Webdaten für KI und maschinelles Lernenwoher Trainingsdaten wirklich kommen

Jedes System für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen ist im Kern ein Argument aus Daten. Ein Modell schlussfolgert nicht aus ersten Prinzipien; es generalisiert aus Beispielen, die es bereits gesehen hat. Ändern Sie die Beispiele, und Sie ändern das Verhalten. Deshalb ist die folgenreichste Entscheidung in jedem KI-Projekt selten die Architektur oder der Optimierer, sondern was in den Trainingsdatensatz einfließt und woher diese Daten kommen.

Lange Zeit lautete die Antwort: "ein paar saubere akademische Datensätze". Diese Ära ist vorbei. Die großen Sprachmodelle und modernen ML-Systeme, die Menschen täglich nutzen, wurden auf enormen Korpora trainiert, die aus dem offenen Web zusammengestellt wurden: Artikel, Produktkataloge, Foren, Dokumentation, Rezensionen, Code. Wenn Sie etwas Wettbewerbsfähiges aufbauen möchten, müssen Sie schließlich selbst Webdaten in großem Maßstab sammeln und in Trainingszeilen umwandeln. Dieser Artikel erklärt, woher KI- und ML-Daten tatsächlich kommen, warum das Web die dominierende Quelle ist und wie man sie zuverlässig mit der Crawling API und dem Smart AI Proxy sammelt, anstatt Blockierungen manuell zu bekämpfen.

KI, ML und die Abhängigkeit, die sie teilen

Es hilft, bei den beiden Begriffen präzise zu sein, weil sie austauschbar verwendet werden und sie nicht dasselbe sind. Künstliche Intelligenz ist das breite Ziel: Systeme, die Aufgaben ausführen, die wir mit menschlicher Intelligenz verbinden, vom Beantworten von Fragen bis zum Fahren eines Autos. Maschinelles Lernen ist die dominierende Methode, um dorthin zu gelangen. Anstatt Regeln für jede Situation von Hand zu codieren, geben Sie einem Algorithmus eine große Menge von Beispielen und lassen Sie ihn die Muster lernen, die Eingaben auf Ausgaben abbilden.

Maschinelles Lernen teilt sich danach auf, wie diese Beispiele beschriftet sind. Überwachtes Lernen trainiert auf beschrifteten Paaren (eine E-Mail und das Tag "Spam", eine Produktseite und ihre Kategorie) und lernt, die Labels für neue Eingaben zu reproduzieren. Unüberwachtes Lernen erhält keine Labels und findet stattdessen selbst Struktur, indem es ähnliche Elemente clustert oder Daten in nützliche Repräsentationen komprimiert. Die großen Sprachmodelle hinter dem heutigen KI-Boom setzen stark auf eine selbst-überwachte Variante: Das Modell lernt, indem es maskierte oder nächste Token in rohem Text vorhersagt, was bedeutet, dass der Text selbst das Signal liefert und man viel davon braucht.

Warum Modelle auf ihren Daten stehen und fallen

Es ist verlockend, das Modell als den cleveren Teil zu behandeln und die Daten als Klempnerarbeit. In der Praxis ist das Verhältnis umgekehrt. Drei Eigenschaften eines Datensatzes formen fast alles nachgelagerte.

Volumen. Moderne Modelle haben Millionen bis Milliarden von Parametern, und jeder Parameter ist ein Freiheitsgrad, der Beweise zur korrekten Einstellung benötigt. Zu wenig Daten und das Modell memoriert seine Beispiele, anstatt zu generalisieren, der Fehlerfall namens Overfitting. Der Grund, warum web-skalige Korpora wichtig sind, ist schlicht, dass das Web einer der wenigen Orte ist, wo Sie genug vielfältigen Text und strukturierte Datensätze finden, um diesen Appetit zu stillen.

