本文将概述我们如何使用 人工智能和机器学习推动网络抓取创新。由于 是一个很大的（而且经常被误解的）话题，我们将首先介绍一些与 相关的概念，然后解释它们如何协同工作。然后我们将回顾数据提取过程以及 和 如何增强当前可用的网络抓取解决方案。
人工智能、机器学习和 深度学习 已经成为流行语，在某些情况下可以互换使用（通常是错误的）。在深入研究它们的用法之前，让我们先定义它们的含义和区别。
人工智能 是一个通用术语，指的是机器以模仿人类智 巴林电话号码数据 能的方式思考和行动的能力。“人工智能”部分指的是电子设备本身，而“智能”部分则 描述了机器以类似于人类处理信息的方式收集数据并从中学习的能力。
人工智能 应用是指在实现特定目的的软件程序中使用人工智能。主流公众熟悉的一些典型人工智能应用包括自动驾驶汽车、手机或家用设备上的数字“助理” ， 以及“学习”用户偏好并推荐观看视频的 算法。应用人工智能的用例在许多行业中不断增长，例如投资公司将其用于欺诈检测和交易软件，以及在生物技术和医疗保健领域用于诊断患者。
机器 学习是指人工智能应用程序使用的特定算法。简而言之，机器学习处理数据，从中“学习”，然后决定如何处理这些信息。机器学习在做决定时会利用随机性或概率。理解这一概念至关重要， 因为机器学习算法的随机性使得这些程序能够不断进步“智能”。