Podemos automatizar varias cosas con Machine Learning, sin embargo, la automatización de la búsqueda y la extracción de datos en realidad estaría en Scraping o Data Mining .
Existen múltiples herramientas y técnicas disponibles para la minería de datos. Si su objetivo es solo extraer datos mediante la búsqueda en algunos sitios web, puede hacerlo con:
- WebHarvy: si no tienes experiencia en programación o no quieres programar, entonces es una herramienta de raspado fácil de usar. Puede entrenar la herramienta simplemente enseñándole dónde buscar, qué buscar y qué datos recopilar. Es como si le dijeras lo que harías manualmente para extraer datos y luego automatiza tus acciones y creará un archivo CSV a partir de los datos raspados.
- Scrapy: una biblioteca de Python de código abierto que también ofrece muchas opciones programables para extraer datos.
Una vez que tenga los datos deseados, puede limpiarlos, procesarlos, estandarizarlos y luego aplicar un algoritmo de aprendizaje automático para probar algunos casos de uso como:
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- Predecir : use la regresión para predecir precios, kilometraje, velocidades máximas, etc. ( tenga en cuenta que solo puede aplicar Machine Learning y Prediction cuando existe una relación entre las variables que está tratando de aprender y predecir )
- Clasificar : utilice técnicas de clasificación como Regresión logística, Árboles de decisión (o Bosques aleatorios si los datos son grandes), Máquinas de vectores de soporte, Vecinos más cercanos a K para clasificar las bicicletas u otros automóviles en diferentes categorías
- Identificación del modelo : use la visión por computadora en las imágenes para identificar el automóvil
Lo que su modelo puede aprender a hacer depende de los datos y las variables que recopile. Estaré encantado de sugerir más casos de uso si puede compartir qué tipo de datos está tratando de adquirir.
Espero que esto ayude.