Open Source機器學習：KNIME 在網頁爬蟲、 AI、金融、商業智慧的應用

 

前言

KNIME Analytics Platform 是一套功能強大且靈活的開源資料分析軟體，特別設計用來滿足現代企業在資料處理和分析上的各種需求。身為一個低程式碼/無程式碼的平台，KNIME 讓不同技術背景的使用者都能輕鬆進行複雜的資料處理、視覺化和分析工作，無需深厚的程式設計知識。其直覺式的視覺化工作流程介面，使用者可透過拖放不同功能的節點並將它們連接起來，建立完整的資料分析流程。KNIME 的開放性架構支援多種資料來源的整合，從基本的試算表到複雜的資料庫系統，同時還能與各種程式語言（如 Python、R）和工具無縫連接，大幅提升工作效率。在資料科學、人工智慧應用、自動化資料擷取以及商業智慧等領域，KNIME 已成為眾多企業和研究機構的首選工具，協助他們從龐大的資料中挖掘有價值的洞見，做出更明智的決策。

本文主要圍繞著 KNIME Analytics Platform 這款開源軟體在不同領域的應用。這些領域涵蓋了從自動化網路資料擷取的網頁爬蟲技術，到協助使用者學習資料科學與人工智慧的豐富資源，再到利用生成式 AI 進行圖像生成，以及在金融領域中偵測重複發票的實際應用。透過 KNIME 的低程式碼特性，這些複雜的任務得以簡化並普及給更廣泛的使用者。

重點整理

網頁爬蟲 (Web Scraping)

• 網頁爬蟲是一種自動從網站擷取資訊並將其整理到電腦中的有效技術。其目的是將網站或電腦螢幕上的資訊轉換為有序的文件，以便進一步處理和分析。
• 網頁爬蟲的價值在於能夠從廣泛的線上來源獲取有價值的資料，這些資料若以人工方式獲取將非常耗時或困難。
• 它在需要從不提供 API 或資料饋送的網站擷取資料時特別有用，例如在市場研究、競爭對手分析或收集頻繁更新的資訊等場景中。
• KNIME 提供 Webpage Retriever 節點，該節點透過發送 HTTP GET 請求來獲取網頁，並使用 jsoup Java 程式庫在後台解析請求的 HTML 網頁。
• Webpage Retriever 節點的「General Settings」選項卡是此網頁爬蟲工作流程的關鍵組件，可提供對該過程的強大控制。使用者可以輸入固定的 URL 或從輸入表格中選擇 URL 集合。
• 該節點還包括用於調節伺服器請求速度和時間的選項，如 Delay（延遲）、Concurrency（並行） 和 Timeout（超時） 參數，以確保高效的資料擷取而不至於使伺服器過載。
• KNIME 還提供了錯誤處理機制，例如在 Chunk Loop 中使用 Try 和 Catch Error 節點 進行手動錯誤控制，以便更詳細和可自訂地處理異常和錯誤。

生成式 AI 圖像生成 (GenAI for Image Generation)

• KNIME可以與生成式 AI 模型（如 OpenAI 的 DALL-E）結合使用，以 無程式碼的方式生成圖像，這對於擴增資料集或從頭創建立資料集非常有用。
• 在食品安全領域，這種方法可以產生難以獲取的特定圖像（如損壞的蘋果），用於訓練圖像辨識模型。
• KNIME 的 AI Extension 提供了 OpenAI Authenticator 節點 用於 OpenAI API 金鑰的驗證，以及 OpenAI DALL-E View 節點，使用者可以在該節點中直接編寫提示來生成圖像。
• 使用者可以自訂生成圖像的尺寸、品質和風格，並在節點中預覽結果。工作流程還包括將生成的圖像轉換為表格、使用迴圈生成多張圖像以及儲存這些圖像的功能。

金融領域：重複發票偵測 (Finance: Detect Duplicate Invoices)

• 重複支付相同的發票是一個常見的問題，可能導致會計上的差異並帶來財務風險。
• KNIME Analytics Platform 提供了一個可擴展的解決方案，可以 快速偵測重複發票，減少人工操作的時間和錯誤，並降低財務風險。
• 該工作流程包括匯入發票資料、預處理資料以識別潛在的重複項，然後使用 KNIME 的先進分析節點（如模糊匹配）來識別相似但不完全相同的發票號碼。
• KNIME 具有整合的報告功能，可以將偵測到的重複發票以視覺化的方式呈現，並根據相似度和發票金額進行排序，以便使用者優先處理最重要的案例。
• 透過使用 metanodes 和 components，工作流程可以被組織成易於理解和維護的模組。最終結果可以匯出為 PDF 報告。
• 實際案例顯示，使用 KNIME 進行重複發票稽核可以幫助企業發現並追回大量的重複付款。

總結

 KNIME Analytics Platform 在不同領域擁有強大功能和易用性，強調了其在自動化資料擷取、提供學習資源、利用生成式 AI 以及解決實際業務問題方面的潛力。透過其低程式碼的特性，KNIME 使這些先進的分析技術能夠被更廣泛的使用者所採用。

 文章來源：https://www.knime.com/blog

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