చిన్న వీడియో డేటాసెట్ల సంభావ్యతను అన్‌లాక్ చేస్తోంది
ఇన్‌స్టాగ్రామ్ రీల్స్ మరియు స్టోరీస్ వంటి షార్ట్-ఫారమ్ వీడియో కంటెంట్ ఇటీవలి సంవత్సరాలలో ఒక సాంస్కృతిక దృగ్విషయంగా మారింది. డెవలపర్‌లు మరియు పరిశోధకులుగా, ఈ విస్తారమైన సృజనాత్మకత సముద్రంలోకి ప్రవేశించడం అనేది మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్‌లకు శిక్షణ ఇవ్వడానికి ఒక ఉత్తేజకరమైన అవకాశం. 📱
అయినప్పటికీ, అటువంటి కంటెంట్ యొక్క పెద్ద-స్థాయి సేకరణను యాక్సెస్ చేయడం దాని సవాళ్లతో వస్తుంది. స్క్రాపింగ్ సాధనాలు ఉనికిలో ఉన్నప్పటికీ, అవి నెమ్మదిగా మరియు చట్టపరంగా సందేహాస్పదంగా ఉండవచ్చు, ఉపయోగించడానికి సిద్ధంగా ఉన్న, నైతిక ప్రత్యామ్నాయం ఉందా అని చాలామంది ఆశ్చర్యపోతున్నారు. 🤔
చిన్న వీడియోల కోసం "మిలియన్ సాంగ్స్ డేటాసెట్"కి సమానమైన డేటాబేస్‌కు యాక్సెస్ ఉందని ఊహించుకోండి. అటువంటి వనరు ఆవిష్కరణను వేగంగా ట్రాక్ చేయగలదు, లెక్కలేనన్ని గంటలను ఆదా చేస్తుంది మరియు నిబంధనలకు అనుగుణంగా ఉండేలా చేస్తుంది. ఈ కల ఉత్సుకతను రేకెత్తిస్తుంది మరియు అందుబాటులో ఉన్న వనరులను అన్వేషించడానికి ప్రేరేపిస్తుంది.
ఈ కథనంలో, ఇన్‌స్టాగ్రామ్ లాంటి చిన్న వీడియోల యొక్క చట్టపరమైన మరియు బహిరంగ సేకరణ ఉందో లేదో మేము పరిశీలిస్తాము. మేము పబ్లిక్ స్క్రాపింగ్ యొక్క లాభాలు మరియు నష్టాలను కూడా పరిశీలిస్తాము మరియు స్పష్టతను అందించడానికి వాస్తవ ప్రపంచ ఉదాహరణలను హైలైట్ చేస్తాము. కలిసి ప్రకృతి దృశ్యాన్ని అన్వేషిద్దాం! 🌟
| ఆదేశం | ఉపయోగం యొక్క ఉదాహరణ |
|---|---|
| requests.get() | URL నుండి డేటాను పొందేందుకు HTTP GET అభ్యర్థనను పంపుతుంది. Instagram ప్రొఫైల్‌ల నుండి HTML కంటెంట్ లేదా ఫైల్‌లను తిరిగి పొందడానికి బ్యాకెండ్ స్క్రిప్ట్‌లో ఉపయోగించబడుతుంది. |
| BeautifulSoup() | డేటాను సంగ్రహించడానికి HTML మరియు XML పత్రాలను అన్వయిస్తుంది. స్క్రిప్ట్‌లో, ఇన్‌స్టాగ్రామ్ ప్రొఫైల్ డేటాను కలిగి ఉన్న జావాస్క్రిప్ట్ కంటెంట్‌ను గుర్తించడానికి మరియు ప్రాసెస్ చేయడానికి ఇది ఉపయోగించబడుతుంది. |
| soup.find() | అన్వయించిన కంటెంట్‌లోని నిర్దిష్ట HTML ట్యాగ్‌లు లేదా మూలకాలను గుర్తిస్తుంది. Instagram పోస్ట్‌ల గురించి JSON డేటాను కలిగి ఉన్న స్క్రిప్ట్ ట్యాగ్‌ని కనుగొనడానికి ఉపయోగించబడుతుంది. |
| json.loads() | JSON-ఫార్మాట్ చేసిన స్ట్రింగ్‌ను పైథాన్ నిఘంటువుగా మారుస్తుంది. Instagram యొక్క నిర్మాణాత్మక ప్రొఫైల్ డేటాను ప్రాసెస్ చేయడానికి ఇది చాలా కీలకం. |
| os.makedirs() | వీడియో ఫైల్‌లను సేవ్ చేయడానికి ఇంటర్మీడియట్-స్థాయి డైరెక్టరీలతో సహా డైరెక్టరీలను సృష్టిస్తుంది. డౌన్‌లోడ్‌ల కోసం నిర్మాణాత్మక అవుట్‌పుట్ ఫోల్డర్‌ని నిర్ధారించడంలో సహాయపడుతుంది. |
