Нестандартные способы заработка на ИИ: что можно создавать, кроме картинок и текстов

В AI (Artificial Intelligence – Искусственный Интеллект) инвестируют миллиарды долларов. Его успешно применяют для решения логистических задач, в медицинской отрасли, в мире финансов и маркетинга. С одной стороны, это достаточно новое технологичное решение, находящееся на стадии развития. С другой – нейросети уже могут приносить дополнительный доход предприимчивым пользователям.

По запросу «заработок на нейросетях» вы получите десяток статей о том, что можно зарабатывать на генерации контента – создавать картинки, монтировать видео, писать тексты. Но это далеко не все способы использования ИИ для заработка.

Мы решили копнуть глубже и готовы рассказать вам о нестандартных вариантах «сотрудничества» с искусственным интеллектом. Но начнем с экосистемы AI – опишем, как она работает, и почему это перспективная ниша.

Архитектура AI: из каких уровней состоит экосистема ИИ

Грубо говоря, экосистему любого искусственного интеллекта можно изобразить четырьмя уровнями:

1. Ядром мира искусственного интеллекта являются данные. Это первоэлемент, базис, без которого машинное обучение невозможно, а большая часть мировой информации принадлежит нескольким крупным корпорациям.
2. Следующим звеном в инфраструктуре систем искусственного интеллекта являются микрочипы. Именно они выполняют необходимые операции по обработке данных. Недавно в этой сфере явным лидером была компания NVIDIA. Несмотря на то, что их графические процессоры изначально разрабатывались для обработки графики, они оказались идеальными для выполнения матричных операций машинного обучения. Кроме NVIDIA, AI-чипы разрабатывают также и другие корпорации: IBM, Intel, Google, а также Cambricon Technologies.
3. На следующем уровне системы – платформа и инфраструктура для обработки, хранения данных и запуска приложений искусственного интеллекта. В этой сфере соревнуются два гиганта – Amazon и Microsoft, предоставляя полноценные облачные решения. Затраты на обслуживание таких масштабных платформ колоссальны.
4. Четвертое звено иерархии – модели и алгоритмы машинного обучения. Долгое время самым востребованным фреймворком в этой сфере остается TensorFlow, созданный компанией Google. Этот бесплатный инструмент, но для его эффективного использования потребуется значительная вычислительная мощность. В данном контексте оптимальным выбором для поддержки TensorFlow становится Google Cloud – специализированная платформа, которая обеспечивает эффективность работы с этим фреймворком. Таким образом, создается практически идеальная экосистема для максимизации потенциала искусственного интеллекта.

Сферы применения ИИ

Необходимость в актуальных данных, сформировала три потребительских круга, в которых ИИ применяется сейчас наиболее активно:

1. Корпоративные AI-решения. Описанные передовые технологии объединяются для создания корпоративных AI-решений, таких как системы управления взаимоотношениями с клиентами (CRM). В этой области доминируют гиганты, такие как Salesforce, Oracle и SAP.
2. Далее следует уровень потребительских решений. Здесь действуют компании с значительными бюджетами и высококвалифицированными командами, которые воплощают инновационные идеи в реальность. Это уровень маркетинга и продаж.
3. На вершине этой иерархии, которая создает стоимость AI, находятся целые государства, чей экономический рост в значительной степени опирается на развивающийся искусственный интеллект. Среди них Китай, США, Япония, Германия и Франция.

Как видите, ИИ – это технологический каркас, на базе которого формируются AI-решения для самых разных уровней: от потребления и выстраивания отношений с пользователями, до внедрения в деятельность государств.

Как зарабатывать с помощью искусственного интеллекта

На первый взгляд может показаться, что в экосистеме AI уже нет места для вас. Как конкурировать с государствами и корпорациями, располагающими огромными вычислительными мощностями? Как «перебить» успешных блогеров с многомиллионной аудиторией? Но сейчас вы убедитесь, что во всей этой архитектуре есть место вашим идеям.

Вариант 1: организация стартапов

В области машинного обучения существует огромный проблем по организации стартапов. Большим компаниям, как правило, не хватает времени на решение узкоспециализированных задач, что оставляет простор для инноваций – именно здесь и выходят на передний план стартапы в AI.

Для достижения успеха в сфере искусственного интеллекта, стартапам важно учесть несколько факторов:

• обладание обширными наборами данных;
• глубокое знание предметной области и понимание потенциала сектора;
• решение важных прикладных задач и создание ценных продуктов;
• наличие капитала для поддержки роста и развития.