Aktualität. Ein Modell, das auf einem Snapshot von vor drei Jahren trainiert wurde, glaubt, die Welt sehe so aus wie vor drei Jahren. Preise, Produktlinien, Slang, Nachrichten und Code-Idiome driften alle. Wenn Ihre Anwendung über die aktuelle Welt nachdenkt, müssen Ihre Trainings- und Evaluierungsdaten aus dem aktuellen Web gesammelt werden, nicht aus einem veralteten Archiv gezogen.

Repräsentativität. Ein Modell lernt nur die Verteilung, die es sieht. Scrapen Sie einen Händler und Ihr Preismodell kennt diesen Händler; scrapen Sie zwanzig und es lernt den Markt. Bias rein bedeutet Bias raus, sodass die Breite Ihrer Sammlung direkt begrenzt, wie gut das Modell über den Ausschnitt hinaus generalisiert, den Sie zufällig gesammelt haben.

Beachten Sie, dass alle drei Eigenschaften Sammlungsprobleme sind, keine Modellierungsprobleme. Sie können sich nicht aus einem Datensatz herausoptimieren, der zu klein, zu alt oder zu eng ist. Deshalb verbringen Teams, die ernsthafte KI- und ML-Systeme aufbauen, so viel Zeit mit der Datenbeschaffung, und warum die darunter liegende Web-Crawling-Schicht echte Aufmerksamkeit verdient.

Woher KI- und ML-Daten kommen

Trainingsdaten für maschinelles Lernen kommen durch eine Handvoll Kanäle, und die meisten echten Projekte mischen mehrere.

Kuratierte öffentliche Datensätze (ImageNet, Common Crawl, offene Regierungsdaten) sind ein guter Ausgangspunkt und kosten nichts, aber alle anderen trainieren auch auf ihnen, sodass sie selten einen Vorteil verschaffen und oft veraltet sind. Manuelles Beschriften und interne Sammlung erzeugen qualitativ hochwertige, aufgabenspezifische Daten, sind aber langsam und teuer und skalieren nicht zu web-großen Korpora. Lizenzierte Daten von Anbietern füllen spezifische Lücken, wenn das Budget es erlaubt.

Für die meisten Teams ist die entscheidende Quelle das offene Web selbst, gesammelt durch Web Scraping. Das Web ist der größte, aktuellste und vielfältigste Bestand an Text und strukturierten Datensätzen, den es gibt, und es deckt nahezu jede Domäne ab, die Sie modellieren möchten: E-Commerce-Listings für Preisintelligenz, Rezensionen für Sentiment-Analyse, Stellenausschreibungen für Arbeitsmarktmodelle, Dokumentation und Forum-Threads für Code- und Q&A-Systeme. Der Haken ist, dass das zuverlässige Sammeln schwieriger ist, als es aussieht, was die Lücke ist, die der nächste Abschnitt adressiert.

Der schwierige Teil: Webdaten in großem Maßstab sammeln

Ein Skript zu schreiben, das eine Seite abruft, ist trivial. Eines zu schreiben, das eine Million Seiten über Dutzende von Sites, Woche für Woche, ohne zum Stillstand zu kommen, abruft, ist ein anderes Problem. Drei Hindernisse tauchen fast sofort auf.

Erstens Anti-Bot-Abwehr. Kommerzielle Sites achten auf automatisierten Traffic und reagieren mit CAPTCHAs, Rate-Limits und IP-Sperren. Ein naiver Scraper von einer einzigen Datacenter-IP wird innerhalb von Minuten markiert, und ein Datensatz, der auf halbem Weg aufhört sich zu füllen, ist überhaupt kein Datensatz.

Zweitens clientseitiges Rendering. Ein großer Teil des modernen Webs baut seinen Inhalt im Browser mit JavaScript auf. Ein einfaches requests.get gibt die HTML-Hülle zurück, ohne die Daten, nach denen Sie gesucht haben, sodass Sie etwas brauchen, das die Seite tatsächlich wie ein echter Browser ausführt, bevor Sie sie lesen.