| response.iter_content() | మెమరీలో పూర్తిగా లోడ్ అవ్వకుండా ఉండేందుకు పెద్ద ఫైల్‌లను భాగాలుగా స్ట్రీమ్ చేస్తుంది. పైథాన్ స్క్రిప్ట్‌లో వీడియో ఫైల్‌లను సమర్థవంతంగా డౌన్‌లోడ్ చేయడానికి ఉపయోగించబడుతుంది. |
| fetch() | జావాస్క్రిప్ట్‌లో HTTP అభ్యర్థనలను నిర్వహిస్తుంది. ఫ్రంటెండ్ స్క్రిప్ట్‌లో, వీడియో మెటాడేటాను పొందేందుకు APIలతో పరస్పర చర్య చేయడానికి ఇది ఉపయోగించబడుతుంది. |
| fs.mkdirSync() | Node.jsలో ఏకకాలంలో డైరెక్టరీలను సృష్టిస్తుంది. వీడియో ఫైల్‌లను సేవ్ చేయడానికి ముందు అవుట్‌పుట్ డైరెక్టరీ ఉందని నిర్ధారిస్తుంది. |
| path.basename() | Node.jsలోని URL లేదా పాత్ నుండి ఫైల్ పేరును సంగ్రహిస్తుంది. డౌన్‌లోడ్ చేసిన వీడియోల కోసం తగిన ఫైల్ పేర్లను రూపొందించడానికి ఉపయోగించబడుతుంది. |
| await response.buffer() | ప్రతిస్పందన నుండి వీడియో ఫైల్‌ల వంటి బైనరీ కంటెంట్‌ను పొందుతుంది మరియు నిల్వ చేస్తుంది. జావాస్క్రిప్ట్‌లో వీడియోలను డౌన్‌లోడ్ చేయడానికి అవసరం. |
వీడియో డేటాసెట్ సేకరణ కోసం అతుకులు లేని వర్క్‌ఫ్లో సృష్టిస్తోంది
పైన రూపొందించిన స్క్రిప్ట్‌లు Instagram-శైలి చిన్న వీడియోల యొక్క గణనీయమైన డేటాసెట్‌ను సేకరించడంలో సమస్యను పరిష్కరిస్తాయి. పైథాన్ బ్యాకెండ్ స్క్రిప్ట్ పబ్లిక్‌గా యాక్సెస్ చేయగల ప్రొఫైల్‌లను స్క్రాప్ చేయడానికి మరియు వీడియోలను డౌన్‌లోడ్ చేయడానికి రూపొందించబడింది. వంటి లైబ్రరీలను ఉపయోగించడం ద్వారా అభ్యర్థనలు మరియు BeautifulSoup, స్క్రిప్ట్ వెబ్ పేజీ కంటెంట్‌ను తిరిగి పొందడానికి మరియు వీడియో URLల వంటి నిర్దిష్ట అంశాలను గుర్తించడానికి HTML డేటాను అన్వయించడానికి HTTP అభ్యర్థనలను పంపుతుంది. ఈ విధానం సమర్థవంతమైన మరియు నిర్మాణాత్మక డేటా వెలికితీతను నిర్ధారిస్తుంది, వందలాది మీడియా ఫైల్‌లను హోస్ట్ చేసే ప్రొఫైల్‌లతో వ్యవహరించేటప్పుడు ఇది కీలకం. ఉదాహరణకు, ఫిట్‌నెస్-సంబంధిత వీడియోలను విశ్లేషించాలని చూస్తున్న డెవలపర్ అటువంటి కంటెంట్‌ను క్రమం తప్పకుండా పోస్ట్ చేసే పబ్లిక్ ఖాతాలను లక్ష్యంగా చేసుకోవచ్చు. 🏋️
అన్వయించిన డేటాను నిర్వహించడానికి, స్క్రిప్ట్‌ని ఉపయోగిస్తుంది json పొందుపరిచిన JSON డేటాను పైథాన్ ఆబ్జెక్ట్‌లుగా మార్చడానికి లైబ్రరీ. ఇది వీడియో URLలు, పోస్ట్ క్యాప్షన్‌లు లేదా టైమ్‌స్టాంప్‌ల వంటి మెటాడేటాను సంగ్రహించడానికి డెవలపర్‌లను ప్రోగ్రామాటిక్‌గా నెస్టెడ్ డేటా స్ట్రక్చర్‌ల ద్వారా నావిగేట్ చేయడానికి అనుమతిస్తుంది. అదనంగా, వంటి విధులు os.makedirs() వీడియో ఫైల్‌లు వ్యవస్థీకృత డైరెక్టరీ నిర్మాణంలో సేవ్ చేయబడతాయని నిర్ధారించుకోండి, తర్వాత ఈ ఫైల్‌లను గుర్తించడం మరియు ప్రాసెస్ చేయడం సులభం అవుతుంది. షార్ట్-ఫారమ్ వీడియో సిఫార్సులను రూపొందించడానికి శిక్షణ AI వంటి ప్రాజెక్ట్‌లలో పని చేసే పరిశోధకులకు ఈ స్థాయి వివరాలు ప్రత్యేకంగా ఉపయోగపడతాయి. 🤖