Сегодня можно найти редкие иллюстрации того, как стартапы успешно внедряются в каждый этап AI-цепочки. Вот несколько удачных примеров:

• Affirm – сервис потребительского кредитования;
• Habana – команда, разрабатывающая процессоры для ИИ.
• Algorithmia – облачное решение для удобного развертывания и управления моделями машинного обучения (у них гораздо более удобный интерфейс, чем у AWS);
• Clarify – предоставляет пользовательские модели и алгоритмы с простым API для разнообразных задач;
• Peak – предоставляет услуги аналитики данных для предприятий.

Эти примеры только подчеркивают важность стартапов в обеспечении инноваций и развитии в сфере искусственного интеллекта. Востребованность таких продуктов будет только возрастать.

Стоит учесть такую особенность ИИ: множество успешных стартапов в области машинного обучения продемонстрировали эффект маховика, где накопление большего объема данных приводит к улучшению продукта, привлечению большего числа пользователей и, как следствие, сбору еще большего объема данных.

В интернете вы можете найти множество полезных инструментов и ресурсов: аналитических данных, примеров других стартапов и т.д. Это огромная благоприятная среда для людей с мотивацией и интересом в области искусственного интеллекта.

Стартап с ИИ с нуля: откуда брать идеи

Найти идею для стартапа может быть очень непросто. Вот несколько проблем, которые буквально лежат на поверхности. Каждая из них может стать исходной точкой для начала стартапа:

• экологическая устойчивость и изменение климата;
• бедность и социальное неравенство;
• пока еще неизлечимые или трудноизлечимые заболевания (онкологические болезни, болезнь Паркинсона, деменция и пр.);
• Централизация данных и потребность в улучшенных методах их обработки и защиты.

На основе этих проблем можно сформулировать потенциальные решения, ориентированные как на корпорации, так и на потребителей:

• создание инструментов и технологий для уменьшения выбросов углекислого газа и улучшения экологической устойчивости (корпоративное решение проблем изменения климата);
• разработка образовательных платформ и чатботов для обучения и поддержки людей с низким уровнем дохода (потребительское решение проблемы бедности);
• разработка новых методов диагностики и лечения рака и других тяжелых заболеваний (корпоративное решение проблем лечения онкозаболеваний);
• реализация технологий (например, peer-to-peer) для децентрализации данных и повышения их безопасности (потребительское решение проблем децентрализации данных).

Что делать, если у вас есть идея для стартапа на основе ИИ

Выберите свою целевую аудиторию – либо корпорации, которые могут использовать ваш продукт для решения этих проблем, либо потребителей, которые будут воспользоваться вашими инновационными решениями.

Следующий шаг – создание привлекательной целевой страницы с подробным описанием вашего продукта и формой регистрации. Соберите отзывы и мнения от своих друзей и знакомых, от рядовых пользователей.

После этого начните продвигать свой продукт через социальные медиа, анализируйте обратную связь и подстраивайтесь под потребности вашей аудитории. Как только начнет появляться заинтересованная аудитория, вы почувствуете вдохновение и мотивацию для дальнейшей работы.

Важно собирать данные, развивать свою модель и активно строить репутацию вашего бренда, чтобы ваш стартап мог эффективно решать глобальные проблемы и приносить пользу обществу.

Вариант 2: создание торгового бота

Создание автоматического торгового бота, ориентированного на криптовалюты – одна из свежих идей в AI-сообществе. Это сравнительно новая область, где у вас есть отличные перспективы занять лидирующие позиции. На данный момент уже существует определенное количество торговых ботов. Среди них немало прибыльных – как раз, чтобы у вас была возможность проанализировать нишу и востребованность такой идеи, увидеть, что и как делают конкуренты.

Но никто из них не будет делиться бесплатно своим исходным кодом или рассказывать о внедренных в бот фишках. Если вы не знаете, с чего начать, отправляйтесь на платформу GitHub. Ищите там хорошо документированные репозитории, связанные с биткоин-ботами. Это позволит вам учиться на примерах и анализировать успешные стратегии и подходы. Однако важно помнить, что настоящий успех в этой области требует не только технической компетенции, но и глубокого понимания рынка криптовалют и алгоритмов торговли.

Не забывайте о возможности создания уникальных стратегий и подходов, которые могут выделить вашего бота среди других. Кроме того, важно следить за рыночными тенденциями и обновлять свои стратегии в соответствии с изменениями на рынке криптовалют.