Drittens Skalierung und Zuverlässigkeit. Proxys müssen rotiert, Fehler wiederholt werden, und die gesamte Pipeline muss unbeaufsichtigt weiterlaufen. Das Aufbauen und Beaufsichtigen dieser Infrastruktur ist der größte Teil der Arbeit und hat nichts mit dem Modell zu tun, das Sie tatsächlich trainieren möchten.

Hier passt Crawlbase genau. Die Crawling API nimmt eine URL, ruft sie über rotierende residenzielle IPs ab, rendert das JavaScript in einem echten Browser und gibt fertiges HTML oder LLM-bereites Markdown in einem einzigen Aufruf zurück. Der Smart AI Proxy (auch als AI Proxy bezeichnet) gibt Ihnen dieselbe residenzielle Rotation als Drop-in-Proxy-Endpunkt, wenn Sie lieber den Traffic Ihres eigenen Clients routen möchten. In jedem Fall hören Blockierung, Rendering und IP-Management auf, Ihr Problem zu sein, und Sie können Ihre Energie auf den Datensatz verwenden.

Einen Trainingsdatensatz aufbauen: ein ausführbares Beispiel

Konzepte lassen sich leichter vertrauen, wenn man sie ausführen kann. Das untenstehende Skript sammelt einen kleinen strukturierten Datensatz von einer öffentlichen Buchhandlungs-Testsite, die Art von Katalogdaten, die Sie einem Preis- oder Kategoriemodell zuführen könnten. Es ruft jede Seite über die Crawling API ab, zieht einige Felder heraus und schreibt eine Zeile pro Element in CSV und JSON, sodass das Ergebnis direkt in eine Trainings-Pipeline einfließt.

Sie benötigen Python 3.8 oder neuer und den offiziellen Crawlbase-Client. Installieren Sie ihn und holen Sie sich ein Token von Ihrem Crawlbase-Dashboard nach der Registrierung.

python -m venv ml_data_env
source ml_data_env/bin/activate

pip install crawlbase beautifulsoup4

Unter Windows aktivieren Sie die Umgebung mit ml_data_env\Scripts\activate anstelle der source-Zeile. Jetzt der Collector. Er crawlt einige Katalogseiten, extrahiert die Felder mit BeautifulSoup und speichert saubere Zeilen.

import csv
import json
from crawlbase import CrawlingAPI
from bs4 import BeautifulSoup

api = CrawlingAPI({"token": "YOUR_CRAWLBASE_TOKEN"})

pages = [
    "https://books.toscrape.com/catalogue/page-1.html",
    "https://books.toscrape.com/catalogue/page-2.html",
    "https://books.toscrape.com/catalogue/page-3.html",
]

def fetch_html(url):
    options = {"ajax_wait": "true", "page_wait": 2000}
    response = api.get(url, options)
    if response["status_code"] != 200:
        raise RuntimeError(f"Fetch failed for {url}: {response['status_code']}")
    return response["body"].decode("utf-8")

def parse_rows(html):
    soup = BeautifulSoup(html, "html.parser")
    rows = []
    for card in soup.select("article.product_pod"):
        title = card.select_one("h3 a")["title"].strip()
        price = card.select_one(".price_color").text.strip()
        rating = card.select_one(".star-rating")["class"][1]
        in_stock = "In stock" in card.select_one(".availability").text
        rows.append({
            "title": title,
            "price": price,
            "rating": rating,
            "in_stock": in_stock,
        })
    return rows

def build_dataset():
    dataset = []
    for url in pages:
        try:
            dataset.extend(parse_rows(fetch_html(url)))
        except RuntimeError as err:
            print(f"Skipping page: {err}")
    return dataset

data = build_dataset()
print(f"Collected {len(data)} rows")

Die zwei Wait-Optionen halten denselben Code funktionierend, wenn Sie ihn auf ein clientseitig gerendertes Ziel richten: ajax_wait hält auf asynchrone Inhalte und page_wait pausiert eine feste Anzahl Millisekunden, damit späte Elemente vor der Erfassung erscheinen. Die Statuscode-Prüfung verwandelt einen fehlgeschlagenen Fetch in einen klaren Fehler statt eine lautlos leere Zeile, was wichtig ist, wenn ein Run Tausende von Seiten umfasst und Sie dem, was im Datensatz gelandet ist, vertrauen müssen.

