Công việc dữ liệu AI là gì và bạn có thực sự kiếm được tiền từ nó không

Mô hình AI thực sự học từ đâu?

Mỗi mô hình AI được đào tạo trên các ví dụ mà con người đã sản xuất, kiểm tra hoặc chỉnh sửa. Một mô hình nhận diện biển báo giao thông học từ các bức ảnh biển báo giao thông mà ai đó đã gán nhãn. Một mô hình chuyển giọng nói thành văn bản học từ các bản ghi âm mà ai đó đã gõ ra. Một mô hình trả lời câu hỏi một cách hữu ích học một phần từ việc con người đọc các câu trả lời của nó và nói cái nào tốt hơn.

Không có điều nào trong số đó xảy ra tự động. Đó là công việc, nó có kỹ năng theo những cách không rõ ràng từ bên ngoài, và nó được trả tiền.

Ba loại công việc là gì?

Thu thập có nghĩa là đi ra ngoài và chụp dữ liệu chưa tồn tại trên mạng. Chụp ảnh biển hiệu cửa hàng trong thành phố của bạn, ghi âm giọng nói bằng ngôn ngữ của bạn, chụp hóa đơn hoặc tài liệu theo một tiêu chuẩn viết.

Gán nhãn có nghĩa là đánh dấu những gì có trong dữ liệu để một mô hình có thể học từ đó. Vẽ một hộp quanh mỗi phương tiện trong một hình ảnh, đánh dấu nơi một người nói dừng lại và người khác bắt đầu, gán nhãn phần nào của một câu thuộc ngôn ngữ nào.

Đánh giá có nghĩa là đọc những gì một mô hình đã tạo ra và đánh giá nó so với một tiêu chuẩn viết. Câu trả lời nào trong hai câu trả lời này tốt hơn và tại sao. Câu trả lời này có đúng sự thật không. Phản hồi này có không an toàn cho ai đó trong tình huống khủng hoảng không.

• Thu thập: chụp những gì chưa tồn tại
• Gán nhãn: đánh dấu những gì có trong dữ liệu
• Đánh giá: đánh giá những gì mô hình đã tạo ra

Bạn có cần nền tảng kỹ thuật không?

Đối với hầu hết công việc, không cần. Bạn cần sự cẩn thận, kiên nhẫn và khả năng tuân thủ một tiêu chuẩn viết một cách chính xác. Điều cuối cùng này là phần mà mọi người thường đánh giá thấp: sự khác biệt giữa một người gán nhãn tốt và một người kém gần như không bao giờ là trí thông minh, mà là sự nhất quán.

Điều thực sự khan hiếm không phải là kỹ năng kỹ thuật. Đó là những người nói một ngôn ngữ mà ngành công nghiệp không dễ dàng tìm nguồn, sống ở nơi mà ngành công nghiệp không dễ dàng tiếp cận, hoặc có một bằng cấp chuyên môn mà công việc yêu cầu. Nếu bạn có bất kỳ điều nào trong số đó, bạn có giá trị hơn đối với ngành này so với việc có bằng cấp khoa học máy tính.

Đó là công việc ổn định hay thỉnh thoảng?

Thành thật mà nói, nó thay đổi, và bất kỳ ai nói khác đều đang bán một thứ gì đó. Công việc đến theo từng đợt gắn liền với các dự án của khách hàng. Một số tháng có rất nhiều công việc trong ngôn ngữ hoặc quốc gia của bạn, một số tháng ít hơn.

Điều bạn nên mong đợi từ một nền tảng là nó cho bạn biết hiện tại là như thế nào. Bị bỏ mặc để tự hỏi trong nhiều tuần liệu có điều gì đang đến không là phàn nàn phổ biến nhất về ngành này, và đó là một lựa chọn mà nền tảng đã thực hiện, không phải là điều không thể tránh khỏi.

Tôi có cần bằng cấp để làm công việc dữ liệu AI không?

Không. Hầu hết công việc dữ liệu AI không yêu cầu bằng cấp và không cần nền tảng kỹ thuật. Bằng cấp chỉ cần thiết cho công việc ở cấp độ chuyên gia, chẳng hạn như các nhiệm vụ lâm sàng hoặc pháp lý, nơi mà việc có bằng cấp là mục đích của công việc.

Bạn có thể kiếm được bao nhiêu khi làm công việc dữ liệu AI?

Nó phụ thuộc vào nhiệm vụ, ngôn ngữ và quốc gia. Công việc chuyên môn như gán nhãn chuyển mã hoặc đánh giá chuyên gia trả nhiều hơn so với gán nhãn chung. Trên Jwuma, mọi mức giá đều được hiển thị đầy đủ trước khi bạn đặt trước một nhiệm vụ, vì vậy bạn quyết định trước khi bạn dành thời gian thay vì sau đó.

Công việc dữ liệu AI là toàn thời gian hay bán thời gian?

Cả hai đều tồn tại. Nhiều công việc là công việc linh hoạt dựa trên nhiệm vụ mà bạn có thể sắp xếp xung quanh các cam kết khác, và một số dự án diễn ra như các cam kết toàn thời gian liên tục tại các trung tâm giao hàng của chúng tôi. Sự sẵn có phụ thuộc vào ngôn ngữ, quốc gia và kỹ năng của bạn.