Анализ конкурентов

Предлагаем вам 7 разработок, которые стоит изучить, прежде чем вы возьметесь за написание своего ИИ-бота для трейдинга:

1. Trade Ideas. Это программа для сканирования рынка акций, которая помогает трейдерам находить перспективные возможности для открытия сделок. Она работает на базе искусственного интеллекта, сканируя рынок акций и предоставляя трейдерам информацию о потенциально прибыльных сделках. Проект Trade Ideas был основан в 2003 году.

Принцип работы Trade Ideas заключается в том, что бот, используя свои аналитические способности, анализирует динамику рынка акций и выявляет перспективные возможности для трейдинга. Это позволяет трейдерам быстро находить операции, которые могут принести прибыль. Для новичков Trade Ideas предоставляет демоверсию, которая позволяет тестировать функциональность программы без каких-либо рисков и потерь. Премиум-тариф включает расширенные функции, такие как автоматизированный трейдинг, инструменты для управления рисками, анализ рынка на базе искусственного интеллекта и другие возможности, которые способствуют более эффективному трейдингу.

1. TrendSpider. Это торговый бот, основанный на машинном обучении, который облегчает проведение технического анализа выбранного финансового инструмента в режиме реального времени. Проект был представлен на рынке в 2017 году. Принцип работы TrendSpider заключается в сопоставлении движений выбранного инструмента трейдера с собственной базой данных для распознавания паттернов, которые могут быть использованы для повышения прибыльности торговли. Этот торговый бот может быть использован для выявления перспективных паттернов в акциях, производных финансовых инструментах и криптовалютах. При работе с криптовалютами, искусственный интеллект анализирует данные с 150 различных криптобирж.

Также стоит отметить, что TrendSpider предоставляет мобильное приложение для устройств Android и iOS, обеспечивая удобство использования своих функций даже в движении.

1. EquBot. Это инвестиционная платформа, нацеленная на институциональных инвесторов, которая предоставляет доступ к сервису “портфолио как услуга” (PaaS). Этот подход подразумевает создание инвестиционного портфеля с использованием анализа от ИИ, а также предоставление рекомендаций по его управлению. Для этого платформа ежедневно анализирует большое количество информационных источников. Программа ориентирована на работу на рынке акций.

Принцип работы EquBot заключается в анализе информации из обширного объема источников с целью динамической корректировки инвестиционного портфеля. Для поддержки этой функциональности, бот для трейдинга использует суперкомпьютер IBM Watson, разработанный американской технологической компанией IBM, которая является одним из мировых лидеров в области программного обеспечения.

1. Imperative Execution. Это компания, занимающаяся разработкой торговых платформ на основе искусственного интеллекта (ИИ), включая IntelligentCross US equities ATS. Основная цель проекта заключается в использовании потенциала ИИ для повышения эффективности операций в области трейдинга. Одним из продуктов компании является платформа IntelligentCross, где искусственный интеллект используется для оптимизации процесса ценообразования, что позволяет сократить разрыв между ценами и увеличить эффективность функционирования рынка. Разработки компании ориентированы на институциональных инвесторов.

Для получения доступа к инструментам Imperative Execution можно воспользоваться услугами ряда американских банков, включая Barclays и Bank of America, а также некоторых брокеров. Компания стремится оптимизировать и улучшить опыт трейдинга с использованием передовых технологий и анализа данных.

1. TechTrader. Это торговый робот, способный анализировать движения на рынке и предоставлять трейдеру соответствующие торговые сигналы. Проект был запущен в 2001 году и является результатом работы крутейшего трейдера с более чем 50-летним опытом работы – Гарри Боксера. Платформа ориентирована на анализ традиционных финансовых инструментов.

Этот робот использует автоматизированные алгоритмы для анализа данных рынка и выявления потенциально выгодных торговых сигналов. Такой подход может помочь трейдерам принимать обоснованные решения в условиях быстро меняющегося финансового рынка.

1. Algoriz. Это торговый бот, предназначенный для автоматизированной торговли как криптовалютой, так и акциями. Проект был создан командой, включающей выходцев из финансовых институтов, таких как Goldman Sachs и Millennium.

Платформа Algoriz имеет возможность разрабатывать торговые стратегии на основе текстовых запросов, что позволяет трейдерам использовать свои предпочтения и аналитику для создания уникальных стратегий. Доступ к торгам криптовалютой доступен только в рамках платных тарифов.