Die Zeilen für das Training speichern

Ein Datensatz ist nur in einem Format nützlich, das Ihr Trainingscode lesen kann. CSV eignet sich für tabellarische Modelle und schnelle Inspektion in einer Tabellenkalkulation; JSON eignet sich für verschachtelte Datensätze und die meisten Python-Pipelines. Schreiben Sie beides, damit dieselbe Sammlung beide Pfade speist.

def save_csv(rows, path="training_data.csv"):
    if not rows:
        return
    with open(path, "w", newline="") as f:
        writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=rows[0].keys())
        writer.writeheader()
        writer.writerows(rows)

def save_json(rows, path="training_data.json"):
    with open(path, "w") as f:
        json.dump(rows, f, indent=2)

save_csv(data)
save_json(data)
print("Saved training_data.csv and training_data.json")

Führen Sie die zwei Snippets zusammen aus und erhalten Sie saubere, beschriftete Zeilen, die für ein Modell bereit sind. Die Struktur ist absichtlich simpel: ein Datensatz pro Element, konsistente Schlüssel, keine Überraschungen. Das ist es, was Trainingscode möchte.

[
  {
    "title": "A Light in the Attic",
    "price": "£51.77",
    "rating": "Three",
    "in_stock": true
  }
]

Von einem Skript zu einer echten Pipeline

Das obige Beispiel ist eine Demo. Ein Produktionsdatensatz für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen läuft über Tausende oder Millionen von URLs, aktualisiert nach einem Zeitplan und kann sich keine Unterbrechungen leisten. Drei Schritte bringen Sie dorthin.

Asynchron für Volumen gehen. Seiten einzeln abzurufen begrenzt Ihren Durchsatz auf die Geschwindigkeit eines einzelnen Round-Trips. Für große Jobs pushen Sie URLs an den asynchronen Crawler, der die Arbeit in die Warteschlange stellt und fertige Seiten an einen Webhook pusht, wenn sie abgeschlossen sind, sodass Sie in großem Maßstab sammeln, ohne selbst eine Fetch-Schleife zu verwalten.

Vorparsierte Ausgabe verwenden, wo sie existiert. Wenn Sie wiederholt von bekannten Sites sammeln (ein großer Händler, eine Job-Plattform), gibt die Crawling API strukturiertes JSON für unterstützte Ziele direkt zurück, sodass Sie das Schreiben und Warten von Selektoren überspringen. Für unbekannte oder einmalige Layouts bleibt der BeautifulSoup-Ansatz oben der flexible Fallback. Siehe Web Scraping für maschinelles Lernen für mehr über die Anpassung der Sammelmethode an das Modell.

Aktualität als Aufgabe behandeln, nicht als Einmaligkeit. Da Modelle driften, wenn sich die Welt ändert, planen Sie wiederkehrende Crawls und hängen neue Zeilen an, anstatt einmal zu scrapen und es zu vergessen. Ein Datensatz, der wöchentlich aktualisiert wird, hält Ihr Modell mit aktuellen Preisen, aktueller Sprache und aktuellem Verhalten auf dem neuesten Stand.

Wenn Sie einen KI-Agenten verdrahten, der live Web-Kontext zur Inferenzzeit statt nur zur Trainingszeit abruft, stellt der Web MCP dasselbe Abrufen und Parsen über das Model Context Protocol bereit, sodass ein Modell Seiten direkt anfordern kann. Für sehr hohes Volumen oder benutzerdefiniertes Routing und SLAs deckt das Enterprise-Tier dedizierten Durchsatz ab.

