Pembelajaran Mesin Tidak Terhindarkan untuk Web Scraping
Web scraping adalah proses untuk mengumpulkan data dari situs web dengan menggunakan program otomatis (bot). Web scraping bisa digunakan untuk berbagai tujuan, seperti mencari informasi, membuat dataset, atau melakukan analisis. Web scraping juga bisa membantu pembelajaran mesin, yaitu cabang ilmu komputer yang memungkinkan mesin untuk belajar dari data dan melakukan tugas-tugas yang biasanya membutuhkan kecerdasan manusia.
Namun, web scraping juga menimbulkan beberapa masalah. Salah satunya adalah masalah keamanan. Banyak situs web yang tidak suka dengan web scraping, karena bisa mengganggu kinerja dan pengalaman pengguna situs web tersebut. Selain itu, ada juga bot-bot jahat yang bisa merusak atau mencuri data dari situs web. Oleh karena itu, banyak situs web yang menggunakan berbagai cara untuk mencegah atau mendeteksi web scraping, seperti captcha, IP blocking, atau fingerprinting.
Untuk mengatasi hal ini, banyak orang yang menggunakan web scraping juga menggunakan berbagai cara untuk menghindari atau menipu sistem keamanan situs web, seperti proxy, rotasi user-agent, atau spoofing. Hal ini membuat terjadi perang teknologi antara situs web dan web scraper, yang semakin canggih seiring waktu.
Salah satu teknologi yang semakin banyak digunakan oleh kedua belah pihak adalah pembelajaran mesin. Pembelajaran mesin bisa membantu situs web untuk mengenali dan memblokir bot-bot yang mencoba melakukan web scraping dengan cara yang lebih cerdas dan adaptif. Pembelajaran mesin juga bisa membantu web scraper untuk meniru perilaku manusia dan menghindari deteksi dengan cara yang lebih halus dan fleksibel.
Dengan perkembangan teknologi ini, pembelajaran mesin menjadi tidak terhindarkan untuk web scraping. Web scraper harus menggunakan pembelajaran mesin untuk meningkatkan efisiensi dan mengurangi risiko kehilangan akses ke data. Web scraper juga mendorong situs web untuk menggunakan pembelajaran mesin yang lebih baik untuk melindungi data mereka. Hal ini membuat terjadi lingkaran umpan balik antara web scraping dan pembelajaran mesin.
Kesimpulan
Web scraping telah secara tidak sengaja menyebabkan kemajuan besar dalam keamanan situs web dan pengembangan pembelajaran mesin. Web scraping juga telah membuat pengumpulan dataset besar dari web menjadi lebih mudah. Seiring industri terus berusaha untuk meningkatkan optimasi, pembelajaran mesin akan menjadi bagian penting dari pengambilan data.
Dengan perubahan-perubahan ini terjadi, pembelajaran mesin harus diaplikasikan ke web scraping untuk meningkatkan optimasi di seluruh bidang dan meminimalkan risiko kehilangan akses ke data. Jadi, web scraping sendiri mendorong orang lain untuk mengembangkan model pembelajaran mesin yang lebih baik, yang menyebabkan lingkaran umpan balik.
Opini : Aleksandras Šulženko, Product Owner at Oxylabs.
Sumber : Machine learning is inevitable for web scraping | TechRadar