1. Kavout. Kavout. Это инвестиционная платформа с интегрированной нейросетью Kai, работающей на базе машинного обучения. Проект был представлен в 2016 году бывшими сотрудниками компаний Google, Microsoft и Baidu. Платформа ориентирована на работу с классическими финансовыми инструментами.

Клиентам Kavout предоставляются разнообразные сервисы, включая возможности создания портфолио, получения торговых сигналов и результатов технического анализа, подкрепленных аналитикой. Особое внимание уделяется использованию машинного обучения для разработки инструментов, предназначенных для институциональных клиентов и управляющих активами компаний. Это позволяет клиентам Kavout оптимизировать процесс принятия инвестиционных решений на основе передовых технологий анализа данных.

Вариант 3: участие в соревнованиях по машинному обучению

Участие в соревнованиях по машинному обучению, будь вы новичок или продвинутый пользователь, поможет вам не только обучаться, но и зарабатывать деньги. Рассмотрим ключевые преимущества такого использования ИИ:

1. Портфолио проектов. Участие в соревнованиях позволяет вам создать эффектное портфолио проектов, в которых вы демонстрируете свои навыки анализа данных и машинного обучения. Это может быть полезным при поиске инвесторов для вашего стартапа, например.
2. Сравнение навыков и анализ конкурентов. Соревнования – это возможность сравнить свои навыки с другими участниками, что помогает оценить свой уровень в области машинного обучения. Если вы, например, пишите торговый бот, то знайте, что на соревнованиях с высокой долей вероятности встретите своих конкурентов.
3. Решение реальных задач. Задачи в соревнованиях обычно имеют практическую направленность и связаны с реальными проблемами, которые требуют применения аналитических и машинно-обучающих методов. На соревновании вы можете найти свою идею для ИИ-стартапа.
4. Развитие новых навыков. Чтобы успешно справиться с задачами соревнования, вам придется изучать новые методы, алгоритмы и инструменты, что может значительно расширить ваши знания и навыки.
5. Возможность заработка. Некоторые соревнования предлагают приличные денежные призы или возможность получения финансовой компенсации за свои результаты. В современных конкурсах можно выиграть даже 100-200 тысяч долларов.

В процессе участия вы получите обратную связь от организаторов и других участников, что поможет вам понять, как можно улучшить свои навыки и подходы. Соревнования дают возможность пообщаться с другими участниками, экспертами и профессионалами в области машинного обучения. Кто знает, возможно, именно здесь вы встретите партнера по проекту.

Далее мы рассмотрим три наиболее популярных сервиса, на которых вы сможете заработать, участвуя в соревнованиях по машинному обучению.

Kaggle

Самым популярным сервисом, где проводятся соревнования по машинному обучению, является Kaggle. Здесь вы можете найти не только обучающие материалы, но и активное сообщество энтузиастов. Вот что нужно знать о Kaggle:

1. Здесь проходят соревнования для участников с разным уровнем мастерства, на разные темы, ориентированные на достижение разных целей. Это позволяет как новичкам, так и опытным юзерам соревноваться в той сфере, которая им интересна.
2. Kaggle предоставляет бесплатные обучающие материалы, курсы и учебные пособия для изучения основ машинного обучения, анализа данных и других тем. Если вам недостает знаний для написания торгового бота, например, то здесь вы сможете заполнить пробелы.
3. На Kaggle существует активное сообщество, готовое помочь и поддержать новичков. Форумы, обсуждения и совместное решение задач создают атмосферу сотрудничества.
4. Соревнования Kaggle ставят перед участниками реальные задачи, которые решаются с использованием данных и методов машинного обучения. Это позволяет применить теоретические знания на практике.
5. Крупные соревнования Kaggle предлагают щедрые призы и награды, что может стать мотивацией для участников и позволить им заработать деньги на своих навыках. Призовой фонд может составлять до 100 тысяч долларов.

Этот ресурс действительно является одним из лучших мест для тех, кто хочет погрузиться в мир машинного обучения и науки о данных, независимо от уровня опыта. Участие в соревнованиях Kaggle помогает прокачать практические навыки, научиться решать реальные задачи и получить ценный опыт в данной области.

DrivenData

DrivenData – это платформа, ориентированная на краудсорсинг решений, основанных на данных, для некоторых социальных проблем мирового масштаба. Соревнования на этом веб-сайте не только предоставляют участникам возможность учиться и соревноваться за призы, но и имеют дополнительную важную характеристику – участие в решении глобальных социальных задач.

