Lukas G.Hinweis: Der folgende Artikel hilft Ihnen dabei: 6 echte und kreative Möglichkeiten, mit maschinellem Lernen Geld zu verdienen
Diese attraktiven und weit verbreiteten Technologien ermöglichen es Berufstätigen, damit anders Geld zu verdienen.
In diesem Artikel lernen wir sechs praktische und erprobte Methoden in diesem Bereich kennen.
Organisationen und Unternehmen sind weit verbreitet künstliche Intelligenz und sein wesentlicher Unterzweig von maschinelles Lernen ihre Geschäftsaktivitäten voranzutreiben. Genauer gesagt ist es möglich, maschinelles Lernen in verschiedenen Bereichen wie Informationstechnologie, Finanzmärkten im Zusammenhang mit FinTech (FinTech), Gesundheitswesen (HealthTech), Bildungstechnologie (EdTech) und anderen Bereichen einzusetzen. Verschiedene Unternehmen weltweit konzentrieren sich ernsthaft auf die Vorteile von künstliche Intelligenzindem sie ihre Strategie aus dem experimentellen Stadium herausführen und diese Technologie schnell nutzen, um Produkte und Dienstleistungen zu verbessern.
Die Clockwork-Website hat einen Bericht oder genauer gesagt eine Prognose zum Wert des Global erstellt künstliche Intelligenz Markt, der zeigt, dass sein Wert bis 2025 190 Milliarden Dollar erreichen wird.
Diese Abbildung zeigt deutlich, dass es sich um eine Reihe von Fähigkeiten handelt maschinelles Lernen Und künstliche Intelligenz nimmt von Tag zu Tag zu. Infolgedessen gab es zu keinem Zeitpunkt Nutzer viele Möglichkeiten, mit dieser Technologie Geld zu verdienen.
Auf diese Weise können Interessenten im Zusammenhang mit attraktiven Technologieinitiativen mit verschiedenen Unternehmen auf der Welt interagieren und Stellenangebote auswählen, die ihren Interessen in diesem Bereich entsprechen.
Lernen Sie die Grundkonzepte von kennen künstliche Intelligenz und verwandte Programmiersprachen können den Weg für Ihren leistungsstarken Einstieg ebnen maschinelles Lernen. Zunächst müssen Sie eine der Programmiersprachen für diesen Bereich und seine Frameworks auswählen, damit Sie Softwarelösungen für die Probleme schreiben können. Stelle sicher das künstliche Intelligenz ist als Hauptgrundlage der Arbeit enthalten und maschinelles Lernen als Teil der Lernstrategie.
Angenommen, Sie planen den Eintritt in internationale Märkte. In diesem Fall ist es besser, sich auf große Geschäftsprojekte wie Online-Marketing, den Aufbau von E-Commerce-Websites, die Registrierung auf freiberuflichen Plattformen wie Fiverr oder Upwork und die Suche nach persönlichem Branding über soziale Netzwerke zu konzentrieren. Neben dem Erwerb von Wissen zu technischen Themen werden Sie durch den Zugang und die Interaktion mit Experten auf diesem Gebiet schneller Fortschritte machen und wichtige Punkte erlernen.
In diesem Fall können Sie die Lösungen, die wir Ihnen auf folgende Weise vorstellen, optimal nutzen, um im Bereich Geld zu verdienen Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen.
1. Entwicklung eines einfachen Programms für künstliche Intelligenz
Statistiken zeigen, dass der Gesamtumsatz von Android- und iOS-Apps im Jahr 2021 133 Milliarden US-Dollar erreichen wird, und Schätzungen zeigen, dass Abonnement-Apps mehr Umsatz generieren als andere nicht kostenlose Apps. Sie können gutes Geld verdienen, indem Sie eine auf KI und maschinellem Lernen basierende Anwendung erstellen, die soziale Netzwerke, Chatbots, IoT-Anwendungen usw. überwachen kann. Genauer gesagt können Sie Ihre App in kostenpflichtiger Form auf Plattformen veröffentlichen, auf die Benutzer Zugriff haben oder auf die sie Zugriff haben Fügen Sie exklusive Funktionen hinzu, damit sie gegen Zahlung der entsprechenden Gebühr darauf zugreifen können.