JavaScript ఫ్రంటెండ్ స్క్రిప్ట్ క్లయింట్-ఫేసింగ్ వాతావరణంలో వీడియో సేకరణలను ఎలా రెండర్ చేయవచ్చు లేదా మరింత మార్చవచ్చు అనే విషయాన్ని ప్రదర్శించడం ద్వారా బ్యాకెండ్‌ను పూర్తి చేస్తుంది. పొందే APIని ఉపయోగించి, ఇది ఊహాత్మక API ముగింపు స్థానం నుండి వీడియో మెటాడేటాను తిరిగి పొందుతుంది మరియు నేరుగా వీడియోలను డౌన్‌లోడ్ చేస్తుంది. స్క్రిప్ట్ Node.js మాడ్యూల్‌లను ఉపయోగిస్తుంది fs ఫైల్ సిస్టమ్ కార్యకలాపాల కోసం మరియు మార్గం ఫైల్ పేరు మానిప్యులేషన్ కోసం, డౌన్‌లోడ్ చేయబడిన వీడియోలు అర్థవంతమైన పేర్లతో సేవ్ చేయబడతాయని నిర్ధారిస్తుంది. వీడియో డేటాసెట్‌లను బ్రౌజింగ్ చేయడానికి లేదా ట్యాగ్ చేయడానికి ఇంటరాక్టివ్ ప్లాట్‌ఫారమ్‌ను రూపొందించే వెబ్ డెవలపర్‌లకు ఈ ప్రక్రియ చాలా విలువైనది కావచ్చు.
రెండు స్క్రిప్ట్‌లు మాడ్యులర్ డిజైన్ మరియు స్కేలబిలిటీ యొక్క ముఖ్య సూత్రాలను హైలైట్ చేస్తాయి. అవి HTTP ప్రతిస్పందన కోడ్‌లను ధృవీకరించడం లేదా అవుట్‌పుట్ డైరెక్టరీలు డైనమిక్‌గా సృష్టించబడతాయని నిర్ధారించడం వంటి బలమైన ఎర్రర్ హ్యాండ్లింగ్ మెకానిజమ్‌లను కలిగి ఉంటాయి. ఇది రన్‌టైమ్ లోపాల ప్రమాదాన్ని తగ్గిస్తుంది మరియు పునర్వినియోగాన్ని పెంచుతుంది. ఒక పరిశోధనా బృందం Instagram కంటెంట్ నుండి మరొక ప్లాట్‌ఫారమ్ నుండి వీడియోలకు పైవట్ చేయాలనుకునే దృష్టాంతాన్ని ఊహించండి; ఈ స్క్రిప్ట్‌లు విభిన్న APIలు లేదా వెబ్ స్ట్రక్చర్‌లకు అనుగుణంగా ఉండే ఒక పటిష్టమైన పునాదిని అందిస్తాయి. బ్యాకెండ్ స్క్రాపింగ్‌ను ఫ్రంటెండ్ ఇంటిగ్రేషన్‌తో కలపడం ద్వారా, ఈ స్క్రిప్ట్‌లు వీడియో డేటాసెట్‌లను సమర్ధవంతంగా పొందేందుకు మరియు నిర్వహించడానికి పూర్తి పరిష్కారాన్ని ఏర్పరుస్తాయి. 🌟
షార్ట్-వీడియో శిక్షణ నమూనాల కోసం డేటాసెట్‌ను అభివృద్ధి చేయడం
వెబ్ స్క్రాపింగ్ పబ్లిక్ ఇన్‌స్టాగ్రామ్ ప్రొఫైల్‌ల కోసం పైథాన్ ఆధారిత బ్యాకెండ్ స్క్రిప్ట్
import requestsfrom bs4 import BeautifulSoupimport jsonimport osimport time# Define headers for requestsHEADERS = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36'}# Function to fetch profile datadef fetch_profile_data(profile_url):try:response = requests.get(profile_url, headers=HEADERS)if response.status_code == 200:soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')script_tag = soup.find('script', text=lambda x: x and 'window._sharedData' in x)json_data = json.loads(script_tag.string.split(' = ', 1)[1].rstrip(';'))return json_dataelse:print(f"Error: Status code {response.status_code} for {profile_url}")except Exception as e:print(f"Exception