Соревнования, проводимые на DrivenData, обычно сложные, поскольку они направлены на решение важных социальных проблем. Однако возможность выиграть значительные финансовые призы, включая денежный приз в размере до 200 тысяч долларов, делает участие еще более привлекательным.

На DrivenData можно найти не только сложные соревнования, но и более простые практические задачи, которые подходят для начинающих. На соревнованиях с простыми уровнями сложности заработать не получится – денежные призы здесь не предусмотрены. Но они обеспечивают ценный опыт и позволяют начинающим участникам прокачивать свои навыки в области данных и машинного обучения.

Analytics Vidhya

Analytics Vidhya подойдет разве что новичкам или людям с идеей, которые ищут партнера для своего стартапа. Заработать здесь не получится. На Analytics Vidhya вы найдете оживленное сообщество, обсуждения по основам машинного обучения. Кроме регулярных соревнований, здесь вам будут доступны обучающие материалы.

Вариант 4: создание нейронной сети

Еще один нестандартный вариант заработка на ИИ – создание нейросетей. Для этого необязательно быть крутым программистом. И на примере ниже мы это докажем – поверхностно разберемся, как сделать нейронную сеть, которая будет распознавать, что изображено на картинке.

Матчасть: как устроены нейросети

Чтобы разобраться с принципами работы нейронных сетей, рекомендуем вам ознакомиться с образовательным проектом от Google под названием «Teachable Machine».

В «Teachable Machine» в качестве входных данных (того, что должна обработать нейронная сеть), используются изображениями с камеры ноутбука. Выходные данные (то, что нейросеть будет выполнять после обработки входных данных) могут быть в виде гифки или звука. Например, можно обучить систему произносить «Привет» при поднятой вверх ладони, «Круто» при поднятом большом пальце, и «Вау» при удивленном лице с открытым ртом.

Процесс обучения начинается с того, что пользователь поднимает ладонь и нажимает кнопку “Train Green”. В этот момент система создает несколько снимков, которые представляют собой “датасет”, для обнаружения закономерностей на изображениях.

Далее необходимо выбрать действие, которое будет выполняться при распознавании определенного образа, например, произносить фразу, показывать гифку или воспроизводить звук. Таким образом обучается нейронная сеть для распознавания удивленного лица и поднятого большого пальца. Кроме того, «Teachable Machine» выводит коэффициент «уверенности», который показывает, насколько система уверена в распознавании определенного навыка.

Этот проект демонстрирует, как работают нейронные сети и как их можно обучать выполнению различных задач. Теперь рассмотрим, что нужно, чтобы создать свою нейросеть.

Шаг 1: подготовка ПК к созданию нейросети

Сперва сделаем нейросеть, которая умеет распознавать цветы на картинке: розы, тюльпаны, георгины, лилии, ромашки и т.д. Для этого нужно установить один из наиболее простых и минималистичных языков программирования Python, а также TensorFlow – открытую библиотеку от Google для создания и обучения нейросетей:

1. Установка Python. Если у вас операционная система Windows, то нужно скачать установщик с официального сайта Python и запустить его. В окне установки обязательно нажимаем галочку «Add Python to PATH». На macOS все немножко проще: Python можно сразу установить через Terminal. Для работы с нейросетью выбирайте Python 2.7 или более новую версию.
2. Установка виртуального окружения. Откройте командную строку на компьютере, а затем последовательно введите несколько команд: pip install –upgrade virtualenv → virtualenv –system-site-packages Название → source Название/bin/activate. После ввода последней команды на компьютере будет установлен инструмент для запуска программ в виртуально окружении. С его помощью вы сможете устанавливать и запускать все библиотеки и приложения внутри одной папки (в команде ее нужно указать на месте слова «название»).
3. Установка TensorFlow. В командной строке введите «pip install tensorflow». Это все, библиотека TensorFlow успешно установлена. На платформе macOS она размещена по адресу Macintosh HD/Users/Имя_пользователя/, а на системе Windows она находится в корневом каталоге C://. Если вы все сделали правильно, то на экране появится фраза «Hello, TensorFlow».

Шаг 2: добавление классификатора

Классификатор представляет собой инструмент, который дает возможность методам машинного обучения понимать, к какой категории относится неизвестный объект. Например, с помощью классификатора можно определить, где на изображении находится растение, и какого вида это растение.

Открываем страницу «Tensorflow for poets» на GitHub, кликаем на опцию «Clone or download», и загружаем классификатор в виде архива ZIP. После этого разархивируем содержимое архива в папку, которую мы создали на втором этапе.

