарии пользователей и многое другое.

Стоит заметить, что не каждый вид веб-скрейпинга легален. Вы можете свободно скрейпить собственный веб-сайт и, в большинстве случаев, собирать публично доступные данные в Интернете (если они не скрыты за логином).

@machinelearning_interview
  • ❤ 15
  • 👍 2
  • 🔥 1
  • 🥴 1
More from @machinelearning_interview
  1. Oct 18, 2026🤖 Маск: госдолг США спасут роботы и ИИ. Сэкономить не получилось В интервью Уолтеру Айзек…
  2. Oct 18, 2026🔥 Хочешь быстрее расти в IT? Хватит учиться в одиночку Окружение решает больше, чем кажет…
  3. Oct 18, 2026🏗 Обещал дата-центр для Gemini. Google заявила, что не участвует The Guardian обнаружила…
  4. Oct 17, 2026🔥 Полный гайд по локальному запуску DeepSeek на русском: от домашнего ПК до сервера с 8 G…
  5. Oct 16, 2026🦥 816 млрд параметров на Mac Studio: Unsloth выпустила GGUF для Muse Spark Open Модель по…
  6. Oct 16, 2026🔥 Модель на 125 млрд параметров на игровой видеокарте с 12 ГБ памяти. Strata позволяет за…
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →