Unterthema: Data Scraping
Data Scraping, auch bekannt als Web Scraping, bezeichnet den automatisierten Prozess des Extrahierens großer Mengen von Daten aus Websites. Innerhalb des Kontextes der künstlichen Intelligenz ist Data Scraping eine Methode, um umfangreiche Datensätze zu beschaffen, die für das Training von Machine-Learning-Modellen oder die Analyse von Daten benötigt werden. Diese Daten können aus verschiedenen Quellen stammen, wie E-Commerce-Seiten, sozialen Netzwerken oder anderen öffentlich zugänglichen Websites. Data Scraping ermöglicht es, relevante Informationen effizient zu sammeln und sie in einem strukturierten Format zu speichern, was später für verschiedene KI-Anwendungen, wie z.B. Natural Language Processing (NLP), Bildverarbeitung oder Empfehlungssysteme, genutzt wird. Die gesammelten Daten dienen als „Rohmaterial“ für das Trainieren und Testen von Algorithmen, die maschinelles Lernen nutzen, um Muster und Vorhersagen aus diesen Daten abzuleiten.
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Kurse und Trainings, die Data Scraping und ähnliche Techniken behandeln, sind in hohem Maße praxisorientiert und adressieren meist Zielgruppen, die eine technische Grundausbildung haben. Zu diesen Kursen gehören oft Module über Web-Technologien, Python-Programmierung, und spezifische Bibliotheken wie BeautifulSoup, Scrapy oder Selenium. Diese Kurse zielen auf Softwareentwickler, Datenanalysten, und Machine Learning Ingenieure ab, die lernen möchten, wie man große Mengen von Webdaten effektiv sammelt und nutzt. Fortgeschrittene Kurse könnten auch rechtliche und ethische Aspekte von Data Scraping behandeln, da das Sammeln von Daten aus dem Internet rechtlichen Restriktionen unterliegt. Ziel dieser Kurse ist es, Fachleuten sämtliche Fähigkeiten zu vermitteln, die sie benötigen, um Data Scraping sicher und effizient in ihren AI-Projekten einzusetzen, sei es zur Datensammlung für eigene Modelle oder zur Datenanreicherung für spezifische analytische Aufgaben.