Besser ist es, ein Programm zu schreiben, das positive Veränderungen im Leben der Benutzer bewirken kann. Wenn Sie kostenpflichtige Programme veröffentlichen, basierend auf künstliche Intelligenz Wenn Sie Algorithmen auf verschiedenen Plattformen wie Desktops, Smartphones, Tablets usw. installieren, damit ein größeres Publikum darauf zugreifen kann, steigt Ihr Einkommen. Sie können Open-Source-Plattformen und Frameworks wie Flutter wählen, um Kosten und Ressourcenabhängigkeit zu reduzieren.
Außerdem können Sie Flippa verwenden, um Ihre App zu verkaufen und so in kürzerer Zeit Geld zu verdienen. Versuchen Sie im Allgemeinen, einen bestimmten Zielmarkt auszuwählen und das Wissen über Zielgruppendaten zu nutzen, um Monetarisierungsprogramme in verschiedenen Segmenten zu erstellen.
2. Erstellung von Bildungsinhalten zum Thema maschinelles Lernen
Maschinelles Lernen ist noch ein relativ neues Gebiet mit wenigen Spezialisten. Bei der Personalbeschaffung klafft eine große Lücke zwischen Angebot und Nachfrage künstliche Intelligenz Profis. Dadurch können Sie Geld verdienen, indem Sie technisches Wissen an Studierende und Interessierte weitergeben. Für die Erstellung und den Verkauf von Schulungen stehen Online-Lernplattformen wie Coursera und Udemy zur Verfügung. Sie können auch Ihren eigenen Social-Media-Kanal starten und ein System darauf eröffnen Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen zur Öffentlichkeit. Darüber hinaus ist die Durchführung von Webinaren und die Vermittlung von praktischem Wissen gegen Geld eine weitere Möglichkeit, Geld zu verdienen.
3. Freiberufliche Jobs im Bereich maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz
Eine weitere Möglichkeit, mit Fachwissen Geld zu verdienen Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen ist es, freiberuflich Projekte durchzuführen. Viele Unternehmen sind bestrebt, Experten auf diesem Gebiet zu gewinnen, deren Löhne sich nach Arbeitszeit, Qualität, Erfahrung und Fachwissen richten. Um einen Freelance-Vertrag von Websites wie Toptal zu erhalten, müssen Sie einige Testphasen durchlaufen, aber dann erhalten Sie ein hochbezahltes Vertragsangebot, wenn ein seriöses Unternehmen Ihr Fachwissen nutzen möchte. Der Vorteil der freiberuflichen Tätigkeit besteht darin, dass Sie unterstützen KI-Systeme und verbessern ihre Leistung. Daher sind in manchen Fällen keine Programmierkenntnisse erforderlich.
4. Nutzung von Social-Networking-Funktionen künstlicher Intelligenz zur Umsatzsteigerung
Die meisten Unternehmen nutzen soziale Netzwerke, um die Bedürfnisse ihrer Kunden zu verstehen, sie besser kennenzulernen und zu wachsen. Auch Social-Media-Plattformen nutzen maschinelles Lernen um die Benutzererfahrung zu verbessern. Maschinelles Lernen kann das Verhalten des Nutzers analysieren und passende Vorschläge unter Berücksichtigung der Interessen, des Berufes und der Art des Nutzers liefern. Einer der Vorteile von maschinelles Lernen Index in sozialen Netzwerken besteht darin, maßgeschneiderte Newsfeeds entsprechend dem Geschmack der Nutzer bereitzustellen. Basierend auf dieser Technik schalten Plattformen Anzeigen, die mit größerer Wahrscheinlichkeit die Aufmerksamkeit der Nutzer erregen.
