Czym jest praca z danymi AI i czy można na niej zarobić

Z czego właściwie uczy się model AI?

Każdy model AI jest szkolony na przykładach, które ludzie stworzyli, sprawdzili lub poprawili. Model rozpoznający znaki drogowe nauczył się z fotografii znaków drogowych, które ktoś oznaczył. Model transkrybujący mowę nauczył się z nagrań, które ktoś przepisał. Model odpowiadający na pytania nauczył się częściowo dzięki ludziom, którzy czytali jego odpowiedzi i oceniali, która była lepsza.

Nic z tego nie dzieje się automatycznie. To praca, która wymaga umiejętności, które nie są oczywiste z zewnątrz, i jest płatna.

Jakie są trzy rodzaje pracy?

Zbieranie oznacza wychodzenie i rejestrowanie danych, które nie istnieją jeszcze w sieci. Fotografowanie oznakowania sklepów w swoim mieście, nagrywanie mowy w swoim języku, rejestrowanie paragonów lub dokumentów według pisemnej specyfikacji.

Oznaczanie polega na etykietowaniu tego, co znajduje się w danych, aby model mógł się z nich uczyć. Rysowanie ramki wokół każdego pojazdu na obrazie, zaznaczanie, gdzie kończy się jeden mówca, a zaczyna drugi, oznaczanie, które części zdania są w którym języku.

Ocenianie polega na czytaniu tego, co model wyprodukował, i porównywaniu tego z pisemnym standardem. Która z tych dwóch odpowiedzi jest lepsza i dlaczego. Czy ta odpowiedź jest faktycznie poprawna. Czy ta odpowiedź byłaby niebezpieczna dla osoby w kryzysie.

• Zbieranie: rejestrowanie tego, co jeszcze nie istnieje
• Oznaczanie: etykietowanie tego, co jest w danych
• Ocenianie: ocenianie tego, co wyprodukował model

Czy potrzebne jest techniczne wykształcenie?

Do większości zadań nie. Potrzebna jest staranność, cierpliwość i umiejętność dokładnego przestrzegania pisemnego standardu. To ostatnie jest częścią, którą ludzie często niedoceniają: różnica między dobrym a słabym oznaczającym prawie nigdy nie polega na inteligencji, lecz na konsekwencji.

To, co jest naprawdę rzadkie, to nie umiejętności techniczne. To osoby, które mówią językiem, którego branża nie może łatwo pozyskać, które mieszkają tam, gdzie branża nie może łatwo dotrzeć, lub które posiadają kwalifikacje zawodowe wymagane do pracy. Jeśli masz którąś z tych cech, jesteś bardziej wartościowy dla tej branży niż posiadacz stopnia naukowego z informatyki.

Czy to stała praca, czy okazjonalna?

Szczerze mówiąc, to zależy, a każdy, kto mówi inaczej, coś sprzedaje. Praca pojawia się w partiach związanych z projektami klientów. W niektórych miesiącach jest dużo pracy w twoim języku lub kraju, w innych mniej.

Czego powinieneś oczekiwać od platformy, to informowanie cię, jak jest obecnie. Pozostawienie cię w niepewności przez tygodnie, czy coś się pojawi, to najczęstsza skarga na tę branżę, i jest to wybór dokonany przez platformę, a nie nieuniknioność.

Czy potrzebuję stopnia naukowego, aby pracować z danymi AI?

Nie. Większość pracy z danymi AI nie wymaga stopnia naukowego ani technicznego wykształcenia. Kwalifikacje są potrzebne tylko do pracy na poziomie eksperckim, takiej jak zadania kliniczne lub prawne, gdzie posiadanie kwalifikacji jest istotą pracy.

Ile można zarobić na pracy z danymi AI?

To zależy od zadania, języka i kraju. Praca specjalistyczna, taka jak oznaczanie przełączania kodu lub ocena ekspercka, płaci więcej niż ogólne oznaczanie. Na Jwuma każda stawka jest podawana w całości przed zarezerwowaniem zadania, więc decydujesz, zanim poświęcisz swój czas, a nie po.

Czy praca z danymi AI jest na pełny etat czy na część etatu?

Obie formy istnieją. Wiele z nich to elastyczna praca zadaniowa, którą można dostosować do innych zobowiązań, a niektóre projekty są realizowane jako stałe zaangażowanie na pełny etat w naszych centrach dostawczych. Dostępność zależy od twojego języka, kraju i umiejętności.