occurred: {e}")return None# Save videos locallydef save_video(video_url, folder, filename):try:response = requests.get(video_url, stream=True)if response.status_code == 200:os.makedirs(folder, exist_ok=True)filepath = os.path.join(folder, filename)with open(filepath, 'wb') as file:for chunk in response.iter_content(1024):file.write(chunk)print(f"Video saved at {filepath}")else:print(f"Failed to download video: {video_url}")except Exception as e:print(f"Error saving video: {e}")# Example: Fetch public profile dataprofile_url = "https://www.instagram.com/some_public_profile/"profile_data = fetch_profile_data(profile_url)if profile_data:posts = profile_data['entry_data']['ProfilePage'][0]['graphql']['user']['edge_owner_to_timeline_media']['edges']for post in posts:if 'video_url' in post['node']:video_url = post['node']['video_url']save_video(video_url, folder="videos", filename=f"{post['node']['id']}.mp4")
ఇన్‌స్టాగ్రామ్ లాంటి డేటా సేకరణ కోసం APIలను పెంచడం
వీడియో సేకరణలను అందించడానికి JavaScript ఫ్రంటెండ్ స్క్రిప్ట్
const fetch = require('node-fetch');const fs = require('fs');const path = require('path');// Function to fetch video metadataasync function fetchVideoMetadata(apiUrl) {try {const response = await fetch(apiUrl);if (response.ok) {const data = await response.json();return data.videos;} else {console.error(`Failed to fetch metadata: ${response.status}`);}} catch (error) {console.error(`Error fetching metadata: ${error.message}`);}}// Function to download videosasync function downloadVideo(videoUrl, outputDir) {try {const response = await fetch(videoUrl);if (response.ok) {const videoBuffer = await response.buffer();const videoName = path.basename(videoUrl);fs.mkdirSync(outputDir, { recursive: true });fs.writeFileSync(path.join(outputDir, videoName), videoBuffer);console.log(`Saved ${videoName}`);} else {console.error(`Failed to download: ${videoUrl}`);}} catch (error) {console.error(`Error downloading video: ${error.message}`);}}// Example usageconst apiEndpoint = "https://api.example.com/videos";fetchVideoMetadata(apiEndpoint).then(videos => {videos.forEach(video => downloadVideo(video.url, './downloads'));});
పెద్ద-స్థాయి Instagram వీడియో డేటాసెట్‌లకు ప్రత్యామ్నాయాలను అన్వేషించడం
మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్‌లకు శిక్షణ ఇవ్వడానికి ఇన్‌స్టాగ్రామ్ లాంటి వీడియోల యొక్క విస్తారమైన సేకరణను కోరుతున్నప్పుడు, స్క్రాపింగ్ టూల్స్ మాత్రమే కాకుండా అన్ని సంభావ్య వనరులను విశ్లేషించడం చాలా ముఖ్యం. ఒక ప్రత్యామ్నాయం అకడమిక్ లేదా రీసెర్చ్ ఇన్‌స్టిట్యూషన్‌లచే నిర్వహించబడే డేటాసెట్‌లను ప్రభావితం చేయడం. ఈ డేటాసెట్‌లు తరచుగా సోషల్ మీడియా ట్రెండ్‌లు, ప్రవర్తన లేదా ఫిట్‌నెస్ లేదా ఫుడ్ వీడియోల వంటి నిర్దిష్ట కంటెంట్ రకాలపై దృష్టి పెడతాయి మరియు పరిశోధన ప్రయోజనాల కోసం బహిరంగంగా భాగస్వామ్యం చేయబడతాయి. ఒక గుర్తించదగిన ఉదాహరణ YFCC100M Yahoo నుండి డేటాసెట్, ఇందులో వివిధ రకాల వినియోగదారు రూపొందించిన మల్టీమీడియా ఉంటుంది, అయినప్పటికీ Instagram-నిర్దిష్ట కంటెంట్ కోసం అదనపు ఫిల్టరింగ్ అవసరం కావచ్చు. 📊
మరొక ఆచరణీయ పద్ధతిలో క్రౌడ్‌సోర్సింగ్ డేటా సేకరణ ఉంటుంది. అమెజాన్ మెకానికల్ టర్క్ లేదా ప్రోలిఫిక్ వంటి ప్లాట్‌ఫారమ్‌లు మీ కోసం వీడియోలను అప్‌లోడ్ చేయమని లేదా కంటెంట్‌ను ఉల్లేఖించమని వినియోగదారులను అభ్యర్థించడానికి ఉపయోగించబడతాయి, డేటా చట్టబద్ధంగా పొందబడిందని మరియు మీ అవసరాలకు అనుగుణంగా ఉందని నిర్ధారిస్తుంది. ఈ విధానం కంటెంట్ థీమ్‌ల శ్రేణిని సూచించే విభిన్న మరియు సమతుల్య డేటాసెట్‌లను రూపొందించడంలో కూడా సహాయపడుతుంది. విద్యా లేదా ప్రయాణ వీడియోల వంటి సముచిత డేటాసెట్ల కోసం ఇది ప్రత్యేకంగా ఉపయోగపడుతుంది. 🌍
చివరగా, YouTube లేదా TikTok వంటి ప్లాట్‌ఫారమ్‌ల ద్వారా అందించబడిన APIలు వాటి డెవలపర్ ప్రోగ్రామ్‌ల ద్వారా షార్ట్-ఫారమ్ వీడియోలకు చట్టపరమైన ప్రాప్యతను అందించవచ్చు. ఈ APIలు మెటాడేటా, వ్యాఖ్యలు మరియు కొన్నిసార్లు పబ్లిక్ వీడియోలను డౌన్‌లోడ్ చేయడానికి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తాయి. ఈ సేవలు రేట్ పరిమితులను విధించినప్పటికీ, ప్లాట్‌ఫారమ్ విధానాలకు అనుగుణంగా ఉండేలా చూసుకుంటూ డేటాను యాక్సెస్ చేయడానికి స్కేలబుల్ మరియు నైతిక పరిష్కారాన్ని అందిస్తాయి. డేటా సేకరణ వ్యూహాలను వైవిధ్యపరచడం ద్వారా, మీరు మీ మోడల్‌ల కోసం బలమైన మరియు బహుముఖ శిక్షణ డేటాసెట్‌ను రూపొందించవచ్చు. 🚀
Instagram వీడియో డేటాసెట్ల గురించి తరచుగా అడిగే ప్రశ్నలు
- నేను ఇన్‌స్టాగ్రామ్ వీడియోలను చట్టబద్ధంగా స్క్రాప్ చేయవచ్చా?
- పబ్లిక్ కంటెంట్‌ను స్క్రాప్ చేయడం అనుమతించదగినదిగా అనిపించినప్పటికీ, ఇది తరచుగా ప్లాట్‌ఫారమ్ సేవా నిబంధనలను ఉల్లంఘిస్తుంది. ఉపయోగించి requests మరియు BeautifulSoup జాగ్రత్తగా సంప్రదించాలి.
- షార్ట్-ఫారమ్ వీడియోల కోసం ఇప్పటికే ఓపెన్ డేటాసెట్‌లు ఉన్నాయా?
- అవును, డేటాసెట్‌లు వంటివి YFCC100M చిన్న వీడియోలను చేర్చండి, కానీ మీరు Instagram-శైలి కంటెంట్‌తో సరిపోలడానికి వాటిని ముందస్తుగా ప్రాసెస్ చేయాల్సి ఉంటుంది.