Es ist gut, dass Pinterest Computer Vision nutzt, um Objekte in Fotos zu erkennen und darauf basierende Benutzerempfehlungen zu geben. Diese Plattform basiert auf maschinelles Lernensammelt wertvolle Daten aus Videos und Bildern, identifiziert Pins in Bildern und gibt Empfehlungen für Pins, die auf einen bestimmten Benutzer zugeschnitten sind.
5. Produktion von Massendaten mit künstlicher Intelligenz
Künstliche Intelligenz hat eine ähnliche Funktion wie das menschliche Gehirn. Eine weitere Möglichkeit, ein hohes Einkommen zu erzielen Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen ist die Bereitstellung spezialisierter Daten. Unternehmen benötigen Daten, um Entscheidungen zu treffen, und das seit jeher maschinelles Lernen Da viele Unternehmen problemlos eine große Menge an Informationen generieren oder verarbeiten können, können sie diesen Vorteil nutzen, um Daten zu extrahieren und zu verkaufen.
KI-gesteuerte Systeme ernähren sich von vergleichender Bildung und dynamischen Daten wie Text, Audio und Video. Diese Technologie kann akustische und visuelle Elemente verstehen und sich durch kontinuierliches Lernen an die Umgebung anpassen. Der Zugriff auf solch wertvolle Daten ist teuer, aber Sie können Geld verdienen, indem Sie sie an Forschungsstiftungen und wissensbasierte Unternehmen verkaufen. Möglicherweise müssen Sie die Dienste von Aufsichtsbehörden in Anspruch nehmen, um Datenschutz, Sicherheit, Verantwortlichkeit, Genauigkeit und Zuverlässigkeit beim Verkauf von Daten gegen Geld zu gewährleisten.
6. Finanzpläne und prädiktive Analysen
Ihr Fachwissen in Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen kann Ihnen die Chance geben, auf den Finanzmärkten mehr Gewinn zu erzielen. Maschine Lernen kann vorhersagen, wann eine bestimmte Aktie gekauft oder verkauft werden sollte, oder den Ausgang eines Sportereignisses vorhersagen. Wenn die Vorhersagen zuverlässig sind und eine geringe Fehlerquote aufweisen, können Sie möglicherweise für die Bereitstellung von Dienstleistungen von Online-Investoren und Börseninvestoren gut bezahlt werden.
Um ein solches Ziel zu erreichen, müssen Sie natürlich zunächst Ihr Wissen testen künstliche Intelligenz und Finanzmärkte. Sie können Daten mithilfe von Python-APIs abrufen. So ist es beispielsweise möglich, Vergangenheitsdaten zur Vorhersage des Aktienmarktes und Dialoge zur Vorhersage von Kauf- und Verkaufsverträgen zu nutzen.
letztes Wort
Lernen über Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen ist einfach, da viele Online-Kurse auf Persisch und Englisch verfügbar sind. Außerdem besteht die Möglichkeit, einige Kurse zu besuchen und gültige Zertifikate zu erhalten, was Ihre Chancen auf einen Einstieg in diese Branche erhöht.
Eine der häufigsten Fragen, die Nutzer stellen, ist, wie hoch die Einnahmen aus der Bereitstellung nachrichtendienstlicher Dienste sind. Die Antwort hängt von verschiedenen Faktoren ab. Die wichtigsten davon sind Erfahrung, der Markt, in dem Sie tätig sind, und die konkrete Arbeitsposition. Spezialisten auf diesem Gebiet können ein durchschnittliches Gehalt von 80.000 US-Dollar pro Jahr erhalten, was im Vergleich zu anderen Berufen ein hohes Gehalt darstellt.
Die zweitwichtigste Frage in diesem Bereich ist, in welcher Branche die größte Nachfrage herrscht künstliche Intelligenz. Datenanalyse ist einer der attraktivsten Berufe in der künstlichen Intelligenz.
Seit der Einführung von künstliche Intelligenzhat sich die Rolle der Datenanalysten verändert, da sie nicht mehr einfache Aufgaben wie die Verarbeitung oder Analyse von Daten ausführen müssen, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen.