Шаг 3: добавление набора данных

Для обучения нейронной сети требуется набор данных, который предоставляет входные примеры, на основе которых сеть научится определять, какой объект изображен на картинке.

Сперва загрузите набор данных (датасет)от Google, содержащий изображения цветов. В данном примере, набор состоит из небольших фотографий, организованных в папки с соответствующими названиями. После скачивания архива с данными, следует разархивировать его содержимое в папку /tf_files, которая находится внутри классификатора.

Шаг 4: обучение нейросети

Теперь необходимо запустить процесс обучения нейронной сети, чтобы она могла проанализировать изображения из набора данных и научиться распознавать различные типы цветов с помощью классификатора:

1. Перейдите в папку с классификатором и откройте командную строку. Введите следующую команду для перехода в папку с классификатором: на Windows: cd C://Название_папки/, на macOS: cd Название_папки.
2. Запустите процесс обучения. Для этого введите команду: python scripts/retrain.py –output_graph=tf_files/retrained_graph.pb –output_labels=tf_files/retrained_labels.txt –image_dir=tf_files/flower_photos.

В команде указаны следующие параметры:

• retrain.py – это имя Python-скрипта, который запускает процесс обучения нейронной сети;
• output_graph – создает новый файл с графом данных, он будет использоваться для определения содержимого изображений;
• output_labels – создает новый файл с метками классов, в данном случае это метки для ромашек, тюльпанов и роз;
• image_dir – это путь к папке, где расположены изображения цветов.

Программа начнет формировать текстовые файлы с названием «bottleneck». Эти файлы содержат компактную информацию об изображениях и помогают ускорить процесс классификации.

Весь процесс обучения состоит из приблизительно 4000 шагов. Время выполнения может варьироваться в зависимости от производительности вашего процессора и может занять несколько десятков минут. По завершении процесса анализа, нейронная сеть будет способна распознавать ромашки, георгины, лилии, тюльпаны и розы на любых изображениях.

Перед проведением тестирования нейронной сети, необходимо открыть файл label_image.py. Этот файл расположен в папке «scripts» и может быть отредактирован в любом текстовом редакторе. В нем требуется заменить значения в следующих строках:

• input_height = 299;
• input_width = 299;
• input_mean = 0;
• input_std = 255;
• input_layer = “Mul”;

Эти значения отвечают за характеристики входных данных для нейронной сети и важны для корректного выполнения тестирования и распознавания изображений.

Шаг 5: тестирование нейросети

Выберите произвольное изображение цветка и разместите его в папке с нейронной сетью. Назовите файл “image.jpg”. Чтобы начать анализ изображения, введите следующую команду: python scripts/label_image.py –image image.jpg. Нейронная сеть выполнит анализ изображения и выдаст результат, соответствующий одному из лейблов, указанных в ней.

Теперь вы можете расширить возможности своей нейронной сети, например, научить ее распознавать марки авто. Для этого вам нужно собрать собственный датасет и переучить нейронную сеть.

Подводим итоги

Заработок на искусственном интеллекте (ИИ) – это актуальное направление для тех, кто стремится использовать передовые технологии в своей деятельности. В современном мире машинное обучение и анализ данных приобретают все большую ценность, открывая новые пути для прибыльных идей и инноваций. Множество стартапов успешно показывают, как эффективно можно использовать возможности ИИ для решения глобальных проблем, начиная от климатических изменений до борьбы с бедностью.

Чтобы зарабатывать на ИИ, вам нужно определить важные проблемы, требующие решения. Концентрация на реальных, глобальных вызовах позволяет создавать инновационные продукты и услуги, которые действительно будут востребованы. Применение ИИ в областях, таких как медицина, финансы, сельское хозяйство и другие, открывает широкие возможности для развития успешных стартапов.

Важным шагом в заработке на ИИ является нахождение своей ниши и клиентской базы. Это может быть как корпоративная среда, где применение ИИ оптимизирует процессы и управление данными, так и конечные пользователи, которым предоставляются продукты, основанные на машинном обучении. Основываясь на понимании потребностей своей целевой аудитории, можно разработать продукт, который действительно решает проблему и приносит ценность.

Соревнования и платформы, такие как Kaggle и DrivenData, предоставляют отличные возможности для обучения, практического применения навыков и даже заработка. Участие в таких соревнованиях позволяет не только проверить свои силы и сравнить результаты с другими участниками, но и получить шанс на выигрыш призов, что демонстрирует важность и ценность навыков в области ИИ.