- వెబ్ స్క్రాపింగ్ కోసం ఏ ప్రోగ్రామింగ్ సాధనాలు ఉత్తమమైనవి?
- గ్రంథాలయాలు ఇష్టం requests మరియు BeautifulSoup పైథాన్‌లో డైనమిక్ పేజీల కోసం సెలీనియం వంటి సాధనాలతో పాటు విస్తృతంగా ఉపయోగించబడుతున్నాయి.
- నేను నైతికంగా వీడియోలను ఎలా పొందగలను?
- పబ్లిక్ వీడియోలు మరియు మెటాడేటాకు నిర్మాణాత్మక ప్రాప్యతను అందించే YouTube లేదా TikTok వంటి ప్లాట్‌ఫారమ్‌ల నుండి APIలను ఉపయోగించడాన్ని పరిగణించండి.
- వీడియోలను స్క్రాప్ చేయడంలో సాధారణ సవాళ్లు ఏమిటి?
- సమస్యలలో రేటు-పరిమితి, IP నిషేధాలు మరియు స్క్రాపర్‌లను విచ్ఛిన్నం చేసే వెబ్‌సైట్ నిర్మాణంలో మార్పులు ఉన్నాయి.
నైతిక వీడియో డేటా సేకరణపై ముగింపు ఆలోచనలు
ఇన్‌స్టాగ్రామ్-శైలి వీడియోల డేటాసెట్‌ను రూపొందించడం ఉత్తేజకరమైన మరియు సవాలు చేసే ప్రయత్నం. నైతిక మరియు చట్టపరమైన ఆందోళనలు చాలా ముఖ్యమైనవి మరియు కేవలం స్క్రాపింగ్ సాధనాలపై మాత్రమే ఆధారపడతాయి అభ్యర్థనలు ఎల్లప్పుడూ ఉత్తమ మార్గం కాకపోవచ్చు. బహిరంగ వనరులను అన్వేషించడం దీర్ఘకాలిక స్కేలబిలిటీని నిర్ధారిస్తుంది. 📊
అకడమిక్ డేటాసెట్‌లు లేదా డెవలపర్ APIల వంటి ఎంపికలను ఉపయోగించడం ద్వారా, మీరు కంప్లైంట్‌గా ఉంటూనే అర్థవంతమైన కంటెంట్‌ను సేకరించవచ్చు. మీ విధానాన్ని వైవిధ్యపరచడం నైతిక ప్రమాణాలకు మద్దతు ఇవ్వడమే కాకుండా వినూత్న AI అప్లికేషన్‌ల కోసం మీ శిక్షణ డేటాసెట్ నాణ్యతను మెరుగుపరుస్తుంది. 🌟
నైతిక డేటా సేకరణ కోసం మూలాలు మరియు సూచనలు
- పై వివరాలు YFCC100M డేటాసెట్, పరిశోధన ప్రయోజనాల కోసం మల్టీమీడియా కంటెంట్ యొక్క పెద్ద సేకరణ, ఇక్కడ చూడవచ్చు: YFCC100M డేటాసెట్ .
- వీడియో కంటెంట్‌ను చట్టబద్ధంగా యాక్సెస్ చేయడానికి APIలను ఉపయోగించడం కోసం మార్గదర్శకాలు మరియు ఉత్తమ పద్ధతులు అధికారిక TikTok డెవలపర్ పేజీలో వివరించబడ్డాయి: డెవలపర్‌ల కోసం టిక్‌టాక్ .
- స్క్రాపింగ్ సవాళ్లు మరియు చట్టపరమైన పరిశీలనల సమాచారం ఈ సమగ్ర గైడ్‌లో అందించబడింది: స్క్రాపింగ్‌హబ్ - వెబ్ స్క్రాపింగ్ అంటే ఏమిటి? .
- Amazon మెకానికల్ టర్క్‌ని ఉపయోగించి క్రౌడ్‌సోర్సింగ్ డేటా సేకరణలో అంతర్దృష్టులు: అమెజాన్ మెకానికల్ టర్క్ .
- OpenAI నుండి నైతిక AI అభివృద్ధి మరియు డేటాసెట్ సృష్టి కోసం ఉత్తమ పద్ధతులు: OpenAI పరిశోధన .