Häufig gestellte Fragen

Was ist der Unterschied zwischen künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen?

Künstliche Intelligenz ist das breite Ziel, Systeme aufzubauen, die Aufgaben ausführen, die wir mit menschlicher Intelligenz verbinden. Maschinelles Lernen ist die dominierende Methode, um dieses Ziel zu erreichen: Anstatt Regeln von Hand zu codieren, trainieren Sie einen Algorithmus auf einer großen Menge von Beispielen und lassen Sie ihn die Muster lernen. Maschinelles Lernen ist also eine Teilmenge der künstlichen Intelligenz, und nahezu alle heutigen bedeutenden KI-Systeme sind damit aufgebaut.

Warum ist Web Scraping wichtig für KI und ML?

Modelle lernen aus Beispielen, und sie benötigen eine große, frische und repräsentative Menge davon. Das offene Web ist die größte und aktuellste Quelle für diese Daten, die fast jede Domäne abdeckt, die Sie modellieren möchten. Web Scraping ist, wie Sie diese Seiten in Trainingszeilen verwandeln, weshalb Datensammlung einer der wichtigsten Schritte in jedem ernsthaften KI- oder ML-Projekt ist.

Wie viele Daten brauche ich, um ein Modell zu trainieren?

Das hängt vom Modell und der Aufgabe ab: Ein einfacher Klassifikator kann aus Tausenden von Zeilen lernen, während große Sprachmodelle auf Milliarden von Token trainieren. Die allgemeine Regel ist, dass mehr Parameter mehr Beispiele brauchen, um Overfitting zu vermeiden, und breitere Abdeckung bessere Generalisierung produziert. Dieser Appetit ist genau der Grund, warum Teams zu web-skaliger Sammlung statt zu kleinen kuratierten Sets greifen.

Kann ich stattdessen einfach öffentliche Datensätze verwenden, anstatt zu scrapen?

Öffentliche Datensätze sind ein guter kostenloser Ausgangspunkt, haben aber zwei Grenzen: Alle anderen trainieren auch auf ihnen, sodass sie selten einen Vorteil verschaffen, und sie sind oft veraltet. Wenn Ihre Anwendung über die aktuelle Welt oder eine Nischendomäne nachdenkt, müssen Sie aktuelle, aufgabenspezifische Daten selbst aus dem Web sammeln, oft neben den öffentlichen Sets.

Wie sammle ich Webdaten ohne blockiert zu werden?

Ein naiver Scraper von einer Datacenter-IP wird schnell durch Anti-Bot-Abwehr markiert. Die Crawling API ruft Seiten über rotierende residenzielle IPs ab und rendert JavaScript in einem echten Browser, sodass Sammlungsläufe sich weiter füllen, ohne CAPTCHAs und Rate-Limits auszulösen. Wenn Sie lieber den Traffic Ihres eigenen Clients routen möchten, gibt Ihnen Smart AI Proxy dieselbe Rotation als Drop-in-Endpunkt. Das vollständige Playbook finden Sie in wie man Websites scrapet ohne blockiert zu werden.

Was mache ich mit den Daten nach dem Scrapen?

Rohe gescrapte Zeilen sind nicht trainingsbereit. Sie normalisieren Datentypen, entfernen Duplikate, behandeln fehlende Felder und balancieren Kategorien, damit der Datensatz repräsentativ ist, dann teilen Sie ihn in Trainings- und Evaluierungsabschnitte auf. Das zuerst Speichern sauberer Zeilen in CSV oder JSON, wie im obigen Beispiel, gibt Ihnen eine stabile Basis zum Bereinigen und Gestalten für das Modell.

OZ

Ola Zeaiter

Content-Marketerin · Crawlbase

Content-Marketerin, die im Crawlbase-Blog über Proxys, Scraping-Tools und die Frage schrieb, wie Teams ihren Daten-Stack auswählen.